社区文章｜MOSN 社区性能分析利器——Holmes 原理浅析 golang性能分析开源

文｜Junlong Liu
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本文1743字阅读 6分钟
贡献者前言我是在开发工作过程中了解到 Holmes 的，为了保障系统稳定性需要一个性能排查工具，因此也需要一个保留现场的性能监控工具。当我在网上查询该方面的开源库时，发现可用的并不多。后续找到 MOSN 社区的 Holmes ，发现这个开源库功能基本齐全、扩展性也高，特别是 GCHeapDump 这个业界领先的功能，对解决内存升高的问题十分有用。
【社区文章｜MOSN 社区性能分析利器——Holmes 原理浅析】2021 年年末了解到的 Holmes 组件，然后开始了解 Holmes 所在的 MOSN 社区。Holmes 作为性能排查工具，核心功能是及时发现性能指标异常，并对系统进行 Profiling。
由于 Holmes 还处于萌芽期，除了 Readme 之外的文档资料并不多。还有一些 Holmes 当时不支持的功能，比如动态配置调整与上报。Holmes 当时也还没发布第一个版本，但是自己对这方面也有兴趣和理解，于是在 GitHub 上提了几个 Issue 讨论，社区回复的速度十分快。后续在社区前辈们的指导下提了 PR，也因此通过 Holmes 的代码设计学习到了很多关于开源组件的设计理念。
因此我决定参与开源社区并贡献代码，以解决实际需求。有了一定的了解和经验之后，通过和人德前辈讨论，总结这样一篇分享文章。
本文将介绍 Holmes 的使用场景、快速开始案例、多个监控类型、设计原理、扩展功能与如何借助 Holmes 搭建起一套简单的性能排查系统，欢迎大家留言指导。
Holmes 使用场景对于系统的性能尖刺问题，我们通常使用 Go 官方内置的 pprof 包进行分析，但是难点是对于一闪而过的“尖刺”，开发人员很难及时保存现场：当你收到告警信息，从被窝中爬起来，打开电脑链接 VPN，系统说不定都已经重启三四趟了。
MOSN 社区的 Holmes 是一个基于 Golang 实现的轻量级性能监控系统，当应用的性能指标发生了异常波动时，Holmes 会在第一时间保留现场，让你第二天上班可以一边从容地喝着枸杞茶，一边追查问题的根因。
Quick Start 使用 Holmes 的方式十分简单，只需要在您的系统初始化逻辑内添加以下代码：

// 配置规则 h, _ := holmes.New( holmes.WithCollectInterval("5s"), // 指标采集时间间隔 holmes.WithDumpPath("/tmp"),// profile保存路径holmes.WithCPUDump(10, 25, 80, 2 * time.Minute),// 配置CPU的性能监控规则 holmes.WithMemDump(30, 25, 80, 2 * time.Minute),// 配置Heap Memory 性能监控规则 holmes.WithGCHeapDump(10, 20, 40, 2 * time.Minute), // 配置基于GC周期的Heap Memory 性能监控规则 holmes.WithGoroutineDump(500, 25, 20000, 100*1000, 2 * time.Minute),//配置Goroutine数量的监控规则 ) // enable all h.EnableCPUDump(). EnableGoroutineDump(). EnableMemDump(). EnableGCHeapDump().Start()

类似于 holmes.WithGoroutineDump(min, diff, abs,max,2 * time.Minute) 的 API 含义为:
当 Goroutine 指标满足以下条件时，将会触发 Dump 操作。
当 Goroutine 数大于 Max 时，Holmes 会跳过本次 Dump 操作，因为当 Goroutine 数过大时，Goroutine Dump 操作成本很高。
2 * time.Minute 是两次 Dump 操作之间最小时间间隔，避免频繁 Profiling 对性能产生的影响。
更多使用案例见文末的 Holmes 使用案例文档。
Profile Types Holmes 支持以下五种 Profile 类型，用户可以按需配置。
Mem: 内存分配
CPU: CPU 使用率
Thread: 线程数
Goroutine: 协程数
GCHeap: 基于 GC 周期监控的内存分配
指标采集 Mem、CPU、Thread、Goroutine 这四种类型是根据用户配置的 CollectInterval，每隔一段时间采集一次应用当前的性能指标，而 gcHeap 时基于 GC 周期采集性能指标。
本小节会分析一下两种指标。
根据 CollectInterval 周期采集
Holmes 每隔一段时间采集应用各项指标，并使用一个固定大小的循环链表来存储它们。

