一次查找分子级 Bug 的经历，过程太酸爽了

“Debugging is like trying to find a needle in a haystack, except the needle is also made of hay.”Debug 调试就像是在大片的干草堆中找针一样，只不过针也是由干草制成的。

在软件开发的世界里，偶尔会出现一些非常隐蔽的 Bug，这时候工程师们像探险家一样，需要深入代码的丛林，寻找隐藏在其中的“幽灵宝藏”。前段时间，我和我的团队也踏上了这样一段刺激、有趣的探险之旅。

最近繁忙的工作告一段落，我总算轻松下来了，想趁这个机会，跟大家分享我们的这次“旅途”。

01 引子

我是 ShowMeBug 的 CEO 李亚飞，是一个古老的 Ruby 工程师。由于 2019 年招聘工程师的噩梦经历，我立志打造一个真实模拟工作场景的 IDE，用来终结八股文、算法横行的技术招聘时代。

这个云上的 IDE 引擎，我称之为轻协同 IDE 引擎——因为它不是为了繁杂重度的工作场景准备的，而是适应于大部分人的习惯、能快速上手熟悉、加载速度快、能协同（面试用）、低延迟感，让用户感受非常友好。

多环境启动与切换

为了达成秒级启动环境的性能要求，我们设计了一套精巧的分布式文件系统架构，其核心是一个可以瞬间复制大量小文件的写时复制（COW）技术。IO 吞吐能达到几万人同时在线，性能绝对是它的一大优势。

我们对此信心满满，然而没想到，很快就翻车了。

02 探险启程

2023 年 1 月，北方已经白雪皑皑，而深圳却仍难以感受到冬天的寒意。

我和我的团队在几次打开文件树的某个文件时，会显得有点慢——当时没有人在意，按照常规思路，“网速”背了这个锅。事后我们复盘才发现，这个看似微不足道的小问题，其实正是我们开始这次探险之旅的起点。

1 月底，南方的寒意缓缓侵入。这时候我们的轻协同 IDE 引擎已经开始陆续支持了 Vue2、Vue3、React、Django、Rails 等框架环境，一开始表现都很棒，加载和启动速度都很快。但是，跑了一段时间，我们开始察觉，线上环境就出现个别环境（ Rails 环境）启动要 20-30s 才能完成。

虽然其他环境仍然保持了极快的加载和启动速度，但敏锐的第六感告诉我，不行，这一定有什么猫腻，如果不立即行动，势必会对用户体验带来很不好的影响。于是，我开始安排团队排查眼前这个不起眼的问题，我们的探险之旅正式开始。

03 初露希望

湿冷的冬季，夜已深，我和我们的团队依旧坐在电脑前苦苦探索，瑟瑟发抖。

探险之旅的第一站，就是老大难的问题：定位 Bug。目前只有某一个环境启动很慢，其他的环境都表现不错。大家想了很多办法都没有想明白为什么，甚至怀疑这个环境的模板是不是有问题——但把代码放在本地启动，最多就 2 秒。

哎，太诡异了。我们在这里卡了至少一周时间，不断追踪代码，分析日志文件，尝试各种方案，都没有弄清楚一个正常的程序启动为什么会慢。我们一度陷入了疲惫和焦虑的情绪中。

“Debug 是种信仰，只有坚信自己能找到 Bug，才有可能找到 Bug。”

软件开发界一直有一个低级 Bug 定律：所有诡异的问题都来自一个低级原因。在这“山重水复疑无路”之际，我们决定重新审视我们的探险路径：为什么只有 Rails 更慢，其他并不慢？会不会只是一个非常微小的原因而导致？

这时候，恰好有一个架构师朋友来访，向我们建议，可以用 perf 火焰图分析看看 Rails 的启动过程。

perf 火焰图实例

**当我们用 perf 来分析时，惊讶地发现：原来 Rails 的启动要加载更多的文件！**紧接着，我们又重新用了一个文件读写监控的工具：fatrace，通过它，我们看到 Rails 每次启动需要读写至少 5000 个文件，但其他框架并不需要。

这才让我们突然意识到，会不会是文件系统读写速度不及预期，导致了启动变慢。

04 Bug 现身

为了搞清楚是不是文件系统读写速度的问题，我们急需一个测试 IO 抖动的脚本。团队初步估算一下，写好这个脚本需要一些时间。

这时候，夜已深了，研发同学已经陆续下班了。我猛然想到，不是还有 ChatGPT 吗？让它帮忙写一个试试。

IO 抖动脚本

Cool，几乎不需要改动就能用，把代码扔在服务器开跑，一测，果然发现问题：每一次文件读写都需要 10-20 ms 才能完成。实际上，一个优秀的磁盘 IO 读写时延应该在亚毫级，但这里至少慢了 50 倍。

