网络分析 -tcp_综合

引言

在上文的TCP优化背景和架构方案当中，我们提到过aeproxy这个应用以及他的职责，他是一个域名代理的应用，负责将对应域名的url经过分析、代理转发给相应的业务系统去处理；

在这篇文章里，与大家分享一些在构建和实测aeproxy这种反向代理应用时，遇到的问题和对应的解决方案；

反向代理系统分析

关键消耗定位

在实测开始之前，先针对这个应用的消耗做一下简单的分析；分析的思路与上文一样，依然是从RT入手；上文详细分析过代理转发场景下RT的具体组成：

我们这里再针对RT进行一下分析,可以简单分为三部分：

前端代理转发请求时间消耗
- 主请求处理请求和响应时间
- 主子请求处理连接时间(建立、关闭)
后端服务处理请求时间消耗
网络传输时间消耗
- 用户端与反向代理应用之间的外部网络消耗
- 反向代理应用与后端服务直接的内部网络消耗

这三部分消耗其中第二部分完全取决于后端服务集群的处理能力，而第三部分取决于传输过程当中的时延以及网络、路由器、交换机的处理能力等等外部因素，并不在反向代理系统的控制范围之内，因此不做具体分析；

第一部分前端代理转发请求时间消耗当中，主请求处理请求和响应时间具体在aeproxy这个应用上，只有TMD和sysguard，我们暂时忽略他们的影响；因此实际反向代理应用的消耗关键在于主子请求处理连接时间；

消耗资源分析

下面我们就从各个计算机资源来看，主子请求处理连接对他们的消耗是怎么样的：

由于Nginx本身使用IO多路复用以及事件驱动的并发模型，进程切换和调度成本都是比较小的；但是连接的建立socket()，监听listen()，发起connect()，接收accpet()，发送数据send()，接收数据recv()，关闭close()等等网络套接字操作所造成的消耗却是不可忽略的；前面分析过，反向代理应用的RT消耗关键在于主子请求处理连接时间，因此网络连接操作越频繁，CPU消耗就越大；

Memory

内存消耗主要来源是在于网络连接层面的消耗，Nginx自身的进程数消耗内存较少，也并不运行缓存等消耗内存的模块，但是每个网络连接自身的栈空间和传输的buffer空间的消耗还是有的，虽然每个连接消耗较小，但是反向代理应用连接数较高，因此这部分内存消耗会随着连接数的不断攀升，而增长的；因此内存消耗是与连接数有必然的联系；

网卡

网卡是一个系统网络的入口和出口，针对网页内容的反向代理应用，网页大小一般在几十KB左右，因此一个千兆网卡能支撑的QPS输出大概几w左右，网卡是物理层面的瓶颈，是系统优化往往是不能解决的问题；

网络连接是关键，keepalive是调优的重点

前面提到将消耗资源简单分析之后，我们看到在网络连接是反向代理系统的关键；
能否降低网络连接数，能否减少网络连接操作的次数，用较少的连接数和网络连接操作，输出较高的QPS，是我们最关心的问题；

而就目前而言，keepalive是解决这些问题当中比较有效的手段；

keepalive可以复用网络连接，避免反复创建、关闭等系统操作带来的消耗； （这里注意keepalive实际上并不会降低网络连接数，这个是常见的误区，后面会讲到）
keepalive从TCP层面降低了三次握手和四次挥手的网络时延；
keepalive也可以降低TCP慢启动等无谓的拥塞控制；

针对反向代理应用，主请求是客户端与代理应用之间的连接，而子请求是代理应用与后端业务系统之间的连接；所以keepalive涉及到两部分，主请求目前一般都是开启的，而子请求的keepalive（即upstream keepalive）往往都是忽略的；

压测与调优实战

我们首先以1200并发压测单台aeproxy，对比是否开启子请求keepalive的效果；

压测数据对比

未开启keepalive压测数据：

开启keepalive压测数据：

开启keepalive之后，整体的QPS有所下降，并且cpu使用率和load都飙升：

按照之前的分析开启keepalive是应该提升性能和容量的，但是貌似适得其反。。。

端口不足怎么办？

继续排查发现，在Nginx错误日志当中有这样的错误：

2015/02/26 01:38:28 [crit] 27076#0: *150847 connect() to 172.20.21.92:80 failed (99: Cannot assign requested address) while connecting to upstream, client: 172.20.196.37, server: www.aliexpress.com, request: "GET /api/getFreightCountrySearchList.vhtml HTTP/1.1", upstream: "http://172.20.21.92:80/api/getFreightCountrySearchList.vhtml", host: "www.aliexpress.com"

