Java服务通过动态开关 Profiling 实现关键问题定位-故障定位

作者 观测云 高级技术专家 深圳办公室 黄小龙

简介

Profile 通过收集和分析应用程序运行过程中 CPU、内存和 I/O 相关的数据，可以识别应用程序的性能瓶颈和错误，帮助我们更好地了解程序的运行情况。Profile 是一种非常有价值的技术，通过 Profile 可以实现：

• 识别性能瓶颈： Profiling 可以帮助发现程序的性能瓶颈，即程序中最耗费时间的部分。通过识别性能瓶颈，以便我们采取措施来优化这部分性能。
• 优化程序性能： 通过 Profiling 收集的数据，我们可以知道程序的哪些部分需要进行优化。通过优化这些部分，可以提高程序的性能，减少资源的消耗。
• 排查程序错误： 在应用程序中，有时会出现各种错误。通过 Profiling 分析程序的运行情况，我们可以找到错误的原因，并及时进行修复。

利用**观测云**可以快速收集应用程序 Profile 数据，利用 Profile 火焰图查看器分析 Java 、Python 、 Go 不同语言环境下应用程序运行过程中的动态性能数据，直观 地 查看每一个方法、类和线程的调用关系和执行效率。通过关联链路，获取链路相关 Span 的关联代码执行片段，实现方法级代码性能追踪，帮助开发人员发现代码优化方向。

收集应用程序 Profile 数据，会对应用程序本身性能造成一定的影响，所以一般情况下不建议在生产环境实时启动 Profile 数据收集，在 Kubernetes 部署的应用程序可以通过动态开关打开 Profile 数据采集，从而实现对应用程序的关键问题定位。

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前置条件

安装 DataKit

登录观测云控制台，选择「集成」-「DataKit」-「Kubernetes」，按照所提示的安装步骤下载 datakit.yaml，并配置 DataWay 数据网关地址。

打开 Profile 采集器

修改 datakit.yaml 文件，ConfigMap 加入 Profile 采集配置：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: datakit-conf
  namespace: datakit
data:
  profile.conf: |-  
    [[inputs.profile]]
      ## profile Agent endpoints register by version respectively.
      ## Endpoints can be skipped listen by remove them from the list.
      ## Default value set as below. DO NOT MODIFY THESE ENDPOINTS if not necessary.
      endpoints = ["/profiling/v1/input"]
    
      ## set true to enable election, pull mode only
      election = true
    
    ## go pprof config
    ## collect profiling data in pull mode
    #[[inputs.profile.go]]
      ## pprof url
      #url = "http://localhost:6060"
    
      ## pull interval, should be greater or equal than 10s
      #interval = "10s"
    
      ## service name
      #service = "go-demo"
    
      ## app env
      #env = "dev"
    
      ## app version
      #version = "0.0.0"
    
      ## types to pull
      ## values: cpu, goroutine, heap, mutex, block
      #enabled_types = ["cpu","goroutine","heap","mutex","block"]
    
    #[inputs.profile.go.tags]
      # tag1 = "val1"
    
    ## pyroscope config
    #[[inputs.profile.pyroscope]]
      ## listen url
      #url = "0.0.0.0:4040"
    
      ## service name
      #service = "pyroscope-demo"
    
      ## app env
      #env = "dev"
    
      ## app version
      #version = "0.0.0"
    
    #[inputs.profile.pyroscope.tags]
      #tag1 = "val1"

DaemonSet 添加相应的挂载配置：

volumeMounts:
    - mountPath: /usr/local/datakit/conf.d/profile/profile.conf
      name: datakit-conf
      subPath: profile.conf

修改完成之后，安装 datakit.yaml 配置：

kubectl apply -f datakit.yaml

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应用配置

本文以 Java 应用程序为例，介绍如何动态开关打开 Profile 数据采集。

安装 Datakit Operator

Datakit-Operator 通过 K8s 的 Admission Controller（准入控制器）功能，会向指定的 Pod 注入应用程序启动所需要的 dd-lib 探针文件，这样就不需要应用程序打包镜像时加入对应的探针文件，减少配置从而提高效率。

下载 datakit-operator.yaml文件并执行安装：

wget https://static.guance.com/datakit-operator/datakit-operator.yaml
kubectl apply -f datakit-operator.yaml

通过以下命令验证所有配置是否安装完成，正常会有 datakit 和 datakit-operator 两种类型的 Pod：

kubectl get pod -n datakit

修改 Dockerfile

修改应用 Dockerfile，暴露启动参数：

注意： java版本要求：java8版本需要高于8u262+，或者使用java11及以上版本。

FROM openjdk:8u292

RUN /bin/cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
RUN echo 'Asia/Shanghai' >/etc/timezone

ENV jar my-service.jar
ENV workdir /data/app/
RUN mkdir -p ${workdir}
COPY ${jar} ${workdir}
WORKDIR ${workdir}
ENTRYPOINT ["sh", "-ec", "exec java ${JAVA_OPTS} -jar ${jar} ${PARAMS} 2>&1 > /dev/null"]

应用部署 yaml

添加以下环境变量，通过 ENV_PROFILE 环境变量来动态控制 Profile 数据采集：

env:
- name: DD_AGENT_HOST
  valueFrom:
    fieldRef:
      apiVersion: v1
      fieldPath: status.hostIP
- name: ENABLE_PROFILE
  value: "true"
- name: JAVA_OPTS
  value: |-
    -javaagent:/datadog-lib/dd-java-agent.jar -Ddd.service=my-service  -Ddd.profiling.enabled=$(ENABLE_PROFILE) -Ddd.profiling.allocation.enabled=$(ENABLE_PROFILE) -Ddd.env=env -Ddd.agent.port=9529

添加 annotation，位置 spec.template.metadata 下：

annotations:
  admission.datakit/java-lib.version: ""

生产环境部署时，ENV_PROFILE 环境变量可以设置为 false，需要排查性能问题时，再打开 Profile 开关收集数据，从而实现动态采集 Profile 数据的功能。

完整 yaml 参考：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
  namespace: profile
  labels:
    app: my-service
spec:
  selector:
    app: my-service
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 9299
      nodePort: 30001
      targetPort: 9299
  type: NodePort
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-service
  namespace: profile
  labels:
    app: my-service
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: my-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-service
      annotations:
        admission.datakit/java-lib.version: ""
    spec:
      containers:
        - name: my-container
          env:
          - name: DD_AGENT_HOST
            valueFrom:
              fieldRef:
                apiVersion: v1
                fieldPath: status.hostIP
          - name: ENABLE_PROFILE
            value: "true"
          - name: JAVA_OPTS
            value: |-
              -javaagent:/datadog-lib/dd-java-agent.jar -Ddd.service=my-service  -Ddd.profiling.enabled=$(ENABLE_PROFILE) -Ddd.profiling.allocation.enabled=$(ENABLE_PROFILE) -Ddd.env=env -Ddd.agent.port=9529
          image: my-service:v1.0
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          ports:
          - containerPort: 9299
            protocol: TCP
      restartPolicy: Always

实现效果