服务刚启动时,如果没有做任何优化的话,前面几分钟的请求,响应都会特别的慢。
下面,针对该问题,全方面介绍,如何解决!
Ingress 负载均衡,可以考虑使用 ewma
nginx.ingress.kubernetes.io/load-balance=ewma
ewma
算法可以简单描述为:响应时间越长,分配的请求越少,这样刚启动的 pod, 就只会被分配到少量的流量。
有的云厂商,可能不支持 ewma
算法,也可以考虑使用 least_conn
, 即最少请求数。
在大部分框架中,大部分都存在懒加载情况。开始加载时,一般会使用锁来阻止并发。 如果在 Pod 接受用户请求后,再初始化,则会导致前面的几次请求特别慢。 因此,我们有必要在用户请求进入 Pod 前,对程序执行初始化。 初始化懒加载的代码,最简单的方式是在 Pod 对外提供服务前,进行自调用。 在 K8s 中,允许 Pod 定义 启动探针、就绪探针、存活探针。 当 K8s 就绪探针通过后,Pod 就可以对外提供服务了。 简单的说,我们可以等待程序完成自调用后,再通过就绪探针的探测。 大致的流程如下:
程序的自调用流程如下:
自调用的目的主要是为了提前初始化,而不是为了让 JIT 进行编译优化。(不排除有的服务,需要通过大量的自调用,来让 JIT 进行提前的编译优化。)
因为 Mock 过多的请求,会影响服务启动时间,也会影响 Pod 扩容。
在 Pod 启动后,接收请求的前几分钟,CPU 都会特别的高,从而影响用户线程。有比较大的方面是 JIT 的 C1, C2 线程会消耗大量的 CPU。
对于该问题,可以考虑设置更高的 resource.limits.cpu
来避免此问题。
Consumer
在调用 Provider
时,本身已经存在预热逻辑。
即:刚启动的 Provider
权重会比较低,并随着时间的增长,权重最终会和其他 Provider
一致。也就是说,刚启动的 Provider
只会接收到少量的请求。
需要注意的是:不同的 Dubbo
版本该逻辑可能会不一样。笔者所在的公司,Dubbo
版本为 2.7.12
。
预热代码位置:
AbstractLoadBalance#getWeight(Invoker, Invocation)
上诉说的是 Dubbo
本身已有的预热逻辑。
Provider
线程池,默认为 fixed
, 可通过 SPI 机制,自定义线程池,并初始化一定数量线程。
Dubbo 服务暴露触发时机: Spring 容器完成刷新,触发 ContextRefreshedEvent
事件。
代码位置:DubboBootstrapApplicationListener#onApplicationContextEvent(ApplicationContextEvent)
我们可以监听 ContextRefreshedEvent
事件,实现 Ordered
接口,在 DubboBootstrapApplicationListener
逻辑执行前,执行预热 Provider
逻辑。
具体的线程数,需要根据应用自行评估
ini 代码解读复制代码
server.tomcat.min-SpareThreads=20
java 代码解读复制代码private ApplicationContext ac;
private void preheatDataSource() {
Map<String, DataSource> map = ac.getBeansOfType(DataSource.class);
if (CollectionUtils.isEmpty(map)) {
return;
}
for (Map.Entry<String, DataSource> entry : map.entrySet()) {
DataSource source = entry.getValue();
if (source instanceof DruidDataSource) {
DruidDataSource druidDataSource = (DruidDataSource) source;
int initialSize = druidDataSource.getInitialSize();
if (initialSize > 0) {
try {
druidDataSource.fill(initialSize);
} catch (Exception e) {
}
}
}
}
}
java 代码解读复制代码private ApplicationContext ac;
private void preheatRedis() {
Map<String, RedisConnectionFactory> map = ac.getBeansOfType(RedisConnectionFactory.class);
if (CollectionUtils.isEmpty(map)) {
return;
}
for (Map.Entry<String, RedisConnectionFactory> entry : map.entrySet()) {
RedisConnectionFactory connectionFactory = entry.getValue();
List<RedisConnection> connections = new ArrayList<>(3);
for (int i = 0; i < 3; i++) {
connections.add(RedisConnectionUtils.getConnection(connectionFactory));
}
for (RedisConnection connection : connections) {
RedisConnectionUtils.releaseConnection(connection, connectionFactory, false);
}
}
}
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