百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术资源 > 正文

压测nginx出现的问题分析_nginx性能测试

off999 2025-02-17 13:37 32 浏览 0 评论

压测nginx出现no live upstreams while connecting to upstream的问题分析

基础环境

版本信息

  • Centos 7.1
  • nginx version: openresty/1.13.6.2

nginx配置信息

stream?{????server?{????????listen?53?udp;????????proxy_pass?close_stream_backend;????}????upstream?close_stream_backend?{????????server?10.0.1.2:53;????????server?10.0.1.3:53;????}}

异常问题

20个线程连续压测一分钟后开始交替出现两台目标机器已经宕机(单线程访问没什么问题),出现日志如下所示:

[error]?7184#0:?*142585778?no?live?upstreams?while?connecting?to?upstream,?udp?client:?10.0.1.2,?server:?0.0.0.0:53,?upstream:?"dns",?bytes?from/to?client:40/0,?bytes?from/to?upstream:0/0

主要有两个疑惑点:首先直接访问目标机器,目标机器处于正常访问状态,而且没什么压力;另外一点如果负载均衡目标服务机器两台改为一台反而不会出现这个异常,但是服务所在机器压力非常大;所以怀疑是nginx这台机器了问题。

分析解决

  1. nginx官网查询了下负载均衡策略含义,大概意思是这样的,首先nginx默认的配置为轮询,负载均衡的各个模块组成了一个链表,每次从链表到头开始往后处理,如果连接失败了,就去尝试连下一个,如果所有的都失败了,就会进行quick recovery 把每个peer的失败次数都重置为0,然后再返回一个NGX_BUSY,然后nginx就会打印一条no live upstreams ,最后又回到原始状态,接着进行下次转发。查看配置文件,如果其中一台有一次失败,nginx就会认为它已经死掉,然后就会把以后的流量全都打到另一台上面,当另外一台也有一次失败的时候,就认为两个都死掉了,就开始打印错误日志。
  2. 第一个想到的办法就是增大重试次数和时间,server 10.0.1.2:53 max_fails=5 fail_timeout=60s;把max_fails从1改成5,有一定效果,no live upstreams出现的概率变少了很多,但却没有完全消失。另外压测QPS上不去,还不如单台机器。
  3. 于是使用tcpdump -i eth2 udp port 53 -s0 -XXnn,通过wireshark分析后,压力测试工具产生数据已经全部发送到nginx所在机器,但是这台机器没有正确处理。
  4. 后来想了下Nginx底层采用的IO多路复用模型epoll,其epoll又是基于linux内核实现,于是看了下/var/log/messages内核日志,于是发现大量如下丢包日志:
kernel:?nf_conntrack:?table?full,?dropping?packet.

为了证实问题,再次进行压力数据发送,发现只有再进行压力测试时才会出现这种内核丢包日志。怀疑是服务器访问量大,内核netfilter模块conntrack相关参数配置不合理,最终导致新连接被drop掉。

  1. 查看netfilter参数配置 sudo sysctl -a | grep conntrack 发现65536,于是我直接提升了4倍
sudo?sysctl?-w?net.netfilter.nf_conntrack_max=262144suod?sysctl?-w?net.nf_conntrack_max=262144

执行sudo sysctl -p使其立即生效,再次执行压力测试,发现内核不在出现丢包,nginx也不会出现如上错误日志,问题解决。

总结分析

本文主要通过分析nginx网络请求异常,然后定位为内核参数设置太小导致丢包,最后通过修改内核配置解决,但是conntrack又是什么?搜索之后发现conntrack是针对状态防火墙的。如果有兴趣,请阅读Netfilter的连接跟踪系统。它还包括Netfilter基本的框架。因此conntrack是用来创建记录连接状态以检查流量并避免DDoS安全问题。

另外如上分析问题的过程中,我直接把conntrack值设置为原来的四倍,这样是否合理?碰到这类问题,又该如何设置呢?下面给出一个公式:推荐大小:CONNTRACK_MAX = RAMSIZE (in bytes) / 16384 / (ARCH / 32)。例如,在x86_64 OS中,我有8GB内存,因此我将它设置为8*1024^3/16384/2=262144。以上就是我分析解决问题的整个过程

相关推荐

Python设计模式 第 13 章 中介者模式(Mediator Pattern)

在行为型模式中,中介者模式是解决“多对象间网状耦合”问题的核心模式。它就像“机场调度中心”——多个航班(对象)无需直接沟通起飞、降落时间,只需通过调度中心(中介者)协调,避免航班间的冲突与混乱...

