利用 Grafana 和 Arthas 自动抓取异常Java进程的线程堆栈

落跑架构师M

发布于 2020-05-11 11:12:16

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发布于 2020-05-11 11:12:16

前言

近期发现业务高峰期时刻会出现CPU繁忙导致的timeout异常，通过监控来看是因为Node上面的一些Pod突发抢占了大量CPU导致的。

问: 没有限制CPU吗？是不是限制的CPU使用值就可以解决了呢？解: 其实不能根本解决这个问题，因为使用的容器引擎是Docker，而Docker是使用了cgroups技术，这就引入了一个老大难的问题，cgroups的隔离性。当问题发生时并没有办法把异常CPU进程直接摁住，而会有短暂的高峰，现象为：限制了CPU为2核，突发时CPU可能是4、5、6等，然后容器会被kill掉，K8S会尝试重建容器。

那么该如何解决？

使用隔离性更好的容器引擎，如 Kata Container(VM级别)。
优化程序

方案1

我们可以知道方案1解决的比较彻底，而且只需要全局处理一次即可，但技术比较新颖，不知道会不会带来其它问题，我们之后准备拿出部分Node尝试Kata Container。

方案2

对应用开发者要求比较高，需要对应的开发者针对性介入，短期收益很高，我们先部署了这种。

如何实施？

我们知道程序在运行中，除非特别严重的BUG，CPU高峰一般非常短暂，这时候靠人肉抓包基本上是来不及的，也很耗费精力，我们就希望有一个程序能在CPU达到一定阈值的时候自动抓取线程堆栈来事后针对性优化，并且一定时间内只允许运行一次防止循环抓包导致程序不可用。

根据要实现的最终效果我们发现与Grafana、Prometheus的告警机制十分接近，我们要做的就是接收告警的Webhook，去对应的容器中获取线程堆栈就行。

于是我们利用了 Grafana ，写了一个程序来完成这个功能。

项目信息

开发语言: Go、Shell 项目地址: https://github.com/majian159/k8s-java-debug-daemon

k8s-java-debug-daemon

利用了 Grafana 的告警机制，配合阿里的 Arthas，来完成高CPU使用率线程的堆栈抓取。整体流程如下：

为 Grafana 添加 webhook 类型的告警通知渠道，地址为该程序的 url(默认的hooks路径为 /hooks)。
配置Grafana图表，并设置告警阈值
当 webhook 触发时，程序会自动将 craw.sh 脚本拷贝到对应 Pod 的容器中并执行。
程序将 stdout 保存到本地文件。

效果预览

默认行为

每 node 同时运行执行数为10 可以在 ./internal/defaultvalue.go 中更改var defaultNodeLockManager = nodelock.NewLockManager(10)
默认使用集群内的Master配置可以在 ./internal/defaultvalue.go 中更改func DefaultKubernetesClient(){} // default func getConfigByInCluster(){} func getConfigByOutOfCluster(){}
默认使用并实现了一个基于本地文件的堆栈存储器, 路径位于工作路径下的 stacks中可以在 ./internal/defaultvalue.go 中更改func GetDefaultNodeLockManager(){}
默认取最繁忙的前50个线程的堆栈信息 (可在 craw.sh 中修改)
采集样本时间为2秒 (可在 craw.sh 中修改)

如何使用

Docker Image

majian159/java-debug-daemon

为 Grafana 新建一个通知频道

注意点

需要打开 Send reminders, 不然 Grafana 默认在触发告警后一直没有解决不会重复发送告警
Send reminder every 可以控制最快多久告警一次

为 Grafana 新建一个告警图表

如果嫌麻烦可以直接导入以下配置, 在自行更改

{
  "datasource": "prometheus",
  "alert": {
    "alertRuleTags": {},
    "conditions": [
      {
        "evaluator": {
          "params": [
            1
          ],
          "type": "gt"
        },
        "operator": {
          "type": "and"
        },
        "query": {
          "params": [
            "A",
            "5m",
            "now"
          ]
        },
        "reducer": {
          "params": [],
          "type": "last"
        },
        "type": "query"
      }
    ],
    "executionErrorState": "keep_state",
    "for": "10s",
    "frequency": "30s",
    "handler": 1,
    "name": "Pod 高CPU堆栈抓取",
    "noDataState": "no_data",
    "notifications": [
      {
        "uid": "AGOJRCqWz"
      }
    ]
  },
  "aliasColors": {},
  "bars": false,
  "dashLength": 10,
  "dashes": false,
  "fill": 1,
  "fillGradient": 0,
  "gridPos": {
    "h": 9,
    "w": 24,
    "x": 0,
    "y": 2
  },
  "hiddenSeries": false,
  "id": 14,
  "legend": {
    "alignAsTable": true,
    "avg": true,
    "current": true,
    "max": true,
    "min": false,
    "rightSide": true,
    "show": true,
    "total": false,
    "values": true
  },
  "lines": true,
  "linewidth": 1,
  "nullPointMode": "null",
  "options": {
    "dataLinks": []
  },
  "percentage": false,
  "pointradius": 2,
  "points": false,
  "renderer": "flot",
  "seriesOverrides": [],
  "spaceLength": 10,
  "stack": false,
  "steppedLine": false,
  "targets": [
    {
      "expr": "container_memory_working_set_bytes{job=\"kubelet\", metrics_path=\"/metrics/cadvisor\", image!=\"\", container!=\"POD\"}* on (namespace, pod) group_left(node) max by(namespace, pod, node, container) (kube_pod_info)",
      "legendFormat": "{{node}} - {{namespace}} - {{pod}} - {{container}}",
      "refId": "A"
    }
  ],
  "thresholds": [
    {
      "colorMode": "critical",
      "fill": true,
      "line": true,
      "op": "gt",
      "value": 1
    }
  ],
  "timeFrom": null,
  "timeRegions": [],
  "timeShift": null,
  "title": "Pod CPU",
  "tooltip": {
    "shared": true,
    "sort": 0,
    "value_type": "individual"
  },
  "type": "graph",
  "xaxis": {
    "buckets": null,
    "mode": "time",
    "name": null,
    "show": true,
    "values": []
  },
  "yaxes": [
    {
      "format": "short",
      "label": null,
      "logBase": 1,
      "max": null,
      "min": null,
      "show": true
    },
    {
      "format": "short",
      "label": null,
      "logBase": 1,
      "max": null,
      "min": null,
      "show": true
    }
  ],
  "yaxis": {
    "align": false,
    "alignLevel": null
  }
}

Queries配置

Metrics 中填写

container_memory_working_set_bytes{job="kubelet", metrics_path="/metrics/cadvisor", image!="", container!="POD"} * on (namespace, pod) group_left(node) max by(namespace, pod, node, container) (kube_pod_info)

Legend 中填写

{{node}} - {{namespace}} - {{pod}} - {{container}}

配置完如下：

Alert配置

IS ABOVE CPU使用值，这边配置的是超过1核CPU就报警, 可以根据需要自己调节 Evaluate every 每多久计算一次 For Pedding时间

配置完应该如下:

构建

二进制

# 为当前系统平台构建
make

# 指定目标系统, GOOS: linux darwin window freebsd
make GOOS=linux

Docker镜像

make docker

# 自定义镜像tag
make docker IMAGE=test

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原始发表：2020-04-27，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

容器

容器镜像服务

java

bash

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