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引言

某团圆节日公司服务到达历史峰值 10w+ QPS，而之前没有预料到营销系统又在峰值期间搞事情，雪上加霜，流量增长到 11w+ QPS，本组服务差点被打挂(汗

所幸命大虽然 CPU idle 一度跌至 30 以下，最终还是幸存下来，没有背上过节大锅。与我们的服务代码写的好不无关系(拍飞

事后回顾现场，发现服务恢复之后整体的 CPU idle 和正常情况下比多消耗了几个百分点，感觉十分惊诧。恰好又祸不单行，工作日午后碰到下游系统抖动，虽然短时间恢复，我们的系统相比恢复前还是多消耗了两个百分点。如下图：

确实不太符合直觉，cpu 的使用率上会发现 GC 的各个函数都比平常用的 cpu 多了那么一点点，那我们只能看看 inuse 是不是有什么变化了，一看倒是吓了一跳：

mstart -> systemstack -> newproc -> malg

优先复用

func gfput(_p_ *p, gp *g) {
	if readgstatus(gp) != _Gdead {
		throw("gfput: bad status (not Gdead)")
	}
	stksize := gp.stack.hi - gp.stack.lo
	if stksize != _FixedStack {
		// non-standard stack size - free it.
		stackfree(gp.stack)
		gp.stack.lo = 0
		gp.stack.hi = 0
		gp.stackguard0 = 0
	}
	_p_.gFree.push(gp)
	_p_.gFree.n++
	if _p_.gFree.n >= 64 {
		lock(&sched.gFree.lock)
		for _p_.gFree.n >= 32 {
			_p_.gFree.n--
			gp = _p_.gFree.pop()
			if gp.stack.lo == 0 {
				sched.gFree.noStack.push(gp)
			} else {
				sched.gFree.stack.push(gp)
			}
			sched.gFree.n++
		}
		unlock(&sched.gFree.lock)
	}
}
func gfget(_p_ *p) *g {
retry:
	if _p_.gFree.empty() && (!sched.gFree.stack.empty() || !sched.gFree.noStack.empty()) {
		lock(&sched.gFree.lock)
		for _p_.gFree.n < 32 {
			// Prefer Gs with stacks.
			gp := sched.gFree.stack.pop()
			if gp == nil {
				gp = sched.gFree.noStack.pop()
				if gp == nil {
					break
				}
			}
			sched.gFree.n--
			_p_.gFree.push(gp)
			_p_.gFree.n++
		}
		unlock(&sched.gFree.lock)
		goto retry
	}
	gp := _p_.gFree.pop()
	if gp == nil {
		return nil
	}
	_p_.gFree.n--
	if gp.stack.lo == 0 {
		systemstack(func() {
			gp.stack = stackalloc(_FixedStack)
		})
		gp.stackguard0 = gp.stack.lo + _StackGuard
	} else {
        // ....
	}
	return gp
}

创建 g

怎么会出来这么多 malg 呢？再来看看创建 g 的代码：

func newproc1(fn *funcval, argp *uint8, narg int32, callergp *g, callerpc uintptr) {
	_g_ := getg()
    // .... 省略无关代码
	_p_ := _g_.m.p.ptr()
	newg := gfget(_p_)
	if newg == nil {
		newg = malg(_StackMin)
		casgstatus(newg, _Gidle, _Gdead)
		allgadd(newg) // 重点在这里
	}
}

一旦在 当前 p 的 gFree 和全局的 gFree 找不到可用的 g，就会创建一个新的 g 结构体，该 g 结构体会被 append 到全局的 allgs 数组中：

var (
	allgs    []*g
	allglock mutex
)

allgs 在什么地方会用到

GC 的时候

func gcResetMarkState() {
	lock(&amp;allglock)
	for _, gp := range allgs {
		gp.gcscandone = false  // set to true in gcphasework
		gp.gcscanvalid = false // stack has not been scanned
		gp.gcAssistBytes = 0
	}
}

检查死锁的时候：

func checkdead() {
    // ....
	grunning := 0
	lock(&amp;allglock)
	for i := 0; i &lt; len(allgs); i++ {
		gp := allgs[i]
		if isSystemGoroutine(gp, false) {
			continue
		}
    }
}

检查死锁这个操作在每次 sysmon、创建 templateThread、线程进 idle 队列的时候都会调用，调用频率也不能说特别低。

翻阅了所有 allgs 的引用代码，发现该数组创建之后，并不会收缩。

我们可以根据上面看到的所有代码，来还原这种抖动情况下整个系统的情况了：

  • 下游系统超时，很多 g 都被阻塞了，挂在 gopark 上，相当于提高了系统的并发
  • 因为 gFree 没法复用，导致创建了比平时更多的 goroutine(具体有多少，就看你超时设置了多少
  • 抖动时创建的 goroutine 会进入全局 allgs 数组，该数组不会进行收缩，且每次 gc、sysmon、死锁检查期间都会进行全局扫描
  • 上述全局扫描导致我们的系统在下游系统抖动恢复之后，依然要去扫描这些抖动时创建的 g 对象，使 cpu 占用升高，idle 降低。
  • 只能重启

看起来并没有什么解决办法，如果想要复现这个问题的读者，可以试一下下面这个程序：

package main
import (
	"log"
	"net/http"
	_ "net/http/pprof"
	"time"
)
func sayhello(wr http.ResponseWriter, r *http.Request) {}
func main() {
	for i := 0; i < 1000000; i++ {
		go func() {
			time.Sleep(time.Second * 10)
		}()
	}
	http.HandleFunc("/", sayhello)
	err := http.ListenAndServe(":9090", nil)
	if err != nil {
		log.Fatal("ListenAndServe:", err)
	}
}

启动后等待 10s，待所有 goroutine 都散过后，pprof 的 inuse 的 malg 依然有百万之巨。

循环查看单个进程的 cpu 消耗：

import psutil
import time
p = psutil.Process(1) # 改成你自己的 pid 就行了
while 1:
    v = str(p.cpu_percent())
    if "0.0" != v:
        print(v, time.time())
    time.sleep(1)
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