快捷導(dǎo)航

解決mongo的tickets被耗盡導(dǎo)致卡頓問(wèn)題

更新時(shí)間：2023年04月08日 15:04:20 作者：泰勒今天不想展開(kāi)

這篇文章主要介紹了解決mongo的tickets被耗盡導(dǎo)致卡頓問(wèn)題，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

tickets是什么

為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們首先要明白ticktes是什么，其實(shí)網(wǎng)上基本都說(shuō)的一知半解，沒(méi)有一個(gè)能說(shuō)明白的，但是有一個(gè)查詢tieckts消耗情況的mongo命令：

db.serverStatus().wiredTiger.concurrentTransactions

查詢結(jié)果：

{
	"write" : {
		"out" : 0,
		"available" : 128,
		"totalTickets" : 128
	},
	"read" : {
		"out" : 1,
		"available" : 127,
		"totalTickets" : 128
	}
}

可以看到tickets分為讀寫(xiě)兩種，那ticktets到底是什么呢，我們根據(jù)這個(gè)查詢命令，其實(shí)大致可以猜測(cè)認(rèn)為是當(dāng)前同時(shí)存在的事務(wù)數(shù)量。

也就是mongo限制了同時(shí)進(jìn)行的事務(wù)數(shù)。

早期因?yàn)椴恢纓ickets到底是什么意思，嘗試過(guò)很多思路錯(cuò)誤的優(yōu)化，所以解決問(wèn)題，最好還是能弄明白問(wèn)題本身，才能對(duì)癥下藥。

思考?xì)v程

在眾多數(shù)據(jù)庫(kù)卡頓的經(jīng)歷中，曾有一次因?yàn)閞abbitmq導(dǎo)致的數(shù)據(jù)庫(kù)卡頓，原因是一小伙伴在請(qǐng)求的過(guò)濾層加了一個(gè)發(fā)送mq的邏輯，但是沒(méi)有進(jìn)行限制，導(dǎo)致每次只有有接口被調(diào)，都會(huì)去發(fā)布一個(gè)mq消息，由于過(guò)高的并發(fā)導(dǎo)致rabbitmq不堪重負(fù)，倒是讓人想不明到的是mq卡的同時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)也卡住了。

一開(kāi)始以為是因?yàn)橄⑦^(guò)多，導(dǎo)致消費(fèi)者瘋狂消費(fèi)，壓垮了數(shù)據(jù)庫(kù)，其實(shí)不存在這個(gè)問(wèn)題，因?yàn)槲覀兊膍q配置單個(gè)消費(fèi)者機(jī)器是串行的，也就是同一臺(tái)機(jī)器同一時(shí)間只會(huì)消費(fèi)同一個(gè)消息隊(duì)列的一條消息，所以并不會(huì)因?yàn)橄⒌亩嘟o數(shù)據(jù)庫(kù)帶來(lái)壓力，只會(huì)堆積在mq集群里。所以這次其實(shí)沒(méi)有找到mq卡頓導(dǎo)致mongo卡頓的原因。

我們接入的幾家第三方服務(wù)，比如給我們提供IM消息服務(wù)的融云，每次他們出現(xiàn)問(wèn)題的時(shí)候，我們也會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)卡頓，并且每次時(shí)間出奇的一直，但也始終找不到原因。

起初經(jīng)過(guò)對(duì)他們調(diào)用我們接口情況進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)每次他們出問(wèn)題時(shí)，我們收到的請(qǐng)求會(huì)倍增，以為是這個(gè)原因?qū)е碌臄?shù)據(jù)庫(kù)壓力過(guò)大，并且我們基于redis和他們回調(diào)的流水號(hào)進(jìn)行了攔截，攔截方式如下：

當(dāng)請(qǐng)求過(guò)來(lái)時(shí)從redis中查詢?cè)摴P流水號(hào)狀態(tài)，如果狀態(tài)為已完結(jié)，則直接成功返回
如果查詢到狀態(tài)是進(jìn)行中，則拋異常給第三方，從而讓他繼續(xù)重試
如果查詢不到狀態(tài)，則嘗試設(shè)置狀態(tài)為進(jìn)行中并設(shè)置10秒左右的過(guò)期時(shí)間，如果設(shè)置成功，則放到數(shù)據(jù)庫(kù)層面進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；如果設(shè)置失敗，也拋異常給第三方，等待下次重試
等數(shù)據(jù)庫(kù)曾處理完成后，將redis中的流水號(hào)狀態(tài)改為已完結(jié)。

避免重復(fù)請(qǐng)求給我們帶來(lái)的數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力。這其實(shí)也算是一部分原因但還是不算主要原因。

引起mongo卡頓的還有發(fā)布版本，有一段時(shí)間隔三差五發(fā)布版本，就會(huì)出現(xiàn)卡頓，但是查看更新的代碼也都是一些無(wú)關(guān)痛癢理論上不會(huì)引起問(wèn)題的內(nèi)容。

后來(lái)發(fā)現(xiàn)是發(fā)布版本時(shí)每次同時(shí)關(guān)閉和啟動(dòng)的機(jī)器從原來(lái)的一臺(tái)改成了兩臺(tái)（一臺(tái)一臺(tái)發(fā)布太慢，所以運(yùn)維改成了兩臺(tái)兩臺(tái)一起發(fā)），感覺(jué)原因應(yīng)該就在這里，后來(lái)想到會(huì)不會(huì)和優(yōu)雅關(guān)閉有關(guān)，當(dāng)機(jī)器關(guān)閉時(shí)仍然有mq消費(fèi)者以及內(nèi)置循環(huán)腳本在執(zhí)行，當(dāng)進(jìn)程殺死時(shí)，會(huì)產(chǎn)生大量需要立馬回滾的事務(wù)，從而導(dǎo)致mongo卡頓。

后來(lái)經(jīng)過(guò)和運(yùn)維小伙伴的溝通發(fā)現(xiàn)，在優(yōu)雅關(guān)閉方面確實(shí)存在問(wèn)題，他們關(guān)閉容器時(shí)會(huì)小容器內(nèi)的主進(jìn)程發(fā)一個(gè)容器即將關(guān)閉的信號(hào)，然后等待幾十秒后，如果主進(jìn)程沒(méi)有自己關(guān)閉，則會(huì)直接殺死進(jìn)程。

為此我們需要在程序中實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)閉信號(hào)的監(jiān)聽(tīng)，并實(shí)現(xiàn)優(yōu)雅關(guān)閉的邏輯，在spring中，我們可以通過(guò)spring的時(shí)間拿到外部即將關(guān)閉的信號(hào)：

	@Volatile
	private var consumeSwitch = true

	/**
	* 銷(xiāo)毀邏輯
	*/
	@EventListener
	fun close(event: ContextClosedEvent){
		consumeSwitch = false
		logger.info("----------------------rabbitmq停止消費(fèi)----------------------")
	}

可以通過(guò)如上方式，對(duì)系統(tǒng)中的mq消費(fèi)者或者其他內(nèi)置程序進(jìn)行優(yōu)雅關(guān)?？刂?，對(duì)優(yōu)雅關(guān)閉問(wèn)題優(yōu)化后，服務(wù)器關(guān)閉重啟導(dǎo)致的數(shù)據(jù)庫(kù)卡頓確實(shí)得到了有效解決。

上面的融云問(wèn)題優(yōu)化過(guò)后，后來(lái)融云再次卡頓的時(shí)候，還是會(huì)出現(xiàn)mongo卡頓，由此可見(jiàn)，肯定和第三方有關(guān)，但上面說(shuō)的問(wèn)題肯定不是主要原因。

后來(lái)我看到我們調(diào)用第三方的邏輯很多都在@Transactional代碼塊中間，后來(lái)去看了第三方sdk里的邏輯，其實(shí)就是封裝了一個(gè)http請(qǐng)求，但是http請(qǐng)求的請(qǐng)求超時(shí)時(shí)間長(zhǎng)達(dá)60秒，那就會(huì)有一個(gè)問(wèn)題，如果這個(gè)時(shí)候第三方服務(wù)器卡頓了，這個(gè)請(qǐng)求就會(huì)不斷地等，知道60s超時(shí)，而由于這個(gè)操作是在事務(wù)塊中，意味著這個(gè)事務(wù)也不會(huì)commit掉，那等于這個(gè)事務(wù)所占用的tickets也一直不會(huì)放掉，至此根本原因似乎找到了，是因?yàn)槭聞?wù)本身被卡住了，導(dǎo)致tickets耗盡，從而后面新的事務(wù)全部都在等待狀態(tài)，全部都卡住了。

其實(shí)這次找的原因，同樣也可以解釋前面mq卡頓導(dǎo)致的數(shù)據(jù)庫(kù)卡頓，因?yàn)橥瑯佑写罅康陌l(fā)送mq的操作在事務(wù)塊中，因?yàn)槎虝r(shí)間瘋狂發(fā)mq，導(dǎo)致mq服務(wù)端卡頓，從而導(dǎo)致發(fā)mq的操作出現(xiàn)卡頓，這就會(huì)出現(xiàn)整個(gè)事務(wù)被卡住，接著tickets被消耗殆盡，整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)卡頓。

找到確定問(wèn)題后就好對(duì)癥下藥了，第三方的問(wèn)題由于我們不能保證第三方的穩(wěn)定性，所以當(dāng)?shù)谌匠霈F(xiàn)問(wèn)題時(shí)的思路應(yīng)該是進(jìn)行服務(wù)降級(jí)，允許部分功能不可用，確定核心業(yè)務(wù)不受影響，我們基于java線程池進(jìn)行了同步改異步處理，并且由于第三方的工作是給用戶推送im消息，所以配置的舍棄策略是當(dāng)阻塞隊(duì)列堆積滿之后，將最老的進(jìn)行丟棄。

而如果是mq導(dǎo)致的這種情況，我們這邊沒(méi)有進(jìn)行額外的處理，因?yàn)檫@種情況是有自身的bug導(dǎo)致的，這需要做好整理分享工作，避免再次出現(xiàn)這樣的bug。

//自己實(shí)現(xiàn)的runnable
abstract class RongCloudRunnable(
	private val taskDesc: String,
	private val params: Map<String, Any?>
	) : Runnable {


	override fun toString(): String {
		return "任務(wù)名稱(chēng):${taskDesc}；任務(wù)參數(shù)：${params}"
	}
}		
//構(gòu)建線程池
private val rongCloudThreadPool = ThreadPoolExecutor(
	externalProps.rongCloud.threadPoolCoreCnt, externalProps.rongCloud.threadPoolMaxCnt, 5,
	TimeUnit.MINUTES, LinkedBlockingQueue<Runnable>(externalProps.rongCloud.threadPoolQueueLength),
	RejectedExecutionHandler { r, executor ->
		if (!executor.isShutdown) {
			val item = executor.queue.poll()
			logger.warn("當(dāng)前融云阻塞任務(wù)過(guò)多，舍棄最老的任務(wù)：${item}")
			executor.execute(r)
		}
	}
)

//封裝線程池任務(wù)處理方法
fun taskExecute(taskDesc: String, params: Map<String,Any?>, handle: ()-> Unit){
	rongCloudThreadPool.execute(object :RongCloudRunnable(taskDesc, params){
		override fun run() {
			handle()
		}
	})
}

//具體使用
taskExecute("發(fā)送消息", mapOf(
	"from_id" to fromId,
	"target_ids" to targetIds,
	"data" to data,
	"is_include_sender" to isIncludeSender
)){
	sendMessage(BatchSendData(fromId, targetIds, data, isIncludeSender))
}