中興AX5400Pro+上手體驗(yàn)：再升級 雙2.5G網(wǎng)口+USB 3.0這次全都有
2021年11月的時(shí)候，中興先后發(fā)布了兩款路由器產(chǎn)品，中興AX5400和中興AX5400 Pro，從產(chǎn)品命名上就不難看出這是隸屬于同一系列的，但在外觀設(shè)計(jì)上這兩款產(chǎn)品可以說是完全沒一點(diǎn)關(guān)系
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metricserver2 （以下簡稱Agent）是與字節(jié)內(nèi)場時(shí)序數(shù)據(jù)庫 ByteTSD 配套使用的用戶指標(biāo)打點(diǎn) Agent，用于在物理機(jī)粒度收集用戶的指標(biāo)打點(diǎn)數(shù)據(jù)，在字節(jié)內(nèi)幾乎所有的服務(wù)節(jié)點(diǎn)上均有部署集成，裝機(jī)量達(dá)到百萬以上。此外Agent需要負(fù)責(zé)打點(diǎn)數(shù)據(jù)的解析、聚合、壓縮、協(xié)議轉(zhuǎn)換和發(fā)送，屬于CPU和Mem密集的服務(wù)。兩者結(jié)合，使得Agent在監(jiān)控全鏈路服務(wù)成本中占比達(dá)到70%以上，對Agent進(jìn)行性能優(yōu)化，降本增效是刻不容緩的命題。
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我們將按照數(shù)據(jù)接收、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)發(fā)送三個(gè)部分來分析Agent優(yōu)化的性能熱點(diǎn)。
Agent與用戶SDK通信的時(shí)候，使用 msgpack 對數(shù)據(jù)進(jìn)行序列化。它的數(shù)據(jù)格式與json類似，但在存儲(chǔ)時(shí)對數(shù)字、多字節(jié)字符、數(shù)組等都做了優(yōu)化，減少了無用的字符，下圖是其與json的簡單對比：
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Agent在獲得數(shù)據(jù)后，需要通過msgpack.unpack進(jìn)行反序列化，然后把數(shù)據(jù)重新組織成 std::vector。這個(gè)過程中，有兩步復(fù)制的操作，分別是：從上游數(shù)據(jù)反序列為 msgpack::object 和 msgpack::object 轉(zhuǎn)換 std::vector。
{ // Process Function msgpack::unpacked msg; msgpack::unpack(&msg, buffer.data(), buffer.size()); msgpack::object obj = msg.get(); std::vector<std::vector<std::string>> vecs; if (obj.via.array.ptr[0].type == 5) { std::vector<std::string> vec; obj.convert(&vec); vecs.push_back(vec); } else if (obj.via.array.ptr[0].type == 6) { obj.convert(&vecs); } else { ++fail_count; return result; } // Some more process steps}但實(shí)際上，整個(gè)數(shù)據(jù)的處理都在處理函數(shù)中。這意味著傳過來的數(shù)據(jù)在整個(gè)處理周期都是存在的，因此這兩步復(fù)制可以視為額外的開銷。
msgpack協(xié)議在對數(shù)據(jù)進(jìn)行反序列化解析的時(shí)候，其內(nèi)存管理的基本邏輯如下：
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為了避免復(fù)制 string，bin 這些類型的數(shù)據(jù)，msgpack 支持在解析的時(shí)候傳入一個(gè)函數(shù)，用來決定這些類型的數(shù)據(jù)是否需要進(jìn)行復(fù)制：
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因此在第二步，對 msgpack::object 進(jìn)行轉(zhuǎn)換的時(shí)候，我們不再轉(zhuǎn)換為 string，而是使用 string_view，可以優(yōu)化掉 string 的復(fù)制和內(nèi)存分配等：
// Define string_view convert struct.template <>struct msgpack::adaptor::convert<std::string_view> { msgpack::object const& operator()(msgpack::object const& o, std::string_view& v) const { switch (o.type) { case msgpack::type::BIN: v = std::string_view(o.via.bin.ptr, o.via.bin.size); break; case msgpack::type::STR: v = std::string_view(o.via.str.ptr, o.via.str.size); break; default: throw msgpack::type_error(); break; } return o; }};static bool string_reference(msgpack::type::object_type type, std::size_t, void*) { return type == msgpack::type::STR;}{ msgpack::unpacked msg; msgpack::unpack(msg, buffer.data(), buffer.size(), string_reference); msgpack::object obj = msg.get(); std::vector<std::vector<std::string_view>> vecs; if (obj.via.array.ptr[0].type == msgpack::type::STR) { std::vector<std::string_view> vec; obj.convert(&vec); vecs.push_back(vec); } else if (obj.via.array.ptr[0].type == msgpack::type::ARRAY) { obj.convert(&vecs); } else { ++fail_count; return result; }}經(jīng)過驗(yàn)證可以看到：零拷貝的時(shí)候，轉(zhuǎn)換完的所有數(shù)據(jù)的內(nèi)存地址都在原來的的 buffer 的內(nèi)存地址范圍內(nèi)。而使用 string 進(jìn)行復(fù)制的時(shí)候，內(nèi)存地址和 buffer 的內(nèi)存地址明顯不同。
