文章插图
结论：
发现主要开销在free,malloc,json解析上面
10.4 火焰图分析cpua) ****生成用户态cpu火焰图
//on-CPU user
sh ngx_on_cpu_u.sh pid
//进入结果目录
cd ngx_on_cpu_u
//开一个临时端口8088
python -m SimpleHTTPServer 8088
//打开浏览器输入地址
127.0.0.1:8088/pid.svg
文章插图
结论：
发现代码里面有频繁的解析json操作，并且发现这个json库性能不高，占用cpu挺高 。
10.5 案例总结**a) **分析请求流量异常，得出nginx upstream后端机器响应时间拉长
**b) **分析nginx进程cpu高，得出nginx内部模块代码有耗时的json解析以及内存分配回收操作
10.5.1 深入分析根据以上两点问题分析的结论，我们进一步深入分析 。
后端upstream响应拉长，最多可能影响nginx的处理能力 。但是不可能会影响nginx内部模块占用过多的cpu操作 。并且当时占用cpu高的模块，是在请求的时候才会走的逻辑 。不太可能是upstram后端拖住nginx，从而触发这个cpu的耗时操作 。
10.5.2 解决方式遇到这种问题，我们优先解决已知的，并且非常明确的问题 。那就是cpu高的问题 。解决方式先降级关闭占用cpu过高的模块，然后进行观察 。经过降级关闭该模块cpu降下来了，并且nginx请求流量也正常了 。之所以会影响upstream时间拉长，因为upstream后端的服务调用的接口可能是个环路再次走回到nginx 。
【运维必备的问题定位工具及案例分析】
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