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总结后续

最近有做一个Prometheus metrics代理的一个小项目，暂称为prom-proxy，目的是为了解析特定的指标(如容器、traefik、istio等指标)，然后在原始指标中加入应用ID(当然还有其他指标操作，暂且不表)。经过简单的本地验证，就发布到联调环境，跑了几个礼拜一切正常，以为相安无事。但自以为没事不代表真的没事。

昨天突然老环境和新上prom-proxy的环境都出现了数据丢失的情况，如下图：

prom-proxy有一个自服务指标request_total，经观察发现，该指标增长极慢，因而一开始怀疑是发送端的问题(这是一个误区，后面会讲为何要增加缓存功能)。

进一步排查，发现上游发送端(使用的是victoriaMetrics的vmagent组件)出现了如下错误，说明是prom-proxy消费的数据跟不上vmagent产生的数据：

2022-03-24T09:55:49.945Z        warn    VictoriaMetrics/app/vmagent/remotewrite/client.go:277   couldn"t send a block with size 370113 bytes to "1:secret-url": Post "xxxx": context deadline exceeded (Client.Timeout exceeded while awaiting headers); re-sending the block in 16.000 seconds

出现这种问题，首先想到的是增加并发处理功能。当前的并发处理数为8(即后台的goroutine数目)，考虑到线上宿主机的core有30+，因此直接将并发处理数拉到30。经验证发现毫无改善。

另外想到的一种方式是缓存，如使用kafka或使用golang自带的缓存chan。但使用缓存也有问题，如果下游消费能力一直跟不上，缓存中将会产生大量积压的数据，且Prometheus监控指标具有时效性，积压过久的数据，可用性并不高又浪费存储空间。

下面是使用了缓存chan的例子，s.reqChan的初始大小设置为5000，并使用cacheTotal指标观察缓存的变更。这种方式下，数据接收和处理变为了异步(但并不完全异步)。

上面一开始有讲到使用request_total查看上游的请求是个误区，是因为请求统计和请求处理是同步的，因此如果请求没有处理完，就无法接收下一个请求，request_total也就无法增加。

func (s *Server) injectLabels(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    data, _ := DecodeWriteRequest(r.Body)
    s.reqChan <- data
    cacheTotal.Inc()
    w.WriteHeader(http.StatusNoContent)
}
func (s *Server) Start() {
    go func() {
        for data := range s.reqChan {
            cacheTotal.Dec()
            processor := s.pool.GetWorkRequest()
            go func() {
                processor.JobChan <- data
                res := <-processor.RetChan
                if 0 != len(res.errStr) {
                    log.Errorf("err msg:%s,err.code:%d", res.errStr, res.statusCode)
                    return
                }
            }()
        }
    }()
}

上线后观察发现cacheTotal的统计增加很快，说明之前就是因为处理能力不足导致request_total统计慢。

至此似乎陷入了一个死胡同。多goroutine和缓存都是不可取的。

回顾一下，prom-proxy中处理了cadvisor、kube-state-metrics、istio和traefik的指标，同时在处理的时候做了自监控，统计了各个类型的指标。例如：

prom-proxy_metrics_total{kind="container"} 1.0396728e+07
prom-proxy_metrics_total{kind="istio"} 620414
prom-proxy_metrics_total{kind="total"} 2.6840415e+07

在cacheTotal迅猛增加的同时，发现request_total增长极慢(表示已处理的请求)，且istio类型的指标处理速率很慢，，而container类型的指标处理速度则非常快。这是一个疑点。

vmagent的一个请求中可能包含上千个指标，可能会混合各类指标，如容器指标、网关指标、中间件指标等等。

通过排查istio指标处理的相关代码，发现有三处可以优化：

更精确地匹配需要处理的指标：之前是通过前缀通配符匹配的，经过精确匹配之后，相比之前处理的指标数下降了一半。代码中有重复写入指标的bug：这一处IO操作耗时极大将写入指标操作放到独立的goroutine pool中，独立于标签处理

