测试场景:高可用场景--限流测试;

被测交易:查询类交易,HTTP协议;

交易链路:jmeter - web - coimpre(前置服务) -- coimbp -- cobp (coimbp 、coimpre 都会访问同一个数据库);

注:cobp 为合肥机房,其他服务均为北京机房,要注意跨网段存在网络延迟(会导致TPS波动情况);

场景配置:配置coimpre 服务的限流参数;

场景执行:执行场景使TPS 大于 限流参数,出发限流报错,可通过日志以及服务返回确认是否成功触发限流;

测试问题:交易触发限流后,监控coimpre服务CPU资源,从5% 上升至 90%以上,两次i验证执行,确认问题存在;

排查思路:

  1. 使用top命令监控消耗CPU高的进程是否为java服务,(程序为java开发);

  2. 使用top -Hp pid 查看进程下的线程消耗进一步确认是哪个线程消耗;

  

  3. 打印线程dump文件,分析dump文件查看该线程此时的业务操作‘(第一个图是 linux下 jcmd生成的,第二个是使用的 java VisualVM 生成的)

  

  

  4. 定位问题,给出优化意见,测试验证;

    4.1 通过dump文件分析,有问题的线程主要是在java net.URClassLoader.findResouce()方法,通过第一个图可以看到java util.zip,ziprile getentry,结合两个方法,并通过和开发沟通是否对某个 ZIP 文件中文件文件有操作。

    4.2 项目组确认,交易报错后,日志会打印错误信息并带出是哪个jar包导致的错误,从而就会遍历整个jar目录。

    4.3 共同认定是该问题导致的cpu升高,开发人员修改此处代码,不再遍历jar。

    4.4 修改后,重新部署版本,再次验证限流,cpu资源下降至10%

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