背景和行文目的

在做 node 或者其他语言的软件开发时,是否有以下经历:

  • 测试环境一切正常,发到生产环境后,出现诡异问题且难以定位
  • 不同机器、不同容器上,某些逻辑呈现不同的结果,如时区、 host
  • 对于时好时坏的玄学问题,束手无策,没有完整的解决思路,无头苍蝇般的各种尝试,效率低下
  • 遇到坑,习惯搜网友解决方案,然后试很多方案,都不能解决问题,此时就会感觉头皮发麻😂

我相信,上述我说的经历,大多数人都会有所共鸣。本文,我将尽可能的把我所学的动态追踪技术分享给大家。

文章内容如下所示:

  • 介绍 Dynamic Trace 的概念、优势、原理和用法(我们需要掌握的那部分)
  • 通过 demo , 展示 Dynamic Trace 技术的强大
  • 实战演示: 搭建 node 性能监控 easy-monitor 和构建 node 应用,构造诡异故障,并阐述如何用 Dynamic Trace 去精确快速定位
  • 分享代码: 会把实战演示的代码放到 github 上,大家可以 clone 自行去体验
  • 动态追踪技术的未来: 介绍下目前最领先的 Dynamic Trace 方案

总结: 做一个精简的总结

附: 其他内容

话不多说,直接开整。

动态追踪技术

是什么

这里我把章亦春大佬的原话引用过来:

动态追踪技术其实是一种后现代的高级调试技术。它可以帮助软件工程师以非常低的成本,在非常短的时间内,回答一些很难的关于软件系统方面的问题,从而更快速地排查和解决问题。

优势

优势如下:

  • 随时随地,按需采集
  • 基于操作系统内核实现,性能损耗极小

原理

动态追踪的事件源根据事件类型不同,主要分为静态探针、动态探针以及硬件事件,其原理如下图所示:

看不懂也正常,我也看不懂,不过会用进行,就跟你不会造车,但你可以把车开的很溜。

简单点说,就是在 linux 中,进程不能直接访问硬件设备,当进程需要访问硬件设备时,如 IO 操作,必须由用户态切换至内核态,然后通过操作系统调用硬件设备。 所以可以通过跟踪进程产生的系统调用,来获得参数、返回值、执行时间,从而完成动态追踪。

我们用的多的是动态探针,它可以让我们实时分析线上运行的程序。

用法

动态追踪工具有 stracedtrusssystemtapperfdtraceeBPF 等,我这边使用的是 stracedtruss

也就是 linux 环境使用 stracemacos 系统使用 dtruss

strace 的主要参数说明如下表所示:

参数名含义
-v输出所有的系统调用,一些调用关于环境变量、状态、输入输出等调用由于使用频繁,默认不输出
-s SIZE指定输出的字符串的最大长度,默认为32,文件名一直全部输出
-p PID跟踪指定的进程pid
-c统计每一系统调用的所执行的时间,次数和出错的次数等
-d输出strace关于标准错误的调试信息
-f跟踪由fork调用所产生的子进程
-o filename将strace的输出写入文件filename
-e trace=network跟踪与网络有关的所有系统调用
-e trace=file只跟踪有关文件操作的系统调用

以上参数用的最多的就是 -v 、 -s 、 -p 、 -c 。

比如我现在想看部署在 linux 上的 node 应用运行时的信息,那我就可以执行以下命令

strace -p 8000 -v -s 2048

参照参数说明表解读上述命令: 跟踪 pid8000 的进程( node 应用),输出所有的运行时系统调用,同时指定字符串最大长度为 2048

同理, dtruss 的主要参数说明如下表所示:

参数名含义
-a输出所有详细信息
-p PID跟踪指定的进程pid
-c输出系统调用计数
-d输出相对时间
-e输出运行时间
-f跟踪由fork调用所产生的子进程
-t仅检查此系统调用
-s输出堆栈回溯
-o输出cpu时间

以上参数用的最多的就是 -p 、 -c 、 e 、 f 。

注意: 在 macos 系统上使用 dtruss , 要先执行 csrutil disable

命令行例子就不举了,和 strace 是一样的道理。

demo 演示

场景: 大家在做开发的时候,有的会遇到时区问题,比如说在我的机器上,时间是对的,但是在其他机器或者容器上,时间是不对的。然后你就很疑惑,开始搜,找到了所谓的执行下某个命令就好了。

思考: 你有没有想过两台机器的时间为什么不一样,是哪个环节出了问题,比如下面代码在两台机器上的输出结果为什么不同。

console.log(new Date().toLocaleString())

如果你知道动态追踪技术,那你就可以开启 **透视眼 ** , 看看在系统内核层面,上面代码究竟做了什么事情。

动态追踪:

参照 dtruss 参数表,我们执行如下命令

sudo dtruss -of node time.js

控制台如下图:

输出了非常多的东西,没关系,我们直接搜 toLocaleString 关键词,结果如下:

会发现图中绿色框中 read(0x14, "console.log(new Date().toLocaleString())\0", 0x28) 出现了搜索的关键词, 这句表达式的字面含义是: 系统在读取 time.js 中的内容。

我们顺着上面语句往下阅读,会发现如下图所示重要语句:

看到上面三个绿色框内容后,已经基本确定, new Date().toLocaleString() 返回值, 是系统层面读取 /etc/localtime 的内容。也就是说,这个问题的原因是不同机器的 /etc/localtime 不一样

