技术问答集录（三）（超时，mvc和Webflux，skywalking原理）
本周问题：
1． 连接、读取和写入超时什么区别？一般出现这3个超时如何排查？
2． Spring MVC和Webflux区别是什么？Reactor是什么意思？
3． 请问全链路监控SkyWalking的原理？
1． 连接、读取和写入超时什么区别？一般出现这3个超时如何排查？
连接超时：连接是发送请求开始到连接上目标URL主机地址的时间，连接超过预设时间仍没连接上，称为连接超时（同步阻塞的）。
读取超时：读取超时是已经连接到了目标服务器，进行内容获取的时候超时，服务器在一段时间内没有任何数据发送给客户端，read操作会一直阻塞而挂起线程，直到有新的数据或异常产生（如果设置了超时时间就会抛出一个异常）。需要注意的是：客户端读取超时时，服务端逻辑可能还在处理。
写入超时：Socket写超时，是基于TCP的超时重传，超时重传是保证数据可靠性的一个重要机制，是在发送报文时开启一个计时器，在一定时间内如果没有收到确认ACK，就重新发送报文，如果多次发送仍没有确认报文，就关闭连接，Socket写超时是基于TCP协议栈的超时重传机制，不需要设置超时时间。
超时排查：
连接超时：检查客户端是否设置超时时间太短，检查客户端网络环境 ，可能客户端连接的是Nginx，检查Nginx设置的超时时间，检查防火墙配置（可能会导致连接超时，或者被连接被重置）
读取超时排查：一般是读取的数据量大，或是目标服务器本身的问题（读取数据库慢，并发量大），设置读取超时时间太短
写入超时排查：是否写入了超大量的数据
可以首先使用ping、telnet排查与服务器之间、与服务器特定端口之间的网络是否通畅，如果不通，则可依次排查客户端侧、服务器侧是否能正常上网、防火墙是否进行了拦截，服务器进程是否在正常运行、是否在服务器侧监听特定端口。
排查读取/写入超时，首先依次排查欲读取/写入的数据量、与服务器之间的带宽、服务器处理能力、服务器的负荷，而后排查连接超时设置的时间是否合理（并非越长越好）。
2．Spring MVC和Webflux区别是什么？Reactor是什么意思？
SpringMVC是SpringFrameWork的开源Web框架，是围绕Servlet设计的，将请求发给控制器（Controller），通过模型对象（Model），展示结果视图（View），核心类是DispatcherServlet，顶层是实现Servlet接口，是同步阻塞IO模型
Spring WebFlux是 Spring5中新增加的基于Reactive Streams（反应式的异步组件之间的交互，主要目的是让订阅者控制发布者生成数据的速度或速率（负压），阻塞调用强调调用者等待，非阻塞控制事件的速率）的Web框架
Spring WebFlux是：异步非阻塞（非阻塞式的Web堆栈来处理少量线程的并发并使用更少的硬件资源进行扩展），反应式（reactive 是指围绕反应变化而构建的编程模型-网络组件响应I/O事件，处于响应通知的模式，而不是被阻塞），Spring WebFlux不局限与Servlet容器可以在Netty，Undertow和Servlet 3.1+容器运行
反应式编程：类似与生产者对消费者提供订阅接口，当有事件发生的时候，生产者会通过回调消费者的方法来通知消费者相应的事件
负压：在基本的消息推送模式中，当消息发布者产生数据的速度过快时，会使得消息订阅者的处理速度无法跟上产生的速度，从而给订阅者造成很大的压力。当压力过大时，有可能造成订阅者本身的奔溃，所产生的级联效应甚至可能造成整个系统的瘫痪。负压的作用在于提供一种从订阅者到生产者的反馈渠道。订阅者可以通过request()方法来声明其一次所能处理的消息数量，而生产者就只会产生相应数量的消息，直到下一次 request()方法调用。这实际上变成了推拉结合的模式。
Reactive Streams: 一种支持负压（Backpressure）的异步数据流处理标准，主流实现有RxJava和Reactor
Reactor是SpringWebFlux的首选反应式库，WebFlux需要Reactor作为核心依赖项,WebFlux默认集成的Reactive Streams组件是Reactor，Reactor 是一个轻量级 JVM 基础库，帮助你的服务或应用高效（消息从A传递到B时，产生很少的内存垃圾，甚至不产生。解决消费者处理消息的效率低于生产者时带来的溢出问题。尽可能提供非阻塞异步流。），异步地传递消息。
3．请问全链路监控SkyWalking的原理？
通过java agent+Byte Buddy+plugins方式实现的。可以下载SkyWalking源码，查看入口类：SkyWalkingAgent
java探针java agen技术，在加载类的时候，对字节码进行修改，class被加载之前对其拦截，插入自己的代码在启动的时候指定SkyWalking的jar：java -javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -jar yourApp.jar
1. Skywalking Agent：链路数据采集tracing（调用链数据）和metric（指标）信息并上报，上报通过HTTP或者gRPC方式发送数据到Skywalking Collector
2. Skywalking Collector ： 链路数据收集器，对agent传过来的tracing和metric数据进行整合分析通过Analysis Core模块处理并落入相关的数据存储中，同时会通过Query Core模块进行二次统计和监控告警
3. Storage： Skywalking的存储，支持以ElasticSearch、Mysql、TiDB、H2等主流存储作为存储介质进行数据存储,H2仅作为临时演示单机用。
4. SkyWalking UI： Web可视化平台，用来展示落地的数据，目前官方采纳了RocketBot作为SkyWalking的主UI
SkyWalkingAgent入口类：
public static void premain(String agentArgs, Instrumentation instrumentation) throws PluginException { final PluginFinder pluginFinder; SnifferConfigInitializer.initialize(agentArgs); //加载Plugins pluginFinder = new PluginFinder(new PluginBootstrap().loadPlugins()); //bytebuddy final ByteBuddy byteBuddy = new ByteBuddy() .with(TypeValidation.of(Config.Agent.IS_OPEN_DEBUGGING_CLASS)); new AgentBuilder.Default(byteBuddy) .ignore( nameStartsWith("net.bytebuddy.") .or(nameStartsWith("org.slf4j.")) .or(nameStartsWith("org.apache.logging.")) .or(nameStartsWith("org.groovy.")) .or(nameContains("javassist")) .or(nameContains(".asm.")) .or(nameStartsWith("sun.reflect")) .or(allSkyWalkingAgentExcludeToolkit()) .or(ElementMatchers.<TypeDescription>isSynthetic())) .type(pluginFinder.buildMatch()) .transform(new Transformer(pluginFinder)) .with(new Listener()) .installOn(instrumentation); try { ServiceManager.INSTANCE.boot(); } catch (Exception e) { logger.error(e, "Skywalking agent boot failure."); } Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { ServiceManager.INSTANCE.shutdown(); } }, "skywalking service shutdown thread")); }
