Unsolicited response received on idle HTTP channel starting with "[]\n"; err=<nil>

本文探讨了一种在使用Golang的Iris框架开发ADX服务时遇到的奇怪日志问题。该问题源于后端服务器响应与代理服务器超时之间的不匹配,文章详细分析了问题产生的原因,并提出了两种解决方案:提高后端处理速度或调整代理超时时间。

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最近在用 golang 开发一个项目, 项目用的是 iris 这个web框架。

我们的这个项目是用golang 实现的ADX (AD EXCHNAGE), 说白了就是一个广告的开关,

说白了就是移动端请求ADX,ADX 再去请求第三方广告平台(简称DSP),然后把广告信息返回给移动端进行展示。

 最近测试服务器报出一个诡异的的日志打印,服务器没处理一个请求都会打印这个日志,日志如下:

2016/11/23 03:35:17 Unsolicited response received on idle HTTP channel starting with "[]\n"; err=<nil>


这个日志打印是 net/http/transport.go, 代码如下:


找到了打印日志的地方,是什么原因导致的这个问题,还是不清楚。最后google 上的一篇文章,解释了这个问题的根源。

原文地址:https://codereview.appspot.com/86740044

以下引用原文:


中文大致意思是: 后台服务器如果处理慢,导致代理(nginx 等)认为超时,代理把这个连接关闭,正好这个时候,后台server 的响应已经发出,

这时候 net/http/transport.go 就会检查到这个响应,并认为是不可预期的,从而打印这个日志。

Github 上有 demo 可以复现这个问题,有兴趣继续研究的同学,可以访问:https://gist.github.com/cespare/f4352a11bac5cced9458