Bingo，如同“幽灵宝藏”一般的分子级 Bug 逐渐显现，问题的根因已经确认：过慢的磁盘 IO 读写引发了一系列操作变慢，进而导致启动时间变得非常慢。

更庆幸的是，它还让我们发现了偶尔打开文件树变慢的根本原因，这也是整个系统并发能力下降的罪魁祸首。

05 迷雾追因

看到这里，大家可能会问，这套分布式文件系统莫非一直这么慢，你们为什么在之前没有发现？

非也，早在项目开始的时候，这里的时延是比较良好的，大家没有特别注意这个 IOPS 性能指标，直到我们后面才留意到，系统运行超过一个月时，IO 读写时延很容易就进入到卡顿的状态，表现就是文件系统所在主机 CPU 忽高忽低，重启就会临时恢复。

此时，探险之旅还没结束。毕竟，这个“幽灵宝藏”周围依旧笼罩着一层迷雾。

我们继续用 fatrace（监控谁在读写哪个 IO） 监控线上各个候选人答题目录的 IO 读写情况，好家伙，我们发现了一个意外的情况：几乎每一秒都有一次全量的文件 stats 操作（这是一个检测文件是否有属性变化的 IO 操作）！

也就是说，比如有 1000 个候选人正在各自的 IDE 中编码，每个候选人平均有 300 个文件，就会出现每秒 30 万的 IO 操作数！

我们赶紧去查资料，根据研究数据显示，一个普通的 SSD 盘的 IOPS 最高也就到 2-3 万 。于是，我们重新测试了自己分布式文件系统的 IOPS 能力，结果发现也是 2-3 万 。

那这肯定远远达不到我们理想中的能力级别。

这时，问题更加明确：某种未知的原因导致了大量的 IOPS 的需求，引发了 IO 读写时延变长，慢了大约几十倍。

06 接近尾声

我和我的团队继续深究下去，问题已经变得非常明确了：

原来，早在去年 12 月，我们上线一个监听文件增删的变化来通知各端刷新的功能。

最开始我们采用事件监听（fswatch event），因为跨了主机，所以存在 1-2s 的延迟。研发同学将其改为轮询实现的方案，进而引发了每秒扫描目录的 stats 行为。

当在百人以下访问时，IOPS 没有破万，还足够应对。但一旦访问量上千，便会引发 IO 变慢，进而导致系统出现各种异常：间歇导致某些关键接口 QPS 变低，进而引发系统抖动。

随着“幽灵宝藏”显露真身，这次分子级 Bug 的探险之旅也已经接近尾声。团队大呼：这过程实在太酸爽了！

07 技术无止境

每一个程序员在成长路上，都需要与 Bug 作充足的对抗，要么你勇于探索，深入代码的丛林，快速定位，挖到越来越丰富的“宝藏”，然后尽情汲取到顶级的知识，最终成为高手；或者被它打趴下, 花费大量时间都找不到问题的根源，成为芸芸众生中的一人。

当然，程序员的世界中，不单单是 Debug。

当我毕业 5 年之后，开始意识到技术的真正价值是解决真正的社会问题。前文中我提到：我发现技术招聘真是一个极其痛苦的事：特别花面试官的时间，却又无法有效分析出候选人的技术能力，所以我创立了 ShowMeBug ，用模拟实战的编程环境，解决科学评估人才的难题。

这个轻协同 IDE 技术从零开发，支持协同文件树、完全自定义的文件编辑器、协同的控制台(Console）与终端（Shell），甚至直接支持 Ctrl+P 的文件树搜索，不仅易于使用，又强大有力。

但是这还不够。要知道，追求技术精进是我们技术人的毕生追求。技术越厉害，意味着我们的参数性能越好。对于这个轻协同 IDE，我们追求三个零：零配置、零启动、零延迟。其中，零启动就是本文所追求的极限：以最快的速度启动环境和切换环境。

因此，探险之旅结束后，我们进一步改进了此文件系统，设定 raid 的多磁盘冗余，采用高性能 SSD，同时重新制定了新磁盘架构参数，优化相关代码，最终大幅提升了分布式文件系统的稳定性与并发能力。

截止本文结尾，ShowMeBug 启动环境的平均速度为 1.3 秒，切换环境速度进入到亚秒级，仅需要 780ms。目前在全球范围的技术能力评估赛道（TSA）中，具备 1-2 年的领先性。

08 后记

正当我打算结束本文时，我们内部的产品吐槽群信息闪烁，点开一看：嚯，我们又发现了新 Bug。

立夏已至，我们的探险之旅又即将开始。