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根据 GC 周期采集
在一些场景下，我们无法通过定时的 memory dump 保留到现场。比如应用在一个 CollectInterval 周期内分配了大量内存，又快速回收了它们。此时 Holmes 在周期前后的采集到内存使用率没有产生过大波动，与实际情况不符。
为了解决这种情况，Holmes 开发了基于 GC 周期的 Profile 类型，它会在堆内存使用率飙高的前后两个 GC 周期内各 Dump 一次 Profile，然后开发人员可以使用 pprof --base 命令去对比两个时刻堆内存之间的差异。
根据 GC 周期采集到的数据也会放在循环列表中。
规则判断本小节介绍 Holmes 是如何根据规则判断系统出现异常的。
阈值含义
每个 Profile 都可以配置 min、diff、abs、coolDown 四个指标，含义如下:
当前指标小于 min 时，不视为异常。
当前指标大于 (100+diff)100% 历史指标，说明系统此时产生了波动，视为异常。
当前指标大于 abs (绝对值)时，视为异常。
CPU 和 Goroutine 这两个 Profile 类型提供 Max 参数配置，基于以下考虑：
CPU 的 Profiling 操作大约会有 5% 的性能损耗，所以当在 CPU 过高时，不应当进行 Profiling 操作，否则会拖垮系统。
当 Goroutine 数过大时，Goroutine Dump 操作成本很高，会进行 STW 操作，从而拖垮系统。（详情见文末参考文章）
Warming up
当 Holmes 启动时，会根据 CollectInterval 周期采集十次各项指标，在这期间内采集到的指标只会存入循环链表中，不会进行规则判断。
扩展功能除了基本的监控之外，Holmes 还提供了一些扩展功能：
事件上报
您可以通过实现 Reporter 来实现以下功能：
发送告警信息，当 Holmes 触发 Dump 操作时。
将 Profiles 上传到其他地方，以防实例被销毁，从而导致 Profile 丢失，或进行分析。

type ReporterImpl struct{} func (r *ReporterImple) Report(pType string, buf []byte, reason string, eventID string) error{ // do something } ...... r := &ReporterImpl{} // a implement of holmes.ProfileReporter Interface. h, _ := holmes.New( holmes.WithProfileReporter(reporter), holmes.WithDumpPath("/tmp"), holmes.WithLogger(holmes.NewFileLog("/tmp/holmes.log", mlog.INFO)), holmes.WithBinaryDump(), holmes.WithMemoryLimit(100*1024*1024), // 100MB holmes.WithGCHeapDump(10, 20, 40, time.Minute), )

动态配置
您可以通过 Set 方法在应用运行时更新 Holmes 的配置。它的使用十分简单，和初始化时的 New 方法一样。
有些配置时不支持动态更改的，比如 Core 数。如果在系统运行期间更改这个参数，会导致 CPU 使用率产生巨大波动，从而触发 Dump 操作。

h.Set( WithCollectInterval("2s"), WithGoroutineDump(10, 10, 50, 90, time.Minute))

落地案例利用 Holmes 的 Set 方法，可以轻松地对接自己公司的配置中心，比如，将 Holmes 作为数据面，配置中心作为控制面。并对接告警系统(邮件/短信等)搭建一套简单的监控系统。
具体架构如下:

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Holmes V1.0 版本发布本文简单地介绍了 Holmes 的使用方法与原理。希望 Holmes 能在您提高应用的稳定性时帮助到你。
Holmes V1.0 在几周前正式发布了，作为贡献者和使用者，我十分推荐大家试用这个小巧的工具库，有任何问题和疑问欢迎大家来社区提问～
Holmes 是 MOSN 社区开源的 GO 语言 Continous Profiling 组件，可以自动发现 CPU、 Memory、Goroutine 等资源的异常，并自动 Dump 异常现场 Profile，用于事后分析定位。也支持上传 Profile 到自动分析平台，实现自动问题诊断、报警。
「发布报告」：https://github.com/mosn/holmes/releases/tag/v1.0.0
「Holmes 原理介绍」：https://mosn.io/blog/posts/mosn-holmes-design/
本文简单地介绍了 Holmes 的使用方法与原理。希望 Holmes 能在您提高应用的稳定性时帮助到你。
「参考资料」
[1]《Holmes 文档》https://github.com/mosn/holmes
[2]《无人值守的自动 dump(一)》https://xargin.com/autodumper-for-go/
[3]《无人值守的自动 dump(二)》https://xargin.com/autodumper-for-go-ii/
[4]《go 语言 pprof heap profile 实现机制》https://uncledou.site/2022/go-pprof-heap/
[5]《goroutines pprofiling STW》https://github.com/golang/go/issues/33250
[6]《Holmes 使用案例文档》https://github.com/mosn/holmes/tree/master/example
[7]《go pprof 性能损耗》https://medium.com/google-cloud/continuous-profiling-of-go-programs-96d4416af77b
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