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Agent在接收端通過系統(tǒng)調(diào)用完成數(shù)據(jù)接收后，會(huì)立刻將數(shù)據(jù)投遞到異步的線程池內(nèi)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的解析工作，以達(dá)到不阻塞接收端的效果。但我們在對線上數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)發(fā)現(xiàn)，用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包大小是不固定的，并且存在大量的小包（比如一條打點(diǎn)數(shù)據(jù)）。這會(huì)導(dǎo)致異步線程池內(nèi)的任務(wù)數(shù)量較多，平均每個(gè)任務(wù)的體積較小，線程池需要頻繁的從隊(duì)列獲取新的任務(wù)，帶來了處理性能的下降。
因此我們充分理解了msgpack的協(xié)議格式（https://github.com/msgpack/msgpack/blob/master/spec.md）后，在接收端將多個(gè)數(shù)據(jù)小包（一條打點(diǎn)數(shù)據(jù)）聚合成一個(gè)數(shù)據(jù)大包（多條打點(diǎn)數(shù)據(jù)），進(jìn)行一次任務(wù)提交，提高了接收端的處理性能，降低了線程切換的開銷。
static inline bool tryMerge(std::string& merge_buf, std::string& recv_buf, int msg_size, int merge_buf_cap) { uint16_t big_endian_len, host_endian_len, cur_msg_len; memcpy(&big_endian_len, (void*)&merge_buf[1], sizeof(big_endian_len)); host_endian_len = ntohs(big_endian_len); cur_msg_len = recv_buf[0] & 0x0f; if((recv_buf[0] & 0xf0) != 0x90 || merge_buf.size() + msg_size > merge_buf_cap || host_endian_len + cur_msg_len > 0xffff) { // upper 4 digits are not 1001 // or merge_buf cannot hold anymore data // or array 16 in the merge_buf cannot hold more objs (although not possible right now, but have to check) return false; } // start merging host_endian_len += cur_msg_len; merge_buf.append(++recv_buf.begin(), recv_buf.begin() + msg_size); // update elem cnt in array 16 big_endian_len = htons(host_endian_len); memcpy((void*)&merge_buf[1], &big_endian_len, sizeof(big_endian_len)); return true;}{ // receiver function // array 16 with 0 member std::string merge_buf({(char)0xdc, (char)0x00, (char)0x00}); for(int i = 0 ; i < 1024; ++i) { int r = recv(fd, const_cast<char *>(tmp_buffer_.data()), tmp_buffer_size_, 0); if (r > 0) { if(!tryMerge(merge_buf, tmp_buffer_, r, tmp_buffer_size_)) { // Submit Task } // Some other logics }}從關(guān)鍵的系統(tǒng)指標(biāo)的角度看，在merge邏輯有收益時(shí)（接收QPS = 48k，75k，120k，150k），小包合并邏輯大大減少了上下文切換，執(zhí)行指令數(shù)，icache/dcache miss，并且增加了IPC（instructions per cycle）見下表：
同時(shí)通過對前后火焰圖的對比分析看，在合并數(shù)據(jù)包之后，原本用于調(diào)度線程池的cpu資源更多的消耗在了收包上，也解釋了小包合并之后context switch減少的情況。
用戶在打點(diǎn)指標(biāo)中的Tags，是拼接成字符串進(jìn)行純文本傳遞的，這樣設(shè)計(jì)的主要目的是簡化SDK和Agent之間的數(shù)據(jù)格式。但這種方式就要求Agent必須對字符串進(jìn)行解析，將文本化的Tags反序列化出來，又由于在接收端收到的用戶打點(diǎn)QPS很高，這也成為了Agent的性能熱點(diǎn)。
早期Agent在實(shí)現(xiàn)這個(gè)解析操作時(shí)，采用了遍歷字符串的方式，將字符串按| 和 =分割成 key-value 對。在其成為性能瓶頸后，我們發(fā)現(xiàn)它很適合使用SIMD進(jìn)行加速處理。
原版
inline bool is_tag_split(const char &c) { return c == '|' || c == ' ';}inline bool is_kv_split(const char &c) { return c == '=';}bool find_str_with_delimiters(const char *str, const std::size_t &cur_idx, const std::size_t &end_idx, const Process_State &state, std::size_t *str_end) { if (cur_idx >= end_idx) { return false; } std::size_t index = cur_idx; while (index < end_idx) { if (state == TAG_KEY) { if (is_kv_split(str[index])) { *str_end = index; return true; } else if (is_tag_split(str[index])) { return false; } } else { if (is_tag_split(str[index])) { *str_end = index; return true; } } index++; } if (state == TAG_VALUE) { *str_end = index; return true; } return false;}SIMD 版
#if defined(__SSE__)static std::size_t find_key_simd(const char *str, std::size_t end, std::size_t idx) { if (idx >= end) { return 0; } for (; idx + 16 <= end; idx += 16) { __m128i v = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(str + idx)); __m128i is_tag = _mm_or_si128(_mm_cmpeq_epi8(v, _mm_set1_epi8('|')), _mm_cmpeq_epi8(v, _mm_set1_epi8(' '))); __m128i is_kv = _mm_cmpeq_epi8(v, _mm_set1_epi8('=')); int tag_bits = _mm_movemask_epi8(is_tag); int kv_bits = _mm_movemask_epi8(is_kv); // has '|' or ' ' first bool has_tag_first = ((kv_bits - 1) & tag_bits) != 0; if (has_tag_first) { return 0; } if (kv_bits) { // found '=' return idx + __builtin_ctz(kv_bits); } } for (; idx < end; ++idx) { if (is_kv_split(str[idx])) { return idx; } else if (is_tag_split(str[idx])) { return 0; } } return 0;}static std::size_t find_value_simd(const char *str, std::size_t end, std::size_t idx) { if (idx >= end) { return 0; } for (; idx + 16 <= end; idx += 16) { __m128i v = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(str + idx)); __m128i is_tag = _mm_or_si128(_mm_cmpeq_epi8(v, _mm_set1_epi8('|')), _mm_cmpeq_epi8(v, _mm_set1_epi8(' '))); int tag_bits = _mm_movemask_epi8(is_tag); if (tag_bits) { return idx + __builtin_ctz(tag_bits); } } for (; idx < end; ++idx) { if (is_tag_split(str[idx])) { return idx; } } return idx;}構(gòu)建的測試用例格式為
。text 則是測試?yán)永锏?str_size，用來測試不同 str_size 下使用 simd 的收益。可以看到，在 str_size 較大時(shí)，simd 性能明顯高于標(biāo)量的實(shí)現(xiàn)。
str_size | simd | scalar |
1 | 109 | 140 |
2 | 145 | 158 |
4 | 147 | 198 |
8 | 143 | 283 |
16 | 155 | 459 |
32 | 168 | 809 |
64 | 220 | 1589 |
128 | 289 | 3216 |
256 | 477 | 6297 |
512 | 883 | 12494 |
1024 | 1687 | 24410 |
Agent在數(shù)據(jù)聚合過程中，需要一個(gè)map來存儲(chǔ)一個(gè)指標(biāo)的所有序列，用于對一段時(shí)間內(nèi)的打點(diǎn)值進(jìn)行聚合計(jì)算，得到一個(gè)固定間隔的觀測值。這個(gè)map的key是指標(biāo)的tags，map的value是指標(biāo)的值。我們通過采集火焰圖發(fā)現(xiàn)，這個(gè)map的查找操作存在一定程度的熱點(diǎn)。
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下面是 _M_find_before_node 的實(shí)現(xiàn)：
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這個(gè)函數(shù)作用是：算完 hash 后，在 hash 桶里找到匹配 key 的元素。這也意味著，即使命中了，hash 查找的時(shí)候也要進(jìn)行一次 key 的比較操作。而在 Agent 里，這個(gè) key 的比較操作定義為：
