Debug 一个在 uWSGI 下使用 subprocess 卡住的问题-优快云博客

今天花了很长的时间在排查一个诡异的问题，值得记录一下。

本来是想写一个 HTTP 的服务，你告诉这个 HTTP 服务一个 IP 地址和端口，这个 HTTP 服务就可以返回通过 TCP 访问这个 IP 端口的延迟。因为我们每次做 chaos 注入的时候都要测试一下注入延迟成功了没有，有了这个服务，这个测试就可以自动化。

其实很简单，收到请求之后用 TCP ping 几次拿到延迟，然后返回就可以了。

之前测量 TCP 的延迟使用的都是 hping3^[1]，Redis 的作者 antirez 写的。然后就想到用这个工具来做测试好了。

搜索了一下发现没有 Python 的 binding，所以打算粗暴一些，直接在 HTTP 服务里面 fork 出来一个进程做测试，然后去处理 stdout，grep 出来延迟的数据。很快就写好了，代码大体如下：

def hping3(request):
    """
    test latency using hping3
    params in json body:
        dest_ip: str
        dest_port: int
        count: int

    :return: list of floats, each one is a latency, if total count less than ``count``,
        it means some ping get timeout.
    """
    data = request.body
    logger.info(
        "received hping3 request, headers: {}, body: {}".format(request.headers, data)
    )
    data = json.loads(data)
    dest_ip = data.get("dest_ip")
    dest_port = data.get("dest_port")
    count = data.get("count")
    command = "/usr/sbin/hping3 {} -p {} -c {} --syn".format(dest_ip, dest_port, count)

    logger.info("hping3 run command: {}".format(command))
    complete_process = subprocess.run(
        command,
        capture_output=True,
        shell=True,
    )
    returncode = complete_process.returncode
    stdout = complete_process.stdout.decode()
    stderr = complete_process.stderr
    logger.info(
        "result returncode={}, stderr={}, stdout={}".format(returncode, stderr, stdout)
    )

    latency = []
    for line in stdout.split("\n"):
        matched = match_hping_ms.search(line)
        if matched:
            latency.append(float(matched.group(1)))
    return JsonResponse({"latency_ms": latency, "hping3_returncode": returncode})

很简单的一段代码，收到请求，调用命令，返回结果。框架使用的是 Django，在本地测试一切正常，然后发布到 staging, 噩梦开始了……

在 staging 环境中，测试的时候发现，HTTP 请求发过去永远收不到回应，最后会得到一个 504 Gateway Timeout 的结果。去容器（应用运行在一个容器里面）看，发现 hping3 进程一直没有结束，像是卡住了。

一开始有很多错误的怀疑，比如怀疑 hping3 需要 TTY^[2] 才能执行，以为 hping3 需要使用绝对路径等…… 但是想想同样的代码在本地可以运行正常，就应该不是这些原因。一个验证就是，我去应用运行的环境中开一个 Python 的 REPL 执行这段代码，是能正常得到结果的。在应用运行的环境直接运行 hping3 命令，也是没有问题的。

然后怀疑 hping3 没有足够的权限来运行，因为 hping3 发送的是 raw TCP/IP 包，需要 CAP_NET_RAW 才能执行。去容器里面检查了一下，发现这个 capability 也是有的。

到这里，其实已经花费了很多时间了，得到的事实有：

容器里面执行 hping3 是完全没有问题的，权限是足够的
直接使用 Python3 的 REPL 执行这段代码也是没有问题，代码逻辑是对的

到这里你能猜到问题出在哪里了吗？

其实还有一个运行环境没有提到，就是 uWSGI. 这个 Python 写的服务是作为 WSGI 应用跑在 uWSGI 里面的。不知道和 uWSGI 有没有关系（直觉告诉我是有的，比直觉更厉害的同事也告诉是有关系的）。于是我打算直接使用 python manage.py runserver 在容器里面跑起来试试……

一切正常了。

所以 python 直接跑应用没问题，用 uWSGI 运行就有问题。现在问题锁定在 uWSGI 上面了。为了复现这个问题，我写了一个最小的测试用例。

首先需要一个文件，叫做 pingapp.py。

vagrant@vagrant:~$ cat pingapp.py
import subprocess

def application(env, start_response):
    start_response('200 OK', [('Content-Type','text/html')])
    p = subprocess.run("hping3 --syn 104.244.42.1 -p 80 -c 3", shell=True, capture_output=True)
    print("return code={}".format(p.returncode))
    return [p.stdout]

然后使用 uWSGI 运行这个程序：uwsgi --http-socket :9090 --wsgi-file pingapp.py --threads=4.

uWSGI 的版本是 2.0.20，Python 的版本是 3.7.5, 但其实这不重要。

最后，访问这个程序，即 curl localhost:9090.

