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本文是Advanced Puppet系列的第一篇：Puppet master性能调优，谈一谈如何优化和提高C/S架构下master端的性能。
故事情节往往惊人地类似：你是一名使用Puppet管理线上业务的DevOps工程师，随着公司的业务发展，你所管理的集群规模日益扩大。终于某一天，你突然发现执行一次puppet agent -vt的时间长得不可接受，多台agent并发运行时竟然会有节点运行失败，往日从来没有考虑过Puppet的性能居然成为了瓶颈……首先要恭喜你，因为Puppet Master端的性能瓶颈只有在集群发展到一定规模时才会遇到。
图1 性能调优
笼统地去谈系统的性能调优，是一个泛泛的话题，陈皓在他的《性能调优攻略》中介绍了系统性能的定义和如何定位性能瓶颈。因此，本篇把讨论范围缩小:只关注master端的性能调优，而不涉及Puppet代码的执行效率调优，部署逻辑的调优等等。
我们要对Puppet进行优化前，首先要清楚它有哪些瓶颈。对Puppet的C/S架构所有了解后，我们把它归类到Web服务: puppet agent端向puppet master发送请求，puppet master端处理请求并返回结果。web服务常见的性能度量指标是响应时间，系统吞吐量，系统资源利用率，并发用户数等。那么在这里我们主要关注两个指标：响应时间和并发用户数。因此，在对Puppet Master进行调优前，需要了解agent端和master端是如何交互的。
图2 Puppet C/S架构下的处理流程图
从图2可以看到一次完整的agent请求catalog的具体流程，Agent和Master之间的交互可以分为三步：
1. agent先向master发送一个请求，希望获取自己的catalog;
2. Master端通过agent附带的fqdn,environment等facts信息判断节点的分类，随后对其所属的class,define等资源进行编译；处理完成后把catalog以json格式返回给agent端;
3. Agent端拿到catalog后先做一个本地的状态查询，然后进行收敛达到预期的状态，完成后发送一个本次执行概况的report给Master端
ok，那我们来看一下实际的运行结果是如何的：以一台RabbitMQ节点向PuppetMaster发起一次执行操作为例，先分析Server端的访问日志有哪些操作：
10.0.1.45 - - [15/Aug/2014:23:31:50 -0400] "GET /production/node/server-45.1.test.ustack.in? HTTP/1.1" 200 4473 "-" "-" 0 10.0.1.45 - - [15/Aug/2014:23:31:50 -0400] "GET /production/file_metadatas/plugins?links=manage&recurse=true&checksum_type=md5&ignore=.svn&ignore=CVS&ignore=.git HTTP/1.1" 200 149510 "-" "-" 0 10.0.1.45 - - [15/Aug/2014:23:31:52 -0400] "POST /production/catalog/server-45.1.test.ustack.in HTTP/1.1" 200 305052 "-" "-" 7 10.0.1.45 - - [15/Aug/2014:23:32:03 -0400] "GET /production/file_metadata/modules/rsyslog/rsyslog_default?links=manage HTTP/1.1" 200 317 "-" "-" 0 10.0.1.45 - - [15/Aug/2014:23:32:03 -0400] "GET /production/file_metadata/modules/ssh/sshd_config?links=manage HTTP/1.1" 200 309 "-" "-" 0 10.0.1.45 - - [15/Aug/2014:23:32:04 -0400] "GET /production/file_metadata/modules/ssh/ssh_config?links=manage HTTP/1.1" 200 308 "-" "-" 0 10.0.1.45 - - [15/Aug/2014:23:32:04 -0400] "GET /production/file_metadatas/modules/mcollective/site_libdir?links=manage&recurse=true&checksum_type=md5 HTTP/1.1" 200 650 "-" "-" 0 10.0.1.45 - - [15/Aug/2014:23:32:04 -0400] "GET /production/file_metadatas/modules/mcollective/plugins/actionpolicy?links=manage&recurse=true&checksum_type=md5 HTTP/1.1" 200 1740 "-" "-" 0 10.0.1.45 - - [15/Aug/2014:23:32:07 -0400] "GET /production/file_metadata/modules/logrotate/etc/logrotate.conf?links=manage HTTP/1.1" 200 322 "-" "-" 0 10.0.1.45 - - [15/Aug/2014:23:32:07 -0400] "GET /production/file_metadata/modules/logrotate/etc/cron.hourly/logrotate?links=manage HTTP/1.1" 200 329 "-" "-" 0 10.0.1.45 - - [15/Aug/2014:23:32:07 -0400] "GET /production/file_metadata/modules/logrotate/etc/cron.daily/logrotate?links=manage HTTP/1.1" 200 328 "-" "-" 0 10.0.1.45 - - [15/Aug/2014:23:32:07 -0400] "PUT /production/report/server-45.1.test.ustack.in HTTP/1.1" 200 11 "-" "-" 0
再来看agent端的输出日志：
time puppet agent -vt Info: Retrieving plugin Info: Caching catalog for server-45.1.test.ustack.in Info: Applying configuration version ‘1408154486‘ Notice: Finished catalog run in 4.57 seconds real 0m17.579s
所谓catalog的编译，实质上是生成一个资源执行的有向状态图，是一个消耗CPU和磁盘IO资源的计算操作。在一次没有任何变更操作的情况，Puppet在分类和编译catalog上花费了整整11秒的时间，而作为文件服务器向agent端提供文件下载只花费了4秒，那么我们能从哪些方面来缩短master的响应时间？首先我们要分析慢在哪里，有哪些可能的原因会导致运行速度慢？
根据我的交流发现有不少公司仍在使用2.x版本的puppet，尤其以2.7.x居多。因为在Ubuntu/CentOS下，使用默认源安装的puppet版本就是2.7(6).x。根据官方的3.x Release Note，3.x的性能相比2.x相比有非常显著的提升，尤其是与2.7.x相比有50%的提升，我们目前使用的Puppet版本是3.3.1，实测结果是：相比2.7.14，整体的执行速度约提升了30%（与具体的部署逻辑相关）。
升级带来另外一个重要的问题：兼容性。我们知道把一个项目从Python2.7升级到Python3.4是一个非常困难的事情，某些语法的变更，最让人头疼的是大量的第三方库并不支持3.x。但是从Puppet 2.7(6).x升级到3.x你不需要太担心兼容性问题，因为绝大多数的puppet modules支持3.x的puppet语法规范。可能需要变动的是你自己编写的模块，例如模板，变量的命令空间等一些变动，并且这些兼容性问题只是以warning的形式提醒你进行修改。
常常有不少同学喜欢把puppet agent端的运行间隔runinterval参数设置得很短，例如180s甚至60s。他们希望通过这种不停运行agent的方式，一是能够替代主动推送的需求，二是可以做到当服务意外停止，配置文件被人为修改后，可以尽快地恢复。这些想法并不能满足上述需求。
首先，推和拉是两个不同的操作模式，若以频繁的被动拉取节点配置来替代主动推送带来了几个问题：
1. 无意义地浪费server端的性能，从前面的数据中可以得知编译catalog是一个非常耗资源的操作；
2. 线上的一切变更均属于严肃的变更流程，需要主动地控制升级策略，例如两个web服务节点的升级流程，先得把web-01从lb背后摘下，进行变更，然后再重新上线，接着对web-02做同样的操作，拉模型明显不符合这样的部署需求；
3. 服务监控属于监控体系来管理，让puppet来做，心有余而力不足；
一个合理的runinterval值应该根据集群的规模来进行调整，官方的推荐值是1800s。
举个简单的例子，当你往一群鸽子中间扔一块食物，虽然最终只有一个鸽子抢到食物，但所有鸽子都会被惊动来争夺，没有抢到食物的鸽子只好回去继续睡觉， 等待下一块食物到来。这样，每扔一块食物，都会惊动所有的鸽子，称为惊群。对于PuppetMaster来说，多个puppetmaster进程在等待CPU和IO资源时也会产生类似的情况。
在搭建内部开发环境的初期，我对puppet agent的运行间隔设置随意设置了一个较短的值:300s。本以为大功告成，但是当集群规模增加了一倍后，我发现agent从Puppet Master获取一次catalog的时间超过了我的预期。通过分析apache日志我才发现，所有节点几乎在同个时间段向这台可怜的PuppetMaster发出了请求，瞬间把这台运行在hypervisor上的master的CPU资源跑满。解决这个问题的办法就是设法错开Agent的拉取时间点，puppet默认提供了splay参数来满足这个需求。
你需要在每台agent节点的puppet配置文件中，添加:
splay = true
还有一个splaylimit参数，若不设置则默认会取runinterval的值。Puppet agent每次会在runinterval的基础上，增加0~splaylimit(秒)间的随机值后再运行，大大降低了agent同一时刻运行的概率。