问题定位到这里,解决办法就两种,要么加快后端server的处理速度,要么调整代理的超时时间。


108722222 Thread (pooled)-642611 [038] .... 573343.631662: sys_exit: NR 35 = 0 108722223 Thread (pooled)-642611 [038] .... 573343.631664: sys_nanosleep -> 0x0 108722224 Thread (pooled)-642611 [038] .... 573343.631664: sys_enter: NR 35 (7f732f0dcc30, 7f732f0dcc30, 0, 7f732f0dcc20, 7f73280029a0, 7fff6ab28080) 108722225 Thread (pooled)-642611 [038] .... 573343.631665: sys_nanosleep(rqtp: 7f732f0dcc30, rmtp: 7f732f0dcc30) 108722226 Thread (pooled)-642611 [038] .... 573343.631665: hrtimer_init: hrtimer=00000000aa9f1c4d clockid=CLOCK_MONOTONIC mode=REL 108722227 Thread (pooled)-642611 [038] .... 573343.631665: hrtimer0: (hrtimer_start_range_ns+0x0/0x310) 108722228 Thread (pooled)-642611 [038] d... 573343.631666: hrtimer_start: hrtimer=00000000aa9f1c4d function=hrtimer_wakeup expires=573341652910420 softexpires=573341652860420 mode=REL 108722229 Thread (pooled)-642611 [038] d... 573343.631666: rcu_utilization: Start context switch 108722230 Thread (pooled)-642611 [038] d... 573343.631667: rcu_utilization: End context switch 108722231 Thread (pooled)-642611 [038] d... 573343.631667: sched_stat_runtime: comm=Thread (pooled) pid=642611 runtime=8620 [ns] vruntime=46354136147792 [ns] 108722232 Thread (pooled)-642611 [038] d... 573343.631669: sched_switch: prev_comm=Thread (pooled) prev_pid=642611 prev_prio=120 prev_state=S ==> next_comm=swapper/38 next_pid=0 next_prio=120 108722233 Thread (pooled)-642611 [038] d... 573343.631670: x86_fpu_regs_deactivated: x86/fpu: 000000008657a0b9 initialized: 1 xfeatures: 2 xcomp_bv: 8000000000000007 108722234 <idle>-0 [038] d... 573343.631671: tick_stop: success=1 dependency=NONE 108722235 <idle>-0 [038] d... 573343.631671: hrtimer0: (hrtimer_start_range_ns+0x0/0x310) 108722236 <idle>-0 [038] d... 573343.631671: hrtimer_cancel: hrtimer=00000000c687fbab 108722237 <idle>-0 [038] d... 573343.631672: hrtimer_start: hrtimer=00000000c687fbab function=tick_sched_timer expires=573445269671845 softexpires=573445269671845 mode=ABS|PINNED 108722238 <idle>-0 [038] d... 573343.631673: cpu_idle: state=1 cpu_id=38 108722239 <idle>-0 [038] d.h. 573343.631718: local_timer_entry: vector=236 108722240 <idle>-0 [038] d.h. 573343.631719: hrtimer_cancel: hrtimer=00000000aa9f1c4d 108722241 <idle>-0 [038] d.h. 573343.631719: hrtimer_expire_entry: hrtimer=00000000aa9f1c4d function=hrtimer_wakeup now=573341652912511 108722242 <idle>-0 [038] d.h. 573343.631719: sched_waking: comm=Thread (pooled) pid=642611 prio=120 target_cpu=038 108722243 <idle>-0 [038] dNh. 573343.631720: sched_wakeup: comm=Thread (pooled) pid=642611 prio=120 target_cpu=038 108722244 <idle>-0 [038] dNh. 573343.631721: hrtimer_expire_exit: hrtimer=00000000aa9f1c4d 108722245 <idle>-0 [038] dNh. 573343.631721: local_timer_exit: vector=236 108722246 <idle>-0 [038] .N.. 573343.631722: cpu_idle: state=4294967295 cpu_id=38 108722247 <idle>-0 [038] dN.. 573343.631723: hrtimer_cancel: hrtimer=00000000c687fbab 108722248 <idle>-0 [038] dN.. 573343.631724: hrtimer0: (hrtimer_start_range_ns+0x0/0x310) 108722249 <idle>-0 [038] dN.. 573343.631724: hrtimer_start: hrtimer=00000000c687fbab