Rust 解码 Protobuf 数据比 Go 慢五倍？记一次性能调优之旅-低调大师

Rust 解码 Protobuf 数据比 Go 慢五倍？记一次性能调优之旅

2024-04-08 408

我们在优化 GreptimeDB v0.7 的写入性能时，通过火焰图发现耗费在解析 Prometheus write request 上的 CPU 时间片占了 12% 左右。相比之下，Go 语言开发的 VictoriaMetrics 耗费在协议解析上的 CPU 仅 5% 左右。这让我们不得不开始考虑优化协议转换层的开销。

为了简化行文，所有的测试代码存放在 GitHub 仓库中： https://github.com/v0y4g3r/prom-write-request-bench

优化步骤

Step1：复现

首先我们尝试使用一个最小可复现的 benchmark 来确认此问题。

对应分支：

git checkout step1/reproduce

Rust 相关性能测试代码（benches/prom_decode.rs）：

fn bench_decode_prom_request(c: &mut Criterion) {
    let mut d = std::path::PathBuf::from(env!("CARGO_MANIFEST_DIR"));
    d.push("assets");
    d.push("1709380533560664458.data");
    let data = Bytes::from(std::fs::read(d).unwrap());
    let mut request_pooled = WriteRequest::default();
    c.benchmark_group("decode")
        .bench_function("write_request", |b| {
            b.iter(|| {
                let mut request = WriteRequest::default();
                let data = data.clone();
                request.merge(data).unwrap();
            });
        });
}

运行几次 bench 命令：

 cargo bench -- decode/write_request

得到基线结果：

decode/write_request
time:   [7.3174 ms 7.3274 ms 7.3380 ms]
change: [+128.55% +129.11% +129.65%] (p = 0.00 < 0.05)

在当前目录下拉取 VictoriaMetrics 代码，构造 Go 性能测试环境：

git clone  https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics
cd VictoriaMetrics
cat <<EOF > ./lib/prompb/prom_decode_bench_test.go
package prompb

import (
        "io/ioutil"
        "testing"
)

func BenchmarkDecodeWriteRequest(b *testing.B) {
        data, _ := ioutil.ReadFile("${PROJECT_ROOT}/assets/1709380533560664458.data")
        wr := &WriteRequest{}
        for n := 0; n < b.N; n++ {
                b.StartTimer()
                wr.Reset()
                err := wr.UnmarshalProtobuf(data)
                if err != nil {
                        panic("failed to unmarshall")
                }
                b.StopTimer()
        }
}
EOF

go test github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/lib/prompb --bench BenchmarkDecodeWriteRequest

🌟 Go 版本中，数据文件路径指向 prom-write-request-bench 代码仓库的 assets 目录下的 1709380533560664458.data 文件。

输出为：

goos: linux
goarch: amd64
pkg: github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/lib/prompb
cpu: AMD Ryzen 7 7735HS with Radeon Graphics
BenchmarkDecodeWriteRequest-16               961           1196101 ns/op
PASS
ok      github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/lib/prompb   1.328s

可以看到 Rust 解析一个 10000 条时间线的 Prometheus 写入请求耗费了 7.3ms 左右，而 VictoriaMetrics 的 Go 版本只花费了 1.2ms，仅为 Rust 版本的 1/6。

聪明的你可能一下子就看到问题所在了。在 Go 版本中，每次反序列化都是使用的相同的 WriteRequest 结构体，只是在反序列化之前执行 reset 避免数据污染而已，而 Rust 这边每次反序列化都会使用一个新的结构体。

这正是 VictoriaMetrics 为写入性能所做的优化之一。VictoriaMetrics 的写入路径上大量使用对象池化（sync.Pool）技术来降低垃圾回收的压力。假设 Go 版本也像 Rust 一样每次构建一个新的结构体用于反序列化，那么 Go 版本的耗时将会增加到 10ms 左右，比上面测出的 Rust 的结果要差。

那么在 Rust 版本中可以使用类似的池化技术吗？

我们可以做一个简单的实验——pooled_write_request 这个测试的逻辑和 Go 版本的类似：

let mut request_pooled = WriteRequest::default();
c.bench_function("pooled_write_request", |b| {
    b.iter(|| {
        let data = data.clone();
        request_pooled.clear();
        request_pooled.merge(data).unwrap();
    });
});

然后执行：

cargo bench -- decode/pooled_write_request

得到结果：

decode/pooled_write_request
time:   [7.1445 ms 7.1645 ms 7.1883 ms]

