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[转帖]etcd 在超大规模数据场景下的性能优化

时间:2019-07-07 21:34:46      阅读:162      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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etcd 在超大规模数据场景下的性能优化

http://www.itpub.net/2019/05/27/1958/

不明觉厉

 


作者 | 阿里云智能事业部高级开发工程师 陈星宇(宇慕)

划重点

  • etcd 优化背景
  • 问题分析
  • 优化方案展示
  • 实际优化效果

本文被收录在 5 月 9 日 cncf.io 官方 blog 中,链接:https://www.cncf.io/blog/2019/05/09/performance-optimization-of-etcd-in-web-scale-data-scenario/

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概述

etcd 是一个开源的分布式的 kv 存储系统, 最近刚被 CNCF 列为沙箱孵化项目。etcd 的应用场景很广,很多地方都用到了它,例如 Kubernetes 就用它作为集群内部存储元信息的账本。本篇文章首先介绍我们优化的背景,为什么我们要进行优化, 之后介绍 etcd 内部存储系统的工作方式,之后介绍本次具体的实现方式及最后的优化效果。

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优化背景

由于阿里巴巴内部集群规模大,所以对 etcd 的数据存储容量有特殊需求,之前的 etcd 支持的存储大小无法满足要求, 因此我们开发了基于 etcd proxy 的解决方案,将数据转储到了 tair 中(可类比 redis))。这种方案虽然解决了数据存储容量的问题,但是弊端也是比较明显的,由于 proxy 需要将数据进行搬移,因此操作的延时比原生存储大了很多。除此之外,由于多了 tair 这个组件,运维和管理成本较高。因此我们就想到底是什么原因限制了 etcd 的存储容量,我们是否可以通过技术手段优化解决呢?

提出了如上问题后我们首先进行了压力测试不停地像 etcd 中注入数据,当 etcd 存储数据量超过 40GB 后,经过一次 compact(compact 是 etcd 将不需要的历史版本数据删除的操作)后发现 put 操作的延时激增,很多操作还出现了超时。监控发现 boltdb 内部 spill 操作(具体定义见下文)耗时显著增加(从一般的 1ms 左右激增到了 8s)。之后经过反复多次压测都是如此,每次发生 compact 后,就像世界发生了停止,所有 etcd 读写操作延时比正常值高了几百倍,根本无法使用。

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etcd 内部存储工作原理


etcd 存储层可以看成由两部分组成,一层在内存中的基于 btree 的索引层,一层基于 boltdb 的磁盘存储层。这里我们重点介绍底层 boltdb 层,因为和本次优化相关,其他可参考上文。

etcd 中使用 boltdb 作为最底层持久化 kv 数据库,boltdb 的介绍如下:

Bolt was originally a port of LMDB so it is architecturally similar. 
Both use a B+tree, have ACID semantics with fully serializable transactions, and support lock-free MVCC using a single writer and multiple readers.
Bolt is a relatively small code base (<3KLOC) for an embedded, serializable, transactional key/value database so it can be a good starting point for people interested in how databases work。

如上介绍,它短小精悍,可以内嵌到其他软件内部,作为数据库使用,例如 etcd 就内嵌了 boltdb 作为内部存储 k/v 数据的引擎。

 boltdb 的内部使用 B+ tree 作为存储数据的数据结构,叶子节点存放具体的真实存储键值。它将所有数据存放在单个文件中,使用 mmap 将其映射到内存,进行读取,对数据的修改利用 write 写入文件。数据存放的基本单位是一个 page, 大小默认为 4K. 当发生数据删除时,boltdb 不直接将删掉的磁盘空间还给系统,而是内部将他先暂时保存,构成一个已经释放的 page 池,供后续使用,这个所谓的池在 boltdb 内叫 freelist。例子如下:

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红色的 page 43, 45, 46, 50 页面正在被使用,而 page 42, 44, 47, 48, 49, 51 是空闲的,可供后续使用。

如下 etcd 监控图当 etcd 数据量在 50GB 左右时,spill 操作延时激增到了 8s。

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问题分析

由于发生了用户数据的写入, 因此内部 B+ tree 结构会频繁发生调整(如再平衡,分裂合并树的节点)。spill 操作是 boltdb 内部将用户写入数据  commit 到磁盘的关键一步, 它发生在树结构调整后。它释放不用的 page 到 freelist, 从 freelist 索取空闲 page 存储数据。

通过对 spill 操作进行更深入细致的调查,我们发现了性能瓶颈所在, spill 操作中如下代码耗时最多:

 1// arrayAllocate returns the starting page id of a contiguous list of pages of a given size. 2// If a contiguous block cannot be found then 0 is returned. 3func (f *freelist) arrayAllocate(txid txid, n int) pgid { 4         ... 5    var initial, previd pgid 6    for i, id := range f.ids { 7        if id <= 1 { 8            panic(fmt.Sprintf("invalid page allocation: %d", id)) 9        }1011        // Reset initial page if this is not contiguous.12        if previd == 0 || id-previd != 1 {13            initial = id14        }1516        // If we found a contiguous block then remove it and return it.17        if (id-initial)+1 == pgid(n) {18            if (i + 1) == n {19                f.ids = f.ids[i+1:]20            } else {21                copy(f.ids[i-n+1:], f.ids[i+1:]) # 复制22                f.ids = f.ids[:len(f.ids)-n]23            }2425            ...26            return initial27        }2829        previd = id30    }31    return 032}

