在這篇博文中，我們拋開對阿里云的懷疑，完全從ASP.NET的角度進行分析，看能不能找到針對問題現象的更合理的解釋。
“黑色30秒”問題現象的主要特征是：排隊的請求（Requests Queued）突增，到達HTTP.SYS的請求數（Arrival Rate）下降，QPS（Requests/Sec）下降，CPU消耗下降，Current Connections上升。
昨天晚上18:08左右發(fā)生了1次“黑色30秒”，正好借此案例分析一下。
1、為什么Requests Queued會突增？
最直接的原因是ASP.NET沒有可用的線程處理當前請求。為什么會沒有可用的線程呢？ASP.NET可用的線程畢竟是有限的，可能是當時瞬間的并發(fā)請求太多，ASP.NET來不及創(chuàng)建足夠的線程處理這些請求。
我們來看一下ASP.NET中線程相關的設置——machine.config中的processModel（位于C:\Windows\Microsoft.NET\Framework64\v4.0.30319\Config）。
有4個相關設置：maxWorkerThreads（默認值是20）, maxIoThreads（默認值是20）, minWorkerThreads（默認值是1）, minIoThreads（默認值是1）。（這些設置是針對每個CPU核）
我們用的就是默認設置，由于我們的Web服務器是8核的，于是實際的maxWorkerThreads是160，實際的maxIoThreads是160，實際的minWorkerThreads是8，實際的minIoThreads是8。
基于這樣的設置，是不是如果瞬間并發(fā)請求是169，就會出現排隊？不是的，ASP.NET沒這么傻！因為CLR 1秒只能創(chuàng)建2個線程，等線程用完時才創(chuàng)建，黃花菜都涼了。我們猜測ASP.NET只是根據這個設置去預測線程池中的可用線程是不是緊張，是不是需要創(chuàng)建新的線程，以及創(chuàng)建多少線程。
那什么情況下會出現“黑色30秒”期間那樣的大量請求排隊？假如并發(fā)請求數平時是300，突然某個瞬間并發(fā)請求數是600，超出了ASP.NET預估的所需的可用線程數，于是那些拿不到線程的請求只能排隊等待正在執(zhí)行的請求釋放線程以及CLR創(chuàng)建新的線程。隨著時間的推移，釋放出來的線程+新創(chuàng)建的線程足以處理這些排隊的請求，就恢復了正常。
那如何驗證這個猜測呢？ 修改maxWorkerThreads, maxIoThreads, minWorkerThreads, minIoThreads的設置，讓ASP.NET提供更多的可用線程，目前我們采用的設置如下：
processModel enable="true" requestQueueLimit="5000" maxWorkerThreads="100" maxIoThreads="100" minWorkerThreads="50" minIoThreads="50"/>
如果采用這個設置之后，“黑色30秒”現象幾乎不出現，就能驗證問題出在這個地方?，F在主站www.cnblogs.com已經使用了這個設置，需要觀察一段時間進行驗證。
【啟示】
1) 通過Windows性能監(jiān)視器監(jiān)視\ASP.NET\Requests Queued可以直觀地評估ASP.NET應用程序的吞吐能力（throughput）。
2) 通過ASP.NET異步編程（async/await）可以有效減少可用線程緊張造成的請求排隊問題。
2、為什么Arrival Rate會下降？
（上圖中的橙色線條）
這是“黑色30秒”問題中最讓人不解的地方，ASP.NET中請求再怎么排隊，怎么會造成到達HTTP.SYS的請求數下降呢？一開始我們總是不相信是請求排隊引起的Arrival Rate下降，但是監(jiān)視圖中卻鐵證如山。
寫這篇博客之前，我們突然想通了！之前忽略了一個地方——當你打這篇博文時，第1個請求是html頁面，如果這個請求得到正常響應，瀏覽器在加載這個頁面時會發(fā)出多個ajax請求；如果第1個請求被排隊，瀏覽器處于等待狀態(tài)，后續(xù)的ajax請求就不會發(fā)出，這樣到達HTTP.SYS的請求數就會下降。這也解釋了為什么有時會在“黑色30秒”的中間階段Arrival Rate會飆高，正是因為當時被排隊的請求所對應的頁面中有很多ajax，當它結束排隊被執(zhí)行后，后續(xù)的很多ajax請求（可能排隊的很多是這樣的請求）到達了HTTP.SYS。
于是，我們相信了是請求排隊引起的Arrival Rate下降。
【啟示】
不能把目光局限于當前看到的問題表現，而要綜合考慮，將諸多因素聯系起來理清各種現象之間的關系。
3、QPS下降
與Arrival Rate下降同理，QPS(Requests/Sec)與Arrival Rate是直接相關的，成正比關系。
于是，QPS下降也是因為請求排隊。
4、CPU消耗下降
也是同理，Arrival Rate與QPS下降，說明CPU要干的活少了，自然消耗就下降。
于是，CPU消耗下降也是因為請求排隊。
5、Current Connections上升
Current Connections是請求排隊的一個直接表現，請求還沒被執(zhí)行，連接當然會保持著。
于是，Current Connection上升也是因為請求排隊。
6、看一個新指標Requests Executing
（上圖綠色的線條表示的是Requests Executing）
在請求排隊的期間，正在被ASP.NET執(zhí)行的請求數（Requests Executing）在增加，說明隨著被釋放出來的線程增多以及更多的新線程被創(chuàng)建，排列中的請求正在被越來越多地執(zhí)行。這從側面說明了執(zhí)行中的線程可能是正常的，沒有被卡住。（接下來的IIS日志信息會進一步驗證這一點）
于是，Requests Executing在增加也是因為請求被排隊，而且說明這個排隊是正常的，沒有哪個地方卡住了。
7、再來看看IIS日志中請求的time-taken
在“黑色30秒”階段，IIS日志中沒有time-taken超過1s的請求！這說明了什么？說明了正在被執(zhí)行的請求處理速度很快，沒有什么地方被卡住。。。除了因為可用線程不夠，請求被排隊。
于是，IIS日志說明除了請求排隊，其他地方一切正常。
【總結】
如果把“黑色30秒”問題歸因于ASP.NET線程問題，除了30秒左右的這個時間，其他問題表現都得到了更合理的解釋。
寫這篇博客之前，我們當時覺得ASP.NET線程問題引起“黑色30秒”問題的可能性是80%，寫完這7點分析之后，我們覺得可能性是99%，除非這次分析的“黑色30秒”與之前的“黑色30秒”不是同一個問題。
現在還需要我們使用新設置(maxWorkerThreads="100", maxIoThreads="100", minWorkerThreads="50", minIoThreads="50")之后的驗證。
大結局即將來臨，重要的可能不是結局是什么，而是其中的過程，我們分享的也是解決問題的過程。