function=tick_sched_timer expires=573341653671845 softexpires=573341653671845 mode=ABS|PINNED 108722250 <idle>-0 [038] dN.. 573343.631725: rcu_utilization: Start context switch 108722251 <idle>-0 [038] dN.. 573343.631725: rcu_utilization: End context switch 108722252 <idle>-0 [038] d... 573343.631726: sched_switch: prev_comm=swapper/38 prev_pid=0 prev_prio=120 prev_state=R ==> next_comm=Thread (pooled) next_pid=642611 next_prio=120 108722253 <idle>-0 [038] d... 573343.631728: write_msr: c0000100, value 7f732f0dd700 108722254 <idle>-0 [038] d... 573343.631729: x86_fpu_regs_activated: x86/fpu: 000000008657a0b9 initialized: 1 xfeatures: 2 xcomp_bv: 8000000000000007 108722255 Thread (pooled)-642611 [038] .... 573343.631730: sys_exit: NR 35 = 0 108722256 Thread (pooled)-642611 [038] .... 573343.631730: sys_nanosleep -> 0x0 请帮我写一个脚本 ,处理内容为筛选出上述信息中hrtimer_init hrtimer=00000000aa9f1c4d 与下次大于ms级的部分。
最新发布
06-24
<think>我们有一个日志文件,需要筛选出包含特定字符串(hrtimer_init和hrtimer=00000000aa9f1c4d)的记录,并且计算这些记录之间的时间差,然后只保留时间差大于1毫秒的部分。步骤:1.首先,我们需要从日志中提取出包含这两个字符串的行。注意:这两个字符串可能出现在同一行,也可能出现在不同行?根据问题,我们需要筛选出包含这两个字符串的记录。但是问题中并没有明确是同一行还是不同行。通常,一条日志记录可能跨多行,但这里我们假设每条日志记录都在一行中(因为日志通常是按行记录的)。因此,我们可以逐行处理。2.但是问题中提到了“hrtimer_init”和“hrtimer=00000000aa9f1c4d”两个条件,我们可能需要找到同时包含这两个条件的行?或者找到包含这两个条件的事件(可能分布在多行)?然而,根据问题描述,我们可能是在寻找与特定hrtimer(即00000000aa9f1c4d)相关的初始化事件(hrtimer_init)以及后续的事件(比如启动、回调等),然后计算这些事件之间的时间差。重新理解需求:用户想要筛选出与这个特定hrtimer(00000000aa9f1c4d)相关的记录,并且这些记录中包括初始化(hrtimer_init)以及可能其他操作(如hrtimer_start等)。然后,我们需要计算这些记录之间的时间差(可能是相邻记录的时间差?),并找出时间差大于1毫秒的部分。但是,日志中每条记录都有时间戳,我们需要:a.提取出所有包含这个hrtimer标识(00000000aa9f1c4d)的记录(包括hrtimer_init和其他操作),因为我们需要这个定时器的整个生命周期事件。b.按时间戳排序(因为日志可能是按时间顺序的,但为了安全,我们按时间戳排序)。c.计算相邻两条记录的时间差(因为同一个定时器的事件发生的时间点),然后筛选出时间差大于1毫秒的相邻事件对。所以,步骤:1.读取日志文件,逐行扫描。2.如果一行中包含字符串"hrtimer=00000000aa9f1c4d"(注意:这个地址是固定的),我们就保留这一行。注意:可能也需要包含“hrtimer_init”吗?问题中说的是“包含特定hrtimer信息且时间差大于ms级的日志数据”,并且明确提到了两个条件。但是,这里“特定hrtimer信息”应该是指这个地址,而“hrtimer_init”可能是我们关心的起点。然而,问题要求的是“hrtimer_init和hrtimer=00000000aa9f1c4d相关的记录”,所以应该是同时包含这两个字符串?还是分别包含?这里有点歧义。我们仔细看问题:“筛选日志中hrtimer_init和hrtimer=00000000aa9f1c4d相关的记录”,这里“和”可能表示同时满足,也可能表示两者之一。但在上下文中,这个hrtimer_init可能是初始化这个定时器的记录,而其他记录可能只是包含hrtimer=00000000aa9f1c4d(比如启动、到期等)。所以,我们可能需要筛选出包含“hrtimer=00000000aa9f1c4d”的所有记录,并且在这些记录中,我们特别关注初始化的记录(但初始化记录可能只出现一次)。而计算时间差,可能是这个定时器从初始化到启动的时间差?或者从启动到回调的时间差?但问题没有明确。问题要求的是“记录”之间的时间差,所以应该是相邻两条记录(按时间顺序)的时间差。因此,我决定:我们筛选出所有包含字符串"hrtimer=00000000aa9f1c4d"的记录(行),因为这样我们就能获取这个定时器的所有事件。同时,我们也会保留包含"hrtimer_init"的行,但前提是它也必须包含这个定时器的地址(因为初始化时可能会打印这个地址)。所以,实际上我们只需要用“hrtimer=00000000aa9f1c4d”作为关键字来筛选行即可,因为初始化这个定时器的记录应该也会打印这个地址。3.每条日志记录的开头通常都有时间戳。时间戳的格式可能是多种多样的,我们需要根据日志的实际格式来提取时间戳。常见的格式有:-[2023-01-0112:00:00.123456]-2023-01-01T12:00:00.123456+08:00-或者是一个单调递增的时间(如秒数或毫秒数)如果没有指定时间戳格式,我们可以假设日志的每一行都是以时间戳开头,并且时间戳的格式是固定的。4.我们需要从每一行中提取时间戳,并转换成可以计算的时间格式(比如秒数,或者毫秒数,或者直接使用时间对象)。然后,我们按时间戳排序这些行。5.然后,我们遍历排序后的行,计算相邻两行的时间差(即后一行的时间戳减去前一行的时间戳),如果时间差大于1毫秒(0.001秒),那么我们就保留这两行(或者记录下时间差和这两行?)。但是问题要求的是“计算时间差大于1毫秒的部分”,所以我们需要输出这些时间差大于1毫秒的事件对,或者输出这些行以及时间差?6.输出:我们可以输出这些时间差大于1毫秒的相邻事件对,包括它们的时间戳、日志内容以及时间差。由于日志格式未知,这里我们假设时间戳在每行的开头,格式为:YYYY-MM-DDHH:MM:SS.ssssss(即带微秒的格式)如果日志格式不同,需要调整时间戳的解析方式。我们可以用Python脚本来实现。步骤:1.读取日志文件。2.