“Cannot assign requested address”，这个是端口不足的错误信息；针对反向代理应用，主请求是被动接收连接，在代理应用上的连接使用的端口都是复用80端口，而子请求是主动发起连接，使用的是代理应用用于TCP传输的端口；

在linux系统当中，端口是16进制的一个数值，因此他的最大不能超过65536；而1024以下端口都是为系统服务预留的端口（如：HTTP、SSH），子请求只能只用临时端口（临时端口一般是提供给客户服务器通讯的端口。这种端口是临时的，并且仅在应用程序使用协议建立通讯联系的周期中有效）；

查看系统配置“net.ipv4.ip_local_port_range”，这个配置是配可以使用的临时端口的范围；系统默认配置的是：

net.ipv4.ip_local_port_range = 32768 61000

这意味着子请求只可以使用32768到61000之间的端口（大概2.8w个端口），因此建议变更配置为：

net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535

改动之后，再进行压测，端口不足的错误不见了，cpu使用率和load也恢复正常；

TIME_WAIT连接过多怎么办？

端口不足的问题解决了，但是TCP连接数还是比不开keepalive增长了将近6倍，看一下TCP相关监控数据：

TCP连接数超过18.3w，其中TIME-WAIT连接就占18w；

什么是TIME_WAIT

TCP在关闭连接是需要经过四次挥手，如下图：

因为TCP连接是双向的，所以在关闭连接的时候，两个方向各自都需要关闭。先发FIN包的一方执行的是主动关闭；后发FIN包的一方执行的是被动关闭。主动关闭的一方会进入TIME_WAIT状态，并且在此状态停留两倍的MSL时长。

MSL指的是报文段的最大生存时间，如果报文段在网络活动了MSL时间，还没有被接收，那么会被丢弃；协议当中建议MSL设置为2分钟；不过实际上不同的操作系统可能有不同的设置，以Linux为例，通常是30秒，两倍的MSL就是1分钟，并且这个数值是硬编码在内核中的，除非编译内核，否则无法修改；

缩短TIME_WAIT等待时间

TIME_WAIT等待时间长达60秒，霸占了系统有限的端口和连接，尝试缩短这个时间，看压测效果；

集团重新编译过内核，增加了net.ipv4.tcp_tw_timeout选项，通过改动这个选项的值，可以调整TIME_WAIT的等待时间；

默认值是（单位是秒）：

net.ipv4.tcp_tw_timeout = 60

我们将这个值调小：

net.ipv4.tcp_tw_timeout = 3

调整之后进行压测，发现TCP连接数下降至8k+，大幅度降低连接和端口的使用；

为什么需要TIME_WAIT

缩短了等待时间，效果很明显，但是这个可以这么做吗？我们要追本溯源，看为什么需要TIME_WAIT，TIME_WAIT等待时间设置长短所产生的影响；

TIME_WAIT存在的原因是什么？

简单的讲，有以下两点原因：

1）可靠的终止连接

当主动关闭的一方收到被动关闭的一方发出的FIN包后，回应ACK包，同时进入TIME_WAIT状态，但是因为网络传输时延，主动关闭的一方发送的这个ACK包有可能延迟，从而触发被动连接一方重传FIN包。这之间一去一回，最长会达到两倍的MSL时长。
如果主动关闭的一方跳过TIME_WAIT直接进入CLOSED，或者在TIME_WAIT停留的时长不足两倍的MSL，那么当被动关闭一方早先发出的延迟包到达时，TCP连接可能已经关闭了，只能发送RST（复位报文段），而被动关闭一方将视其为错误；

2）保证让迟来的TCP报文段有足够的时间被识别并丢弃

在Linux系统当中，一个TCP端口是不能被同时打开两次及其以上的，当一个TCP连接处于TIME_WAIT状态时，我们将无法立即使用该连接占用着的端口来建立一个新连接；反过来说，如果不存在TIME_WAIT状态，则应用程序有可能立即建立一个和刚关闭的连接相同端口的新连接，这个新连接就有可能收到属于原来的连接的、携带应用程序数据的TCP报文段（即迟到的报文段），这是明显会造成问题的；

