阿里云操作系统控制台一招解决网络丢包

简介: 阿里云 SysOM 丢包诊断,通过内核级智能分析,自动识别丢包环节,精准定位 netfilter 规则、异常 hook 钩子等根源,让复杂网络故障排查从“专家依赖”走向“平台化解决”。

作者:万瑞萍


背景


随着云计算的深入应用,企业核心业务加速上云,高质量的网络通信已成为保障业务连续性的关键。作为网络传输的核心指标,数据包丢失直接影响系统稳定性:轻度丢包可能导致通信中断、数据异常,扰乱业务逻辑;严重丢包则可能引发健康检查失败、Ping 不通、服务拒绝等系统性故障,带来连锁运维问题。


某客户在新区域部署分布式集群时,突遇网络丢包,导致节点通信中断,业务部署停滞,资源持续闲置。面对这一紧急情况,阿里云云监控 2.0 通过 SysOM 智能诊断功能,在数小时内精准定位故障根源,帮助客户快速恢复业务部署与系统稳定运行,有效避免资源浪费。


本文将通过这一典型案例,深入解析 SysOM 在丢包故障排查中的实战应用,展示其如何助力企业高效恢复业务连续性。


通过丢包诊断精准定位问题根源


场景一:快速定界问题

在阿里云 ACK(阿里云 Kubernetes 服务)新区域集群部署过程中,某客户遭遇系统性健康检查异常,导致业务部署流程全面受阻。在排除 iptables 规则配置异常的可能性后,运维团队将故障定位重点转向内核层丢包问题。


该类问题的排查涉及复杂的内核级分析流程,要求运维人员具备扎实的内核源码分析能力。需追踪数据包在内核协议栈中的处理路径,并结合 netfilter 框架各 hook 点的流量特征进行深度监控。这种技术方案不仅对排查人员的内核调试能力提出严苛要求,同时需要投入大量时间资源进行问题复现与验证。


本次故障处置中,我们借助操作系统控制台的能力,成功定位问题根源。典型云原生架构下,承载 ACK Pod 的 ECS 实例集群前端配置了 SLB 负载均衡器,形成标准的云原生部署拓扑(如架构图所示)。

1766462233798_a5e8b56129de4a30ab42961808025cfd.png

我们通过 tcpdump 对 ECS 的 eth0 网卡上进行抓包。抓包结果如下,抓包结果显示,源地址为SLB健康检查网段,此时 SLB 持续向本机发送 SYN 包以建立连接。但本机未返回 ACK 包,导致健康检查失败。那么本机为何未能返回 ACK 包?

1766462244414_ec28b19cec184741a42ab002e6c6a391.png

检查 iptable 规则

按照常规排查思路,我们首先考虑是否存在 iptables 规则导致请求被过滤的可能性。但通过对正常主机与异常主机的 iptables 配置进行比对核查后发现,两者策略保持完全一致,由此可以判定该因素并非造成当前网络异常的原因。

排查内核丢包

排查内核丢包问题时,过去往往需要精通网络内核模块的资深工程师进行深度分析,而如今只需通过阿里云操作系统控制台轻松操作,即可快速实现过去需专业人员才能完成的复杂诊断任务。


使用操作系统控制台对问题实例进行诊断:

1766462261677_10b497372e484d0a9f29013596441e03.png

如图上所示,在云监控控制台选择 ECS 洞察,选择系统诊断(SysOM)、节点诊断、网络诊断、丢包诊断,在第 5 步中选择所需要诊断的实例 ID,最后点击执行诊断。诊断完成以后,点击查看报告,可以看到机器中的丢包情况。


如上图所示,诊断结果显示未发现已知丢包异常记录。由此可判断,内核层丢包可能性已基本排除。

排查驱动或其他模块

结合操作系统控制台的诊断信息,目前已基本确认内核并未发生丢包,成功排除了底层协议栈存在异常的可能性。进一步分析显示,eth0 接口已成功接收到 SYN 包,说明网络链路未出现数据丢失;同时,iptables 规则检查无异常,也排除了因配置规则导致问题的可能。在完成上述排查后,我们意识到仍有一个潜在维度尚未覆盖——网络驱动或中间件模块可能存在异常。基于这一假设,我们决定将系统中的钩子(hook)日志打印出来进行分析。

