记一次在 MOSN 对 Dubbo、Dubbo-go-hessian2 的性能优化

背景

蚂蚁金服内部对 Service Mesh 的稳定性和性能要求是比较高的，内部 MOSN 广泛用于生产环境。在云上和开源社区，RPC 领域 Dubbo 和 Spring Cloud 同样广泛用于生产环境，我们在 MOSN 基础上，支持了 Dubbo 和 Spring Cloud 流量代理。我们发现在支持 Dubbo 协议过程中，经过 Mesh 流量代理后，性能有非常大的性能损耗，在大商户落地 Mesh 中也对性能有较高要求，因此本文会重点描述在基于 Go 语言库 dubbo-go-hessian2 、Dubbo 协议中对 MOSN 所做的性能优化。

• dubbo-go-hessian2：https://github.com/apache/dubbo-go-hessian2

• MOSN：https://github.com/mosn/mosn

性能优化概述

根据实际业务部署场景，并没有选用高性能机器，使用普通 Linux 机器，配置和压测参数如下：

• Intel(R) Xeon(R) Platinum 8163 CPU @ 2.50GHz 4核16G；

• pod 配置 2c、1g，jvm 参数 -server-Xms1024m-Xmx1024m；

• 网络延迟 0.23ms, 2台 Linux 机器，分别部署 server+MOSN, 压测程序 rpc-perfomance；

rpc-perfomance：https://github.com/zonghaishang/rpc-performance

经过3轮性能优化后，使用优化版本 MOSN 将会获得以下性能收益(框架随机512和1k字节压测)：

• 512字节：MOSN+Dubbo 服务调用 tps 整体提升55-82.8%，rt 降低45%左右，内存占用 40M；

• 1k数据：MOSN+Dubbo 服务调用 tps 整体提升51.1-69.3%，rt 降低41%左右,  内存占用 41M；

性能优化工具 pprof

磨刀不误砍柴工，在性能优化前首先要找到性能卡点，找到性能卡点后，另一个难点就是如何用高效代码优化替代 slow code。因为蚂蚁金服 Service Mesh 是基于 Go 语言实现的，我们首选 Go 自带的 pprof 性能工具，我们简要介绍这个工具如何使用。如果我们 Go 库自带 http.Server 时并且在 main 头部导入 import_"net/http/pprof"，Go 会帮我们挂载对应的 handler, 详细可以参考 godoc 。

godoc：https://pkg.go.dev/net/http/pprof?tab=doc

因为 MOSN 默认会在 34902端口暴露 http 服务，通过以下命令轻松获取 MOSN 的性能诊断文件：

然后继续用 pprof 打开诊断文件，方便在浏览器查看，在图1-1给出压测后 profiler 火焰图：

在获得诊断数据后，可以切到浏览器 Flame Graph(火焰图，Go 1.11以上版本自带)，火焰图的 X 轴坐标代表 CPU 消耗情况，Y 轴代码方法调用堆栈。在优化开始之前，我们借助 Go 工具 pprof 可以诊断出大致的性能卡点在以下几个方面(直接压 Server 端 MOSN)：

• MOSN 在接收 Dubbo 请求，CPU 卡点在streamConnection.Dispatch；

• MOSN 在转发 Dubbo 请求，CPU 卡点在 downStream.Receive；

可以点击火焰图任意横条，进去查看长方块耗时和堆栈明细（请参考图1-2和1-3所示）：

性能优化思路

本文重点记录优化了哪些 case 才能提升 50%+ 的吞吐量和降低 rt，因此后面直接分析当前优化了哪些 case。在此之前，我们以 Dispatch 为例，看下它为啥那么吃性能 。在 terminal 中通过以下命令可以查看代码行耗费 CPU 数据（代码有删减）：

通过上面 listDispatch 命令，性能卡点主要分布在 159 、 171 、 172 、 181 、和 190 等行，主要卡点在解码 Dubbo 参数、重复解参数、Tracer、反序列化和 Log 等。

1. 优化 Dubbo 解码 GetMetas

我们通过解码 Dubbo 的 body 可以获得以下信息，调用的目标接口(interface)和调用方法的服务分组(group)等信息，但是需要跳过所有业务方法参数，目前使用开源的 hessian-go 库，解析 string 和 map 性能较差, 提升 hessian 库解码性能，会在本文后面讲解。

