大模型在线推理服务QPS下降排查与高并发优化 各位好，今天我们来聊聊大模型在线推理服务 QPS 下降的排查方法以及高并发优化方案。这是一个非常现实且重要的问题，直接关系到用户体验和资源利用率。 一、QPS 下降的原因分析 QPS（Queries Per Second）下降，简单来说，就是单位时间内能够处理的请求数量减少了。原因可能很多，需要我们系统性地排查。以下是一些常见的原因，以及对应的排查方法： 硬件资源瓶颈： CPU 占用率过高：可能是模型计算过于复杂，或者代码存在性能问题。 排查方法：使用 top、htop、psutil (Python) 等工具监控 CPU 使用情况。 import psutil cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1) # 监控 1 秒内的 CPU 使用率 print(f"CPU Usage: {cpu_percent}%") 内存占用率过高：可能是模型加载占用过多内存，或者存在内存泄漏。 排查方法：使用 top、free -m、psutil 监控内存使用情况。 import psutil …
微服务在无损发布时出现TCP连接瞬间暴涨的性能排查模型
微服务无损发布期间TCP连接暴涨的性能排查模型 大家好！今天我们来聊聊一个在微服务架构中比较棘手的问题：无损发布期间TCP连接瞬间暴涨，导致性能下降甚至服务崩溃。这个问题往往发生在服务升级或重启时，给线上环境带来不小的风险。 为什么会出现TCP连接暴涨？ 在理解排查模型之前，我们需要先搞清楚TCP连接暴涨的原因。通常，这与服务无损发布的机制以及客户端的行为有关。 无损发布机制缺陷： 无损发布的目的是在服务升级期间，保证客户端请求不中断。常见的做法是先启动新版本的服务，然后逐步停止旧版本的服务。在这个过程中，需要保证旧版本服务在停止前，能够处理完所有正在处理的请求，并且不再接受新的请求。如果这个机制实现不完善，例如： 连接驱逐不彻底： 旧版本服务在停止前，没有正确地关闭所有TCP连接，导致客户端持续重试连接到旧服务。 流量切换策略不合理： 流量切换过于激进，导致大量的客户端请求瞬间涌入新版本服务，超过其处理能力。 连接池耗尽： 新版本服务因为流量突增，导致连接池快速耗尽，无法处理新的请求。 客户端行为： 客户端的行为也会加剧TCP连接暴涨的问题： 重试机制： 客户端通常会配置重试机制，当 …
Spring Boot定时任务分布不均导致性能抖动的排查与修复方法
Spring Boot 定时任务分布不均导致性能抖动的排查与修复 大家好，今天我们来聊聊 Spring Boot 定时任务分布不均导致性能抖动的问题。在复杂的应用场景中，定时任务扮演着重要的角色，例如数据同步、报表生成、缓存刷新等等。然而，如果定时任务的执行分布不均匀，集中在某些时间点执行，就会导致系统资源在短时间内被大量占用，从而引发性能抖动，影响用户体验。 问题描述与根源分析 问题描述： 我们的 Spring Boot 应用运行一段时间后，发现系统性能在某些时间点会突然下降，表现为响应时间延长、CPU 使用率飙升等。通过监控发现，这些性能抖动的时间点与某些定时任务的执行时间高度吻合。 问题根源分析： 造成定时任务分布不均的原因有很多，常见的包括： 单机部署： 所有定时任务都集中在同一台服务器上执行，当任务数量较多或任务本身比较耗时时，容易造成资源瓶颈。 任务调度策略不合理： 默认情况下，Spring Boot 使用 ThreadPoolTaskScheduler 来执行定时任务。如果没有进行合理的配置，所有任务都可能使用同一个线程池，造成线程竞争，降低执行效率。 任务执行时间过长： …
Java服务在集群扩容时出现热点实例的性能排查与重分布方案
