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<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<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;  
    }  
}  

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<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  
    }  
}  

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：

1. 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；
2. 需要频繁地调用 memcmp 函数；
3. 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 <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);  
    }  
};  

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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参考引用

1. v2_0_cpp_unpacker：https://github.com/msgpack/msgpack-c/wiki/v2\_0\_cpp\_unpacker#memory-management
2. messagepack-specification：https://github.com/msgpack/msgpack/blob/master/spec.md
3. Cloudflare fork of zlib with massive performance improvements：https://github.com/RJVB/zlib-cloudflare
4. Intel® Intrinsics Guide：https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/intrinsics-guide/index.html
5. Profile-guided optimization：https://en.wikipedia.org/wiki/Profile-guided\_optimization
6. ThinLTO：https://clang.llvm.org/docs/ThinLTO.html