优化思路：

在 MOSN 的 ingress 端(MOSN 直接转发请求给本地 java server 进程), 我们根据请求的 path 和 version 去窥探用户使用的 interface 和 group, 构建正确的 dataId 可以进行无脑转发，无需解码 body，榨取性能提升。

我们可以在服务注册时，构建服务发布的 path、version 和 group 到 interface、group 映射。在 MOSN 转发 Dubbo 请求时可以通过读锁查 cache+ 跳过解码 body，加速 MOSN 性能。

因此我们构建以下 cache 实现(数组+链表数据结构), 可参见优化代码 diff ：

优化代码 diff：https://github.com/mosn/mosn/pull/1174/commits/9020ee9995cd15a7a4321a375a9506cf94dc70a8#diff-f5ff30debd68b8318c8236a0b5ccde07R6

通过服务注册时构建好的 cache，可以在 MOSN 的 stream 做解码时命中 cache, 无需解码参数获取接口和 group 信息，可参见优化代码 diff :

优化代码 diff：https://github.com/mosn/mosn/pull/1174/commits/9020ee9995cd15a7a4321a375a9506cf94dc70a8#diff-73d1153005841c788c91116915f460a5R188

在 MOSN 的 egress 端(MOSN 直接转发请求给本地 java client 进程),  我们采用类似的思路, 我们根据请求的 path 和 version 去窥探用户使用的 interface 和 group, 构建正确的 dataId 可以进行无脑转发，无需解码 body，榨取性能提升。

2. 优化 Dubbo 解码参数

在 Dubbo 解码参数值的时候 ，MOSN 采用的是 Hessian 的正则表达式查找，非常耗费性能。我们先看下优化前后 benchmark 对比, 性能提升50倍!!!

优化思路：

可以消除正则表达式，采用简单字符串解析识别参数类型个数， Dubbo 编码参数个数字符串实现 并不复杂, 主要给对象加L前缀、数组加[、primitive 类型有单字符代替。采用 Go 可以实现同等解析, 可以参考优化代码 diff ：

优化代码 diff：https://github.com/mosn/mosn/pull/1174/commits/9020ee9995cd15a7a4321a375a9506cf94dc70a8#diff-73d1153005841c788c91116915f460a5R245

3. 优化 hessian go 解码 string 性能

在图1-2中可以看到 hessian go 在解码 string 占比 CPU 采样较高，我们在解码 Dubbo 请求时，会解析 Dubbo 框架版本、调用 path、接口版本和方法名，这些都是 string 类型，hessian go 解析 string 会影响 RPC 性能。

我们首先跑一下 benchmark 前后解码 string 性能对比，性能提升 56.11%!!!  对应到 RPC 中有5%左右提升。

优化思路：

直接使用 utf-8 byte 解码，性能最高，之前先解码 byte 成 rune, 对 rune 解码成 string 及其耗费性能。增加批量string chunk copy, 降低 read 调用，并且使用 unsafe 转换 string(避免一些校验)，因为代码优化 diff 较多，这里给出优化代码 PR 。

优化代码 PR：https://github.com/apache/dubbo-go-hessian2/pull/188

Go SDK 代码 runtime/string.go#slicerunetostring(rune 转换成 string)， 同样是把 rune 转成 byte 数组，这里给了我优化思路启发。

4. 优化 hessian 库编解码对象

虽然消除了 Dubbo 的 body 解码部分，但是 MOSN 在处理 Dubbo 请求时，必须要借助 hessian 去 decode 请求头部的框架版本、请求 path 和接口版本值。但是每次在解码的时候都会创建序列化对象，开销非常高，因为 hessian 每次在创建 reader 的时候会 allocate 4k 数据并 reset。

我们可以写个池化内存前后性能对比, 性能提升85.4%!!! , benchmark 用例 ：

benchmark：https://github.com/zonghaishang/dubbo-go-hessian2/blob/9b418c4e2700964f244e6b982855b4e89b45990d/string_test.go#L161

