TPS低，CPU高--记一次storm压测问题排查过程

 

一、业务背景+系统架构

       本次场景为kafka+storm+redis+hbase，通过kafka的数据，进入storm的spout组件接收，转由storm的Bolt节点进行业务逻辑处理，最后再推送进kafka。

表数据相关的逻辑为：查询Hbase表数据，首次查询会写入redis和storm cache，再次查询，会直接从redis或cache中取值。

      storm应用：

二、性能测试场景

1.数据：json类型的用户偏好数据700万

2.灌入方式：java脚本

3.hbase表:生产全量数据导入

4.storm集群：5台 （Nimbus+sup01+sup02+sup03+sup04）

三、性能过程截图

三分钟时处理数据量:

storm响应时间（不包含kafka延时）

十三分钟处理数据量：

从stormUI接口估算出的TPS大约为970左右，远没有达到我们业务要求。

四、性能瓶颈分析：

1、直接查看storm应用服务器的情况：

发现 cpu从20%直接到80%

CPU资源显然在user态消耗的更多，判断为用户类进程占用的cpu时间片更多。

2、我们按消耗cpu资源的大小对进程进行排序，抓出最大的进程号16889,然后打印进程下面的线程：

命令：ps -mp pid -o THREAD,tid,time

3.挑出占用cpu时间最高的线程，打印线程栈信息，注意线程id（tid）必须转化成16进制

命令：printf "%x\n" tid

          jstack pid |grep tid -A 30

此处不逐一举例线程信息，Niubus主机和其他从机都需选取一些线程进行打印，发现耗时长的线程大部分都处于Blocked状态，线程状态为执行getcontentmodelscore方法。

检查getcontentmodelscore这部分代码：

发现这部分代码逻辑为从Hbase中获取得分数据和推荐商品数据，判断为hbase性能不佳引起的性能低下，由于PRE环境HBASE条件有限，没有监听端口，也无权限进行配置优化，此问题暂时没有进一步解决方案。

 

五、第二种排查方案：

由于stormUI提供了可视化的界面，我们可以点开处理时间长的bolt下找到对应的端口号：

 

 

在host一栏查到对应的机器地址，通过Jps -m |grep 命令找到对应的进程号，此方法适用于多个业务系统公用一个集群，需要快速定位Pid的时候。

六、附redis监控：

在redis工具中敲入info,查看连接数和使用内存。

由于redis是在内存中运行，不需要考虑命中率；redis单线程运行，如果redis查得慢的话基本可能是一次获取的数据太多了或者程序逻辑不对，不需要考虑慢查询。对于redis，只要不一次获取太多的Key-value，基本不会出现性能问题。

 七、strorm worker executor配置问题：

storm中worker代表了进程，比如配置10个worker,5台机器，每个机器会均衡分配2个worker,executor代表线程数，对于每个Bolt，spout节点都可增大减小线程数，达到最佳的处理数据效率。

在本次压测时，10个worker配置了100个线程数，发现性能远不如10个worker配置60个线程，对于kafka，我们知道，一个kafka分区只需对应一个线程，多配置的线程也会处于闲置状态，但并没出现由于多配置线程儿造成的性能降低。而对于storm，对于多配置的线程，反而出现了性能的严重降低。此问题暂时未知道具体原因。