如果是 uWSGI 的问题的话，我们期望这里已经可以复现问题了，即 curl 命令会卡在这里，然后进程( ps -ef )里面出现一个 hping3 的进程，结束不了。

如同……下面这样：

图1 – 卡住的 hping3

但现实是……这个程序一点问题没有，运行地丝般顺滑。

这就见鬼了，直接没了思路。我的应用和这个最小的复现代码根本没什么（太大的）区别啊！我又没有用一些奇奇怪怪的 lib。

后面我实在解决不了了，找了（大佬）同事帮忙，花了很多时间，找到以下事实：

hping3 卡住了，发现 SIGTERM 结束不了它，只能 kill -9
然后发现 uwsgi 进程也有一样的行为了，只能 kill -9 去杀它
hping3 程序被 uwsgi 正常起起来是没问题的，起来之后运行不了
…… 以及中间奇奇怪怪的现象，就不细说了，其实都不重要

最后虽然也找到了根因，但是走得路太弯了。本文从这里开始，就以事后诸葛亮的视角，看看有了上面的信息，我们怎么从正确的思路一步一步找到问题。

首先，同样的环境，在 shell 里面可以正常执行 hping3 但是 uWSGI 里面却不可以，既然 uWSGI 能正常开 hping3 进程，我们就可以看看这个进程到底卡在了哪里？

通过 strace 可以发现它一直在 poll 4 这个 fd，然后查看这个 fd，发现它是一个正常的 socket，应该就是 ping tcp 端口使用的那个 socket.

然后，我们应该去看一下，正常的 hping3 的 trace 是什么样子的。

$ strace hping3 104.244.42.1 -p 80 --syn -c 1

可以看到 poll 附近很神奇，下面突然就开始 write 到 stdout 内容了。不知道怎么结束的。

但是往上看，有一段代码获取了当前的 pid，然后给自己发送了 SIGALRM。再往前，发现注册了 SIGALRM 的 handler.

SIGALRM 是什么呢？

SIGALRM is an asynchronous signal. The SIGALRM signal is raised when a time interval specified in a call to the alarm or alarmd function expires.

看起来是用来做异步的。

搜索了一下 hping3 的代码^[3]。发现代码里确实是用这个信号的。

/* use SIGALRM to send packets like ping do */
Signal(SIGALRM, send_packet);

/* binding */
if (ctrlzbind != BIND_NONE) Signal(SIGTSTP, inc_destparm);
Signal(SIGINT, print_statistics);
Signal(SIGTERM, print_statistics);

那么我们的 uWSGI 下的异常 hping3 是否是因为没有收到这个 SIGALRM 而一直在傻 poll 呢？

在上面的图 1 中，卡住的 hping3 pid 是 4285，我们看下这个进程能否处理信号：

root@vagrant:/home/vagrant# cat /proc/4285/status | grep Sig
SigQ:   5/3571
SigPnd: 0000000000000000
SigBlk: fffffffe7ffbfeff
SigIgn: 0000000000000000
SigCgt: 0000000180086002

这里可以发现 SigBlk 不是全 0 的，说明有 signal 被 block 了。SigBlk 是个 64 个 bit 组成的 bitmask，每一位代表一个 signal 是否被 block，1 是 block，0 是没有 block。从右到左分别表示 1-64 号信号。

举例：

00000000280b2603 ==> 101000000010110010011000000011
                     | |       | ||  |  ||       |`->  1 = SIGHUP
                     | |       | ||  |  ||       `-->  2 = SIGINT
                     | |       | ||  |  |`----------> 10 = SIGUSR1
                     | |       | ||  |  `-----------> 11 = SIGSEGV
                     | |       | ||  `--------------> 14 = SIGALRM
                     | |       | |`-----------------> 17 = SIGCHLD
                     | |       | `------------------> 18 = SIGCONT
                     | |       `--------------------> 20 = SIGTSTP
                     | `----------------------------> 28 = SIGWINCH
                     `------------------------------> 30 = SIGPWR

