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java计算器图形用户界面简化版

packagecom.rgy.entity;importjava.awt.*;importjava.awt.event.*;@SuppressWarnings(seri

有一段时间,我们的推送服务socket占用很不正常,我们自己统计的同时在线就10w的用户,但是占用的socket竟然达到30w,然后查看goroutine的数量,发现已经60w+。

每个用户占用一个socket,而一个socket,有read和write两个goroutine,简化的代码如下:

c, _ := listerner.Accept()
go c.run()
func (c *conn) run() {
go c.onWrite()
c.onRead()
}
func (c *conn) onRead() {
stat.AddConnCount(1)
//on something
stat.AddConnCount(-1)
//clear
//notify onWrite to quit
}

当时我就怀疑,用户同时在线的统计是正确的,也就是之后的clear阶段出现了问题,导致两个goroutine都无法正常结束。在检查代码之后,我们发现了一个可疑的地方,因为我们不光有自己的统计,还会将一些统计信息发送到我们公司的统计平台,代码如下:

ch = make([]byte, 100000)
func send(msg []byte) {
ch <- msg
}
//在另一个goroutine的地方,
msg <- msg
httpsend(msg)

我们channel的缓存分配了10w,如果公司统计平台出现了问题,可能会导致channel阻塞。但到底是不是这个原因呢?

幸运的是,我们先前已经在代码里面内置了pprof的功能,通过pprof goroutine的信息,发现大量的goroutine的当前运行函数在httpsend里面,也就是说,公司的统计平台在大并发下面服务不可用,虽然我们有http超时的处理,但是因为发送的数据量太频繁,导致整体阻塞。

临时的解决办法就是关闭了统计信息的发送,后续我们会考虑将其发送到自己的mq上面,虽然也可能会出现mq服务不可用的问题,但是说句实话,比起自己实现的mq,公司的统计平台更让我不可信。

这同时也给了我一个教训,访问外部服务一定要好好处理外部服务不可用的情况,即使可用,也要考虑压力问题。

对于pprof如何查看了goroutine的问题,可以通过一个简单的例子说明:

package main
import (
"net/http"
"runtime/pprof"
)
var quit chan struct{} = make(chan struct{})
func f() {
<-quit
}
func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
w.Header().Set("Content-Type", "text/plain")
p := pprof.Lookup("goroutine")
p.WriteTo(w, 1)
}
func main() {
for i := 0; i <10000; i&#43;&#43; {
go f()
}
http.HandleFunc("/", handler)
http.ListenAndServe(":11181", nil)
}

这上面的例子中,我们启动了10000个goroutine,并阻塞,然后通过访问http://localhost:11181/,我们就可以得到整个goroutine的信息,仅列出关键信息:

goroutine profile: total 10004
10000 @ 0x186f6 0x616b 0x6298 0x2033 0x188c0
# 0x2033 main.f&#43;0x33 /Users/siddontang/test/pprof.go:11

可以看到,在main.f这个函数中,有10000个goroutine正在执行,符合我们的预期。

在go里面,还有很多运行时查看机制,可以很方便的帮我们定位程序问题,不得不赞一下。

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