大规模微服务场景下的十大痛点问题定位与优化

另外就是DPDK的PMD进程的CPU占用率是不是特别的高，因为默认的网卡接收网络包是通过中断通知内核来接收包，但是DPDK进行了优化，它通过主动polling的模式减少中断，它在用户态有一个PMD的进程，他会不断地从网卡里面去polling，会占用大量CPU，如果他CPU特别高就说明接收包的速度本身就很高了。这时候要注意观察流量是否存在热点，流量是否突破单台瓶颈。

对于虚拟网关来说，使用的是一致性哈希的方法选择网关，随着持续的浮动IP的创建和删除，分布不一定均衡，就算IP分布均衡，这些IP对应的业务其实没有那么均衡，例如多个热点请求落到一个网关上。

如果说是存在热点，导致DPDK的PMD进程CPU过高，可以采取的策略是高流量的IP地址可以进一步地打散，重新调整哈希的策略。

另外会观察是否超过单台的瓶颈，我们会测试每台机器的IO的瓶颈，也会进行QoS限流，如果是超过了瓶颈，说明这一台的确压力过大，如果其他的节点网络IO还相对比较低，基本上也是热点问题。如果都高，则说明需要扩容。

另外网关要注意区分走哪种类型的网关，通过测试，我们发现DNAT网关由于是一对一的，性能比较好。SNAT因为共享IP并且要计算哈希，还要做conntrack，吞吐量不太容易优化上去。对于功能需求走SNAT网关比较方便的应用，可以建议用户换成DNAT网关，从而获得高的吞吐量。

如果入口流量没有问题，这时候就要看服务器之间的调用是不是有问题，因为我们的容器是套在虚拟机里面的，主要起编排和发布的作用，这时候就要看云主机的steal是不是特别的高，对于物理机上的cpu，多个虚拟机会竞争排队，排队不上就会等待，等待的时候就会出现CPU steal，网络吞吐量肯定就上不去，甚至会出现丢包，因为收到的网络包来不及处理。

另外就是磁盘的IO utils是不是有异常，虽然容器中多部署无状态服务，对于磁盘的依赖相对比较小，日志也是以异步的方式输出的，但是有时候也会存在IO hang的情况，这时候就要看IO的监控。

（编辑：西安站长网）

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