该系统属于长连接消息推送业务，某节假日推送消息的流量突增几倍，瞬时出现比平日多出几倍的消息量等待下推。

事后，发现生产消息的业务服务端因为某 bug，把大量消息堆积在内存里，在一段时间后，突发性的发送大量消息到推送系统。但由于流量保护器的上限较高，当前未触发熔断和限流，所以消息依然在流转。

消息系统不能简单地进行削峰填谷式的排队处理，因为很容易造成消息的耗时长尾，所以在不触发流量保护器的前提下，需要进行的并发并行地去流转消息。

下图是我司长连接消息推送系统的简单架构图，问题出在下游的消息生产方业务端。

其实更重要的原因是前些日子公司做成本优化，把一个可用区里的一波机器从物理机迁移到阿里云内，机器的配置也做了阉割。突然想起曹春晖大佬的一句话：

没钱做优化，有钱加机器。

这样两个问题加起来，导致消息时延从 100ms 干到 3s 左右，通过监控看到高时延问题持续 10 来分钟。

分析问题

造成消息推送的时延飙高，通常来说有几种情况，要么 cpu 负载高？要么 redis 时延高？要么消费rocketmq 慢？或者哪个关键函数处理慢 ?

通过监控图表得知，load 正常，且网络 io 方面都不慢，但两个关键函数都发生了处理延迟的现象，这两个函数内除处理 redis 和 mq 的网络 io 操作外，基本是纯业务组合的逻辑，讲道理不会慢成这个德行。

询问基础运维的同学得知，当时该几个主机出现了磁盘 iops 剧烈抖动, iowait 也随之飙高。

但问题来了，大家都知道通常来说 Linux 下的读写都有使用 buffer io，写数据是先写到 page buffer 里，然后由内核的 kworker/flush 线程将 dirty pages 刷入磁盘，但当脏写率超过阈值 dirty_ratio 时，业务中的 write 会被堵塞住，被动触发进行同步刷盘。

推送系统的日志已经是 INFO 级别了，虽然日志经过特殊编码，空间看似很小，但消息的流程依旧复杂，不能不记录，每次扯皮的时候都依赖这些链路日志来甩锅。

阿里云主机普通云盘的 io 性能差强人意，以前在物理机部署时，真没出现这问题。😅

解决思路

通过监控的趋势可分析出，随着消息的突增造成的抖动，我们只需要解决抖动就好了。上面有说，虽然是 buffer io 写日志，但随着大量脏数据的产生，来不及刷盘还是会阻塞 write 调用的。

解决方法很简单，异步写不就行了！！！

• 实例化一个 ringbuffer 结构，该 ringbuffer 的本质就是一个环形的 []byte 数组，可使用 Lock Free 提高读写性能；
• 为了避免 OOM, 需要限定最大的字节数；为了调和空间利用率及性能，支持扩缩容；缩容不要太频繁，可设定一个空闲时间；
• 抽象 log 的写接口，把待写入的数据塞入到ringbuffer里；
• 启动一个协程去消费 ringbuffer 的数据，写入到日志文件里；
• 当 ringbuffer 为空时，进行休眠百个毫秒；
• 当 ringbuffer 满了时，直接覆盖写入。

这个靠谱么？我以前做分布式行情推送系统也是异步写日志，据我所知，像 WhatsApp、腾讯 QQ 和广发证券也是异步写日志。对于低延迟的服务来说，disk io 造成的时延也是很恐怖的。

覆盖日志，被覆盖的日志呢？异步写日志，那 Crash 了呢？首先线上我们会预设最大 ringbuffer 为 200MB，200MB 足够支撑长时间的日志的缓冲。如果缓冲区满了，说明这期间并发量着实太大，覆盖就覆盖了，毕竟系统稳定性和保留日志，你要哪个？

Crash 造成异步日志丢失？针对日志做个 metrics，超过一定的阈值才开启异步日志。但我采用的是跟广发证券一样的策略，不管不顾，丢了就丢了。如果正常关闭，退出前可将阻塞日志缓冲刷新完毕。如果 Crash 情况，丢了就丢了，因为 golang 的 panic 会打印到 stderr。

另外 Golang 的垃圾回收器 GC 对于 ringbuffer 这类整块 []byte 结构来说，扫描很是友好。Ringbuffer 开到 1G 进行测试，GC 的 Latency 指标趋势无异常。

至于异步日志的 golang 代码，我暂时不分享给大家了，不是因为多抠门，而是因为公司内部的 log 库耦合了一些东西，真心懒得抽离，但异步日志的实现思路就是这么一回事。

结论

如有全量详细日志的打印需求，建议分两组 ringbuffer 缓冲区，一个用作 debug 输出，一个用作其他 level 的输出，好处在于互不影响。还有就是做好缓冲区的监控。

下面是我们集群中的北京阿里云可用区集群，高峰期消息的推送量不低，但消息的延迟稳定在 100ms 以内。

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