1.3.1 python交互式模式的特点和用法

什么是Python交互模式Python交互模式,也叫Python交互式编程,是一种在Python解释器中运行的模式,它允许用户在解释器窗口中输入单个Python语句,并立即查看结果,而不需要编写整个程...

Python设计模式 第 8 章 装饰器模式(Decorator Pattern)

在结构型模式中,装饰器模式是实现“动态功能扩展”的核心模式。它就像“手机壳与手机的关系”——手机(原始对象)具备通话、上网等基础功能,手机壳(装饰器)可在不改变手机本身的前提下,为其新增保护、...

python设计模式 综合应用与实战指南

经过前面16章的学习,我们已系统掌握创建型模式(单例、工厂、建造者、原型)、结构型模式(适配器、桥接、组合、装饰器、外观、享元、代理)、行为型模式(责任链、命令、迭代器、中介者、观察者、状态、策略...

Python入门学习教程:第 16 章 图形用户界面(GUI)编程

16.1什么是GUI编程?图形用户界面(GraphicalUserInterface,简称GUI)是指通过窗口、按钮、菜单、文本框等可视化元素与用户交互的界面。与命令行界面(CLI)相比,...

Python 中 必须掌握的 20 个核心:str()

str()是Python中用于将对象转换为字符串表示的核心函数,它在字符串处理、输出格式化和对象序列化中扮演着关键角色。本文将全面解析str()函数的用法和特性。1.str()函数的基本用法1.1...

Python偏函数实战:用functools.partial减少50%重复代码的技巧

你是不是经常遇到这样的场景:写代码时同一个函数调用了几十次,每次都要重复传递相同的参数?比如处理文件时总要用encoding='utf-8',调用API时固定传Content-Type...

第2节.变量和数据类型【第29课-输出总结】

同学们,关于输出的知识点讲解完成之后,把重点性的知识点做一个总结回顾。·首先对于输出这一章节讲解的比如有格式化符号,格式化符号这里需要同学们额外去多留意的是不是百分号s格式化输出字符串。当然课上也说百...

AI最火语言python之json操作_python json.loads()

JSON(JavaScriptObjectNotation,JavaScript对象表示法)是一种开放标准的文件格式和数据交换格式,它易于人阅读和编写。JSON是一种常用的数据格式,比如对接各种第...

python中必须掌握的20个核心函数—split()详解

split()是Python字符串对象的方法,用于将字符串按照指定的分隔符拆分成列表。它是文本处理中最常用的函数之一。一、split()的基本用法1.1基本语法str.split(sep=None,...

实用方法分享:pdf文件分割方法 横向A3分割成纵向A4

今天在街上打印店给儿子打印试卷时,我在想:能不能,把它分割成A4在家中打印,这样就不需要跑到街上的打印店打印卷子了。原来,老师发的作业,是电子稿,pdf文件,A3格式的试卷。可是家中的打印机只能打印A...

20道常考Python面试题大总结_20道常考python面试题大总结免费

20道常考Python面试题大总结关于Python的面试经验一般来说,面试官会根据求职者在简历中填写的技术及相关细节来出面试题。一位拿了大厂技术岗SpecialOffer的网友分享了他总结的面试经...

Kotlin Data Classes 快速上手_kotlin快速入门

引言在日常开发中,我们常常需要创建一些只用来保存数据的类。问题是,这样的类往往需要写一堆模板化的方法:equals()、hashCode()、toString()……每次都重复,既枯燥又容易出错。//...

python自动化RobotFramework中Collections字典关键字使用(五)

前言介绍安装好robotframework库后,跟之前文章介绍的BuiltIn库一样BuiltIn库使用介绍,在“python安装目录\Lib\site-packages\robot\librarie...

Python中numpy数据分析库知识点总结

Python中numpy数据分析库知识点总结二、对已读取数据的处理②指定一个值,并对该值双边进行修改③指定两个值,并对第一个值的左侧和第二个值的右侧进行修改2.4数组的拼接和行列交换①竖直拼接(np...

取消回复欢迎 发表评论: