字節跳動百萬級Metrics Agent性能優化的探索與實踐
背景
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metricserver2 （以下簡稱Agent）是與字節內場時序數據庫 ByteTSD 配套使用的用戶指標打點 Agent，用于在物理機粒度收集用戶的指標打點數據，在字節內幾乎所有的服務節點上均有部署集成，裝機量達到百萬以上。此外Agent需要負責打點數據的解析、聚合、壓縮、協議轉換和發送，屬于CPU和Mem密集的服務。兩者結合，使得Agent在監控全鏈路服務成本中占比達到70%以上，對Agent進行性能優化，降本增效是刻不容緩的命題。
基本架構
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- Receiver 監聽socket、UDP端口，接收SDK發出的metrics數據
- Msg-Parser對數據包進行反序列化，丟掉不符合規范的打點，然后將數據點暫存在Storage中
- Storage支持7種類型的metircs指標存儲
- Flusher在每個發送周期的整時刻，觸發任務獲取Storage的快照，并對其存儲的metrics數據進行聚合，將聚合后的數據按照發送要求進行編碼
- Compress對編碼的數據包進行壓縮
- Sender支持HTTP和TCP方式，將數據發給后端服務
我們將按照數據接收、數據處理、數據發送三個部分來分析Agent優化的性能熱點。
數據接收
Case 1
Agent與用戶SDK通信的時候，使用 msgpack 對數據進行序列化。它的數據格式與json類似，但在存儲時對數字、多字節字符、數組等都做了優化，減少了無用的字符，下圖是其與json的簡單對比：
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Agent在獲得數據后，需要通過msgpack.unpack進行反序列化，然后把數據重新組織成 std::vector。這個過程中，有兩步復制的操作，分別是：從上游數據反序列為 msgpack::object 和 msgpack::object 轉換 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
}但實際上，整個數據的處理都在處理函數中。這意味著傳過來的數據在整個處理周期都是存在的，因此這兩步復制可以視為額外的開銷。
msgpack協議在對數據進行反序列化解析的時候，其內存管理的基本邏輯如下：
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為了避免復制 string，bin 這些類型的數據，msgpack 支持在解析的時候傳入一個函數，用來決定這些類型的數據是否需要進行復制：
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因此在第二步，對 msgpack::object 進行轉換的時候，我們不再轉換為 string，而是使用 string_view，可以優化掉 string 的復制和內存分配等：
// 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;
}
}經過驗證可以看到：零拷貝的時候，轉換完的所有數據的內存地址都在原來的的 buffer 的內存地址范圍內。而使用 string 進行復制的時候，內存地址和 buffer 的內存地址明顯不同。
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Case 2
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Agent在接收端通過系統調用完成數據接收后，會立刻將數據投遞到異步的線程池內，進行數據的解析工作，以達到不阻塞接收端的效果。但我們在對線上數據進行分析時發現，用戶產生的數據包大小是不固定的，并且存在大量的小包（比如一條打點數據）。這會導致異步線程池內的任務數量較多，平均每個任務的體積較小，線程池需要頻繁的從隊列獲取新的任務，帶來了處理性能的下降。
因此我們充分理解了msgpack的協議格式（https://github.com/msgpack/msgpack/blob/master/spec.md）后，在接收端將多個數據小包（一條打點數據）聚合成一個數據大包（多條打點數據），進行一次任務提交，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
}
}從關鍵的系統指標的角度看，在merge邏輯有收益時（接收QPS = 48k，75k，120k，150k），小包合并邏輯大大減少了上下文切換，執行指令數，icache/dcache miss，并且增加了IPC（instructions per cycle）見下表：
同時通過對前后火焰圖的對比分析看，在合并數據包之后，原本用于調度線程池的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。
Case 3
用戶在打點指標中的Tags，是拼接成字符串進行純文本傳遞的，這樣設計的主要目的是簡化SDK和Agent之間的數據格式。但這種方式就要求Agent必須對字符串進行解析，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QPS很高，這也成為了Agent的性能熱點。
早期Agent在實現這個解析操作時，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，我們發現它很適合使用SIMD進行加速處理。
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;
}構建的測試用例格式為
。text 則是測試例子里的 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，simd 性能明顯高于標量的實現。
