大型系统在线问题诊断与定位
本文是武汉 gopher meetup 的分享内容整理而成，分享内容在“无人值守”的两篇和其它社区分享中亦有提及。(也就是说你看过那两篇，这个可以不用看了)
先来看看苦逼的开发人员
老板说：
队友说：
外组同事说：
底层团队说：
你：
业界的思路？
混口饭吃也是不容易，既然有问题了，我们还是要解决的。要先看看有没有现成的思路可以借鉴？
Google 在这篇论文里提到过其内部的线上 profile 流程：
架构图已经比较简单了，线上应用暴露 profile 接口，collector 定时将 profile 信息采集到二进制存储，由统一的在线平台展示。
这篇论文催生了一些开源项目和创业公司，例如在 这篇文章 中，对 continuous profiling 有很不错的解释。
我们日常的 CI 和 CD 流水线可以高频次发布线上系统，当线上有 continuous profiling 系统在运行时，每次发布我们都能够得到实时的性能快照，并与发布前的性能做快速对照。
系统的性能问题和其它技术问题一样，同样是发现得越早，解决起来就越快，损失越小。
Google Cloud 上也有 profiler 相关的产品，是由 Go 原先的 pprof 开发者开发的，她在文章中声称每分钟对应用采集 10s 的 profile，大约有 5% 的性能损失，还是可以接受的。
简单来说，continuous profiling 带给我们的优势主要就是三点：
- 缩短性能问题反馈周期
- 节省服务器成本
- 改进开发者的工作流程
有了思路，再看看有没有具体的开源产品可以参考。
相关开源产品
stackimpact-go 是社区比较早的开源项目了，不过只开源了 client 部分，所以 dashboard 和后端部分一直是一个谜，不过我们大概也能看出来，有这种曲线图形式的 profile 数据，有性能衰减时能及时发现。
conprof 其实也差不多。
profefe 也差不多。
看起来思路都一样，这个需求很简单，我们只要找监控团队帮忙做一套皮肤就可以了！
但监控团队也很无奈。
我们的方案
求人不如求己，我们需要定位的是抖动问题，那我们以 5s 为单位，把进程的 CPU 使用(gopsutil)，RSS(gopsutil)，goroutine 数(runtime.NumGoroutine)，用 10 大小的环形数组保存下来，每次采集到新值时，与之前多个周期的平均值进行 diff 就可以了：
当波动率超过可以接受的范围，则认为当前进程发生了资源使用抖动，那么：
- 若 CPU 抖动，从当前开始采集 CPU profile 5秒
- 若 RSS 抖动，将当前进程的 heap profile 记录下来
- 若 goroutine 抖动，将当前进程的 goroutine profile 记录下来
一套方案做下来，还挺简单的。当我们收到模块的 CPU、内存或 goroutine 数报警时，上线到相应的实例来查看即可。
实际的案例
解码 bug
某模块突然出现了 RSS 使用飚升，上线看之后发现自动 dump 文本的 profile 中，单个对象的 inuse_space 超过了 1GB：
// inuse_objects: inuse_space [alloc_objects : alloc_space]
1 : 1024000000 [1 : 1024000000] git.xxx.xxx
这是很反常的，阅读代码后发现在 decode 中没有对这些情况进行一定的防御操作，有形如下面的代码：
var l = readLenFromPacket()
var list = make([]byte, l)
虽然理论上 body 是可以传 1GB 的，不过内部的 RPC 框架，还是应该对这种情况进行一些限制。
CPU 尖刺
有些在线系统是定时任务调用的，所以其访问峰值非常不平均，在定时任务触发后，会有一段时间 CPU 使用非常高，有了自动 CPU profile dump，就非常容易找到具体哪里使用的 CPU 很高了。
goroutine 泄露
类似这样的 goroutine 泄露问题，也是可以很容易发现的。
deadlock(扩展)
因为我们可以采集到所有 goroutine 的栈信息，所以理论上通过遍历我们可以发现哪些 goroutine 是持锁的，例如下列代码，当发生死锁时，我们可以直接把持锁的 goroutine dump 下来，就很容易发现死锁了：
thread block(扩展)
总结
有了自动化的工具，日子更好过了。