背景

蚂蚁内部对 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。

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 0.23 ms,  2 台 linux 机器，分别部署 server + mosn, 压测程序 rpc-perfomance。

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 字节数据：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 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 。

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： 

go tool pprof -seconds 60 http://benchmark-server-ip:34902/debug/pprof/profile # 会生成类似以下文件，该命令采样cpu 60秒 # pprof.mosn.samples.cpu.001.pb.gz 

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：

# http=:8000代表pprof打开8000端口然后用于web浏览器分析 # mosnd代表mosn的二进制可执行文件，用于分析代码符号 # pprof.mosn.samples.cpu.001.pb.gz是cpu诊断文件 go tool pprof -http=:8000 mosnd pprof.mosn.samples.cpu.001.pb.gz 

<center>图 1-1 mosn 性能压测火焰图</center>

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）：

<center>图 1-2 Dispatch 火焰图明细 </center>

<center>图 1-3 Receive 火焰图明细 </center>

性能优化思路

本文重点记录优化了哪些 case 才能提升 50%以上的吞吐量和降低 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，看下它为甚么那么吃性能 。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）：

go tool pprof mosnd pprof.mosn.samples.cpu.001.pb.gz (pprof) list Dispatch Total: 1.75mins      370ms     37.15s (flat, cum) 35.46% of Total       10ms       10ms    123:func (conn *streamConnection) Dispatch(buffer types.IoBuffer) {       40ms      630ms    125:    log.DefaultLogger.Tracef("stream connection dispatch data string = %v", buffer.String())          .          .    126:          .          .    127:    // get sub protocol codec          .      250ms    128:    requestList := conn.codec.SplitFrame(buffer.Bytes())       20ms       20ms    129:    for _, request := range requestList {       10ms      160ms    134:        headers := make(map[string]string)          .          .    135:        // support dynamic route       50ms      920ms    136:        headers[strings.ToLower(protocol.MosnHeaderHostKey)] = conn.connection.RemoteAddr().String()          .          .    149:          .          .    150:        // get stream id       10ms      440ms    151:        streamID := conn.codec.GetStreamID(request)          .          .    156:        // request route          .       50ms    157:        requestRouteCodec, ok := conn.codec.(xprotocol.RequestRouting)          .          .    158:        if ok {          .     20.11s    159:            routeHeaders := requestRouteCodec.GetMetas(request)          .          .    165:        }          .          .    166:          .          .    167:        // tracing       10ms       80ms    168:        tracingCodec, ok := conn.codec.(xprotocol.Tracing)          .          .    169:        var span types.Span          .          .    170:        if ok {       10ms      1.91s    171:            serviceName := tracingCodec.GetServiceName(request)          .      2.17s    172:            methodName := tracingCodec.GetMethodName(request)          .          .    176:          .          .    177:            if trace.IsEnabled() {          .       50ms    179:                tracer := trace.Tracer(protocol.Xprotocol)          .          .    180:                if tracer != nil {       20ms      1.66s    181:                    span = tracer.Start(conn.context, headers, time.Now())          .          .    182:                }          .          .    183:            }          .          .    184:        }          .          .    185:          .      110ms    186:        reqBuf := networkbuffer.NewIoBufferBytes(request)          .          .    188:        // append sub protocol header       10ms      950ms    189:        headers[types.HeaderXprotocolSubProtocol] = string(conn.subProtocol)       10ms      4.96s    190:        conn.OnReceive(ctx, streamID, protocol.CommonHeader(headers), reqBuf, span, isHearbeat)       30ms       60ms    191:        buffer.Drain(requestLen)          .          .    192:    }          .          .    193:} 

通过上面 list Dispatch 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、发序列化和 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 dubbo-go-hessian2 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 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 ：

// metadata.go // DubboPubMetadata dubbo pub cache metadata var DubboPubMetadata = &Metadata{} // DubboSubMetadata dubbo sub cache metadata var DubboSubMetadata = &Metadata{} // Metadata cache service pub or sub metadata. // speed up for decode or encode dubbo peformance. // please do not use outside of the dubbo framwork. type Metadata struct {     data map[string]*Node     mu   sync.RWMutex // protect data internal } // Find cached pub or sub metatada. // caller should be check match is true func (m *Metadata) Find(path, version string) (node *Node, matched bool) {     // we found nothing     if m.data == nil {         return nil, false     }     m.mu.RLocker().Lock()     // for performance     // m.mu.RLocker().Unlock() should be called.     // we check head node first     head := m.data[path]     if head == nil || head.count <= 0 {         m.mu.RLocker().Unlock()         return nil, false     }     node = head.Next     // just only once, just return     // for dubbo framwork, that's what we're expected.     if head.count == 1 {         m.mu.RLocker().Unlock()         return node, true     }     var count int     var found *Node     for ; node != nil; node = node.Next {         if node.Version == version {             if found == nil {                 found = node             }             count++         }     }     m.mu.RLocker().Unlock()     return found, count == 1 } // Register pub or sub metadata func (m *Metadata) Register(path string, node *Node) {     m.mu.Lock()     // for performance     // m.mu.Unlock() should be called.     if m.data == nil {         m.data = make(map[string]*Node, 4)     }     // we check head node first     head := m.data[path]     if head == nil {         head = &Node{             count: 1,         }         // update head         m.data[path] = head     }     insert := &Node{         Service: node.Service,         Version: node.Version,         Group:   node.Group,     }     next := head.Next     if next == nil {         // fist insert, just insert to head         head.Next = insert         // record last element         head.last = insert         m.mu.Unlock()         return     }     // we check already exist first     for ; next != nil; next = next.Next {         // we found it         if next.Version == node.Version && next.Group == node.Group {             // release lock and no nothing             m.mu.Unlock()             return         }     }     head.count++     // append node to the end of the list     head.last.Next = insert     // update last element     head.last = insert     m.mu.Unlock() } 

