工作后好久没上博客园了,虽然不是很忙,但也没学生时代闲了。今天上博客园,发现好多的文章都是年终总结,想想是不是自己也应该总结下,不过现在还没想好,等想好了再写吧。今天写写自己在工作后用到的技术干货,争取以后多上博客园写写总结吧,真是怀念学生时代啊!!!

背景

项目组开发的游戏客户端使用的脚本是python,服务器也是python。之所以选择python,主要还是基于开发效率的考虑,毕竟这是脚本语言天生的优势;其次就是有很多库,不用自己再造轮子了。可能使用过python的同学都会认为python比较耗,运行效率不高,一个简单的赋值语句就包含了多个对象的生成和释放。但其实现在服务器的性能非常好,通常性能都是过剩的,所以python在服务器上高效地跑是完全没问题的;至于客户端,性能的瓶颈主要还是在引擎层,在一帧中最多也就20%的时间在执行脚本,超过太多说明逻辑写的有问题或者可以分摊到多帧去执行。本文主要介绍下在使用python脚本的情况下解决线上问题的几种有效技术,其它语言应该也有类似的技术,特别是脚本语言,这里只是做个抛砖引玉~~

热更新(hotfix)

这种技术主要是针对情况比较紧急,并且bug是脚本逻辑错误导致的。如客户端逻辑写的有问题导致出现exception,使得玩家某个玩法不能玩,或者是服务端某个代码逻辑写的有问题。这种技术实现的主要思路是(以热更新客户端为例):服务器将修正的代码发送到客户端,客户端动态执行这段代码来修复bug。用python来实现这个其实非常简单,只需要在客户端内嵌的python虚拟机中动态编译服务端发过来的代码,并执行这段代码就行了。例如:现在客户端有下面一段的代码,这段代码是有错误的。

 #模块test

 def not_has_a(x):
return hasattr(x, 'a')

本来上面代码是希望x对象没有a属性后返回True,但现在情况正好反过来了。现在我们需要写一段代码来修正这个问题,也就是写一段代码给python虚拟机执行,动态修改test模块中not_has_a函数的定义。这个在python中很好实现的,因为python中函数也是一个对象,模块中只是根据函数名来索引对应的函数对象的,所以我们只需要重新定义一个新的not_has_a函数对象,将模块中根据not_has_a函数名索引的对象指向新定义的函数对象就行。具体代码如下:

 import test

 def not_has_a(x)
return not hasattr(x, 'a') setattr(test, 'not_has_a', not_has_a)

最后就是让python虚拟机执行上面的代码。首先服务端会把上面代码的字符串发送给客户端,客户端接收到代码后编译这段字符串,然后执行就可以了,具体代码如下:

 def hotfix(self, hotfix_content):
compiled_code = compile(hotfix_content, 'hotfix', 'exec')
import __main__
exec compiled_code in __main__.__dict__

日志系统(logging)

如果产品上线出现问题,最快定位、发现和解决问题的有效方法就是查看日志,所以日志系统应该也必须是线上系统的组成部分之一。python在代码中输出日志很简单,使用logging模块就行,不需要自己再超轮子了,获取模块日志器代码如下:

 def get_logger (moduleName):
logger = logging.getLogger(moduleName)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)
formatter = logging.Formatter(
"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s")
ch.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(ch)
return logger

有了模块日志器,我们就可以通过日志器在代码中输出日志信息了。例如打印一些trace信息:

 logger = get_logger('test')
try:
1 / 0
except:
import traceback
logger.error(traceback.format_exc())
logger.info('info')
logger.debug('debug')
logger.warning('warning')
logger.error('error')
logger.critical('critical')

远程连接(telnet)

虽然有了上面的日志系统后,遇到线上问题我们可以很快的定位问题,但可能有时候只有这些信息还不够,我们还想查看出问题的地方涉及的类或者模块的一些变量的信息。虽然也可以通过日志的方式进行查看,但每次输出log都要把相关的变量值都输出一来会导致log信息增多,影响系统性能;二来大部分时间这些变量的信息是没用的,只有出现了问题才需要。python提供了code.InteractiveConsole类,它的功能类似于python的命令行交互解释器,可以将一段python代码字符串push到code.InteractiveConsole类实例中,code.InteractiveConsole类实例会让python虚拟机去执行这段代码,并返回执行结果。为了做到类似于python命令行交互解释器那样直接以命令行方式运行,很方便,不需要运行特殊的客户端,我们使用telnet来连接python虚拟机,通过telnet将输入的python代码发送给code.InteractiveConsole类实例。这种方法需要在系统初始化的时候启动一个类似telnet服务,用来监听telnet客户端的连接,并将客户端发过来的python代码push到code.InteractiveConsole类实例中去执行。有了这个功能后,通过telnet就可以连接上python虚拟机了,通过导入模块可以很容易的获得模块全局变量的内容。如果需要获取类实例中变量的内容,可以通过将类实例存放在模块的全局变量中的方式来获取。除了可以查看变量内容,还可以修改变量的内容,调用某些函数等,这在debug一些功能的时候非常的方便。

