一行降低 100000kg 碳排放量的代码！-阿里云开发者社区

一行降低 100000kg 碳排放量的代码.png

文｜张稀虹（花名：止语 )

蚂蚁集团技术专家

负责蚂蚁集团云原生架构下的高可用能力的建设
主要技术领域包括 ServiceMesh、Serverless 等

本文 3631 字阅读 8 分钟

PART. 1 故事背景

今年双十一大促后，按照惯例我们对大促期间的系统运行数据进行了详细的分析，对比去年同期的性能数据发现，MOSN 的 CPU 使用率有大约 1% 的上涨。

为什么增加了？

是合理的吗？

可以优化吗？

是不可避免的熵增，还是人为的浪费？

带着这一些列灵魂拷问我们对系统进行了分析

PART. 2 问题定位

我们从监控上发现，这部分额外的开销是在系统空闲时已有，并且不会随着压测流量增加而降低，CPU 总消耗增加 1.2%，其中 0.8% 是由 cpu_sys 带来。

通过 perf 分析发现新版本的 MOSN 相较于老版本， syscall 有明显的增加。

旧版本

新版本

经过层层分析，发现其中一部分原因是 MOSN 依赖的 sentinel-golang 中的一个StartTimeTicker 的 func 中的 Sleep 产生了大量的系统调用，这是个什么逻辑？

PART. 3 理论分析

查看源码发现有一个毫秒级别的时间戳缓存逻辑，设计的目的是为了降低高调用频率下的性能开销，但空闲状态下频繁的获取时间戳和 Sleep 会产生大量的系统调用，导致 cpu sys util 上涨。我们先从理论上分析一下为什么这部分优化在工程上通常是无效的，先来看看 Sentinel 的代码：

package util

import (
  "sync/atomic"
  "time"
)

var nowInMs = uint64(0)

// StartTimeTicker starts a background task that caches current timestamp per millisecond,
// which may provide better performance in high-concurrency scenarios.
func StartTimeTicker() {
  atomic.StoreUint64(&nowInMs, uint64(time.Now().UnixNano())/UnixTimeUnitOffset)
  go func() {
    for {
      now := uint64(time.Now().UnixNano()) / UnixTimeUnitOffset
      atomic.StoreUint64(&nowInMs, now)
      time.Sleep(time.Millisecond)
    }
  }()
}

func CurrentTimeMillsWithTicker() uint64 {
  return atomic.LoadUint64(&nowInMs)
}

从上面的代码可以看到，Sentinel 内部用了一个 goroutine 循环的获取时间戳存到 atomic 变量里，然后调用 Sleep 休眠 1ms，通过这种方式缓存了毫秒级别的时间戳。外部有一个开关控制这段逻辑是否要启用，默认情况下是启用的。从这段代码上看，性能开销最大的应该是 Sleep，因为 Sleep 会产生 syscall，众所周知 syscall 的代价是比较高的。

time.Sleep 和 time.Now 对比开销到底大多少呢？

查证资料（1）后我发现一个反直觉的事实，由于 Golang 特殊的调度机制，在 Golang 中一次 time.Sleep 可能会产生 7 次 syscall，而 time.Now 则是 vDSO 实现的，那么问题来了 vDSO 和 7 次系统调用相比提升应该是多少呢？

我找到了可以佐证的资料，恰好有一个 Golang 的优化（2），其中提到在老版本的 Golang 中（golang 1.9-)，Linux/386 下没有这个 vDSO 的优化，此时会有 2 次 syscall，新版本经过优化后理论性能提高 5～7x+，可以约等于一次 time.Now <= 0.3 次 syscall 的开销。

Cache 设计的目的是为了减少 time.Now 的调用，所以理论上这里调用量足够大的情况下可能会有收益，按照上面的分析，假设 time.Now 和 Sleep 系统调用的开销比是 0.3:7.3（7+0.3），Sleep 每秒会执行 1000 次（不考虑系统精度损失的情况下），这意味着一秒内 CurrentTimeMillsWithTicker 的调用总次数要超过 2.4W 才会有收益。

所以我们再分析一下 CurrentTimeMillsWithTicker 的调用次数，我在这个地方加了一个 counter 进行验证，然后模拟请求调用 Sentinel 的 Entry，经过测试发现：

当首次创建资源点时，Entry 和 CurrentTimeMillsWithTicker 的放大比为 20，这主要是因为创建底层滑动窗口时需要大量的时间戳计算
当相同的 resource 调用 Entry 时，调用的放大比⁰为 5:1

