云计算之路-阿里云上：2014年6月12日12点IIS请求到达量突降

如果说2013年云计算之路的主题是"踩坑",那么2014年我们希望云计算之路的主题变成"填坑"--当然填坑是阿里云来完成的,我们只是见证曾经的坑坑洼洼变成平坦大道. 15号(周四)晚上我们发现了SLB会话保持的坑,16号晚上阿里云成功定位并进行修复,这两天正式发布后会填平这个坑.这次从踩坑到填坑的过程是最痛快的一次. 接下来我们的目标锁定在"黑色n秒"(刚发现一个英文说法:stuck for x seconds)这个坑我们最多.最神秘.最诡异的坑

这篇博文分享的是我们针对一个耗时20秒的请求,用Wireshark进行抓包分析的过程. 请求的流程是这样的:客户端浏览器 -> SLB(负载均衡) -> ECS(云服务器) -> SLB -> 客户端浏览器. 下面是分析的过程: 1. 启动Wireshark,针对内网网卡进行抓包. 2. 在IIS日志中找出要分析的请求(借助Log Parser Studio) 通过c-ip(Client IP Address)可以获知SLB的内网IP,在分析Wireshar抓包时需要依据这个IP进

超过70秒的请求是通过分析IIS日志发现的: 10.159.63.104是SLB的内网IP. 通过Wireshark抓包分析请求是9:22:21收到的(tcp.stream eq 23080): 09:22:21.299838000 10.159.63.104 10.161.241.208 HTTP 291 GET /eastsea/p/3764040.html HTTP/1.0 这个请求响应内容的长度是:Content-Length 1154110(1.1MB) 云服务器(ECS)在收到请求后

今天下午17:00-17:05之间,在请求量没有明显变化的情况下,SLB中的1台云服务器的CPU突然串到100%(当时SLB中一共有3台云服务器),见下图: 造成的直接后果是请求执行时间变得超长,最长竟然达到了53秒(下图中的紫色线条). 另外伴随的表现是大量请求排队. 再看看这个时间段其它2台服务器的表现: 从这些现象分析,我们猜测CPU 100%这台云服务器出现了CPU资源争抢问题,将之从SLB中摘除后恢复正常. 云计算之路-阿里云上:CPU 100%引发的状况,布布扣,bubuko.com

为了更好地分享我们解决"黑色1秒"问题的过程,在这篇博文中我们将专门描述一下"黑色1秒"问题的表现. "黑色1秒"是我们使用阿里云以来继"黑色10秒"之后遭遇的最奇特.最诡异.最难以捉摸.最富有戏剧性的问题. 它有2个最显著的特征: 第一个是最直观的表现,在Windows性能监视器(Performace Monitor)中会出现1秒的ASP.NET Applications -> Requests/Sec(简称QPS)为

昨天对"黑色n秒"问题的最终猜想以失败而告终,从而让我们结束了被动猜想阶段,进入了主动进攻阶段--出招. 今天出第一招--用C#写个小程序,让其在每个CPU核上运行一个线程,不让任何一个CPU核进入空闲(idle)状态,以进一步排除CPU idle引起的"黑色n秒". 在这一招中,借助的最重要的武器是System.Diagnostics.ProcessThread.ProcessorAffinity.通过给ProcessorAffinity设置一个掩码,就可以指定当

虽然昨天的第一招失败了,但是从失败中我们学到了与多核CPU相关的Processor Affinity(处理器关联)的知识. 既然我们可以让.NET程序的不同线程运行于指定的CPU核,那是不是也可以让IIS应用程序池的进程w3wp运行于指定的CPU核? 虽然看起来"黑色n秒"似乎与w3wp运行于哪些CPU核没有什么关系,但是我们既然把怀疑对象锁定在CPU,那么任何与CPU相关的线索都不能放过.即使失败,也会满载而归,因为如果没有"黑色n秒"这个问题的驱动,我们根本不会

在之前对"黑色1秒"问题的分析博文中,我们将最大嫌疑对象锁定在了Xen,在这篇博文我们将从Xen的角度进行分析.也许有人会问,为什么不知道天多高地多厚地去研究不属于自己范围的问题?只因我们对一个问题的强烈好奇心--究竟是不是我们用Windows的错? 2009年3月20日,来自Intel的Yu Ke通过Xen-dev Mailing List给来自Citrix的Keir Fraser(负责的Xen开发者之一)发了一封邮件,提交了Xen的一个patch--cpuidle: suspend

阿里云的负载均衡产品叫SLB,七层负载均衡用的是LVS+Tengine,四层负载均衡用的是LVS. 昨天七层SLB出现了波动,我们后来改用了四层SLB. 使用后意外地发现,用户请求的响应内容TCP出包走的是云服务器的公网网卡. 之前用七层SLB时流量走的都是内网网卡,再加上RDS.Memcached也走的是内网网卡,于是网络负载都集中在一块内网网卡,内网网卡IO成为了瓶颈.而公网网卡却闲置着,我们之前也曾想过要是将一部分网络负载让公网网卡分担该多好啊. 我们用物理服务器的时候,会把Web服务器上