摘要：这是一份基于netinside系统进行“预见”性巡检的工作日志，基于netinside系统提供的潜在问题线索，结合wireshark工具使用，探究表面现象下的本质，建立不同业务下TCP协议的使用模型，是为高质量运维的关键因素。
一、预见性巡检
基于netinside系统，进行“预见”性巡检。在检查到主机时，发现有台主机表现有些奇怪。如下：
43这台关键主机，服务器的响应延时竟然有1秒多。因为表单中看到的数据是个平均值，所以时延分布情况，需要时一步确认。在单个IP最终用户体验分析中，搜索43的主机，情况如下：
发现这台主机的服务器响应延时都在秒级波动，最高值达到4秒，基于采样时间原因，我们有理由相信真实延时肯定会更大，且在同时间段，几乎没有流量。那么这个现像就比较奇怪了，没有连接失败请求，没有多大流量，但服务器响应延时较大，因为生产网都是千M网络，看上去根本不存在影响时延的因素，所以什么原因导致此情况，值得探究。为了进一步分析，我们在netinside系统里面，把这台主机在时间点13：36前后的数据包下载下来（按时间点下载主要是为了减少数据包的大小，更精准分析问题），导入wireshark，一探究竟。
二、探究真像
因为服务器的响应时间，本质上就是RTT（Round Trip Time），即往返时间。测量方法是发送一个特定序号的字节，并记录时间，当收到确认的ACK之后，把ACK的时间，减掉之前记录的发送时间，就可以得到RTT值，该值比较大时，通常会被专家系统诊断为“网络或服务器繁忙“。
2.1，配置wireshark
数据包导入wireshark后，分析RTT需要先进行简单配置，如下：
该步骤是开启TCP会话时间戳计算，默认可能已经开启，如果没有开启的话，手动按上面方法开启即可，然后按以下方法，把RTT应用为列：
列的名字，可以自行修改。需要注意的是，这个时间戳是由发送端系统依据自己的时钟打上去的，如果系统时间本身有误，则会给分析带来困扰，所以分析之前，先要确认各系统，包括抓包系统的时间没有问题。
2.2，RTT分析
经过上个步骤的配置，在wireshark中分析RTT就很简单了，只要在“应用显示过滤器”中，输入“tcp.analysis.ack_rtt > 4”，然后回车就可以了，里面的“4”，就是我们在netinside系统中看到的4秒延迟，因为我们确定实际延迟比会比这个大，所以我们只要">4"即可，结果如下图：
通过过滤，我们可以快速找到RTT>4数据包，因为我们之前是精确定位下载，所以可以看到有一个数据包的RTT值是9秒多，这与我们推测符合。很显然，光看一个数据看不出什么情况，此时我们就需要把绿色框中“86”记下，并通过这个流ID，把这个数据包相关的流过滤出来进行分析，如下图：
把TCP流过滤出来后，发现个奇怪地方，即>4的RTT好像有三个（红框），而我们刚才过滤时，只看到了9.99的这个，那么为什么10秒的就不算RTT呢？这个是不是wireshark有问题？请注意绿框，数据长度为0的ACK，我们先把TCP流图打开看下，如下图：
通过上图，我们可以看到两个间隔10秒，都是由43产生的，并非是一个有效的交互，上下两个报文的seq及ACK都相同。这种现象原因是，上面playload长度为0的ACK仅仅是通知对端滑窗，因为没有传数据，所以对端不再响应，处于等待状态，而后43开始正常发送数据时，接着使用相同的SEQ与ACK，这样就把TCP的交互继续流动起来。所以，这个10秒是由43本身等待造成，不算是RTT，而真正算RTT的就是绿框标注的，即9秒的那个交互。
由此产生的一个疑问就是，43到底在干什么，在一个TCP的交互中，总是会停下来休息一伙？我们接着查看触码内容，如下图：
基于解码内容，基本可以推断，这可能是一个操作mongoDB的定时任务，这样话，前面的间隔10秒与第三条间隔9秒的，本质上没有太大区别，都属于43向170的请求，也就是说43主机每间隔差不多10秒左右就会发一个请求给170。因为是请求间隔，所以我们基本认为，这种延迟理论上不影响实际业务。
不过需要注意的是，netinsdie系统里面看到是43这台服务器的响应延时，而我们分析的实际情况是43服务器的请求延时，这明明就是两个概念，这两种不同的延时对是否存在问题的判断是有显著区别的，那这是什么问题呢？实际上， 在一个TCP流里面，其实是无法区别应用请求方向的，TCP的主动打开还是被动打开，并不能决定应用层哪个是请求，哪个是响应，所以站点TCP层的角度，方向是可以切换分析，如下图：
从43往170这个方向看，服务器延时（RTT）在0.3MS左右，所以很显然，170的响应延时挺正常。而如果我们切换方向，则会如下：
从上可以看到，切换方向后，就有一个近10秒的延迟，而从TCP层看，这个延迟是由43来响应产生的，而我们通过上面的分析也就知道，这其实是43的请求间隔，而非响应延迟。所以，如果站在43是台服务器的角度，把这个10秒延迟归到服务器响应延迟里面，从TCP的角度是完全没有问题的。
三、在netinside系统中，把“预见”进行到底
从刚才的分析中，我们在wireshark里面对问题抽丝剥茧，进行了透视，得出明确的结论。那么，我们是否可以在netinside里面，预见到更一步的信息或问题边界呢？比如，RTT值，会包含网络、服务器及应用对业务请求的响应的总体延时，那么是否可直接在netinside里面界定边界，确认问题方向，减少wireshark的使用或使用复杂度呢？这当然是可以的，通过简单配置，我们可以在netinside的数据分析里面建立一个基于分析目标的简易模型，我们一起来看下netinside的强大，如下图：
在netinside系统里面，把RTT分成了两种情况，一种是不带业务请求的，直接称之为往返时间，见蓝框，一种是带业务请求的，叫服务器响应时间，见红框。一般情况下，不带业务请求的，通常是在三次握的时候，所以也被叫做IRTT，这个时间，基本只包含网络与服务器内核响应延时，所以会当做业务分析延时的一个基准，在wireshark里面，如果你抓包有抓到三次握手，那么它会聪明的把这两个时间放在一起，供我们分析，如下图：
所以，基于这两个数值的对比，我们就可以大概率确定，问题所在方向，是应用还是网络或服务器本身。而且通过服务器响应延时的方向，即服务端或者客户端，我们也可以看到与wireshark中切换方向看到的同一效果。到这阶段，我们基本上可以预见，应用可能存在问题，只不过，这种问题，对于业务来讲，是正常还是不正常，我们就得看业务逻辑了，而这个时候，就只能导到wireshark中去解个码。
四、结语
通过netinside预见性巡检，我们识别到特定服务器响应延时存在异常，基于TCP交互的理解，认为这里面可能存在潜在问题。但经过使用wireshark更细致分析，我们发现延时产生的原因，来自定时任务，也就是说业务实质上没有问题。从这里我们可以看到，基于TCP层的性能分析，需要结合到实际的业务场景中，不同的业务特性，对TCP的使用，有不同的表现，不一定都是性能问题。虽然本次巡检并没有挖掘出直正的潜在问题，但对于内部不同业务场景下，对TCP的使用建立模型，标定基线，是后续进一步高效运维，快速发现并排除潜在业务影响的关键基础。