｜注 0: 内部使用的 MOSN 版本基于原版 Sentinel 做了一些定制化，社区版本放大比理论上低于该比值。

考虑到创建资源点是低频的，我们可以近似认为此处调用放大比为 5。所以理论上当单机 QPS 至少超过 4800 以上才可能会取得收益......我们动辄听说什么 C10K、C100K、C1000K 问题，这个值看上去似乎并不很高？但在实际业务系统中，这实际上是一个很高的量。

我随机抽取了多个日常请求量相对大的应用查看 QPS（这里的 QPS 包含所有类型的资源点，入口/出口调用以及子资源点等，总之就是所有会经过 Sentinel Entry 调用的请求量），日常峰值也未超过 4800QPS，可见实际的业务系统中，单机请求量超过这个值的场景是非常罕见的。¹

｜注 1: 此处监控为分钟级的数据监控，可能与秒级监控存在一定的出入，仅用于指导日常请求量评估。

考虑到这个优化还有一个好处，是可以降低同步请求时间戳时的耗时，所以我们可以再对比一下直接从 atomic 变量读取缓存值和通过 time.Now() 读取时间戳的速度。

可以看到单次直接获取时间戳确实比从内存读取开销大很多，但是仍然是 ns 级别的，这种级别的耗时增长对于一笔请求而言是可以忽略不计的。

大概是 0.06 微秒，即使乘以 5，也就是 0.3 微秒的增加。在 4000QPS 这个流量档位下我们也可以看一下 MOSN 实际 RT。

两台机器的 MOSN RT 也没有明显的差异，毕竟只有 0.3 微秒...

PART. 4 测试结论

同时我们也找了两台机器，分别禁用/启用这个 Cache 进行测试，测试结果佐证了上述分析的结论。

从上图的数据可以看出来，启用 Cache 的情况下 cpu sys util 始终比不启用 Cache 的版本要大，随着请求量增加，性能差距在逐步缩小，但是直至 4000QPS 仍然没有正向的收益。

经过测试和理论分析可得知，在常规的场景下，Sentinel 的这个 Cache 特性是没有收益的，反而对性能造成了损耗，尤其是在低负载的情况下。即使在高负载的情况下，也可以推论出：没有这个 Cache 不会对系统造成太大的影响。

这次性能分析也让我们意识到了几个问题：

不要过早优化，正所谓过早优化是万恶之源；
一定要用客观数据证明优化结果是正向的，而不是凭借直觉；
要结合实际场景进行分析，而不应该优先考虑一些小概率场景；
不同语言间底层实现可能存在区别，移植时应该仔细评估。

PART. 5 有必要吗？

你上面不是说了，不要过早优化，那这个算不算过早优化呢，你是不是双标？

“过早优化是万恶之源”实际上被误用了，它是有上下文的。

We should forget about small efficiencies, say about 97% of the time: premature optimization is the root of all evil. Yet we should not pass up our opportunities in that critical 3%. —— Donald Knuth

Donald Knuth 认为许多优化是没必要的，我们可能花费了大量的时间去做了投入产出比不高的事情，但他同时强调了一些关键性优化的必要性。简而言之就是要考虑性价比，不能盲目地、没有数据支撑地去做性能优化，premature 似乎翻译成“不成熟、盲目的”更为贴切，因此这句话的本意是“盲目的优化是万恶之源”。这里只需要一行代码的改动，即可省下这部分不必要的开销，性价比极高，何乐而不为呢？

从数据上看，这个优化只是降低了 0.7% 的 cpu sys util，我们缺这 0.7% 吗？

从系统水位的角度思考或许还好，毕竟我们为了保险起见预备了比实际需求更多的资源，这 0.7% 并不会成为压垮我们系统的最后一颗稻草。但从环保的角度，很有必要！今年我们强调的是绿色环保，提效降本。这区区一行代码，作为 Sidecar 跑在数十万的业务 Pod 中，背后对应的是上万台的服务器。

用不太严谨的一种方式进行粗略的估算，以常规的服务器 CPU Xeon E5 为例，TDP² 为 120W，0.7% 120W 24 * 365 / 1000 = 73584 度电，每一万台机器一年 7 万度电，这还不包括为了保持机房温度而带来的更大的热交换能耗损失（简单说就是空调费，常规机房 PUE 大概 1.5），按照不知道靠谱不靠谱的专家估算，节约 1 度电=减排 0.997 千克二氧化碳，这四舍五入算下来大概减少了 100000kg 的二氧化碳吧。

同时这也是一行开源社区的代码，社区已经采纳我们的建议（3）将该特性默认设置为关闭，或许有上千家公司数以万计的服务器也将得到收益。