我们在日常运维和开发工作中，出现服务器CPU占用异常升高的现象并不罕见。这种问题往往会导致系统性能显著下降，甚至影响到业务的正常运行。本文将通过一个具体案例，分析跨区日志写入操作如何引发CPU使用率异常升高，并给出具体的排查和解决方案。
在一次常规的性能监控中，香港数据中心的某台生产机器的CPU占用率突然异常升高，长时间维持在90%以上。该机器主要负责处理Web应用的请求并进行日志存储。根据系统监控数据来看，其他硬件资源如内存、磁盘、网络带宽等未出现明显异常，唯一异常的就是CPU负载。因此，我们需要聚焦于软件层面的原因。
通过进一步排查，我们发现该机器正执行着跨区日志写入操作，即将日志数据从香港区的服务器写入到其他区域的存储系统中。这个操作极有可能是导致CPU占用升高的根本原因。
问题分析
1. 跨区日志写入操作
跨区日志写入操作在很多高可用架构中是常见的需求，特别是在分布式应用中，往往需要将日志数据同步到不同的地理位置以实现灾备、日志分析或审计等目的。然而，这类操作在执行时往往存在以下几个性能瓶颈：
网络延迟：跨区数据传输通常会受到网络延迟的影响，尤其是当目标存储系统位于远离源服务器的区域时，传输延迟可能会显著增加。
IO操作：日志写入需要频繁的磁盘读写，尤其是在高并发环境下，磁盘IO压力会加剧，进一步增加CPU的负担。
同步机制：如果日志写入操作是同步的，意味着每次日志写入都需要等待远程存储系统的确认，导致线程阻塞，从而增加CPU等待和上下文切换的开销。
2. 异常的CPU占用
通过分析系统监控数据，我们发现CPU占用率异常升高的原因主要有以下几个方面：
阻塞和等待：跨区日志写入时，由于网络延迟或者目标存储系统的响应较慢，线程可能进入阻塞状态，导致等待时间过长。这会引发大量的上下文切换和调度延迟，从而增加CPU负载。
日志写入的并发问题：日志写入操作是高并发的，尤其是在请求量大的情况下，多个线程同时发起跨区日志写入请求，可能会导致大量的IO竞争，并且由于跨区的同步操作，CPU需要进行更多的计算和上下文切换。
排查步骤
1. 确认跨区日志写入的具体实现
首先，我们需要确认应用程序中跨区日志写入的具体实现方式。以下是一个典型的跨区日志写入代码示例（假设使用的是Java）：
public class CrossRegionLogger {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CrossRegionLogger.class);
private final String remoteRegionURL = "https://remote-storage-region.example.com";
private final RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
public void writeLog(String logMessage) {
try {
// 模拟日志写入操作
HttpEntity<String> entity = new HttpEntity<>(logMessage);
restTemplate.postForObject(remoteRegionURL, entity, String.class);
} catch (Exception e) {
logger.error("日志写入失败", e);
}
}
}
在这个代码片段中，每次调用writeLog()方法时，都会发起一个HTTP请求，将日志信息写入到远程存储系统。由于HTTP请求需要等待远程服务器的响应，尤其是当网络延迟较大时，这种同步的写入方式很容易导致阻塞。
2. 分析性能瓶颈
为了进一步分析跨区日志写入对系统性能的影响，我们使用了jstack工具获取了线程堆栈信息。通过分析发现，系统中大量的线程处于WAIT或BLOCKED状态，这表明它们在等待远程存储系统的响应。
此外，使用iostat命令监控磁盘IO时，我们发现日志写入操作的磁盘读写延迟较高。虽然磁盘本身的性能没有问题，但由于远程存储系统的响应慢，导致本地写入请求的积压，从而加重了CPU的负担。
解决方案
1. 优化日志写入方式
异步日志写入
首先，我们可以将日志写入操作从同步改为异步，避免每次请求都阻塞线程。在异步模式下，日志消息可以先存储到本地队列中，由后台线程定期批量写入远程存储系统。这样不仅减少了请求的延迟，还能有效降低CPU负载。
修改后的代码示例如下：
public class AsyncCrossRegionLogger {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AsyncCrossRegionLogger.class);
private final String remoteRegionURL = "https://remote-storage-region.example.com";
private final RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
private final ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
public void writeLog(String logMessage) {
executorService.submit(() -> {
try {
// 异步写入日志
HttpEntity<String> entity = new HttpEntity<>(logMessage);
restTemplate.postForObject(remoteRegionURL, entity, String.class);
} catch (Exception e) {
logger.error("日志写入失败", e);
}
});
}
}
在这种方式下，日志写入操作不会阻塞主线程，而是通过后台线程进行处理，从而避免了同步操作带来的性能瓶颈。
批量写入日志
另外，减少写入的频率也可以缓解CPU压力。通过将日志合并成批次进行写入，可以减少每个日志写入操作的网络开销和IO延迟。实现批量写入的代码如下：
public class BatchCrossRegionLogger {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BatchCrossRegionLogger.class);
private final List<String> logQueue = new LinkedList<>();
private final String remoteRegionURL = "https://remote-storage-region.example.com";
private final RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
public void enqueueLog(String logMessage) {
synchronized (logQueue) {
logQueue.add(logMessage);
if (logQueue.size() >= 100) {
sendLogsBatch();
}
}
}
private void sendLogsBatch() {
synchronized (logQueue) {
if (!logQueue.isEmpty()) {
try {
HttpEntity<List<String>> entity = new HttpEntity<>(new ArrayList<>(logQueue));
restTemplate.postForObject(remoteRegionURL, entity, String.class);
logQueue.clear();
} catch (Exception e) {
logger.error("批量日志写入失败", e);
}
}
}
}
}
这种批量写入方式将多个日志条目一次性发送到远程存储系统，可以显著减少频繁的写入请求，缓解CPU和网络的压力。
2. 调整日志存储策略
如果跨区日志写入对业务性能产生了严重影响，可以考虑优化日志存储的策略。具体可以考虑以下几个方案：
本地存储+定期同步：将日志首先写入本地磁盘或缓存系统，再定期同步到远程存储。这样可以避免每次请求都需要等待跨区日志写入操作完成。
分区存储：将不同区域的日志存储在本地或本地附近的数据中心，减少跨区写入的频率。
通过上述的排查和优化，我们能够定位到跨区日志写入操作是导致系统CPU占用异常升高的根本原因。通过调整日志写入方式，改为异步和批量写入，以及调整日志存储策略，能够有效缓解CPU负载，提升系统的性能和稳定性。希望本文能为遇到类似问题的用户提供一些有价值的参考和指导。
