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® Xeon® 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
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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
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)
图 1-1 mosn 性能压测火焰图
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）：
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）：
图 1-2 Dispatch 火焰图明细
图 1-3 Receive 火焰图明细
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 DispatchTotal: 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:}
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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 metadatavar DubboPubMetadata = &Metadata{}
// DubboSubMetadata dubbo sub cache metadatavar 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 truefunc (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 metadatafunc (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()}
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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 performanceif 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 }}
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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=^$ -benchmemBenchmarkCountArgCountByRegex-12 200000 6236 ns/op 1472 B/op 24 allocs/opBenchmarkCountArgCountOptimized-12 10000000 124 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
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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}
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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/opBenchmarkDecodeStringOptimized-12 4477216 269 ns/op 224 B/op 5 allocs/op
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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:}
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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/opBenchmarkNewDecoderOptimized-12 10564024 117 ns/op 128 B/op 3 allocs/op
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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 datadecoder.Reset(data[:])hessianPool.Put(decoder)
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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)
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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)
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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()
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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
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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：
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。
图 1-4 优化版本 mosn + dubbo 火线图
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：
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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