Files
geedge-jira/md/OMPUB-750.md

174 lines
9.6 KiB
Markdown
Raw Normal View History

2025-09-14 21:52:36 +00:00
# 福建项目分流不均导致sapp丢包
| ID | Creation Date | Assignee | Status |
|----|----------------|----------|--------|
| OMPUB-750 | 2022-12-20T11:01:14.000+0800 | 刘学利 | 已关闭 |
---
涉及IP联通康居城域网192.168.28.1-3 联通橘园洲城域网192.168.27.1-3
!image-2022-12-20-11-00-43-292.png|thumbnail!
!image-2022-12-20-11-00-50-796.png|thumbnail!
!image-2022-12-20-11-00-56-385.png|thumbnail! **liuxueli** commented on *2022-12-20T11:21:04.479+0800*:
* 使用monit_stream -lHs --per-stream命令发现分流不均导致一直丢包
** !image-2022-12-20-11-15-48-255.png!
** 在丢包线程随机捕1000个数据包分析
*** 捕包命令:   /opt/tsg/framework/bin/tcpdump_mesa -P 9345  -k 7 -g -c 10000 -s0 -w 10000.pcap
*** 发现固定二元组流量较大
**** !image-2022-12-20-11-17-48-307.png!
**** !image-2022-12-20-11-18-06-105.png!
** 调整驱动的分流模式由二元组改成四元组观察10分钟未发现丢包现象。
*** 调整驱动分流模式由distmode=4改成distmode=2驱动分流模式包含5种方式
**** 0软件二元组哈希分流
**** 1软件四元组哈希分流
**** 2软件二元组哈希分流(解析到隧道内层,即内层二元组分流)
**** 3软件四元组哈希分流(解析到隧道内层,即内层四元组分流)
**** 4使用硬件计算结果分流
** 调整分流模式后使用monit_stream -lHs --per-stream的结果流量已均分到各个线程如下
***
{code:java}
Time: Tue Dec 20 11:13:35 2022, App: sapp4, Device: ens7f0 
 -------------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- 
                   RxPkts     RxBits    RxDrops     TxPkts     TxBits    TxDrops  
 -------------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- 
    RX[0]TX[0]     87.42K    515.32M      0.00       0.00       0.00       0.00   
    RX[1]TX[1]     94.78K    702.03M      0.00       0.00       0.00       0.00   
    RX[2]TX[2]     88.29K    591.35M      0.00       0.00       0.00       0.00   
    RX[3]TX[3]     86.72K    598.86M      0.00       0.00       0.00       0.00   
    RX[4]TX[4]     73.98K    429.44M      0.00       0.00       0.00       0.00   
    RX[5]TX[5]     66.98K    381.60M      0.00       0.00       0.00       0.00   
    RX[6]TX[6]    177.50K      1.59G      0.00       0.00       0.00       0.00   
    RX[7]TX[7]     76.48K    477.76M      0.00       0.00       0.00       0.00   
    RX[8]TX[8]    260.42K      2.57G      0.00       0.00       0.00       0.00   
    RX[9]TX[9]     77.54K    455.05M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[10]TX[10]     92.61K    627.67M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[11]TX[11]     83.90K    539.58M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[12]TX[12]     77.92K    526.27M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[13]TX[13]     79.68K    518.44M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[14]TX[14]     71.52K    381.38M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[15]TX[15]     84.90K    553.59M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[16]TX[16]    180.67K      1.62G      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[17]TX[17]     83.17K    539.52M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[18]TX[18]    205.41K      1.84G      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[19]TX[19]     77.73K    495.12M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[20]TX[20]     73.57K    448.88M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[21]TX[21]     82.27K    527.89M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[22]TX[22]     86.59K    551.34M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[23]TX[23]     83.68K    583.11M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[24]TX[24]     83.14K    533.06M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[25]TX[25]     65.70K    414.19M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[26]TX[26]     78.50K    510.63M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[27]TX[27]     70.14K    424.56M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[28]TX[28]     77.12K    509.90M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[29]TX[29]     96.06K    648.83M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[30]TX[30]    158.18K      1.43G      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[31]TX[31]    104.00K    749.84M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[32]TX[32]     70.08K    430.50M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[33]TX[33]     83.39K    551.89M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[34]TX[34]     92.93K    547.16M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[35]TX[35]    173.06K      1.54G      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[36]TX[36]    162.02K      1.45G      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[37]TX[37]    282.40K      2.77G      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[38]TX[38]     86.82K    561.90M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[39]TX[39]     73.38K    460.07M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[40]TX[40]     89.98K    591.51M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[41]TX[41]    165.47K      1.49G      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[42]TX[42]     78.62K    524.17M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[43]TX[43]    169.57K      1.53G      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[44]TX[44]     85.06K    572.66M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[45]TX[45]     81.38K    491.24M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[46]TX[46]    173.54K      1.54G      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[47]TX[47]     79.01K    539.73M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[48]TX[48]     97.57K    689.31M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[49]TX[49]     66.59K    387.96M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[50]TX[50]     64.54K    375.59M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[51]TX[51]     79.39K    503.77M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[52]TX[52]     72.10K    439.01M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[53]TX[53]     73.50K    422.83M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[54]TX[54]     73.15K    468.97M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[55]TX[55]    170.69K      1.55G      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[56]TX[56]     77.73K    498.15M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[57]TX[57]     81.54K    527.32M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[58]TX[58]     83.74K    569.12M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[59]TX[59]     88.03K    591.66M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[60]TX[60]     64.19K    362.00M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[61]TX[61]     92.93K    606.12M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[62]TX[62]     79.94K    514.02M      0.00       0.00       0.00       0.00   
  RX[63]TX[63]     71.94K    396.58M      0.00       0.00       0.00       0.00   
         Total      6.47M     47.78G      0.00       0.00       0.00       0.00  {code}
---
**zhangzhihan** commented on *2022-12-20T11:24:11.922+0800*:
调整为按四元组分流后,丢包现象缓解
---
**liuxueli** commented on *2022-12-20T14:37:49.070+0800*:
* 使用perf top分析发现丢包时http_deleteEmptyRow函数消耗CPU较高如下
** 丢包时刻
*** !image-2022-12-20-14-36-21-332.png!
** perf top -C 31结果
*** !image-2022-12-20-14-36-43-853.png!
* http_deleteEmptyRow函数消耗CPU较高参见: TSG-12072
---
**liuxueli** commented on *2022-12-20T17:21:04.759+0800*:
* 登录192.168.27.3使用perf top查看丢包线程CPU使用均不高捕包发现丢包线程出现IPv6 分片数据包参见TSG-13139
** 捕包命令:/opt/tsg/framework/bin/tcpdump_mesa -P 9345 -k 26 -c 10000 -s0 -w 10000.pcap -v
** {color:#de350b}10000个数据包有6706个分片包{color}
---
## Attachments
**33807/image-2022-12-20-11-00-43-292.png**
---
**33806/image-2022-12-20-11-00-50-796.png**
---
**33805/image-2022-12-20-11-00-56-385.png**
---
**33808/image-2022-12-20-11-15-48-255.png**
---
**33809/image-2022-12-20-11-17-48-307.png**
---
**33810/image-2022-12-20-11-18-06-105.png**
---
**33820/image-2022-12-20-14-36-21-332.png**
---
**33821/image-2022-12-20-14-36-43-853.png**
---