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 :

// decoder.go // for better performance. // If the ingress scenario is not using group, // we can skip parsing attachment to improve performance if listener == IngressDubbo {     if node, matched = DubboPubMetadata.Find(path, version); matched {         meta[ServiceNameHeader] = node.Service         meta[GroupNameHeader] = node.Group     } } else if listener == EgressDubbo {     // for better performance.     // If the egress scenario is not using group,     // we can skip parsing attachment to improve performance     if node, matched = DubboSubMetadata.Find(path, version); matched {         meta[ServiceNameHeader] = node.Service         meta[GroupNameHeader] = node.Group     } } 

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。

go test -bench=BenchmarkCountArgCount -run=^$ -benchmem BenchmarkCountArgCountByRegex-12    200000    6236 ns/op    1472 B/op    24 allocs/op BenchmarkCountArgCountOptimized-12    10000000    124 ns/op    0 B/op    0 allocs/op 

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 ：

func getArgumentCount(desc string) int {     len := len(desc)     if len == 0 {         return 0     }     var args, next = 0, false     for _, ch := range desc {         // is array ?         if ch == '[' {             continue         }         // is object ?         if next && ch != ';' {             continue         }         switch ch {         case 'V', // void             'Z', // boolean             'B', // byte             'C', // char             'D', // double             'F', // float             'I', // int             'J', // long             'S': // short             args++         default:             // we found object             if ch == 'L' {                 args++                 next = true                 // end of object ?             } else if ch == ';' {                 next = false             }         }     }     return args } 

3. 优化 dubbo hessian go 解码 string 性能

在图 1-2 中可以看到 dubbo 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，dubbo hessian go 解析 string 会影响 RPC 性能。

我们首先跑一下 benchmar k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。

BenchmarkDecodeStringOriginal-12     1967202     613 ns/op     272 B/op     6 allocs/op BenchmarkDecodeStringOptimized-12     4477216     269 ns/op     224 B/op     5 allocs/op 

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 。

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。

      10ms       10ms     75:func unSerialize(serializeId int, data []byte, parseCtl unserializeCtl) *dubboAttr {       10ms      140ms     82:    attr := &dubboAttr{}       80ms      2.56s     83:    decoder := hessian.NewDecoderWithSkip(data[:]) ROUTINE ======================== bufio.NewReaderSize in /usr/local/go/src/bufio/bufio.go       50ms      2.44s (flat, cum)  2.33% of Total          .      220ms     55:    r := new(Reader)       50ms      2.22s     56:    r.reset(make([]byte, size), rd)          .          .     57:    return r          .          .     58:} 

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 ：

BenchmarkNewDecoder-12    1487685    803 ns/op    4528 B/op    9 allocs/op BenchmarkNewDecoderOptimized-12    10564024    117 ns/op    128 B/op    3 allocs/op 

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 。

var decodePool = &sync.Pool{     New: func() interface{} {         return hessian.NewCheapDecoderWithSkip([]byte{})     }, } // 在解码时按照如下方法调用 decoder := decodePool.Get().(*hessian.Decoder) // fill decode data decoder.Reset(data[:]) hessianPool.Put(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。

      10ms      1.91s    171:            serviceName := tracingCodec.GetServiceName(request)          .      2.17s    172:            methodName := tracingCodec.GetMethodName(request) 

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。

   .      430ms    147: reqIDStr := fmt.Sprintf("%d", reqID) 60ms      4.10s    168: fmt.Printf("src=%s, len=%d, reqid:%v\n", streamID, reqIDStrLen, reqIDStr) 

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 remote IP，系统调用开销比较高。

优化思路：

     50ms      920ms    136:        headers[strings.ToLower(protocol.MosnHeaderHostKey)] = conn.connection.RemoteAddr().String() 

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。

/api/v1/downgrade/on /api/v1/downgrade/off 

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 IDC、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，主站的逻辑都不走。

12.  优化 featuregate 调用

在 mosn 中处理请求时，为了区分主站和商业版路由逻辑，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。

<center>图 1-4 优化版本 mosn + dubbo 火线图</center>

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

关于作者

诣极，github ID zonghaishang，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》一书作者。

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