好的，我们开始。 Java 服务集群扩容热点实例排查与重分布方案 大家好，今天我们来聊聊 Java 服务集群扩容时遇到热点实例的性能排查以及重分布方案。 在分布式系统中，理想状态是每个节点负载均衡，但实际情况往往并非如此。 扩容后，如果部分实例压力过大，而其他实例相对空闲，这就是典型的热点问题。 解决热点问题是保证服务稳定性和性能的关键。 一、热点问题的产生 热点问题的产生原因有很多，大致可以归纳为以下几类： 数据倾斜： 某些Key的访问频率远高于其他Key，导致持有这些Key的实例负载过高。 缓存穿透： 大量请求查询不存在的数据，导致请求直接打到数据库，造成数据库压力过大，进而影响到相关实例。 资源竞争： 多个线程或进程同时竞争同一资源（例如锁、数据库连接），导致部分线程阻塞，影响实例性能。 请求倾斜： 某些业务逻辑的请求量远大于其他业务逻辑，并且这些请求被路由到特定实例。 代码缺陷： 某些代码逻辑存在性能瓶颈，导致处理速度慢，成为热点。 二、热点问题排查 排查热点问题需要从多个维度入手，收集并分析数据，定位问题的根源。 监控系统： 通过监控系统（例如Prometheus、Grafa …
Java微服务在Kubernetes环境中频繁重启导致性能异常的排查路径
好的，没问题。 Java微服务在Kubernetes环境中频繁重启导致性能异常的排查路径 大家好，今天我们来聊聊一个在微服务架构中非常头疼的问题：Java微服务在Kubernetes环境中频繁重启并伴随性能异常。 这个问题非常复杂，涉及多个层面，需要我们有系统性的排查思路。 今天我会从以下几个方面入手，带领大家一步步地解决这个问题： 问题现象确认与初步信息收集 Kubernetes层面排查 Java应用层面排查 基础设施层面排查 压力测试与问题复现 监控与告警优化 1. 问题现象确认与初步信息收集 首先，我们需要确认问题的具体表现，并尽可能收集更多有用的信息。 重启频率: 多久重启一次？ 有规律性吗？是所有Pod都重启，还是只有部分Pod重启？ 性能表现: 重启前后，服务的响应时间、吞吐量、CPU使用率、内存使用率等指标如何？ 错误日志: Pod的日志中有什么错误信息？ Kubernetes的事件(events)中有什么异常信息？ 资源使用情况: Pod的CPU、内存请求(request)和限制(limit)设置是否合理？ 集群的资源是否充足？ 业务影响: 重启是否影响了业务的正常运行 …
JAVA应用动态代理过多导致启动缓慢的排查与精简方案
JAVA应用动态代理过多导致启动缓慢的排查与精简方案 大家好，今天我们来聊聊一个在大型JAVA应用中经常遇到的问题：动态代理过多导致启动缓慢。这个问题看似简单，但深究起来涉及JAVA反射、类加载、以及AOP等多个方面，需要我们系统地分析和解决。 一、问题现象与初步诊断 首先，我们要明确问题的现象：应用启动时间明显变长，尤其是在初始化阶段，CPU占用率可能很高，甚至出现OOM（Out of Memory）的风险。 初步诊断，我们可以通过以下几个步骤： 监控启动日志： 仔细分析启动日志，关注耗时较长的步骤，例如Spring容器的初始化、Bean的创建等。 使用Profiler工具： 使用诸如JProfiler、YourKit等Profiler工具，监控应用的启动过程，找出耗时的方法调用，特别是与动态代理相关的调用。常见的瓶颈点包括：Proxy.newProxyInstance、InvocationHandler.invoke等。 JVM参数调优： 尝试调整JVM参数，例如增大堆内存、调整GC策略等，看是否能缓解启动缓慢的问题。这通常只能缓解，不能根治。 二、动态代理原理与常见场景 在深入分 …
JAVA CompletableFuture深度使用中的资源竞争与同步风险排查
好的，我们开始。 JAVA CompletableFuture 深度使用中的资源竞争与同步风险排查 大家好，今天我们深入探讨 Java CompletableFuture 的高级用法，特别是它在并发编程中可能遇到的资源竞争和同步风险，以及如何有效地排查和解决这些问题。CompletableFuture 提供了强大的异步编程模型，但如果不小心使用，很容易引入难以调试的并发 bug。 CompletableFuture 简介与基础 首先，简单回顾一下 CompletableFuture 的核心概念。CompletableFuture 代表一个异步计算的结果，它允许你以非阻塞的方式组合、链式调用多个异步操作。 核心概念： 异步执行： CompletableFuture 可以在不同的线程中执行任务，避免阻塞主线程。 链式调用： 可以使用 thenApply, thenAccept, thenCompose 等方法将多个 CompletableFuture 连接起来，形成一个异步处理流水线。 异常处理： 提供了 exceptionally, handle 等方法来处理异步操作中可能出现的异常。 …
JAVA 线程池任务堆积无法释放？动态线程监控与阻塞排查技巧
JAVA 线程池任务堆积无法释放？动态线程监控与阻塞排查技巧 大家好，今天我们来聊聊Java线程池中一个比较棘手的问题：任务堆积无法释放，以及如何进行动态线程监控和阻塞排查。线程池作为Java并发编程的核心组件，其使用看似简单，但在高并发场景下，如果配置不当或使用不当，很容易出现问题，其中任务堆积就是一种常见且令人头疼的状况。 线程池基础回顾：为何需要线程池？ 在深入探讨任务堆积之前，我们先简单回顾一下线程池的作用。创建和销毁线程的开销是很大的，在高并发场景下，频繁地创建和销毁线程会严重影响性能。线程池通过预先创建一些线程，并将任务提交到线程池中，由线程池中的线程来执行任务，从而避免了频繁创建和销毁线程的开销，提高了系统的吞吐量和响应速度。 Java中常用的线程池是通过java.util.concurrent.ExecutorService接口及其实现类来提供的，例如ThreadPoolExecutor。 线程池的任务提交和执行流程 理解任务堆积的前提是掌握线程池的任务提交和执行流程： 任务提交: 任务通过execute()或submit()方法提交给线程池。 线程池判断: 线程池会根 …
前端日志系统的构建：设计一个完整的日志收集、上报和分析系统，用于排查线上问题。
前端日志系统构建：从收集到分析，助力线上问题排查 大家好，今天我们来聊一聊前端日志系统的构建。作为前端工程师，我们经常会遇到线上问题，而有效的日志系统是排查问题的利器。一个完善的日志系统不仅能帮助我们快速定位错误，还能提供用户行为分析、性能监控等重要数据。本次分享将深入探讨前端日志系统的设计与实现，涵盖日志收集、上报和分析三个核心环节。 一、日志收集：捕获关键信息 日志收集是整个系统的基石。我们需要尽可能全面地收集对问题排查有价值的信息，同时也要注意避免过度收集导致性能下降。 1. 日志类型划分： 首先，我们需要对日志进行分类，便于后续的分析和处理。常见的日志类型包括： 日志类型 描述 示例 info 常规信息，用于记录系统运行状态、用户操作等。 "用户点击了按钮A"，"页面加载完成" warn 警告信息，表示可能存在潜在问题，但不影响系统正常运行。 "使用了已弃用的API"，"图片加载失败" error 错误信息，表示系统出现错误，可能影响部分功能或用户体验。 "网络请求失败"，&qu …
MySQL高级讲座篇之：死锁的根源与排查艺术：如何设计事务以避免死锁。
各位老铁们，大家好！ 今天咱们来聊聊MySQL里的一个磨人的小妖精：死锁。这玩意儿，就像程序里的Bug一样，时不时地给你来一下，让你防不胜防。但是，别怕！今天，咱们就来扒一扒死锁的根儿，学学怎么优雅地把它给灭了。 一、啥是死锁？别跟我说教科书上的定义，来点大白话！ 想象一下，你有两把钥匙，一把是开你家门的，一把是开你邻居家门的。现在，你和你邻居同时想进对方的家门。你拿着邻居家的钥匙，等着他给你你家的钥匙；他拿着你家的钥匙，等着你给他邻居家的钥匙。结果呢？谁也进不去，就这么僵持着了！ 这就是死锁！在数据库里，就是两个或多个事务，互相持有对方需要的资源，然后谁也不肯放手，就这么互相等待，导致所有事务都无法继续执行。 二、死锁的根源：都是锁惹的祸！ 要理解死锁，首先得明白MySQL里的锁机制。简单来说，MySQL里的锁，就是为了保证数据的一致性和完整性。就像你进家门要先锁门一样，数据库在修改数据之前，也要先“锁住”这条数据，防止别人同时修改，导致数据错乱。 常见的锁类型： 共享锁（Shared Lock）： 也叫读锁。多个事务可以同时持有同一个资源的共享锁，就像一群人可以同时看一本书一样。 …