很多同学喜欢使用ruby自带的webrick webserver来启动puppetmaster服务，因为简单方便。例如：
service puppetmaster start
首先，你要明白一点的是这些语言的内置webserver目的仅是为了方便调试代码，是根本不能放到生产环境去使用。
使用WebRick运行的Puppetmaster性能有多差？
仅9个并发请求就能把它拖垮。
我在在一台E5 2620的服务器上试验：只要9个puppet agent同时向运行在webrick上的puppet master发送请求，就处理不过来了，你会发现总有某台agent会出现40x Error的错误。
要提高单台Puppetmaster的性能很简单，只要使用常见的Web Server软件就可以显著地提高Puppet master的性能，例如Apache,Nginx等。这类文档很多，这里就不再详细说明配置的步骤了。
当你在开启了storeconfigs来使用Puppet的一些高级特性时，请注意不要使用activerecord + SQL的组合作为其后端存储。这对组合常常在2.x版本中出现得比较多，因为那时它的替代品PuppetDB还没有成熟，我们也曾经使用了近一年的ActiveRecord + MySQL的方式来做后端存储，它的目的就是把生成的catalog,facts等等都存到数据库中，其性能就是慢，慢，慢。去年我们在做私有云项目时，起初部署一台控制节点，竟然要30分钟！慢到老大一度想要用shell脚本去取代puppet，一度让我想把代码中所有高级特性全部禁用。我不得不寻求其他替代技术来改善storeconfigs的运行效率。
Puppet 3.x升级的另一个特性就是把这些老古董标记为弃用，当时社区推出了PuppetDB + PostgreSQL的新组合，其目的就是为了替代它们的。在执行存储和查询操作时，性能上提升不止快了一倍，最终交付给用户的时候，部署时间下降到了18分钟。不过，我已经忘记把测试对比数据丢哪了，可能是随ActiveRecord + MySQL一起丢了 :D。
经过上述的优化后，你通过观察CPU负载发现单台Puppet已无法管理当前的集群规模时，可以对Puppet进行横向扩展。web服务的性能扩展较为容易，通过简单地增加puppet master节点的数量就能轻松地提高处理能力。在前端放置七层负载均衡，用于处理SSL认证和转发请求。如何搭建Puppet集群，如何在前端设置七层负载均衡的配置过程，我之前已写过相关的文章，也可以通过网上找到相应的资料。
图3 Puppet集群的典型架构图
当你选择使用PuppetDB作为storeconfigs的组件时，那么PuppetDB将是Puppet部署中的重要组件，如果PuppetDB挂了，那么agent节点将无法得到catalog。PuppetDB节点是属于典型的耗CPU,耗内存，耗磁盘IO的资源使用大户。下面我们来看看实际使用中可能会遇到的瓶颈以及解决办法。
图4 PuppetDB性能监控面板
PuppetDB主要作用是存储和查询catalog,facts和reports，其主要瓶颈主要在于后端PostgreSQL的读写性能，我们不可能花费精力去做PG的性能调优，需要找一种廉价的方式来提高性能。我的老大常常教育我，如果钱能解决的问题，那都不是事儿。因此若通过纵向扩展就能解决问题，其实是一种非常经济的手段:D。因此在生产环境中，推荐使用企业级的SSD盘去替代SATA盘，否则随着集群规模的增加，大量的随机读写操作会让PostgreSQL慢如蜗牛。
在使用PostgreSQL的情况下，分配128MB内存作为基础，然后根据集群的规模来增加额外的内存配置，原则是为每一台puppet node分配1M内存。然后通过观察PuppetDB的性能检测面板再进行适当地调整。修改方式是编辑puppetdb的启动脚本，修改JAVA_ARGS参数，为其分配2G内存：
JAVA_ARGS="-Xmx2g"
PuppetDB可以有效利用多核来处理其队列中的请求，每个核可以运行一个worker进程，PuppetDB默认只会运行该台机器一半核数的worker。因此，当你发现PuppetDB的性能监控面板上queue depth值长时间不为0时，你就需要配置更多的worker数。
图5 Command Queue 监控图
那如果单台PuppetDB不能满足需求了，如何处理？ 那就需要横向扩展PuppetDB，构建PostgreSQL集群，其实大可不必如此忧愁。Puppetlabs官方给出的数据是使用一台2012年的笔记本 (16 GB of RAM, consumer-grade SSD, and quad-core processor)运行PuppetDB和PostgreSQL足以支撑8000台Puppet nodes每30分钟一次的运行。
本篇中，我们先后从软件版本的升级，相关参数的调整，选择Web服务器作为容器，横向扩展，纵向扩展，后端存储的替换等多个方面考虑去提高Puppetmaster端的性能，具体到生产环境中，实际情况会所有不同，但是方法都是相同的：分析问题本质，找出问题所在，确定合理的优化方案。
Advacned Puppet: Puppet Master性能调优
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原文地址：http://www.cnblogs.com/yuxc/p/3916726.html