可以使用下面这段脚本去 parse 到底哪些信号被 block 了：

sigparse () {
    i=0
    # bits="$(printf "16i 2o %X p" "0x$1" | dc)" # variant for busybox
    bits="$(printf "ibase=16; obase=2; %X\n" "0x$1" | bc)"
    while [ -n "$bits" ] ; do
        i="$(expr "$i" + 1)"
        case "$bits" in
            *1) printf " %s(%s)" "$(kill -l "$i")" "$i" ;;
        esac
        bits="${bits%?}"
    done
}

grep "^Sig...:" "/proc/4285/status" | while read a b ; do
        printf "%s%s\n" "$a" "$(sigparse "$b")"
    done # | fmt -t  # uncomment for pretty-printing

可以看到，hping3 需要的 14 号信号正好被 block 了。

在 manual^[4] 中得知：

A child created via fork(2)^[5] inherits a copy of its parent’s signal mask; the signal mask is preserved across execve(2)^[6].

所以说，我们正常的 hping3 可以收到 signal，但是 uWSGI 里面 fork 出来的进程就不可以，可能是 hping3 从 uWSGI 里面继承了 signal mask，导致它也去 block 14 这个 signal 了。

我们可以去看下 uWSGI 里面是否也是 block 了这个 signal 的：

果然是的。

在代码中^[7]发现，里面只有 core_id = 0 的 thread 是处理信号的，其余的 thread block 了所有的信号。

void uwsgi_setup_thread_req(long core_id, struct wsgi_request *wsgi_req) {
 int i;
 sigset_t smask;


 pthread_setcancelstate(PTHREAD_CANCEL_ENABLE, &i);
 pthread_setcanceltype(PTHREAD_CANCEL_ASYNCHRONOUS, &i);
 pthread_setspecific(uwsgi.tur_key, (void *) wsgi_req);

 if (core_id > 0) {
  // block all signals on new threads
  sigfillset(&smask);
#ifdef UWSGI_DEBUG
  sigdelset(&smask, SIGSEGV);
#endif
  pthread_sigmask(SIG_BLOCK, &smask, NULL);

这段代码是 core_id 如果大于 0，那么 block 所有的信号，如果不大于 0，就处理信号。

所以到现在也就明白我写的那个最小的 case 为什么不能复现了：我使用了默认配置，只有一个 thread，core_id =0，它永远可以处理信号。而生产环境开了 64 个 thread，只有 1/64 的几率能够处理信号从而让应用正确返回。

我们可以重新验证一下，开 2 个 thread，预期是它会有 50% 的几率卡住：

uwsgi --http-socket :9090 --wsgi-file pingapp.py --threads=2

果然是，50% 能得到结果，50% 会卡住。

到这里就真相大白了。至于修改呢，我打算直接用 socket.connect 来测量 tcp 的连接时间。因为 TCP 是 3 次握手的，但是对于客户端来说基本上只花费了一个 RTT 的时间。测试下来，这样得到的时间和 hping3 也是一致的。

另外这个故事告诉我们，uWSGI 下 fork 出来的子进程最好都默认信号不工作，虽然 core_id =0 是可以处理信号的，但是这个作为 uWSGI 本身回应信号的设计就可以。发现 uWSGI 的代码中还有很多别的地方调用了 sigprocmask(2)，可能还有其他屏蔽信号的地方。

有一位智者同事曾经跟我说过这么一句话：

Learn some eBPF, xintao!

看来是时候认认真真学一学 eBPF 啦。

引用链接

[1]

hping3: https://github.com/antirez/hping

[2]

TTY: https://www.kawabangga.com/posts/4515

[3]

代码: https://github.com/antirez/hping/blob/3547c7691742c6eaa31f8402e0ccbb81387c1b99/main.c#L367

[4]

manual: https://man7.org/linux/man-pages/man7/signal.7.html

[5]

fork(2): https://man7.org/linux/man-pages/man2/fork.2.html

[6]

execve(2): https://man7.org/linux/man-pages/man2/execve.2.html

[7]

代码中: https://github.com/unbit/uwsgi/blob/e24fef1fab2a412dce6bd39b4444b2b5775d0d6d/core/loop.c#L77

原文链接：https://www.kawabangga.com/posts/4558

你可能还喜欢

点击下方图片即可阅读

Opentelemetry 调研实践一(可观测性到底在说什么)

云原生是一种信仰 🤘

关注公众号

后台回复◉k8s◉获取史上最方便快捷的 Kubernetes 高可用部署工具，只需一条命令，连 ssh 都不需要！

点击 "阅读原文" 获取更好的阅读体验！

发现朋友圈变“安静”了吗？