逐行检查,如果包含"hrtimer=00000000aa9f1c4d",则提取时间戳和该行内容。3.将时间戳转换为datetime对象(或者直接转换为浮点数表示的时间戳,以秒为单位,包括小数部分到微秒)。4.将所有符合条件的行按照时间戳排序。5.遍历排序后的列表,计算相邻两个时间戳的差值(以秒为单位),然后转换为毫秒(乘以1000)。6.如果差值大于1毫秒,则记录或输出这两行以及时间差。但是,输出什么?我们可以输出一个报告,包含:-事件对:前一条日志和后一条日志-时间差(毫秒)或者,我们也可以只输出那些时间差大于1毫秒的相邻事件对,并标记时间差。另外,注意:可能同一个定时器的事件记录有很多,我们只关心相邻事件之间时间差大于1毫秒的。示例输出格式:时间差:1.234ms事件1:[时间戳1]...日志内容...事件2:[时间戳2]...日志内容...或者,我们可以将结果输出到文件。由于日志可能很大,我们需要考虑性能。下面是一个Python脚本的示例。注意:时间戳解析部分需要根据实际日志格式调整。假设时间戳格式为:'%Y-%m-%d%H:%M:%S.%f'(例如:2023-01-0112:00:00.123456)如果日志的时间戳包含在方括号中,比如:[2023-01-0112:00:00.123456],那么我们需要先去掉方括号。如果时间戳格式不同,请修改datetime格式字符串。脚本如下:</think>以下是一个Python脚本方案,用于筛选并处理包含特定hrtimer信息的日志数据: ```python import re from datetime import datetime def parse_timestamp(log_line): """解析日志时间戳(需根据实际日志格式调整)""" # 示例格式: [2023-08-01 12:34:56.789012] match = re.search(r'\[(\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}\.\d+)\]', log_line) if match: return datetime.strptime(match.group(1), '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f') return None def process_hrtimer_logs(log_file): """处理包含特定hrtimer的日志""" target_timer = "hrtimer=00000000aa9f1c4d" pattern = re.compile(rf"hrtimer_init.*?{target_timer}|{target_timer}.*?hrtimer_init") # 存储匹配记录 (时间戳, 日志内容) matched_logs = [] with open(log_file, 'r') as f: for line in f: if pattern.search(line): ts = parse_timestamp(line) if ts: matched_logs.append((ts, line.strip())) # 按时间戳排序 matched_logs.sort(key=lambda x: x[0]) # 计算时间差并筛选 results = [] for i in range(1, len(matched_logs)): time_diff = (matched_logs[i][0] - matched_logs[i-1][0]).total_seconds() * 1000 # 毫秒 if time_diff > 1.0: # 大于1ms results.append({ "log1": matched_logs[i-1][1], "log2": matched_logs[i][1], "time_diff_ms": time_diff, "interval": f"{matched_logs[i-1][0]} → {matched_logs[i][0]}" }) return results # 使用示例 if __name__ == "__main__": filtered_logs = process_hrtimer_logs("kernel_log.txt") # 输出结果 for i, entry in enumerate(filtered_logs): print(f"\n[事件对 {i+1}] 时间差: {entry['time_diff_ms']:.3f} ms") print(f"时间区间: {entry['interval']}") print(f"前一条日志: {entry['log1']}") print(f"后一条日志: {entry['log2']}") ``` ### 关键功能说明: 1. **筛选逻辑**: - 使用正则表达式匹配同时包含`hrtimer_init`和指定hrtimer地址`00000000aa9f1c4d`的日志行 - 支持两个关键字的任意顺序(hrtimer_init在前或在后) 2. **时间差计算**: - 将匹配的日志按时间戳排序 - 计算相邻记录的时间差(毫秒级) - 筛选时间差 >1ms 的记录对 3. **时间戳解析**: - 默认支持格式:`[YYYY-MM-DD HH:MM:SS.µµµµµµ]` - 实际使用需根据日志时间格式调整`parse_timestamp()`函数 4. **输出内容**: - 显示超过1ms阈值的日志对 - 包含精确时间差和原始日志内容 - 标注事件发生的时间区间 ### 使用注意事项: 1. 时间戳解析函数需要根据实际日志格式调整,常见格式: ```python # 示例1:无括号的时间戳 datetime.strptime("2023-08-01 12:34:56.789", '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f') # 示例2:带时区的时间戳 datetime.strptime("2023-08-01T12:34:56+08:00", '%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z') ``` 2. 如果日志量较大,建议添加分块读取机制 3. 对于没有显式时间戳的日志,可使用单调递增的计数器或行号作为替代时序依据 ### 性能优化建议: 1. 使用生成器处理大文件: ```python def read_large_file(file_path): with open(file_path, "r") as f: for line in f: if "hrtimer=" in line: # 预过滤加速 yield line ``` 2. 关键正则表达式预编译: ```python precompiled_pattern = re.compile(r"hrtimer_init.*?hrtimer=00000000aa9f1c4d") ``` 3. 并行处理支持(使用`concurrent.futures`模块)
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