objgraph

相较于传统C、C++语言,Python语言不存在真正的内存泄漏问题,依靠引用计数机制及标记-清除算法,Python中的gc模块可以很好地为代码编写者管理内存。但每次gc需要遍历所有对象进行标记-清除操作,找到存在循环引用的应该被释放的对象。这个过程是非常耗时的,所以如果频繁的gc,将会导致客户端发过来的请求长时间无法得到响应,这是不能容忍的。python的垃圾回收机制是标记-清除算法加分代策略,在这个主体机制下,我们能够控制的东西不多,主要是对分代策略中的几个参数进行控制。《python源码剖析》对于分代策略的描述是:将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合,每一个集合就称为一个“代”,垃圾收集的频率随着“代”的级别的增大而减小。新对象被加入最年轻的一代(0代),当对象在一次垃圾收集过程中存活下来时,将被移往更老的一代,更老一代的收集频率相对较低。本代是否应该进行垃圾回收由一个阈值控制,这个通过python提供的gc.set_threshold(threshold0,[, threshold1[, threshold2]])来进行设置,threshold0代表新建对象与销毁对象的差值上限,threshold1和threshold2均代表上一代运行多少次垃圾收集算法之后,自己这一代则进行垃圾回收。Python对于threshold的默认配置是(700, 10, 10),即第0代最多700个对象,第1代最多7000个,第2代在第一次进行回收时对象最多有70000个。可以通过这个接口将阈值设置大点减少gc次数,但也不能设置太大,这样会消耗比较多的内存,并且一次gc所消耗的时间也会更长。即使把阈值设置的比较大,如果代码中存在不停的产生循环引用对象的话,依然会频繁触发gc。为了降低gc次数,我们就需要找到产生循环引用的代码,手动解掉这些循环引用。查循环引用一个很好的工具就是objgraph,里头有很多工具函数,比如show_most_common_types,可以看到实例最多的那些类,大部分情况下只需要看一眼就知道哪些类实例次数不正常了。还可以show_growth,看类型的增长速度。例如下面进行了10000次循环,每次循环都会创建A和B的实例,并且它们互相引用,最后通过show_most_common_types可以看到A和B的实例个数为10000。

 class A(object):
def __init__(self):
self.other = None def set_other(self, other):
self.other = other class B(object):
def __init__(self, other):
self.other = other if __name__ == '__main__':
gc.disable()
for i in xrange(10000):
a = A()
b = B(a)
a.set_other(b)
print objgraph.most_common_types(50)

strace和gdb神器

对于在linux做开发的人来说,对strace和gdb肯定不陌生,因为我们经常需要用到它们,不管程序处于线上还是开发阶段。当程序的行为与我们的逻辑不符合的时候(写代码肯定会遇到~~),特别是一些静态语言,如c/c++,出了问题很麻烦。打log?,需要重新编译运行,如果是线上程序基本行不通。即使是脚本语言,如果脚本导致虚拟机层出现问题,基本很难排除定位问题。这时候可以使用strace来跟踪程序的系统调用,大致估计程序的行为。例如当你的程序阻塞在某个IO上时,但不知道具体阻塞在哪个IO的时候,可以通过strace很明确的看到程序发送的系统调用信息,获取IO对应的fd,然后通过lsof查看这个程序的所有fd信息,就可以定位到具体阻塞在哪个IO上了。gdb神器更不用说了,debug的利器,即使是线上的程序,也可以通过attach的方式进行debug,设置断点,查看变量,堆栈等信息。

总结

上面的这些技术仅仅是个思想,正如开头说的,只是个抛砖引玉,不仅限于python语言,其实还有很多其它的实用的线上技术,欢迎知道的补充哈~~~。

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