字节跳动百万级Metrics Agent性能优化的探索与实践
背景
metricserver2 （以下简称Agent）是与字节内场时序数据库 ByteTSD 配套使用的用户指标打点 Agent，用于在物理机粒度收集用户的指标打点数据，在字节内几乎所有的服务节点上均有部署集成，装机量达到百万以上。此外Agent需要负责打点数据的解析、聚合、压缩、协议转换和发送，属于CPU和Mem密集的服务。两者结合，使得Agent在监控全链路服务成本中占比达到70%以上，对Agent进行性能优化，降本增效是刻不容缓的命题。本文将介绍我们在Agent性能优化上的探索和实践。
基本架构
Receiver 监听socket、UDP端口，接收SDK发出的metrics数据
Msg-Parser对数据包进行反序列化，丢掉不符合规范的打点，然后将数据点暂存在Storage中
Storage支持7种类型的metircs指标存储
Flusher在每个发送周期的整时刻，触发任务获取Storage的快照，并对其存储的metrics数据进行聚合，将聚合后的数据按照发送要求进行编码
Compress对编码的数据包进行压缩
Sender支持HTTP和TCP方式，将数据发给后端服务
我们将按照数据接收、数据处理、数据发送三个部分来分析Agent优化的性能热点。
数据接收
Case 1
Agent与用户SDK通信的时候，使用 msgpack 对数据进行序列化。它的数据格式与json类似，但在存储时对数字、多字节字符、数组等都做了优化，减少了无用的字符，下图是其与json的简单对比：
Agent在获得数据后，需要通过msgpack.unpack进行反序列化，然后把数据重新组织成 std::vector。这个过程中，有两步复制的操作，分别是：从上游数据反序列为 msgpack::object 和 msgpack::object 转换 std::vector。
{ // Process Function
msgpack::unpacked msg;
msgpack::unpack(&msg, buffer.data(), buffer.size());
msgpack::object obj = msg.get();
std::vector> vecs;
if (obj.via.array.ptr[0].type == 5) {
std::vector 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
} 但实际上，整个数据的处理都在处理函数中。这意味着传过来的数据在整个处理周期都是存在的，因此这两步复制可以视为额外的开销。
msgpack协议在对数据进行反序列化解析的时候，其内存管理的基本逻辑如下：
为了避免复制 string，bin 这些类型的数据，msgpack 支持在解析的时候传入一个函数，用来决定这些类型的数据是否需要进行复制：
因此在第二步，对 msgpack::object 进行转换的时候，我们不再转换为 string，而是使用 string_view，可以优化掉 string 的复制和内存分配等：
// Define string_view convert struct.
template <>
struct msgpack::adaptor::convert {
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> vecs;
if (obj.via.array.ptr[0].type == msgpack::type::STR) {
std::vector 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;
}
} 经过验证可以看到：零拷贝的时候，转换完的所有数据的内存地址都在原来的的 buffer 的内存地址范围内。而使用 string 进行复制的时候，内存地址和 buffer 的内存地址明显不同。
Case 2
Agent在接收端通过系统调用完成数据接收后，会立刻将数据投递到异步的线程池内，进行数据的解析工作，以达到不阻塞接收端的效果。但我们在对线上数据进行分析时发现，用户产生的数据包大小是不固定的，并且存在大量的小包（比如一条打点数据）。这会导致异步线程池内的任务数量较多，平均每个任务的体积较小，线程池需要频繁的从队列获取新的任务，带来了处理性能的下降。
因此我们充分理解了msgpack的协议格式（https://github.com/msgpack/msgpack/blob/master/spec.md）后，在接收端将多个数据小包（一条打点数据）聚合成一个数据大包（多条打点数据），进行一次任务提交，提高了接收端的处理性能，降低了线程切换的开销。
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(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
}
} 从关键的系统指标的角度看，在merge逻辑有收益时（接收QPS = 48k，75k，120k，150k），小包合并逻辑大大减少了上下文切换，执行指令数，icache/dcache miss，并且增加了IPC（instructions per cycle）见下表：
同时通过对前后火焰图的对比分析看，在合并数据包之后，原本用于调度线程池的cpu资源更多的消耗在了收包上，也解释了小包合并之后context switch减少的情况。
Case 3
用户在打点指标中的Tags，是拼接成字符串进行纯文本传递的，这样设计的主要目的是简化SDK和Agent之间的数据格式。但这种方式就要求Agent必须对字符串进行解析，将文本化的Tags反序列化出来，又由于在接收端收到的用户打点QPS很高，这也成为了Agent的性能热点。