看到这你会明白:

  • 为什么不同机器的返回值会不一样
  • 为什么网上给的时区解决方案是和 /etc/localtime 有关的

上面这个小 demo ,可以让我们更好的感知用 Dynamic Trace 所带来的巨大好处,所有的代码在内核层面都是裸奔的,它可以帮你更好的定位稀奇古怪的问题。

实战演示

为了更方便的演示,我这边所有操作都是在 mac 电脑进行的。 我将做以下操作

  • 搭建 easy-monitor 环境
  • 启动一个 egg 应用
  • 制造制造问题
  • 结合 easy-monitorDynamic trace 进行有序精准定位
  • 实战总结

搭建 easy-monitor 环境

花了 20 分钟左右,搭建好一个本地 easy-monitor 环境,项目结构如下图所示:

在官网文档的情况下做了一点点优化,优化如下:

  • 将监控模块整合成 monorepo 形式,使用 pnpm 管理,上 workspace
  • 采用 turbo ,快速拉起所有包的开发模式

搭建好,一键启动开发环境,终端如下图所示:

web 控制台如下图所示:

启动一个 egg 应用

这个按照官网文档创建一个 egg 应用, 然后按照下图所示进行配置即可

过程非常简单,在上一个过程,我已经用 turbo 一起启动 egg 应用了。

制造问题

简单化, 我们写一个 node 服务, 加一个 bug 代码。代码如下:

const Controller = require('egg').Controller;
const fs = require('fs');
async function read() {
  const data = await fs.readFileSync(__dirname + '/home.js', 'utf-8');
  if (data) read();
}
class CpuController extends Controller {
  async index() {
    const { ctx } = this;
    ctx.body = 'cpu will be 90%';
    read();
  }
}
module.exports = CpuController;

访问路由 /cpu 的时候, node 服务进行读取 home.js 文件死循环状态。 此时 观察 easy-monitor cpu 状态。如下图所示:

会发现, cpu 在逐渐升高,然后开始报警,遇到这种问题,如何快速精准定位呢?

Dynamic trace 精准定位

easy-monitor 上发现 cpu 持续升高,居高不下时。心里有一个基调,那就是线上可能出问题了,此时,先冷静,然后进行问题定位,步骤如下

  • 确定使 cpu 居高不下的进程,这个通过 easy-monitor 或者 top 命令都可以。
  • 拿到进程 pid 后,通过下面命令,来动态追踪,该进程运行时信息和热点函数。
sudo dtruss -c -p 26514

执行 10 秒后,退出,查看输出内容,如下图所示:

会发现,当前服务,其 openreadfstat64 调用次数非常多,心里大概确定该问题和文件操作有关,然后再细致的看下输出内容,如下图所示:

会发现,存在大量的读取路径 /Users/godkun/monitor/apps/egg-app/app/controller/home.js 的操作,分析到这,基本可以确定问题的原因之一了,那么后面的事情就非常简单。

快速查阅该部分代码,发现存在隐藏的循序读取逻辑,遂进行优化,优化后, easy-monitor 的性能监控显示, cpu 立刻下降,且运行平稳。

实战总结

我们构造了一个循环读取文件导致 node 服务 cpu 居高不下的线上问题,然后结合 easy-monitor 做性能监控, 同时使用动态追踪技术进行外科手术式精准定位线上问题,最后快速给出解决方案,整个过程有序高效。

可以这么说, 动态追踪 + easy-monitor 基本可以解决 node 服务遇到的所有疑难杂症。

分享代码

实战代码链接: github.com/godkun/dyna…

代码仓库主要是将 easy-monitordynamic-trace 结合,在本地模拟各种问题场景,来学习、理解和掌握。

写的比较急,目前还没做 mysqlredisdocker 化,后面有空会更新上这个功能。

动态追踪技术的未来

传统工具

目前的动态追踪工具,如 dtruss strace perf 等,都是诞生时间很久的工具了,在用的过程中,会发现有大量的无用输出,会影响定位效率,这算是一个小小的缺点。

潜力工具

在动态追踪工具中,有一个叫 eBPF , 它可以只输出某一行代码活某一段代码和系统交互的信息,可以让我们迅速定位哪里出了问题,而不是面对一大堆输出信息,去阅读、查找、判断和定位。

未来 + 顶尖

目前动态追踪领域,最厉害的工具应该是章亦春大佬开发的 xray ,但目前没有开源,未来期待春哥开源 xray ,将动态追踪能力拉满,造福广大程序员们。

总结

到此,本文即将完成,我们可以把动态追踪技术想象成核磁共振。当你的应用出现问题的时候,无需停机、即刻对其做一个扫描,它可以让你看到应用代码在内核层面实时裸奔的画面。

动态追踪是 一种不限于 node 服务,可以定位所有服务线上故障的顶级技术。

这里补一个内容,就是可能会有读者问, easy-monitorDynamic Trace 有什么区别,为什么不能都用 easy-monitor

原因很简单: easy-monitor 只能到 JavaScript 的级别,而 Dynamic Trace 是直接到最底层,也就是操作系统的层面。所以,我们既需要 easy-monitor ,也更需要 Dynamic Trace

以上就是node故障定位顶级技巧动态追踪Dynamic Trace详解的详细内容,更多关于node Dynamic Trace故障定位的资料请关注阿兔在线工具其它相关文章!

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