在针对aeproxy的场景，变更TIME_WAIT等待时间会影响主子请求，分别看一下各自的情况：

针对子请求的连接，如果出现上面的状况，有可能产生程序处理错误或数据混乱的，但是由于子请求是在机房内部之间进行网络传输，网络时延都比较可控而且相对较低，因此针对子请求，TIME_WAIT等待时间是可以适当缩短的；

同样针对主请求的连接，也会产生程序处理错误或数据混乱的，但是主请求是客户端与服务器之间的连接，涉及外部网络的传输，相对子请求的网络时延更加严重，而且AE作为跨境网站，这种传输时延十分不可控，因此造成处理错误或数据混乱的概率会加大很多；

因此，可以看出能否缩短TIME_WAIT等待时间，很大程度上依赖网络传输的时延；而针对类似AE跨境网站，网络延迟较高，缩短TIME_WAIT等待时间有一定风险；

开启upstream keepalive为什么TIME_WAIT连接数更多？

缩短TIME_WAIT等待时间，是可以减少TIME_WAIT次数的，但是为什么开启子请求的keepalive会导致TIME_WAIT连接增多呢？

打开子请求upstream的keepalive，子请求出现TIME_WAIT的可能就是代理应用主动关闭了连接，导致TIME_WAIT状态出现。那么子请求关闭连接这块Nginx是怎么处理呢？

Nginx如何管理upstream keepalive连接

Nginx是使用free队列和cache队列来进行upstream长连接的管理的。

free队列相当于upstream keepalive的配额池，配置初始化是会按照upstream keepalive到配置数量，创建相应长度的free队列；free队列当中是存储连接地址信息的item元素；应用初始化时，free队列当中存储的都是空的item元素；而cache队列存储的是已经缓存了的连接地址信息，cache队列的长度和free队列相同。

当一个请求到来是，先从cache队列查找是否有已经缓存的未使用的连接地址信息可以使用，如果有，则直接使用这个连接，不再创建新的连接；

如果没有，则新建一个连接（ngx_socket），用这个新建连接处理当前请求；当请求处理完毕时，从free队列当中获取一个空的item元素，将连接信息设置到此元素当中，将这个item元素放到cache队列当中；流程如下图：

但是当free队列当中没有可以使用的配额时，Nginx处理方式会发生改变，流程如下图：

当free队列为空，证明没有可以使用的配额（即upstream keepalive连接达到了配置的上限），这时Nginx选择从cache队列当中找到最近最少使用的连接并关闭他，再将新连接放置到cache队列当中；Nginx源码如下：

if (ngx_queue_empty(&kp->conf->free)) { // free队列判空

q = ngx_queue_last(&kp->conf->cache); // 从cache队列取最近最少使用的item元素

ngx_queue_remove(q);

item = ngx_queue_data(q, ngx_http_upstream_keepalive_cache_t, queue);

ngx_http_upstream_keepalive_close(item->connection); // 关闭最近最少使用的连接

}

item->connection = c;

ngx_queue_insert_head(&kp->conf->cache, q); // 将item元素放置到cache队列

结合aeproxy具体情况分析upstream keepalive情况

当Nginx配置的upstream连接数不够用时，Nginx会出现主动关闭连接的情况；我们再结合tcpdump信息排查一下主动关闭连接时的发包情况：

这个case是在压测tcpdump信息当中筛选的主动关闭连接的case，可以看到在编号为24783的记录，是172.20.200.57（aeproxy）主动发出FIN包（结束报文段），主动关闭连接；这个包距离上一个编号为23696的包，有400ms的时间差，有1000+包的间隔，与前面分析关闭最近最少使用的连接场景很相近；

