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

2024-04-08 386

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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关于 Greptime：目前主要有以下四款产品： GreptimeDB 是一款用 Rust 语言编写的时序数据库，具有分布式、开源、云原生和兼容性强等特点，帮助企业实时读写、处理和分析时序数据的同时降低长期存储成本。 GreptimeCloud 可以为用户提供全托管的 DBaaS 服务，能够与可观测性、物联网等领域高度结合。 GreptimeAI 是为 LLM 应用量身定制的可观测性解决方案。车云一体解决方案是一款深入车企实际业务场景的时序数据库解决方案，解决了企业车辆数据呈几何倍数增长后的实际业务痛点。

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Nacos

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。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。