来源：https://zhenbianshu.github.io/

接着上次的排查，最近在查一个问题，花费了近两个星期，我一定要总结一下，今天继续。

Jdk 的 native 方法当然不是终点，虽然发现 Jdk、docker、操作系统 Bug 的可能性极小，但再往底层查却很可能发现一些常见的配置错误。

为了便于复现，我用 JMH 写了一个简单的 demo，控制速度不断地通过 log4j2 写入日志。将项目打包成 jar 包，就可以很方便地在各处运行了。

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
@Threads(5)
public class LoggerRunner {
    public static void main(String[] args) throws RunnerException {

        Options options = new OptionsBuilder()
                .include(LoggerRunner.class.getName())
                .warmupIterations(2)
                .forks(1)
                .measurementIterations(1000)
                .build();
        new Runner(options).run();
    }
}

我比较怀疑是 docker 的原因。但是在 docker 内外运行了 jar 包却发现都能很简单地复现日志停顿问题。而 jdk 版本众多，我准备首先排查操作系统配置问题。

系统调用

strace 命令很早就使用过，不久前还用它分析过 shell 脚本执行慢的问题( 解决问题，别扩展问题)，但我还是不太习惯把 Java 和它联系起来，幸好有部门的老司机指点，于是就使用 strace 分析了一波 Java 应用。

命令跟分析普通脚本一样， strace -T -ttt -f -o strace.log java -jar log.jar， -T 选项可以将每一个系统调用的耗时打印到系统调用的结尾。当然排查时使用 -p pid 附加到 tomcat 上也是可以的，虽然会有很多容易混淆的系统调用。

对比 jmh 压测用例输出的 log4j2.info() 方法耗时，发现了下图中的状况。

一次 write 系统调用竟然消耗了 147ms，很明显地，问题出在 write 系统调用上。

文件系统

结构

这时候就要好好回想一下操作系统的知识了。

在 linux 系统中，万物皆文件，而为了给不同的介质提供一种抽象的接口，在应用层和系统层之间，抽象了一个虚拟文件系统层（virtual file system, VFS）。上层的应用程序通过 系统调用 system call 操作虚拟文件系统，进而反馈到下层的硬件层。

由于硬盘等介质操作速度与内存不在同一个数量级上，为了平衡两者之间的速度，linux 便把文件映射到内存中，将硬盘单位块(block)对应到内存中的一个 页(page)上。这样，当需要操作文件时，直接操作内存就可以了。当缓冲区操作达到一定量或到达一定的时间后，再将变更统一刷到磁盘上。这样便有效地减少了磁盘操作，应用也不必等待硬盘操作结束，响应速度得到了提升。

而 write 系统调用会将数据写到内存中的 page cache，将 page 标记为 脏页(dirty) 后返回。

linux 的 writeback 机制

对于将内存缓冲区的内容刷到磁盘上，则有两种方式：

首先，应用程序在调用 write 系统调用写入数据时，如果发现 page cache 的使用量大于了设定的大小，便会主动将内存中的脏页刷到硬盘上。在此期间，所有的 write 系统调用都会被阻塞。

系统当然不会容忍不定时的 write 阻塞，linux 还会定时启动 pdflush 线程，判断内存页达到一定的比例或脏页存活时间达到设定的时间，将这些脏页刷回到磁盘上，以避免被动刷缓冲区，这种机制就是 linux 的 writeback 机制。

猜测

了解了以上基础知识，那么对于 write 系统调用为什么会被阻塞，提出了两种可能：

• page cache 可用空间不足，导致触发了主动的 flush，此时会阻塞所有对此 device 的 write。
• 写入过程被其他事务阻塞。

首先对于第一种可能：查看系统配置 dirty_ratio 的大小：20。此值是 page cache 占用系统可用内存(real mem + swap)的最大百分比， 我们的内存为 32G，没有启用 swap，则实际可用的 page cache 大小约为 6G。