优化思路：

在每次编解码时，池化 hessian 的 decoder 对象，新增 NewCheapDecoderWithSkip 并支持 reset 复用 decoder。

5. 优化重复解码 service 和 methodName 值

xprotocol 在实现 xprotocol.Tracing 获取服务名称和方法时，会触发调用并解析2次，调用开销比较大。

优化思路：

因为在 GetMetas 里面已经解析过一次了，可以把解析过的 headers 传进去，如果 headers 有了就不用再去解析了，并且重构接口名称为一个，返回值为二元组，消除一次调用。

6. 优化 streamId 类型转换

在 Go 中将 byte 数组和 streamId 进行互转的时候，比较费性能。

优化思路：

生产代码中, 尽量不要使用 fmt.Sprintf 和 fmt.Printf 去做类型转换和打印信息。可以使用 strconv 去转换。

7. 优化昂贵的系统调用

MOSN 在解码 Dubbo 的请求时，会在 header 中塞一份远程 host 的地址，并且在 for 循环中获取 remoteIp，系统调用开销比较高。

优化思路：

在获取远程地址时，尽可能在 streamConnection 中 cache 远程 ip 值，不要每次都去调用 RemoteAddr。

8. 优化 slice 和 map 触发扩容和 rehash

在 MOSN 处理 Dubbo 请求时，会根据接口、版本和分组去构建 dataId，然后匹配 cluster, 会创建默认 slice 和 map 对象，经过性能诊断，导致不断 allocate slice 和 grow map 容量比较费性能。

优化思路：

使用 slice 和 map 时，尽可能预估容量大小，使用 make(type, capacity) 去指定初始大小。

9. 优化 Trace 日志级别输出

MOSN 中不少代码在处理逻辑时，会打很多 Trace 级别的日志，并且会传递不少参数值。

优化思路：

调用 Trace 输出前，尽量判断一下日志级别，如果有多个 Trace 调用，尽可能把所有字符串写到 buf 中，然后把 buf 内容写到日志中，并且尽可能少的调用 Trace 日志方法。

10. 优化 Tracer、Log 和 Metrics

在大促期间，对机器的性能要求较高，经过性能诊断，Tracer、MOSN Log 和 Cloud Metrics 写日志(IO 操作)非常耗费性能。

优化思路：

通过配置中心下发配置或者增加大促开关，允许 API 调用这些 Feature 的开关。

11. 优化 route header 解析

MOSN 中在做路由前，需要做大量的 header 的 map 访问，比如 ldc、antvip 等逻辑判断，商业版或者开源 MOSN 不需要这些逻辑，这些也会占用一些开销。

优化思路：

如果是云上逻辑，内部 MOSN 的逻辑都不走。

12.  优化 featuregate 调用

在 MOSN 中处理请求时，为了区分内部和商业版路由逻辑，会通过 featuregate 判断逻辑走哪部分。通过 featuregate 调用开销较大，需要频繁的做类型转换和多层 map 去获取。

优化思路：

通过一个 bool 变量记录 featuregate 对应开关，如果没有初始化过，就主动调用一下 featuregate。

未来性能优化思考

经过几轮性能优化 ，目前看火焰图，卡点都在 connection 的 read 和 write，可以优化的空间比较小了。但是可能从以下场景中获得收益：

• 减少 connection 的 read 和 write 次数(syscall)；

• 优化 IO 线程模型，减少携程和上下文切换等；

作为结束，给出了最终优化后的火焰图 ，大部分卡点都在系统调用和网络读写,  请参考图1-4。

关于作者

诣极，开源 Apache Dubbo PMC。目前就职于蚂蚁金服中间件团队，主攻 RPC 和 Service Mesh 方向。《深入理解 Apache Dubbo 与实战》图书作者。

github: https://github.com/zonghaishang

其他

pprof 工具异常强大，可以诊断 CPU、Memory、Go 协程、Tracer 和死锁等，该工具可以参考 godoc，性能优化参考：

• https://blog.golang.org/pprof

• https://www.cnblogs.com/Dr-wei/p/11742414.html

• https://www.youtube.com/watch?v=N3PWzBeLX2M

本文归档在 sofastack.tech。