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 |
數據處理
Case 1
Agent在數據聚合過程中，需要一個map來存儲一個指標的所有序列，用于對一段時間內的打點值進行聚合計算，得到一個固定間隔的觀測值。這個map的key是指標的tags，map的value是指標的值。我們通過采集火焰圖發現，這個map的查找操作存在一定程度的熱點。
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下面是 _M_find_before_node 的實現：
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這個函數作用是：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 查找的時候也要進行一次 key 的比較操作。而在 Agent 里，這個 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 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 命中后都要進行這樣一次操作是非常耗時的。可能導致時間開銷增大的原因有：
- 每個 tag 的 key_ 和 value_ 是單獨的內存（如果數據較短，stl 不會額外分配內存，這樣的情況下就沒有單獨分配的內存了），存在著 cache miss 的開銷，硬件預取效果也會變差；
- 需要頻繁地調用 memcmp 函數；
- 按個比較每個 tag，分支較多。
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因此，我們將 TagSet 的數據使用 string_view 表示，并將所有的 data 全部存放在同一塊內存中。在 dictionary encode 的時候，再把 TagSet 轉換成 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);
}
};驗證結果表明，當 Tagset 中 kv 的個數大于 2 的時候，新方法性能較好。
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數據發送
Case 1
早期Agent使用zlib進行數據發送前的壓縮，隨著用戶打點規模的增長，壓縮逐步成為了Agent的性能熱點。
因此我們通過構造滿足線上用戶數據特征的數據集，對常用的壓縮庫進行了測試：
zlib使用cloudflare
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zlib使用1.2.11
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通過測試結果我們可以看到，除bzip2外，其他壓縮算法均在不同程度上優于zlib：
- zlib的高性能分支，基于cloudflare優化 比 1.2.11的官方分支性能好，壓縮CPU開銷約為后者的37.5%
- 采用SIMD指令加速計算
- zstd能夠在壓縮率低于zlib的情況下，獲得更低的cpu開銷，因此如果希望獲得比當前更好的壓縮率，可以考慮zstd算法
- 若不考慮壓縮率的影響，追求極致低的cpu開銷，那么snappy是更好的選擇
結合業務場景考慮，我們最終執行短期使用 zlib-cloudflare 替換，長期使用 zstd 替換的優化方案。
結論
上述優化取得了非常好的效果，經過上線驗證得出：
- CPU峰值使用量降低了10.26%，平均使用量降低了6.27%
- Mem峰值使用量降低了19.67%，平均使用量降低了19.81%
綜合分析以上性能熱點和優化方案，可以看到我們對Agent優化的主要考量點是：
- 減少不必要的內存拷貝
- 減少程序上下文的切換開銷，提高緩存命中率
- 使用SIMD指令來加速處理關鍵性的熱點邏輯
除此之外，我們還在開展 PGO 和 clang thinLTO 的驗證工作，借助編譯器的能力來進一步優化Agent性能。
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本文作者趙杰裔，來自字節跳動 基礎架構-云原生-可觀測團隊，我們提供日均數十PB級可觀測性數據采集、存儲和查詢分析的引擎底座，致力于為業務、業務中臺、基礎架構建設完整統一的可觀測性技術支撐能力。同時，我們也將逐步開展在火山引擎上構建可觀測性的云產品，較大程度地輸出多年技術沉淀。 如果你也想一起攻克技術難題，迎接更大的技術挑戰，歡迎投遞簡歷到 zhaojieyi@bytedance.com
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參考引用
- v2_0_cpp_unpacker：https://github.com/msgpack/msgpack-c/wiki/v2_0_cpp_unpacker#memory-management
- messagepack-specification：https://github.com/msgpack/msgpack/blob/master/spec.md
- Cloudflare fork of zlib with massive performance improvements：https://github.com/RJVB/zlib-cloudflare
- Intel? Intrinsics Guide：https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/intrinsics-guide/index.html
- Profile-guided optimization：https://en.wikipedia.org/wiki/Profile-guided_optimization
- ThinLTO：https://clang.llvm.org/docs/ThinLTO.html