另外，与 pdflush 相关的系统配置：系统会每 vm.dirty_writeback_centisecs (5s) 唤醒一次 pdflush 线程， 发现脏页比例超过 vm.dirty_background_ratio (10%) 或 脏页存活时间超过 vm.dirty_expire_centisecs(30s) 时，会将脏页刷回硬盘。

查看 /proc/meminfo 内 Dirty/Writeback 项的变化，并对比服务的文件写入速度，结论是数据会被 pdflush 刷回到硬盘，不会触发被动 flush 以阻塞 write 系统调用。

ext4 的 journal 特性

write 被阻塞的原因

继续搜索资料，在一篇文章(Why buffered writes are sometimes stalled )中看到 write 系统调用被阻塞有以下可能：

• 要写入的数据依赖读取的结果时。但记录日志不依赖读文件；
• wirte page 时有别的线程在调用 fsync() 等主动 flush 脏页的方法。但由于锁的存在，log 在写入时不会有其他的线程操作；
• 格式为 ext3/4 的文件系统在记录 journal log 时会阻塞 write。而我们的系统文件格式为 ext4。维基百科上的一个条目（ https://en.wikipedia.org/wiki/Journaling_block_device ） 也描述了这种可能。

journal

journal 是 文件系统保证数据一致性的一种手段，在写入数据前，将即将进行的各个操作步骤记录下来，一旦系统掉电，恢复时读取这些日志继续操作就可以了。但批量的 journal commit 是一个事务，flush 时会阻塞 write 的提交。

我们可以使用 dumpe2fs /dev/disk | grep features 查看磁盘支持的特性，其中有 has_journal 代表文件系统支持 journal 特性。

ext4 格式的文件系统在挂载时可以选择 (jouranling、ordered、writeback) 三种之一的 journal 记录模式。

三种模式分别有以下特性：

• journal：在将数据写入文件系统前，必须等待 metadata 和 journal 已经落盘了。
• ordered：不记录数据的 journal，只记录 metadata 的 journal 日志，且需要保证所有数据在其 metadata journal 被 commit 之前落盘。ext4 在不添加挂载参数时使用此模式。
• writeback: 数据可能在 metadata journal 被提交之后落盘，可能导致旧数据在系统掉电后恢复到磁盘中。

当然，我们也可以选择直接禁用 journal，使用 tune2fs -O ^has_journal /dev/disk，只能操作未被挂载的磁盘。

猜测因为 journal 触发了脏页落盘，而脏页落盘导致 write 被阻塞，所以解决 journal 问题就可以解决接口超时问题。

解决方案与压测结果

以下是我总结的几个接口超时问题的解决方案：

1. log4j2 日志模式改异步。但有可能会在系统重启时丢失日志，另外在异步队列 ringbuffer 被填满未消费后，新日志会自动使用同步模式。
2. 调整系统刷脏页的配置，将检查脏页和脏页过期时间设置得更短(1s 以内)。但理论上会略微提升系统负载（未明显观察到）。
3. 挂载硬盘时使用 data=writeback 选项修改 journal 模式。但可能导致系统重启后文件包含已删除的内容。
4. 禁用 ext4 的 journal 特性。但可能会导致系统文件的不一致。
5. 把 ext4 的 journal 日志迁移到更快的磁盘上，如 ssd、闪存等。操作复杂，不易维护。
6. 使用 xfs、fat 等 文件系统格式。特性不了解，影响不可知。

当然，对于这几种方案，我也做了压测，以下是压测的结果。

小结

接口超时问题总算是告一段落，查了很久，不过解决它之后也非常有成就感。遗憾的是没有在 linux 内核代码中找到证据，160M 的代码，分层也不熟悉，实在是无从查起，希望以后有机会能慢慢接触吧。

程序员还是要懂些操作系统知识的，不仅帮我们在应对这种诡异的问题时不至于束手无策，也可以在做一些业务设计时能有所参考。

又熟悉了一些系统工具和命令，脚手架上又丰富了。