之前 etcd 内部内部工作原理讲到 boltdb 将之前释放空闲的页面存储为 freelist 供之后使用,如上代码就是 freelist 内部 page 再分配的函数,他尝试分配连续的  n个  page页面供使用,返回起始页 page id。 代码中 f.ids 是一个数组,他记录了内部空闲的 page 的 id。例如之前上图页面里 f.ids=[42,44,47,48,49,51]

当请求 n 个连续页面时,这种方法通过线性扫描的方式进行查找。当遇到内部存在大量碎片时,例如 freelist 内部存在的页面大多是小的页面,比如大小为 1 或者 2,但是当需要一个 size 为 4 的页面时候,这个算法会花很长时间去查找,另外查找后还需调用 copy 移动数组的元素,当数组元素很多,即内部存储了大量数据时,这个操作是非常慢的。

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优化方案

由上面的分析, 我们知道线性扫描查找空页面的方法确实比较 naive, 在大数据量场景下很慢。前 yahoo 的 chief scientist Udi Manber 曾说过在 yahoo 内最重要的三大算法是 hashing, hashing and hashing!(From algorithm design manual)

因此我们的优化方案中将相同大小的连续页面用 set 组织起来,然后在用 hash 算法做不同页面大小的映射。如下面新版 freelist 结构体中的 freemaps 数据结构。

1type freelist struct {2  ...3    freemaps       map[uint64]pidSet           // key is the size of continuous pages(span), value is a set which contains the starting pgids of same size4    forwardMap     map[pgid]uint64             // key is start pgid, value is its span size5    backwardMap    map[pgid]uint64             // key is end pgid, value is its span size6    ...7}
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除此之外,当页面被释放,我们需要尽可能的去合并成一个大的连续页面,之前的算法这里也比较简单,是个是耗时的操作 O(nlgn).我们通过 hash 算法,新增了另外两个数据结构 forwardMap  和 backwardMap, 他们的具体含义如下面注释所说。

当一个页面被释放时,他通过查询 backwardMap 尝试与前面的页面合并,通过查询 forwardMap 尝试与后面的页面合并。具体算法见下面mergeWithExistingSpan 函数。

 1// mergeWithExistingSpan merges pid to the existing free spans, try to merge it backward and forward 2func (f *freelist) mergeWithExistingSpan(pid pgid) { 3    prev := pid - 1 4    next := pid + 1 5 6    preSize, mergeWithPrev := f.backwardMap[prev] 7    nextSize, mergeWithNext := f.forwardMap[next] 8    newStart := pid 9    newSize := uint64(1)1011    if mergeWithPrev {12        //merge with previous span13        start := prev + 1 - pgid(preSize)14        f.delSpan(start, preSize)1516        newStart -= pgid(preSize)17        newSize += preSize18    }1920    if mergeWithNext {21        // merge with next span22        f.delSpan(next, nextSize)23        newSize += nextSize24    }2526    f.addSpan(newStart, newSize)27}

新的算法借鉴了内存管理中的 segregated freelist 的算法,它也使用在 tcmalloc 中。它将 page 分配时间复杂度由 O(n) 降为 O(1), 释放从 O(nlgn) 降为 O(1),优化效果非常明显。

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实际优化效果

以下测试为了排除网络等其他原因,就测试一台 etcd 节点集群,唯一的不同就是新旧算法不同, 还对老的 tair 作为后端存储的方案进行了对比测试. 模拟测试为接近真实场景,模拟 100 个客户端同时向 etcd put 1 百万的 kv 对,kv 内容随机,控制最高 5000qps,总计大约 20~30GB 数据。测试工具是基于官方代码的 benchmark 工具,各种情况下客户端延时如下:旧的算法时间

有一些超时没有完成测试。

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新的 segregated hashmap

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etcd over tail 时间

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在数据量更大的场景下,并发度更高的情况下新算法提升倍数会更多。

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总结

这次优化将  boltdb中 freelist 分配的内部算法由 O(n) 降为 O(1), 释放部分从 O(nlgn) 降为 O(1), 解决了在超大数据规模下 etcd 内部存储的性能问题,使 etcd 存储 100GB 数据时的读写操作也像存储 2GB 一样流畅。并且这次的新算法完全向后兼容,无需做数据迁移或是数据格式变化即可使用新技术带来的福利!

目前该优化经过 2 个多月的反复测试, 上线使用效果稳定,并且已经贡献到了开源社区(https://github.com/etcd-io/bbolt/pull/141),在新版本的 boltdb 和 etcd 中,供更多人使用。

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原文地址:https://www.cnblogs.com/jinanxiaolaohu/p/11130257.html

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