1766462308958_b3baddc1099f4a8782fc7dc9ab586bc4.png

从上图可以看出,与正常机器相比,该系统中多出了大量 sched_cls 类型的钩子。经与 ACK 研发团队确认,这些钩子来自某个网络组件。由此我们高度怀疑正是该组件所注入的钩子导致 SYN 包被意外过滤,遂将其卸载。卸载后,健康检查立即恢复正常。

1766462319619_99aa5d1e740e4f0684b21ecf64b62d1c.png

通过操作系统控制台的协助,我们迅速完成了问题的初步定位,排除了内核丢包的可能性,从而能够更快地将排查重点转向其他方向,为后续问题的解决节省了大量时间。


场景二:精准定位问题

某客户在新建实例后,发现 1678 端口无法通过 telnet 连通,严重影响其业务运行。该端口是其业务进程对外通信的关键入口,一旦不通,将导致服务无法正常与外部系统交互。


本案例与前述问题较为相似,同样表现为网络不通。在处理此类问题时,我们的标准排查流程是:首先对目标端口或网卡进行抓包,观察数据包的实际流向和交互情况。客户在其机器上执行了 telnet 测试,发现 22 端口可以正常连通,但 1678 端口及其他多个端口均无法访问。进一步检查确认,相关端口均有业务进程正常监听,服务本身运行无异常。按照常规思路,我们首先怀疑是否为 iptables 规则拦截所致。在客户配合下,我们详细检查了该主机的 iptables 配置,确认未设置任何特殊或限制性规则,基本排除了防火墙策略导致的问题。结合上一个案例的经验,我们进一步考虑是否存在网络驱动或内核模块中的钩子(hook)干扰了数据包处理。于是,我们重点排查了系统中是否安装了安全类组件或注入了异常函数钩子。经查,该机器未部署额外的安全软件,也未发现可疑的内核钩子或网络拦截模块。因此,钩子机制导致 SYN 包被过滤的可能性也被排除。问题原因需从其他维度继续深入分析。


既然钩子和 iptables 都没有问题,那是否可能是内核层面出现了丢包?带着这个疑问,我们可以通过操作系统控制台对异常实例进行进一步诊断:

1766462339022_74344bf644224c51965afd2238b89fc0.png

很快,诊断完成后,我们查阅了生成的诊断报告。

1766462348880_86aedbeacbb44e968a9786683bd9068f.png

诊断报告中明确提示:需删除 iptables 丢包规则或相关 netfilter 驱动。结论十分清晰——丢包是由 netfilter 机制引起的。既然问题根源指向 netfilter,那么首要排查对象便是其规则配置。考虑到现代 Linux 系统可能同时使用 iptables 和 nftables(后者作为 netfilter 的新一代前端),我们首先检查 nftables 的规则设置:

1766470837582_74195426986d4b149b15bbd31debdb28.png

通过查看 nftables 规则配置,发现其中确实存在一条针对 1678 端口的 drop 规则。

1766470848371_d18c71aba692440db289d37d03f16f14.png

删除对应的规则并更新配置后,在本机监听 1678 端口,发现连接已恢复正常,问题得以解决。

1766470861161_9a45aabd91cd4bcf940de5d6a4e81f3e.png

总结


在日常系统运维中,丢包问题可能导致业务通信中断、服务异常甚至无法部署。但这类问题并非不可攻克——阿里云操作系统控制台提供了简单、易用且专业的诊断工具。当怀疑系统存在丢包时,可结合控制台按以下步骤进行排查:


  1. 首先直接使用操作系统控制台的丢包诊断功能,查看报告是否明确指出了问题根源。
  2. 若诊断结果显示内核未发生丢包,则检查系统是否安装了额外的安全软件,或与正常环境对比是否存在异常的钩子(hook)。
  3. 在确认无非预期驱动或钩子后,进一步核查 iptables 规则配置是否正确。
  4. 若仍无法定位丢包点,可借助 funcgraph、BPF 等工具,在可疑的网络路径上打点抓包,精准定位丢包位置。


通常,结合操作系统控制台并遵循上述四个步骤,大多数丢包问题都能被有效识别和解决,让复杂的网络故障变得轻松可控。


相关链接:

[1] 《一次内存诊断,让资源利用率提升 40%:揭秘隐式内存治理

[2] 云监控 - ECS 洞察 - SysOM 系统诊断

https://cmsnext.console.aliyun.com/next/region/cn-shanghai/workspace/default-cms-1808078950770264-cn-shanghai/app/host/host-sysom