bool operator==(const TagSet &other) const { if (tags.size() != other.tags.size()) { return false; } for (size_t i = 0; i < tags.size(); ++i) { auto &left = tags[i]; auto &right = other.tags[i]; if (left.key_ != right.key_ || left.value_ != right.value_) { return false; } } return true; }這里需要遍歷整個(gè) Tagset 的元素并比較他們是否相等。在查找較多的情況下，每次 hash 命中后都要進(jìn)行這樣一次操作是非常耗時(shí)的。可能導(dǎo)致時(shí)間開銷增大的原因有：
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因此，我們將 TagSet 的數(shù)據(jù)使用 string_view 表示，并將所有的 data 全部存放在同一塊內(nèi)存中。在 dictionary encode 的時(shí)候，再把 TagSet 轉(zhuǎn)換成 string 的格式返回出去。
// TagView #include <functional>#include <string>#include <vector>struct TagView { TagView() = default; TagView(std::string_view k, std::string_view v) : key_(k), value_(v) {} std::string_view key_; std::string_view value_;};struct TagViewSet { TagViewSet() = default; TagViewSet(const std::vector<TagView> &tgs, std::string&& buffer) : tags(tgs), tags_buffer(std::move(buffer)) {} TagViewSet(std::vector<TagView> &&tgs, std::string&& buffer) { tags = std::move(tgs); } TagViewSet(const std::vector<TagView> &tgs, size_t buffer_assume_size) { tags.reserve(tgs.size()); tags_buffer.reserve(buffer_assume_size); for (auto& tg : tgs) { tags_buffer += tg.key_; tags_buffer += tg.value_; } const char* start = tags_buffer.c_str(); for (auto& tg : tgs) { std::string_view key(start, tg.key_.size()); start += key.size(); std::string_view value(start, tg.value_.size()); start += value.size(); tags.emplace_back(key, value); } } bool operator==(const TagViewSet &other) const { if (tags.size() != other.tags.size()) { return false; } // not compare every tag return tags_buffer == other.tags_buffer; } std::vector<TagView> tags; std::string tags_buffer;};struct TagViewSetPtrHash { inline std::size_t operator()(const TagViewSet *tgs) const { return std::hash<std::string>{}(tgs->tags_buffer); }};驗(yàn)證結(jié)果表明，當(dāng) Tagset 中 kv 的個(gè)數(shù)大于 2 的時(shí)候，新方法性能較好。
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早期Agent使用zlib進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)送前的壓縮，隨著用戶打點(diǎn)規(guī)模的增長，壓縮逐步成為了Agent的性能熱點(diǎn)。
因此我們通過構(gòu)造滿足線上用戶數(shù)據(jù)特征的數(shù)據(jù)集，對常用的壓縮庫進(jìn)行了測試：
zlib使用cloudflare
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zlib使用1.2.11
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通過測試結(jié)果我們可以看到，除bzip2外，其他壓縮算法均在不同程度上優(yōu)于zlib：
結(jié)合業(yè)務(wù)場景考慮，我們最終執(zhí)行短期使用 zlib-cloudflare 替換，長期使用 zstd 替換的優(yōu)化方案。
上述優(yōu)化取得了非常好的效果，經(jīng)過上線驗(yàn)證得出：
綜合分析以上性能熱點(diǎn)和優(yōu)化方案，可以看到我們對Agent優(yōu)化的主要考量點(diǎn)是：
除此之外，我們還在開展 PGO 和 clang thinLTO 的驗(yàn)證工作，借助編譯器的能力來進(jìn)一步優(yōu)化Agent性能。
本文作者趙杰裔，來自字節(jié)跳動(dòng) 基礎(chǔ)架構(gòu)-云原生-可觀測團(tuán)隊(duì)，我們提供日均數(shù)十PB級可觀測性數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和查詢分析的引擎底座，致力于為業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)中臺(tái)、基礎(chǔ)架構(gòu)建設(shè)完整統(tǒng)一的可觀測性技術(shù)支撐能力。同時(shí)，我們也將逐步開展在火山引擎上構(gòu)建可觀測性的云產(chǎn)品，較大程度地輸出多年技術(shù)沉淀。 如果你也想一起攻克技術(shù)難題，迎接更大的技術(shù)挑戰(zhàn)，歡迎投遞簡歷到 zhaojieyi@bytedance.com
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