查看aeproxy upstream配置：

  upstream wholesale_proxy {server us-wholesale.en.vip.alidc.net;keepalive 8;
}
upstream aedetail_proxy {server us-aedetail.en.vip.alidc.net;keepalive 8;
}
upstream aedetailsubsite_proxy {server us-aedetailsubsite.en.vip.alidc.net;keepalive 8;
}
upstream store_proxy {server store.vip.scl.en.alidc.net;keepalive 8;
}
upstream usi18n_proxy {server us-wsi18n.en.vip.alidc.net;keepalive 8;
}

keepalive设置为8，将配置调大，压测试一下

合理配置upstream keepalive压测效果对比

为了将问题简化，单独针对一个upstream进行压测，upstream keepalive配置为512和8，压测数据对比：

TCP连接数下降2/3，确定TCP连接数上涨就是这个问题；

关于upstream keepalive如何配置，配置多少合适？如果需要比较精确度量，可以从较低一个数值，逐步往大调整，并观察TCP连接数量；当keepalive配置扩大，而连接数维持基本稳定时，此时的配置最为合适；
（推荐大家使用ss查看网络连接，ss比netstat快很多，大并发下netstat就挂了）

keepalive开启前后数据对比

经过前面问题的排查和优化，最后再来看一下开启upstream keepalive和不开启upstream keepalive的数据对比；
（三种数据横向对比，第一个是upstream keepalive 512，第二个是upstream keepalive 8，第三个是不开启upstream keepalive）

CPU使用率：

load：

TCP连接数：

可以清晰看到在CPU、load、TCP连接数三个方面，合理开启upstream keepalive都有一定幅度的提升，而且这个数据会随着压测并发加大，效果会更加明显；
（考虑到对后端集群服务的影响，并未将压力压到极限）

这里再强调一个问题，就是前面提到keepalive可以减少连接数的问题；这个地方容易形成误区；keepalive实际上只是将TCP连接进行复用，并不能减少连接数；在HTTP协议下，一个TCP连接同一时间只能服务于一个请求，因此在请求量相同的场景下，实际使用的连接数并不会减少；其实只是TCP协议当中，TIME_WAIT有一段等待时间，造成大量连接处于等待关闭状态，因此才造成可以减少连接数的假象；

实际压测据我观察，ESTABLISHED连接，反倒是由于连接充分复用，比不开启keepalive增长了一些；

小结

前面分析很多东西，我们汇总一下几个重点结论：

1. 针对反向代理应用，大量子请求需要申请临时端口，因此将临时端口扩大是很有必要的；相关配置如下：

net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535

2. 针对TIME_WAIT连接过多的情况，类似AE这种跨境网站，网络时延较大的场景，降低TIME_WAIT等待时间，有可能导致连接错误终止，甚至是迟到TCP报文不能被识别和抛弃，因此缩短TIME_WAIT等待时间要谨慎，有可能导致上面的相关问题出现；

3. 针对upstream keepalive的配置，需要结合测试，进行合理配置，否则会因为配额较小，导致频繁主动关闭连接，连接数猛增，keepalive效果变差；

4. keepalive开启之后，复用连接，降低相关网络操作，因此在cpu和连接数方面都有一定幅度的提升；

5. keepalive并不能减少连接数，只是复用连接而已；

关于后续

前面消耗资源分析和整个调优的过程当中发现，网卡等物理硬件因素除外，反向代理应用的最关键的问题是端口和连接；

端口不足，限制连接扩展

前面提到过Linux操作系统端口最多只有65535个，而反向代理应用子请求的连接都需要使用代理机器的临时端口，而当网卡升级之后，更多的请求发送过来时，随着连接数的不断增长，6w多个肯定是不够用的；

一个连接是通过四个元素进行确认的，源IP地址、源端口、目的IP地址、目的端口，前面提到过反向代理应用源端口是受限的，但是我们可以通过扩展源IP地址方式解决这个问题；Linux当中可以提供一个网卡绑定多个IP的，这样源IP地址也是可以扩展的，这样连接的数量也就可以扩展了，从而规避了端口受限的问题；

协议层面无法充分做到连接的复用

TCP/IP协议是基于连接的、可靠的、全双工网络协议，而目前基于TCP/IP协议之上的HTTP1.1协议，针对一个连接，同一时间只能完成一次请求、应答交互，没有发挥出全双工通信的优势，无法复用连接，从而导致大量连接创建和维护；
目前新的HTTP2.0协议已经正式定稿，新的HTTP2.0协议接纳了SPDY作为原型，支持在一个网络连接同时进行多个请求和应答，在连接层面做到了充分的复用，降低连接创建和维护的成本；

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