[3] 操作系统控制台实例纳管

https://help.aliyun.com/zh/alinux/user-guide/system-management?spm=a2c4g.11186623.help-menu-2632541.d_2_0_4.14ef243dMTjYF1&scm=20140722.H_2851198._.OR_help-T_cn~zh-V_1#7895eb3dedfty

[4] 操作系统控制台 Java 内存诊断

https://help.aliyun.com/zh/alinux/user-guide/java-memory-diagnostics?spm=a2c4g.11186623.help-menu-2632541.d_2_0_1_0_0_2.2fd8243d1slu08&scm=20140722.H_2979954._.OR_help-T_cn~zh-V_1

[5] 操作系统控制台热点追踪

https://help.aliyun.com/zh/alinux/user-guide/process-hotspot-tracking

[6] 操作系统控制台热点对比分析

https://help.aliyun.com/zh/alinux/user-guide/hot-spot-comparative-analysis

相关文章
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
2025 智能体工程现状
全面分析 AI 智能体在企业中的采用现状、挑战与趋势。
|
18天前
|
存储 SQL JSON
打通可观测性的“任督二脉”:实体与关系的终极融合
阿里云推出图查询能力,基于 graph-match、graph-call、Cypher 三重引擎,实现服务依赖、故障影响、权限链路的秒级可视化与自动化分析,让可观测从‘看板时代’迈向‘图谱时代’。
234 38
|
5天前
|
人工智能 Java Serverless
AgentScope Java 答疑时间:开发者近期最关心的12个问题
近日,AgentScope Java V1.0 版本正式发布,全面对齐 Python 版核心能力,为 Java 开发者带来了构建企业级 Agentic 应用强大的开源方案。在最近与 DataWhale 合作的 AgentScope Java 解读线上直播间中,我们收到了大家的热情提问。为了方便大家集中查阅,我们整理了其中最高频的 Q&A,由 AgentScope Java 的核心开发者为大家一次性说清讲透!
|
4天前
|
人工智能 运维 安全
探秘 AgentRun丨流量一大就瘫痪?如何解决 AI 模型调用之痛
AgentRun 通过完整的模型管理和治理能力,解决模型调用的可靠性的难题。
|
1月前
|
人工智能 开发框架 缓存
2025 SECon × AgentX 大会:AI 原生应用架构专场精彩回顾 & PPT 下载
近日,2025 SECon × AgentX大会——AI 原生应用架构专场圆满落幕,本次专场阿里云联合信通院共同出品,现场吸引了 80+ 名技术从业者深度参与。活动聚焦 AI 时代软件架构的核心命题,深度分享了 AI 原生应用架构趋势与实践、AgentScope 开发框架、AI 开放平台、大模型可观测 & AIOps 等热门技术议题,探讨从基础设施到应用层的协同演进策略与工程实践。
192 18
|
23天前
|
人工智能 运维 Serverless
AgentScope 拥抱函数计算 FC,为 Agent 应用提供 Serverless 运行底座
AgentScope推出Serverless运行时,直面AI Agent部署成本高、运维复杂、资源利用率低三大痛点。通过“按需启动、毫秒弹性、零运维”架构,实现低成本、高弹性、强隔离的智能体部署,助力多智能体应用从实验迈向规模化落地。
|
1月前
|
人工智能 运维 Cloud Native
一起聊聊大规模 AI Agent 部署与运维实战
诚挚地邀请您参加将于 11 月 28 日(周五)下午,在北京阿里中心举办的 【企业 AI 原生应用架构升级】主题研讨会。
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
Serverless AI 原生架构破局「三高」困境
在 AI 大模型浪潮席卷全球的今天,企业纷纷加速拥抱 AI,推动智能客服、内容生成、流程自动化等场景快速落地。然而,许多企业在实践中却遭遇了“三高困境”——成本高、复杂度高、风险高。Serverless AI 原生架构不仅是技术演进,更是企业智能化转型的关键基础设施。它让开发者聚焦业务逻辑,让企业告别“基建焦虑”,让 AI 真正“飞入寻常百姓家”。
|
17天前
|
存储 人工智能 运维
一行代码实现智能异常检测:UModel PaaS API 架构设计与最佳实践
阿里云 UModel PaaS API 发布:通过 Table + Object 双层抽象,屏蔽存储差异、自动处理字段映射与过滤条件,让每一个实体都成为一个‘可调用的对象’,真正实现‘以实体为中心’的智能可观测。
504 62