Каковы основные шаги для диагностики зависания веб-сервиса

Диагностику зависшего веб-сервиса следует проводить системно, двигаясь от общих метрик к детальному анализу кода.

1. Мониторинг системных ресурсов: Первым делом проверьте базовую нагрузку на сервер, чтобы исключить проблемы на уровне инфраструктуры.

• CPU: Используйте top или htop для определения процессов, потребляющих больше всего процессорного времени.
• Память (RAM): Проверьте использование оперативной памяти и swap. Высокое потребление может указывать на утечки памяти.
• Дисковый ввод/вывод (I/O): Утилиты iotop или iostat помогут выявить, не является ли узким местом дисковая подсистема.
• Сеть: Проверьте сетевую активность с помощью iftop или nethogs.

2. Анализ логов: Изучите логи приложения и системные логи (/var/log/, journalctl) на предмет ошибок, исключений или аномально долгих запросов (slow queries), которые могли предшествовать зависанию.

3. Профилирование кода: Если проблема не в ресурсах, необходимо найти узкие места в самом приложении. Для Python-сервисов отлично подходят:

• cProfile: Встроенный профилировщик для анализа времени выполнения функций.
• py-spy: Позволяет профилировать запущенный Python-процесс без его перезапуска и модификации кода, что идеально для production-среды.

Пример использования py-spy:

# Установить py-spy
# pip install py-spy

# Найти PID вашего веб-сервиса
# ps aux | grep my_web_service

# Запустить профилирование на 60 секунд и сохранить результат
# sudo py-spy record -o profile.svg --pid 12345 --duration 60

Основные причины зависаний:

• Блокирующие операции: Синхронные вызовы к базам данных, внешним API или файловой системе в асинхронном коде.
• Deadlocks: Взаимные блокировки потоков или процессов при доступе к общим ресурсам.
• Проблемы с базой данных: Медленные запросы, блокировки на уровне таблиц/строк.
• Неоптимальные алгоритмы: Циклы со сложностью O(n²) и выше на больших объемах данных.