技术文摘
线上故障复盘:RPC 线程池被打满,1024 个线程竟不够?
线上故障复盘:RPC 线程池被打满,1024 个线程竟不够?
在近期的线上业务运行中,我们遭遇了一次严重的故障,RPC 线程池被彻底打满,令人惊讶的是,预设的 1024 个线程居然无法应对业务的需求。这一突发事件给我们的系统稳定性带来了巨大的冲击,也促使我们深入复盘,找出问题的根源。
对业务流量的评估出现了偏差。在系统设计之初,对于业务增长的预期不够准确,导致预设的线程数量无法承受实际的流量高峰。随着业务的快速发展,用户的访问量和请求频率超出了最初的设想,使得原本看似充足的线程资源瞬间变得捉襟见肘。
线程的分配和使用效率存在问题。部分服务模块在处理请求时,出现了不合理的线程占用情况。某些长时间运行的任务或者阻塞操作,没有得到有效的监控和管理,长时间占用线程资源,导致其他正常请求无法及时获取线程处理,进而造成线程池的拥堵。
系统的监控和预警机制不够完善。在线程池即将被打满或者已经打满的情况下,未能及时发出有效的告警,使得运维人员无法第一时间察觉并采取措施进行干预。这导致问题在未被及时发现的情况下持续恶化,最终影响到整个系统的正常运行。
针对这次故障,我们采取了一系列的改进措施。重新评估业务流量增长趋势,根据实际情况调整线程池的大小,预留一定的冗余量以应对突发的流量高峰。优化线程的分配和使用机制,对长时间运行的任务进行限时处理或者异步处理,避免线程被过度占用。完善监控和预警系统,设置多维度的指标监控线程池的运行状态,确保在出现异常时能够及时发出准确的告警信息。
通过这次线上故障的复盘,我们深刻认识到在系统设计和运维过程中,任何一个环节的疏忽都可能导致严重的后果。只有不断优化和完善各个环节,才能确保系统的稳定可靠运行,为用户提供持续优质的服务。未来,我们将持续关注系统的运行状态,不断提升自身的技术能力和应急处理能力,以应对可能出现的各种挑战。
- 提升效率的法门:9 大 Jupyter Notebook 扩展工具
- 避免这 5 个 JavaScript 风格误区
- 8 种高级 Python 技巧,只有经验丰富程序员知晓
- 六个出色的可视化 Python 库
- 七种神奇方法助您快速提升 Python 数据分析能力
- 高并发大流量系统的设计思路分享
- 蒙提霍尔问题图解
- 优步:“域”导向的微服务架构,实现 2200 个关键微服务扩展
- 孤独孩子的疑问:应否在通用结构组件写入控制流指令?
- 无法解决 bug 可暂放,40 条编程技能提升小妙招在此
- 2020 年任何团队适用的 5 大数据库文档工具
- 论 C++的陷阱与套路
- 数亿检索 10ms 以内完成,微信推荐缘何如此之快?
- C、Java 与 Python 的性能对比
- Python 与 Excel:如何获取指定月最后一天的日期