etcd 在超大规模数据场景下的性能优化

拼搏现实的明天。 2022-01-15 05:43 179阅读 0赞

[为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ][80_]  ![hot3.png][]

作者 | 阿里云智能事业部高级开发工程师 陈星宇（宇慕）

## **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。

## **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。

## **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：

![21618212023e3c6e87bbcea66749c000de4.jpg][]

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

![f60427df5d283d87e267f25979cbd4230bc.jpg][]

## **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：

// arrayAllocate returns the starting page id of a contiguous list of pages of a given size.
    // If a contiguous block cannot be found then 0 is returned.
    func (f *freelist) arrayAllocate(txid txid, n int) pgid {
          ...
     var initial, previd pgid
     for i, id := range f.ids {
         if id <= 1 {
             panic(fmt.Sprintf("invalid page allocation: %d", id))
         }
    
         // Reset initial page if this is not contiguous.
         if previd == 0 || id-previd != 1 {
             initial = id
         }
    
         // If we found a contiguous block then remove it and return it.
         if (id-initial)+1 == pgid(n) {
             if (i + 1) == n {
                 f.ids = f.ids[i+1:]
             } else {
                 copy(f.ids[i-n+1:], f.ids[i+1:]) # 复制
                 f.ids = f.ids[:len(f.ids)-n]
             }
    
             ...
             return initial
         }
    
         previd = id
     }
     return 0
    }

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。

## **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。

type freelist struct {
     ...
       freemaps       map[uint64]pidSet           // key is the size of continuous pages(span), value is a set which contains the starting pgids of same size
       forwardMap     map[pgid]uint64             // key is start pgid, value is its span size
       backwardMap    map[pgid]uint64             // key is end pgid, value is its span size
       ...
    }

![19081e126c3952a26eb796ae33317f685d1.jpg][]

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。

// mergeWithExistingSpan merges pid to the existing free spans, try to merge it backward and forward
    func (f *freelist) mergeWithExistingSpan(pid pgid) {
        prev := pid - 1
        next := pid + 1
    
        preSize, mergeWithPrev := f.backwardMap[prev]
        nextSize, mergeWithNext := f.forwardMap[next]
        newStart := pid
        newSize := uint64(1)
    
        if mergeWithPrev {
            //merge with previous span
            start := prev + 1 - pgid(preSize)
            f.delSpan(start, preSize)
    
            newStart -= pgid(preSize)
            newSize += preSize
        }
    
        if mergeWithNext {
            // merge with next span
            f.delSpan(next, nextSize)
            newSize += nextSize
        }
    
        f.addSpan(newStart, newSize)
    }

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。

## **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，

![74798cc1aa51372960228a405c0e7868c74.jpg][]

### **新的segregated hashmap** ###

![43df5cf1471a15f6a459af945c70d06fdff.jpg][]

### **etcd over tail 时间** ###

![5a5fa9f0512b11f379490c32427355b7e6e.jpg][]

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th>方案</th> 
   <th>完成耗时</th> 
   <th>性能提升倍数</th> 
  </tr> 
 </tbody> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>新的hashmap算法</td> 
   <td>210s</td> 
   <td>1x</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>旧array算法</td> 
   <td>4974s</td> 
   <td>24x</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>etcd over tair</td> 
   <td>1705</td> 
   <td>8x</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

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。

## **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[link][]，在新版本的boltdb和etcd中，供更多人使用。

[阅读原文][Link 1]

本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

转载于:https://my.oschina.net/yunqi/blog/3049752

[80_]: https://my.oschina.net/u/2663968/blog/3051541
[hot3.png]: /images/20220115/60d5e49bcc7c4135ba0e4ed25a02e121.png
[21618212023e3c6e87bbcea66749c000de4.jpg]: /images/20220115/8d58ce87485b45e8bf6502bb7c7ef759.png
[f60427df5d283d87e267f25979cbd4230bc.jpg]: /images/20220115/4c045dc486144d669a060c80c49c7a8e.png
[19081e126c3952a26eb796ae33317f685d1.jpg]: /images/20220115/3ba3b7da2d784e819eb2e94cd8a921b4.png
[74798cc1aa51372960228a405c0e7868c74.jpg]: /images/20220115/81db224d0aba4e6e83dbf892e9119b26.png
[43df5cf1471a15f6a459af945c70d06fdff.jpg]: /images/20220115/af2b65664e784785904f843ec8d4b836.png
[5a5fa9f0512b11f379490c32427355b7e6e.jpg]: /images/20220115/bd74fe21cbe94383b8b5f670bc537b29.png
[link]: https://github.com/etcd-io/bbolt/pull/141
[Link 1]: https://yq.aliyun.com/articles/702446?utm_content=g_1000057667