记一次udp服务性能优化经历
目录
- 概述
- 磁盘io
- 网络io
- 减少重复计算
- 减少内存复制
- 减少互斥锁
概述
手上有个go项目,接收udp信息(主要是syslog和snmp trap)并查询设备信息,将信息结构化(设备ip名称,匹配了什么规则之类的)后发送到kafka和es。
本身项目是基于benshos进行开发的,但是整体性能并不那么让人满意,而且还存在丢包的问题(udp缓冲区拿数据太慢导致数据丢失了)。整个性能优化过程比较有意义,所以整理一篇文章记录下来。
性能优化核心思想就是如下几条:
- 减少磁盘io
- 减少网络io
- 减少重复计算
- 减少内存复制(主要是io次数)
- 减少互斥锁
磁盘io
首先进行优化的是,批量写入es和kafka的量级,之前是批量100条写入,直接修改为1000条,网络io次数减少了9/10,整体性能也大大提升。
后面优化就比较麻烦了,根据pprof的火焰图,发现trap插件存在过多写入日志的问题,火焰图如下:
查看snmp源码,发现会在创建连接的时候传入一个log接口,我直接写了一个假的接口,跳过输出,火焰图表现好了很多,大致如下:
不太想动benthos和snmp的代码,所以这里日志输出比之前好太多了。
根据磁盘io的思路,我去排查我的所有日志模块,对所有有日志打印的地方进行了优化,将没必要的日志输出全部删除。
衡量io是否还有优化空间的方式之一是看cpu利用率是否打满了(在不考虑算法的情况下)。
网络io
网络io方面,一部分是kafka和es输出的io次数,另一个是每条udp信息都要去查询相关设备信息。虽然走的redis,并且加了锁,但是性能还是很低。
最开始的思路是通过读写锁+map的方式做缓存,后来发现这个问题很大,主要是并发太高的情况下,写入设备信息需要互斥锁,导致所有线程都无法去读取相关信息。后来想用sync.Map,但是性能还是不好(测试每次都用不同的设备ip来查,缓存基本不生效,每次都是新的ip)。最后做了一个go程,每过一段时间去redis更新设备信息,并将设备信息全部缓存到本地的map。将更新设备信息和读取分离,这样查询不到设备信息的情况下不会直接查redis,大大提升了性能。(至于redis能不能扛得住,影响不大,每次设备更新是单独执行,慢点就慢点)。
减少重复计算
这块主要是对代码本身不合理的地方进行优化,主要工作如下:
- 将可以缓存的信息全部缓存,不要重复计算
- 减少udp接收数据的处理过程,先用channel发送出去,如果间隔的udp接收时间过长可能会导致中间的缓冲被覆盖。
减少内存复制
主要是减少不必要的指针使用。
减少互斥锁
互斥锁影响很大,一定要想办法去除,或者尽量减少互斥锁的加锁次数。
写作过程中被打断了,,思路全没了。先这么着吧。
另外要学会使用pprof,特别是看那些图片。
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