早期Agent在实现这个解析操作时，采用了遍历字符串的方式，将字符串按| 和 =分割成 key-value 对。在其成为性能瓶颈后，我们发现它很适合使用SIMD进行加速处理。
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;
}构建的测试用例格式为 。text 则是测试例子里的 str_size，用来测试不同 str_size 下使用 simd 的收益。可以看到，在 str_size 较大时，simd 性能明显高于标量的实现。
| 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 |
数据处理
Case 1
Agent在数据聚合过程中，需要一个map来存储一个指标的所有序列，用于对一段时间内的打点值进行聚合计算，得到一个固定间隔的观测值。这个map的key是指标的tags，map的value是指标的值。我们通过采集火焰图发现，这个map的查找操作存在一定程度的热点。
下面是 _M_find_before_node 的实现：
这个函数作用是：算完 hash 后，在 hash 桶里找到匹配 key 的元素。这也意味着，即使命中了，hash 查找的时候也要进行一次 key 的比较操作。而在 Agent 里，这个 key 的比较操作定义为：
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;
}这里需要遍历整个 Tagset 的元素并比较他们是否相等。在查找较多的情况下，每次 hash 命中后都要进行这样一次操作是非常耗时的。可能导致时间开销增大的原因有：
每个 tag 的 key_ 和 value_ 是单独的内存（如果数据较短，stl 不会额外分配内存，这样的情况下就没有单独分配的内存了），存在着 cache miss 的开销，硬件预取效果也会变差；
需要频繁地调用 memcmp 函数；
按个比较每个 tag，分支较多。
因此，我们将 TagSet 的数据使用 string_view 表示，并将所有的 data 全部存放在同一块内存中。在 dictionary encode 的时候，再把 TagSet 转换成 string 的格式返回出去。
// TagView
#include
#include
#include
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 &tgs, std::string&& buffer) : tags(tgs),
tags_buffer(std::move(buffer)) {}
TagViewSet(std::vector &&tgs, std::string&& buffer) { tags = std::move(tgs); }
TagViewSet(const std::vector &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 tags;
std::string tags_buffer;
};
struct TagViewSetPtrHash {
inline std::size_t operator()(const TagViewSet *tgs) const {
return std::hash{}(tgs->tags_buffer);
}
}; 验证结果表明，当 Tagset 中 kv 的个数大于 2 的时候，新方法性能较好。
数据发送
Case 1
早期Agent使用zlib进行数据发送前的压缩，随着用户打点规模的增长，压缩逐步成为了Agent的性能热点。
因此我们通过构造满足线上用户数据特征的数据集，对常用的压缩库进行了测试：
zlib使用cloudflare
zlib使用1.2.11
通过测试结果我们可以看到，除bzip2外，其他压缩算法均在不同程度上优于zlib：
zlib的高性能分支，基于cloudflare优化 比 1.2.11的官方分支性能好，压缩CPU开销约为后者的37.5%
采用SIMD指令加速计算
zstd能够在压缩率低于zlib的情况下，获得更低的cpu开销，因此如果希望获得比当前更好的压缩率，可以考虑zstd算法
若不考虑压缩率的影响，追求极致低的cpu开销，那么snappy是更好的选择
结合业务场景考虑，我们最终执行短期使用 zlib-cloudflare 替换，长期使用 zstd 替换的优化方案。
结论
上述优化取得了非常好的效果，经过上线验证得出：
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%
综合分析以上性能热点和优化方案，可以看到我们对Agent优化的主要考量点是：
减少不必要的内存拷贝
减少程序上下文的切换开销，提高缓存命中率
使用SIMD指令来加速处理关键性的热点逻辑
除此之外，我们还在开展 PGO 和 clang thinLTO 的验证工作，借助编译器的能力来进一步优化Agent性能。
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本文作者赵杰裔，来自字节跳动 基础架构-云原生-可观测团队，我们提供日均数十PB级可观测性数据采集、存储和查询分析的引擎底座，致力于为业务、业务中台、基础架构建设完整统一的可观测性技术支撑能力。同时，我们也将逐步开展在火山引擎上构建可观测性的云产品，较大程度地输出多年技术沉淀。 如果你也想一起攻克技术难题，迎接更大的技术挑战，欢迎投递简历到 [email protected]
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参考引用
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