限流算法目前程序开发过程常用的限流算法有两个:漏桶算法和令牌桶算法。
漏桶算法
漏桶算法的原理比较简单,请求进入到漏桶中,漏桶以一定的速率漏水。当请求过多时,水直接溢出。可以看出,漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示,把请求比作是水滴,水先滴到桶里,通过漏洞并以限定的速度出水,当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出,即拒绝服务。
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漏桶的出水速度是恒定的,那么意味着如果瞬时大流量的话,将有大部分请求被丢弃掉(也就是所谓的溢出)。
令牌桶算法
令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌,如果有请求时,请求会从桶中取出令牌,如果能取到令牌,则可以继续完成请求,否则等待或者拒绝服务。这种算法可以应对突发程度的请求,因此比漏桶算法好。
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漏桶算法和令牌桶算法的选择
两者的主要区别漏桶算法能够强行限制处理数据的速率,不论系统是否空闲。而令牌桶算法能够在限制数据的平均处理速率的同时还允许某种程度的突发流量。如何理解上面的含义呢?漏桶算法,比如系统吞吐量是 120/s,业务请求 130/s,使用漏斗限流 100/s,起到限流的作用,多余的请求将产生等待或者丢弃。对于令牌桶算法,每秒产生 100 个令牌,系统容量 200 个令牌。正常情况下,业务请求 100/s 时,请求能被正常被处理。当有突发流量过来比如 200 个请求时,因为系统容量有 200 个令牌可以同一时刻处理掉这 200 个请求。如果是漏桶算法,则只能处理 100 个请求,其他的请求等待或者被丢弃。
CPU占用过高诊断思路
mpstat -P ALL 1,查看cpu使用情况,主要消耗在sys即os系统调用上
perf top,cpu主要消耗在_spin_lock
生成perf report查看详细情况
CPU主要消耗在mutex争用上,说明有锁热点。
采用pt-pmp跟踪mysqld执行情况,热点主要集中在mem_heap_alloc和mem_heap_free上。
Pstack提供更详细的API调用栈
Innodb在读取数据记录时的API路径为
row_search_for_mysql --》row_vers_build_for_consistent_read --》mem_heap_create_block_func --》mem_area_alloc --》malloc --》 _L_unlock_10151 --》__lll_unlock_wait_private
row_vers_build_for_consistent_read会陷入一个死循环,跳出条件是该条记录不需要快照读或者已经从undo中找出对应的快照版本,每次循环都会调用mem_heap_alloc/free。
而该表的记录更改很频繁,导致其undo history list比较长,搜索快照版本的代价更大,就会频繁的申请和释放堆内存。
Linux原生的内存库函数为ptmalloc,malloc/free调用过多时很容易产生锁热点。
当多条 SQL 并发执行时,会最终触发os层面的spinlock,导致上述情形。
解决方案
将mysqld的内存库函数替换成tcmalloc,相比ptmalloc,tcmalloc可以更好的支持高并发调用。
修改my.cnf,添加如下参数并重启
[mysqld_safe]malloc-lib=tcmalloc
上周五早上7点执行的 *** 作,到现在超过72小时,期间该实例没有再出现cpu长期飙高的情形。
以下是修改前后cpu使用率对比
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