刚开始的时候直接使用的系统暴露的prometheus metrics,发现越高的版本反而性能越差,期间使用过了
perf 打算使用perf 生成火焰图的,但是因为符号缺失,只找到了占用较高的任务,详细的暂时没有取到
以前大概知道一个工具perf-map-agent 可以用来生成缺失的符号,但是只是不太好,发现了async-profiler
工具,使用方便,支持的版本都,同时也支持基于容器的部署模型,但是容器运行暂时有点问题,所以直接
使用虚拟机运行,配置的分片为1,副本也为1

使用async-profiler 获取指标

 
./profiler.sh -d 120 -o collapsed -f more8 `pid of java`
 
./FlameGraph/flamegraph.pl more8 > flamegraph8.svg
  • 效果

发现大部分的占用都是raft 的读

几个问题

  • 实际看到磁盘写很大

从火焰图我们可以看出读取占用较多的时间,但是检测磁盘的话,我们发现磁盘写很大,可选的排查工具iostat 以及使用async-profiler
使用iostat 我们发现写是偶然的很大,基本都在20M左右,和我们实际看到的情况一致
使用async-profiler 可以使用tree 模式 ./profiler.sh -d 30 -t -o flat,tree -f zeebe-demo.txt pid of java 我们会发现有写,但是占用的cpu
时间并不高,如下:

  • 分区与线程的关系

官方有一个介绍是关于分区数与线程的关系,一个分区占用2个线程,和我们看到的raft-server-raft-atomix-partition 任务一致
比如下边的为4个分区的,从界面看到大概有两类,后边再看看atomix 的原理(zeebe 状态维护的底层依赖)

目前的几个结论

  • zeebe 目前版本还不太稳定
    但是0.21.1 版本比以前的版本稳定
  • zeebe 分区个数会严重影响系统性能
    cpu 核数,磁盘io,以及集群规模都会都系统的响应有很大的影响,推荐部署使用ssd
  • exporter 对于系统有影响,但是并不大
    在测试的过程中,为了简单exporter 的影响,删除了对于es exporter的配置,对于系统响应并不提大(通过prometheus metrics 查看)
  • 后边还是研究下atomix 的实现原理以及优化(zeebe 强依赖)

参考资料

一个简单的基于docker-compose 的基础环境https://github.com/rongfengliang/zeebe-debughttp-exporter-demo 实际运行结合场景
修改下配置
https://docs.zeebe.io/basics/partitions.html
https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler
https://github.com/brendangregg/FlameGraph
https://github.com/atomix/atomix
https://github.com/Netflix/flamescope

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