你好，我是邵亚方。
如果你是一名互联网从业者，那你对下面这个场景应该不会陌生：客户端发送请求给服务端，服务端将请求处理完后，再把响应数据发送回客户端，这就是典型的C/S（Client/Server）架构。对于这种请求-响应式的服务，我们不得不面对的问题是：
为了更好地处理这类折磨人的问题，我也摸索了一些手段来进行实时追踪，既不会给应用程序和系统带来明显的开销，又可以在出现这些故障时能够把信息给抓取出来，从而帮助我们快速定位出问题所在。
因此，这节课我来分享下我在这方面的一些实践，以及解决过的一些具体案例。
当然，这些实践并不仅仅适用于这种C/S架构，对于其他应用程序，特别是对延迟比较敏感的应用程序，同样具备参考意义。比如说：
那么，我们就先从生产环境中C/S架构的网络抖动案例说起。
上图就是一个典型的C/S架构，Client和Server之间可能经过了很复杂的网络，但是对于服务器开发者或者运维人员而言，这些中间网络可以理解为是一个黑盒，很难去获取这些网络的详细信息，更不用说到这些网络设备上去做debug了。所以，我在这里把它们都简化为了一个Router（路由器），然后Client和Server通过这个路由器来相互通信。比如互联网场景中的数据库服务（像MySQL）、http服务等都是这种架构。而当时给我们提需求来诊断网络抖动问题的也是MySQL业务。因此，接下来我们就以MySQL为例来进行具体讲解。
MySQL的业务方反馈说他们的请求偶尔会超时很长，但不清楚是什么原因引起了超时，对应到上图中，就是D点收到响应的时刻和A点发出请求的时刻，这个时间差会偶然性地有毛刺。在发生网络问题时，使用tcpdump来抓包是常用的分析手段，当你不清楚该如何来分析网络问题时，那就使用tcpdump先把事故现场保存下来吧。
如果你使用过tcpdump来分析问题，那你应该也吐槽过用tcpdump分析问题会很麻烦。如果你熟悉wireshark的话，就会相对容易一些了。但是对于大部分人而言呢，学习wirkshark的成本也是很高的，而且wireshark的命令那么多，把每一条命令都记清楚也是件很麻烦的事。
回到我们这个案例中，在MySQL发生抖动的时候，我们的业务人员也使用了tcpdump来抓包保存了现场，但是他们并不清楚该如何分析这些tcpdump信息。在我帮他们分析这些tcpdump信息的时候，也很难把tcpdump信息和业务抖动的时刻关联起来。这是因为虽然我们知道业务抖动发生的时刻，比如说21:00:00.000这个时刻，但是在这一时刻的附近可能会有非常多的TCP数据包，很难简单地依赖时间戳把二者关联起来。而且，更重要的原因是，我们知道TCP是数据流，上层业务的一个请求可能会被分为多个TCP包（TCP Segment），同样地，多个请求也可能被合并为一个TCP包。也就是说，TCP流是很难和应用数据关联起来的。这就是用tcpdump分析业务请求和响应的难点。
针对tcpdump难以分析应用协议的问题，有一个思路是，在tcpdump的时候把数据也保存下来，然后使用tcpdump再进一步去解析这些应用协议。但是你会发现，用这种方式来处理生产环境中的抖动问题是很不现实的，因为在生产环境中的 TCP 连接动辄数百上千条，我们往往并不清楚抖动发生在哪个TCP连接上。如果把这些TCP流都dump出来，data部分即使只dump与应用协议有关的数据，这对磁盘I/O也是个负担。那有什么好办法吗？
好办法还是需要和应用协议关联起来，不过我们可以把这些应用协议做一层抽象，从而可以更简单地来解析它们，甚至无需解析。对于MySQL而言呢，工具tcprstat就是来做这件事的。
tcprstat的大致原理是利用MySQL的request-response特征来简化对协议内容的处理。request-response是指一个请求到达MySQL后，MySQL处理完该请求，然后回response，Client侧收到response后再去发下一个request，然后MySQL收到下一个request并处理。也就是说这种模型是典型的串行方式，处理完了一个再去处理下一个。所以tcprstat就可以以数据包到达MySQL Server侧作为起始时间点，以MySQL将最后一个数据包发出去作为结束时间点，然后这二者的时间差就是RT（Response Time），这个过程大致如下图所示：
tcprstat会记录request的到达时间点，以及request发出去的时间点，然后计算出RT并记录到日志中。当时我们把tcprstat部署到MySQL server侧后，发现每一个RT值都很小，并没有延迟很大的情况，所以看起来服务端并没有问题。那么问题是否发生在Client这里呢？
在我们想要把tcprstat也部署在Client侧抓取信息时，发现它只支持在Server侧部署，所以我们对tcprstat做了一些改造，让它也可以部署在Client侧。
这种改造并不麻烦，因为在Client侧解析的也是MySQL协议，只是TCP流的方向跟Server侧相反，Client侧是发请求收响应，而Server侧是收请求发响应。
在改造完成后，我们就开始部署tcprstat来抓取抖动现场了。在业务发生抖动时，通过我们抓取到的信息显示，Client在收到响应包的时候就已经发生延迟了，也就是说问题同样也不是发生在Client侧。这就有些奇怪了，既然Client和Server都没有问题，难道是网络链路出现了问题？
