一次系统延迟性优化案例
延迟的本质
本质是cpu没有及时的运行程序代码。
进程内部
网络io，磁盘io，cpu调度 达到瓶颈
第三方系统
调用的第三方系统慢，mysql，redis等基础组件调度慢， 第三方应用系统调用慢
问题背景
线上隔三差五晚上10点左右总会有sql报警出现，且是同样的sql，我们的sql报警是在应用程序内部通过对sql操作增加钩子函数，对sql前后执行的位置进行计时，然后sql执行完毕后，对时间进行判断，大于1s则报警。
晚上10点正好是我们的业务高峰。部分接口也会在此期间出现超过2s的响应。
探索过程
排查sql慢查询
通过后台的慢查询日志，没有发现这条慢sql打印出来，且重新执行该sql，执行时间仍然在毫秒内完成，排除掉sql写法本身带来的性能问题。
排查系统各项指标
查看系统cpu，网络带宽Mbps，磁盘iops，Bps，均未到达瓶颈，仅在高峰期有波峰。
系统是4核系统，唯一达到瓶颈的也就是系统负载达到了5。说明有进程或线程在等待执行。
为什么系统各个硬件指标都不是很高，程序反而慢了呢，cpu为什么没有干更多活来执行更多的指令呢。
考虑程序在执行一个cpu使用率不高的动作,但是这个动作却不是在执行用户代码
一般通过go tool pprof 查看cpu的使用率是查看hot-cpu，也就是cpu真正执行的时间，但是如果要看等待cpu的时间得看off-cpu,go提供了这样的工具(github.com/felixge/fgprof)
可以看到一个方法在执行时由于查询了数据库，cpu在withLock 和等待数据库返回数据库时耗费了很多等待时间。但是这里只能看出这部分代码等待cpu的时间占所有等待时间的大部分，无法确定程序真正等待的时间。
用go trace分析系统延迟
基于上面分析，为更进一步确定是数据库查询带来的耗时， 采用更加精确化的工具 go trace分析程序运行时的动作。go trace 是golang提供的官方工具。
进行了3s的采样，其中网络io等待时间就占了2秒多，我的理解程序会在网络io系统调用开始时记录下此时协程的时间，并将协程从p队列拿下来，然后异步等到epoll回调通知，等到文件描述符可读后，将协程重新加入到p队列，重新执行调度。这里的Network wait就是从p队列拿下来到加入到p队列的时间间隔，然后真正执行是要等待Scheduler wait 调度等待时间才会被调度。
这里协程的网络等待时间长，但是不能完全说明是导致系统延迟的原因，因为在keepAlive开始时，一个协程是有可能处理多个网络请求的，所以有可能是多次请求间，读等待时间较长导致。所以继续看下其他指标。
协程从就绪可运行状态到真正被调度耗时了879ms，可见协程调度的压力也是过大的。
由于程序阻塞带来的延迟开销也是不小的，达到778ms。
对应于之前off-cpu看到的网络和阻塞开销就是执行数据库操作时的网络请求以及withlock操作，由于阻塞更加剧了协程调度的开销。每次阻塞都会引发协程的重新调度。当然go trace左上角可以点击graph同样能观察得出上述结论。
优化
由于程序的阻塞虽然不是慢查询导致，但是依然是由于数据库操作带来的，所以简单直接的优化就是减少数据库操作，或者更直接点说，在高并发接口下，尽可能减少网络等阻塞操作。
将这部分查询数据提前存到内存里，通过内存直接查询。
成果
可以看到对比之前情况，除开22点峰值，已经没有超过2s的响应了，但是22点峰值时还是会有，原因是我们线上的机器同时部署了多台服务，由于其他服务的影响导致，所以后续可能还会继续做优化，将其他服务的处理接口能力提升上去，或者更好的做好隔离。
结论
go trace 是个很好的分析系统延迟的工具。
对高并发接口的设计最好减少网络以及其他阻塞操作，流量上去后，这些阻塞很可能带来系统延迟。