在最近的项目中，我们线上脚本服务跑了一段时间后，日志里频繁出现如下警告：
WARNING swReactor_write (ERRNO 1008): socket#58 output buffer overflow起初看见这个报错有些懵，后来一番排查才确认根因：子进程给 worker 进程发送消息过大且过快，导致 Swoole 的输出缓冲区溢出。本文记录一下整个问题分析与解决过程。
1. 现象描述
服务运行一段时间后，Swoole 日志中出现大量
swReactor_write (ERRNO 1008): socket#XX output buffer overflow- 服务本身没有立刻崩溃，但某些业务消息丢失。
- 报错定位在 子进程与 worker 进程通信 的场景。
2. 背景知识
Swoole 在底层基于 异步事件循环 和 socket 通信。
- 当服务端往某个 socket 写数据时，Swoole 会先写入 输出缓冲区。
- 如果客户端（或目标进程）没有及时消费，缓冲区就会堆积。
- 一旦超过配置的阈值，就会报出
output buffer overflow警告。
换句话说，这个错误其实就是：
“写的速度太快，读的速度太慢，导致缓冲区爆了。”
3. 我们的踩坑点
在项目里，我们用 Swoole fork 子进程 的方式做数据采集，采集完的数据通过 管道消息 发送给 worker 进程。
问题在于：
- 子进程一次性推送的 数据包很大（可能几 MB 以上）。
- 推送 频率也很高，基本没有限速控制。
结果就是 worker 进程来不及消费，缓冲区瞬间被撑爆，触发了报错。
4. 解决方案
针对这个问题，我们从两个角度入手：
（1）调整 Swoole 配置
在 server->set() 里增加配置，扩大缓冲区上限：
$server->set([
'buffer_output_size' => 32 * 1024 * 1024, // 默认 2M，这里调大到 32M
'socket_buffer_size' => 128 * 1024 * 1024, // 默认 8M，这里调大到 128M
]);这样可以避免轻易触发溢出警告，适合大数据包场景。
（2）优化业务逻辑
更根本的办法是 控制写入速度 和 拆分大数据：
- 分片发送
将单个大数据包拆分成小块逐步推送，而不是一次性写入。 - 写入返回值检查
在调用send/push时判断返回值，如果false，说明缓冲区满了，需要重试或丢弃。 - 异步队列缓冲
子进程先写入本地队列，由 worker 消费，避免直接“洪水式”灌数据。
5. 总结
这次问题让我再次体会到：
在高并发/大数据场景下，消息队列和流控机制一定要设计好，不能指望底层缓冲区“兜底”。
最终的经验：
- 短期可以通过 增大 buffer 配置 解决。
- 长期要通过 限速、拆分、队列 来避免缓冲区压力。