为了明确这一点，我们就在业务低峰期使用ping包来检查网络是否存在问题。ping了大概数小时后，我们发现ping响应时间忽然变得很大，从不到1ms的时间增大到了几十甚至上百ms，然后很快又恢复正常。
根据这个信息，我们推断某个交换机可能存在拥塞，于是就联系交换机管理人员来分析交换机。在交换机管理人员对这个链路上的交换机逐一排查后，最终定位到一台接入交换机确实有问题，它会偶然地出现排队很长的情况。而之所以MySQL反馈有抖动，其他业务没有反馈，只是因为这个接入交换机上的其他业务并不关心抖动。在交换机厂商帮忙修复了这个问题后，就再也没有出现过这种偶发性的抖动了。
这个结果看似很简单，但是分析过程还是很复杂的。因为一开始我们并不清楚问题发生在哪里，只能一步步去排查，所以这个分析过程也花费了几天的时间。
交换机引起的网络抖动问题，只是我们分析过的众多抖动案例之一。除了这类问题外，我们还分析过很多抖动是由于Client侧存在问题或者Server侧存在问题。在分析了这么多抖动问题之后，我们就开始思考，能否针对这类问题来做一个自动化分析系统呢？而且我们部署运行tcprstat后，也发现它存在一些不足之处，主要是它的性能开销略大，特别是在TCP连接数较多的情况下，它的CPU利用率甚至能够超过10%，这难以满足我们生产环境中长时间运行的需要。
tcprstat会有这么高的CPU开销，原因其实与tcpdump是类似的，它在旁路采集数据后会拷贝到用户空间来处理，这个拷贝以及处理时间就比较消耗CPU。
为了满足生产环境的需求，我们在tcprstat的基础上，做了一个更加轻量级的分析系统。
我们的目标是在10Gb网卡的高并发场景下尽量地降低监控开销，最好可以控制在1%以内，而且不能给业务带来明显延迟。要想降低CPU开销，很多工作就需要在内核里面来完成，就跟现在很流行的eBPF这个追踪框架类似：内核处理完所有的数据，然后将结果返回给用户空间。
能够达到这个目标的方案大致有两种：一种是使用内核模块，另一种是使用轻量级的内核追踪框架。
使用内核模块的缺点是它的安装部署会很不方便，特别是在线上内核版本非常多的情况下，比如说，我们的线上既有CentOS-6的操作系统，也有CentOS-7的操作系统，每个操作系统又各自有很多小版本，以及我们自己发布的版本。统一线上的内核版本是件很麻烦的事，这会涉及到很多变更，不太现实。所以这种现状也就决定了，使用内核模块的方式需要付出比较高的维护成本。而且内核模块的易用性也很差，这会导致业务人员和运维人员排斥使用它，从而增加它的推广难度。基于这些考虑，我们最终选择了基于systemtap这个追踪框架来开发。没有选择eBPF的原因是，它对内核版本要求较高，而我们线上很多都是CentOS-7的内核。
基于systemtap实现的追踪框架大致如下图所示：
它会追踪每一个TCP流，TCP流对应到内核里的实现就是一个struct sock实例，然后记录TCP流经过A/B/C/D这四个点的时刻，依据这几个时间点，我们就可以得到下面的结论：
这样在发生RT抖动时，我们就能够区分出抖动是发生在Client，Server，还是网络中了，这会大大提升分析定位问题的效率。在定位到问题出在哪里后，你就可以使用我们在“11讲”、“12讲”和“13讲”里讲到的知识点，再去进一步分析具体的原因是什么了。
在使用systemtap的过程中我们也踩了不少坑，在这里也分享给你，希望你可以避免：
C/S架构是互联网服务中比较典型的场景，那针对其他场景我们该如何来分析问题呢？接下来我们以虚拟机这种场景为例来看一下。
随着云计算的发展，越来越多的业务开始部署在云上，很多企业或者使用自己定制的私有云，或者使用公有云。我们也有很多业务部署在自己的私有云中，既有基于KVM的虚拟机，也有基于Kubernetes和Docker的容器。以虚拟机为例，在Server侧发生抖动的时候，业务人员还想进一步知道，抖动是发生在Server侧的虚拟机内部，还是发生在Server侧的宿主机上。要想实现这个需求，我们只需要进一步扩展，再增加新的hook点，去记录TCP流经过虚拟机的时间点就好了，如下图所示：
这样我们就可以根据F和E的时间差来判断抖动是否发生在虚拟机内部。针对这个需求，我们对tcprstat也做了类似的改造，让它可以识别出抖动是否发生在虚拟机内部。这个改造也不复杂，tcprstat默认只处理目标地址为本机的数据包，不会处理转发包，所以我们让它支持混杂模式，然后就可以处理转发包了。当然，虚拟机的具体网络配置是千差万别的，你需要根据你的实际虚拟网络配置来做调整。
总之，希望你可以举一反三，根据你的实际业务场景来做合理的数据分析，而不要局限于我们这节课所列举的这几个具体场景。
我们这堂课以典型的C/S架构为例，分析了RT发生抖动时，该如何高效地识别出问题发生在哪里。我来总结一下这节课的重点：
结合这堂课的第一张图，在这张图中，请问是否可以用TCP流到达B点的时刻（到达Server这台主机的时间）减去TCP流经过A点的时刻（到达Client这台主机的时间）来做为网络耗时？为什么？
结合我们在“13讲“里讲到的RTT这个往返时延，你还可以进一步思考：是否可以使用RTT来作为这次网络耗时？为什么？欢迎你在留言区与我讨论。
感谢你的阅读，如果你认为这节课的内容有收获，也欢迎把它分享给你的朋友，我们下一讲见。
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