數(shù)據(jù)庫場景下，由于操作系統(tǒng)某些進程操作（比如磁盤、網(wǎng)絡等）占用I/O帶寬過高，造成應用因為I/O帶寬不足產(chǎn)生性能劣化的問題，如何快速、準確地診斷應用性能問題，并對問題進行定界定位是運維人員的重要挑戰(zhàn)。

案例一

GaussDB應用磁盤IO類故障在線診斷

該案例通過對Gaussdb應用注入磁盤IO故障來模擬。

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故障注入前

應用實時拓撲關系如下圖所示，gaussdb應用包含1個master(進程id：1548)和1個slaver（進程id：1739），運行在虛擬機vm02上，gaussdb master有5個客戶端TCP連接。

此時，gaussdb的應用性能如下圖所示，平均600 TPS。

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注入故障

在gaussdb的數(shù)據(jù)目錄注入磁盤讀寫故障，命令如下：blade create disk burn --read --write --path /data --timeout 120

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應用性能診斷

此時應用性能出現(xiàn)劣化，從大概600 TPS → 60 TPS，下降了近10倍，如下圖所示：

故障發(fā)現(xiàn)與定位結果如下圖所示，可以看出已產(chǎn)生應用性能劣化事件，原因是磁盤讀寫響應異常。

具體的故障傳播關系如下圖所示，可見應用性能劣化是因為磁盤寫響應異常以及block層request時延異常，進一步的磁盤類異常是由于故障注入工具chaos（進程id：3941335）導致。

案例二

Redis應用網(wǎng)絡時延類故障在線診斷

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注入故障

通過故障注入工具ChaosBlade注入2分鐘網(wǎng)絡時延故障，具體命令：blade create network delay --time 50 --offset 50 --interface ens1 --local-port 3742 --timeout 120

故障注入期間redis sli指標出現(xiàn)明顯劣化，大概從10ms → 80ms

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應用性能診斷

故障發(fā)現(xiàn)與定位結果如下圖所示，可以看出已產(chǎn)生應用性能劣化事件，原因是網(wǎng)絡時延異常。

具體的故障傳播關系如下圖所示，可見應用性能劣化是因為網(wǎng)絡時延異常導致。

審核編輯 ：李倩