可以看到性能并没有特别大的提升。那么这是为什么呢？

🌟 当前性能对比回顾 Rust 基线耗时：7.3ms Go 解析耗时：1.2ms Rust 当前耗时：7.1ms

Step2：RepeatedField

对应分支：

git checkout step2/repeated_field

要想回答上面的问题，还要从 Prometheus 的 WriteRequest[1] 的数据结构说起：

WriteRequest 持有一个 TimeSeries 的 vector，而每个 TimeSeries 又分别持有 Label，Sample 和 Examplar 的 vector。如果我们仅仅复用最外层的 WriteRequest，每次 clear 的时候，Labels，Samples 和 Examplars 的 vector 都会被清除，根本达不到复用的目的。

而 Go 呢？我们可以看一看 WriteRequest 的 Reset 方法[2]：

wr.Timeseries = tss[:0]

在 Go 语言中，并非是将 TimeSeries 字段设置为 nil，而是设置为一个空 slice，那么 slice 当中原有的元素仍然会被保留而不会被 GC（只是 len 字段设置为了 0 而已），因此 Go 的对象复用机制可以取得很好的避免反复分配内存的效果。

那么 Rust 有没有可能借鉴这个机制捏？

我们想到了 Rust 生态中另一个较为常用的 Protobuf 库 rust-protobuf v2.x 版本的一个机制：RepeatedField[3]。其设计为了避免 Vec::clear 带来的 drop 开销，手动维护了 vec 和 len 字段，在 clear 时仅仅 len 设为 0 而不调用 vec 的 clear，从而保证 vec 里面的元素以及这些元素内部的 vec 不被 drop。

那么问题来了，怎么把 RepeatedField 的机制集成到 PROST 里面呢？显然 PROST 是没有类似的配置项的，那么就需要我们把 PROST 的过程宏生成的代码手动展开了。

在这个过程中我们发现，有些字段是写入流程目前不需要的，我们也可以跳过他们。

cargo bench -- decode/pooled_write_request

Wow，我们通过 RepeatedField 机制成功将耗时降到了原先的 36% 左右。

那么这个耗时是否还能进一步降低呢？我们还能从 Go 的代码中学到什么？

值得一提的是，由于 RepeatedField 在使用上不如 Vec 方便，因此 rust-protobuf 的 3.x 版本已经去除了[4]。不过作者也提到过[5] 可能会提供一个选项再把 RepeatedField 加回来。

🌟 当前性能对比回顾 Rust 基线耗时：7.3ms Go 解析耗时：1.2ms Rust 当前耗时：2.7ms

Step3：String or Bytes?

对应分支：

git checkout step3/bytes

众所周知，Go 中的 string 只是 bytes 的一个简单包装，反序列化 string 字段时只需要把原始 buffer 的指针和长度赋值给 string 字段即可。而 Rust 的 PROST 在反序列化 String 类型的字段时，需要将原始 buffer 中的数据复制到 String 中去，这样才能保证反序列化之后的结构体的生命周期和原始的 buffer 相互独立。但是这样就多了一次数据复制的开销。

我们是否也可以把 Label 的字段改为 Bytes 而不是 String 呢？我想起了 prost_build 中有个 Config::bytes 选项[6]。在 PROST 的这个 PR 中支持将 bytes 类型的字段生成为 Bytes 而不是默认的 Vec<u8> 从而可以实现零拷贝的解析[7]。我们同样可以将 Label 的 name 和 value 字段类型改为 Bytes。这样做的优点是无需复制，但是问题也很明显，在需要使用 Label 的地方还是需要把 Bytes 转换为 String。在转换这个步骤中，我们可以选择 String::from_utf8_unchecked 来跳过字符串是否合法的检查从而进一步提高性能。当然如果 GreptimeDB 实例暴露在公网中这样的操作显然是不安全的，因此在 #3435[8] 中我们提到了需要增加一个严格模式来校验字符串是否合法。

修改完 Label::name 和 Label::value 的类型之后我们再跑一次测试：

cargo bench -- decode/pooled_write_request

得到结果：

decode/pooled_write_request
time:   [3.4295 ms 3.4315 ms 3.4336 ms]
change: [+26.763% +27.076% +27.383%] (p = 0.00 < 0.05)
Performance has regressed.

怎么性能还变差了呢？不慌，我们采一个火焰图看看。

可以看到，绝大多数的 CPU 时间片都耗费在了 copy_to_bytes 上面。

从 prost 的解析 Bytes 字段的代码[9] 中我们可以看到：

    pub fn merge<A, B>(
        wire_type: WireType,
        value: &mut A,
        buf: &mut B,
        _ctx: DecodeContext,
    ) -> Result<(), DecodeError>
    where
        A: BytesAdapter,
        B: Buf,
    {
        check_wire_type(WireType::LengthDelimited, wire_type)?;
        let len = decode_varint(buf)?;
        if len > buf.remaining() as u64 {
            return Err(DecodeError::new("buffer underflow"));
        }
        let len = len as usize;
        //...
        value.replace_with(buf.copy_to_bytes(len));
        Ok(())
    }

而当 value 变量的类型为 Bytes 时，value.replace_with 又会调用一次 copy_to_bytes[10]

impl sealed::BytesAdapter for Bytes {
    ...
    fn replace_with<B>(&mut self, mut buf: B)
    where
        B: Buf,
    {
        *self = buf.copy_to_bytes(buf.remaining());
    }
    ...
}

那我们是否可以省略一次 copy 呢？虽然说 Bytes::copy_to_bytes 并不涉及到数据的复制，只是指针操作，但是其开销还是比较大的。

🌟 当前性能对比回顾 Rust 基线耗时：7.3ms Go 解析耗时：1.2ms Rust 当前耗时：3.4ms

Step4：消除一次复制

对应分支：

git checkout step4/bytes-eliminate-one-copy

由于我们解析 Prometheus 的 WriteRequest 都是从 Bytes 解析出来的，因此我们可以直接把泛型参数 B: Buf 去掉，特化成 Bytes。这样 prost::encoding::bytes::merge 就变成了下面的 merge_bytes 方法：

#[inline(always)]
fn copy_to_bytes(data: &mut Bytes, len: usize) -> Bytes {
    if len == data.remaining() {
        std::mem::replace(data, Bytes::new())
    } else {
        let ret = data.slice(0..len);
        data.advance(len);
        ret
    }
}

pub fn merge_bytes(value: &mut Bytes, buf: &mut Bytes) -> Result<(), DecodeError> {
    let len = decode_varint(buf)?;
    if len > buf.remaining() as u64 {
        return Err(DecodeError::new(format!(
            "buffer underflow, len: {}, remaining: {}",
            len,
            buf.remaining()
        )));
    }
    *value = copy_to_bytes(buf, len as usize);
    Ok(())
}

替换完成之后再跑一遍 bench：

 cargo bench -- decode/pooled_write_request

结果如下：

decode/pooled_write_request
time:   [2.7597 ms 2.7630 ms 2.7670 ms]
change: [-19.582% -19.483% -19.360%] (p = 0.00 < 0.05)
Performance has improved.

有进步，但不多，好像只是又回到刚刚的性能水平了。那么能不能再进一步呢？

🌟 当前性能对比回顾 Rust 基线耗时：7.3ms Go 解析耗时：1.2ms Rust 当前耗时：2.76ms

Step5：为什么 Bytes::slice 这么慢？

对应分支：

git checkout step5/bench-bytes-slice

首先我们看看，为什么 PROST 需要做两次 copy 呢？

主要是因为 PROST 的字段的 trait bound 是 BytesAdapter 而反序列化的 Bytes 的 trait bound 则是 Buf。虽然 Bytes 同时实现了两个 trait ，但是如果两个类型相互赋值，还是需要走 copy_to_bytes 转换两次。

merge 方法中，由于不知道 Buf 的具体类型，因此它需要先通过 Buf::copy_to_bytes 把 Buf 转换为 Bytes，然后把 Bytes 传给 BytesAdapter::replace_with，在其中再通过 <<Bytes as Buf>>::copy_to_bytes 将 Buf 转换为 Bytes。最终才能得到实现了 BytesAdapter 的具体类型 Bytes。

从 PROST 角度来看，Bytes::copy_to_bytes 并不涉及到数据的复制，因此可以看做是一个 zero copy 的操作。但是这个 zero copy 操作的开销并没有那么低。

我们做一个简单的测试：

c.benchmark_group("slice").bench_function("bytes", |b| {
    let mut data = data.clone();
    b.iter(|| {
        let mut bytes = data.clone();
        for _ in 0..10000 {
            bytes = black_box(bytes.slice(0..1));
        }
    });
});

func BenchmarkBytesSlice(b *testing.B) {
    data, _ := ioutil.ReadFile("<any binary file>")
     for n := 0; n < b.N; n++ {
        b.StartTimer()
        bytes := data
        for i :=0; i < 10000; i++ {
            bytes = bytes[:1]
        }
        b.StopTimer()
     }
}

其中 Go 的耗时是: 2.93us

goos: linux
goarch: amd64
pkg: github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/lib/prompb
cpu: AMD Ryzen 7 7735HS with Radeon Graphics
BenchmarkBytesSlice-16            497607              2930 ns/op
PASS
ok      github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/lib/prompb   6.771s

而 Rust 的耗时是：103.31us

slice/bytes
time:   [103.23 µs 103.31 µs 103.40 µs]
change: [+7.6697% +7.8029% +7.9374%] (p = 0.00 < 0.05)

可以看到 slice 这个操作 Rust 比 Go 慢了 2 个数量级。

Go 的 slice 只包含 ptr、cap 和 len 三个字段，slice 操作也只涉及到三个变量的修改。

而在 Rust 中，为了保证内存安全，反序列化的输出（WriteRequest）必须和输入数据（Bytes）的生命周期相互独立，为了避免数据复制，Bytes 使用了引用计数的机制。如下图中，A 和 B 两个 Bytes 实例本质上指向的是同一块底层的内存区域，但是各自还有一个 data 指针指向保存了引用计数信息的结构体，只有当引用计数值为 0 的时候，原始的内存数组才会被 drop。这样虽然避免了复制，但是也带来了一些额外的开销。

通过 From<Vec<u8>> 构造出来的的 Bytes 的 slice 操作基于引用计数，每次 slice 的时候需要复制原始 buffer 的指针、长度、引用计数、slice 返回值的指针和长度等等，和 Go 的基于可达性分析的垃圾回收机制比起来效率肯定是差很多的；
由于 Bytes 支持多种实现，部分方法（如 clone）依赖 vtable 进行动态分发[11]；
为了确保 slice 操作的安全性，Bytes 在很多地方手动插入了 bound check[12]。

Step6：一点点 unsafe

对应分支：

git checkout step6/optimize-slice

那么这一块的开销有没有办法继续优化呢？在 GreptimeDB 的写入接口有个特点，即解析出了 WriteRequest 之后需要立刻转换为 GreptimeDB 自身的数据结构而不是直接使用 WriteRequest，也就是说，反序列化的输入 Bytes 的生命周期是一定长于解析出来的结构体的。因此我们可以对 slice 操作做一些 hack 的修改，直接根据原始数组的指针和长度组装返回的 Bytes。这样，只要原始的 A 实例存活，所有 slice 出来的 Bytes 实例所指向的内存一定是有效的。

我们将 data.slice(..len) 操作替换为如下的 split_to 方法：

pub fn split_to(buf: &mut Bytes, end: usize) -> Bytes {
    let len = buf.len();
    assert!(
        end <= len,
        "range end out of bounds: {:?} <= {:?}",
        end,
        len,
    );

    if end == 0 {
        return Bytes::new();
    }

    let ptr = buf.as_ptr();
    let x = unsafe { slice::from_raw_parts(ptr, end) };
    // `Bytes::drop` does nothing when it's built via `from_static`.
    Bytes::from_static(x)
}

//.benchmark

c.bench_function("split_to", |b| {
    let data = data.clone();
    b.iter(|| {
        let mut bytes = data.clone();
        for _ in 0..10000 {
            bytes = black_box(unsafe { split_to(&bytes, 1) });
        }
    });
})

再 Bench 一下看看效果：

slice/bytes
time:   [103.23 µs 103.31 µs 103.40 µs]
change: [+7.6697% +7.8029% +7.9374%] (p = 0.00 < 0.05)
slice/split_to
time:   [24.061 µs 24.089 µs 24.114 µs]
change: [+0.2058% +0.4198% +0.6371%] (p = 0.00 < 0.05)

Wow 一下子从 103us 降低到了 24us，再看看反序列化整体的开销呢？

slice/bytes
time:   [103.23 µs 103.31 µs 103.40 µs]
change: [+7.6697% +7.8029% +7.9374%] (p = 0.00 < 0.05)

终于，我们可以把解析单个 WriteRequest 的耗时降低到了 1.6ms 左右，只比 Go 的 1.2ms 慢 33.3% 了呢！

当然这里还有优化空间，假如我们彻底摒弃掉 Bytes，而使用 Rust 中的 slice：&[u8] ，可以达到接近 Go 的性能（仅考虑 slice 的开销）：

c.bench_function("slice", |b| {
    let data = data.clone();
    let mut slice = data.as_ref();
    b.iter(move || {
        for _ in 0..10000 {
            slice = black_box(&slice[..1]);
        }
    });
});

对应结果：

slice/slice
time:   [4.6192 µs 4.7333 µs 4.8739 µs]
change: [+6.1294% +9.8655% +13.739%] (p = 0.00 < 0.05)
Performance has regressed.

但是由于这部分开销在整个写入链路中占比已经非常低，再继续优化对整体吞吐的影响并不会很大，感兴趣的小伙伴可以自行尝试一下使用 slice 重构反序列化的代码。

🌟 当前性能对比回顾 Rust 基线耗时：7.3ms Go 解析耗时：1.2ms Rust 当前耗时：1.62ms

总结

在本篇文章中，我们尝试了多种手段去优化反序列化 Protobuf 编码的 WriteRequest 数据的开销。首先我们使用了池化技术避免反复的内存分配和释放，从而直接将耗时降低到 baseline 的 36% 左右。接着为了使用零拷贝的特性，我们将 Label 的 String 字段替换为了 Bytes 类型，但是发现性能却下降了。通过火焰图我们发现 PROST 为了让 Bytes 在 BytesAdapter 和 Buf 两个 trait 之间转换引入了一些额外的开销。通过把类型特化我们得以去除这些开销。同时我们还在火焰图中发现了 Bytes:slice 自身为了确保内存安全引入的一些额外的开销。考虑到我们的用法，我们 hack 了 slice 的实现从而最终将耗时降低到 baseline 的 20% 左右。

总的来说，Rust 为了确保内存安全，在直接操作字节数组时限制比较多。如果使用 Bytes 可以通过引用计数绕过生命周期的问题，但是代价就是效率很低；要么使用 slice &[u8]，就不得不面对生命周期的传染。在本文中采取了一个折中的办法即通过 unsafe 方法绕过 Bytes 的引用计数机制，手动确保反序列化的输入 buffer 在输出的整个生命周期内有效。值得一提的是，这并不是一个普适的优化手段，但是当开销处于热点代码路径上时，还是值得尝试的。

此外，“零成本抽象” 是 Rust 语言重要的设计理念之一，但是不是所有的抽象都是没有成本的。在本篇文章中，我们看到了 Prost 的 BytesAdapter 和 Buf 这两个 trait 之间带来的相互转换的开销，以及 Bytes 为了兼容不同底层数据源引入的方法动态分派的开销等等。这也提醒我们在代码的关键路径上要更加关注底层的实现，通过持续 profiling 来确保性能不降级。

除了反序列化方面的优化，我们在为 GreptimeDB v0.7 的写入路径上还做了其他的努力。原本 WriteRequest 需要完整解析出来之后才会转换为 GreptimeDB 的 RowInsertRequest，我们去除了中间结构，直接在反序列化 WriteRequest 的过程中直接将 TimeSeries 结构转换为表维度的写入数据，从而减少了一次对所有时间线的遍历（#3425[13]，#3478[14]），也降低了中间结构的内存开销。此外在构建表维度的写入数据时，Rust 默认基于 SipHash 的 HashMap 性能不甚理想，我们通过替换为基于 aHash 的 HashMap 获得了接近 40% 的查表性能提升。性能的优化从来都是一个系统性的工作，点点滴滴细微处的积累才能厚积薄发，GreptimeDB 团队始终在努力的路上。

Reference： [1] https://github.com/prometheus/prometheus/blob/main/prompb/remote.proto#L22-L28 [2] https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/blob/c005245741fc3d7d744f258959be2a5ae388f8ec/lib/prompb/prompb.go#L19-L37 [3]https://docs.rs/protobuf/2.28.0/protobuf/struct.RepeatedField.html [4] https://github.com/stepancheg/rust-protobuf/issues/518#issuecomment-751870333 [5] https://github.com/stepancheg/rust-protobuf/issues/503#issuecomment-1030822294 [6] https://docs.rs/prost-build/latest/prost_build/struct.Config.html#method.bytes [7] https://github.com/tokio-rs/prost/pull/341 [8] https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb/issues/3435 [9] https://github.com/tokio-rs/prost/blob/0bd94826f04b7ead7dc6a0ad2ac749374cd2dfd3/src/encoding.rs#L989 [10] https://github.com/tokio-rs/prost/blob/0bd94826f04b7ead7dc6a0ad2ac749374cd2dfd3/src/encoding.rs#L912 [11] https://docs.rs/bytes/1.5.0/src/bytes/bytes.rs.html#529-534 [12] https://docs.rs/bytes/1.5.0/src/bytes/bytes.rs.html#255-266 [13] https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb/pull/3425 [14] https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb/pull/3478 GreptimeDB 作为开源项目，欢迎对时序数据库、Rust 语言等内容感兴趣的同学们参与贡献和讨论。第一次参与项目的同学推荐先从带有 good first issue 标签的 issue 入手，期待在开源社群里遇见你！

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。