经过上述优化，上线后发现缓存为0，性能达标！

一开始在开发完prom-proxy之后也做了简单的benchmark测试，但考虑到是在办公网验证的，网速本来就慢，因此注释掉了写入指标的代码，初步验证性能还算可以就结束了，没想到埋了一个深坑。

所以所有功能都需要覆盖验证，未验证的功能点都有可能是坑！

总结

服务中必须增加必要的自监控指标：对于高频率请求的服务，增加请求缓存机制，即便不能削峰填谷，也可以作为一个监控指标(通过Prometheus metric暴露的)，用于观察是否有请求积压；此外由于很多线上环境并不能直接到宿主机进行操作，像获取火焰图之类的方式往往不可行，此时指标就可以作为一个参考模型。进行多维度度、全面的benchmark：代码性能分为计算型和IO型。前者是算法问题，后者则涉及的问题比较多，如网络问题、并发不足的问题、使用了阻塞IO等。在进行benchmark的时候可以将其分开验证，即注释掉可能耗时的IO操作，首先验证计算型的性能，在计算型性能达标时启用IO操作，进一步做全面的benchmark验证。

后续

喜闻乐见的后续来了。。。

由于公司有两个大的线上集群，暂称为more集群和less集群，很不幸，性能达标的就是less集群的，其指标数据相比more集群来说非常less，大概是前者的十分之一。上到more集群之后服务内存直接达到50G，多个副本一起吃内存，直接将节点搞挂了。

迫不得已(又是那句话，感觉对了的点往往不对)，重新做了pprof压力测试，发现内存黑洞就是下面这个函数(来自Prometheus)，即便在办公电脑下进行压测，其内存使用仍然达到好几百M。该函数主要是读取vmagent传来的请求，首先进行snappy.Decode解码，然后unmarshal到临时变量wr中。低流量下完全没有问题，但高流量下完全无法应对：

func DecodeWriteRequest(r io.Reader) (*ReqData, error) {
	compressed, err := ioutil.ReadAll(r)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	reqBuf, err := snappy.Decode(nil, compressed)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	var wr prompb.WriteRequest
	if err := proto.Unmarshal(reqBuf, &wr); err != nil {
		return nil, err
	}
	return &ReqData{
		reqBuf: reqBuf,
		wr:     &wr,
	}, nil
}

解决办法就是拿出sync.pool大杀器，下面方式参考了victoriaMetrics的byteutil库(代码路径lib/byteutil)，有兴趣的可以去看下，经过压测，相同测试情况下内存降到了不足100M。

func DecodeWriteRequest(r io.Reader, callback func(*prompb.WriteRequest)) error {
	ctx := getPushCtx(r)
	defer putPushCtx(ctx)
	if err := ctx.Read(); err != nil {
		return err
	}
	bb := bodyBufferPool.Get()
	defer bodyBufferPool.Put(bb)
	var err error
	bb.B, err = snappy.Decode(bb.B[:cap(bb.B)], ctx.reqBuf.B)
	if err != nil {
		return err
	}
	wr := getWriteRequest()
	defer putWriteRequest(wr)
	if err := wr.Unmarshal(bb.B); err != nil {
		return err
	}
	callback(wr)
	return nil
}

这样一来性能完全达标，10core下单pod每秒可以处理250w个指标！

重新发布线上，自然又出问题了，这次prom-proxy服务一切正常，但导致后端vmstorage(victoriametrics的存储服务)内存爆满。经过初步定位，是由于出现了slow insert，即出现大量active time series导致缓存miss，进而导致内存暴增(prom-proxy服务会在原始指标中增加标签，并创建其他新的指标，这两类指标数目非常庞大，都属于active time series)。

最终的解决方式是将修改的指标作分类，并支持配置化启用，即如果修改的指标类型有：A、B、C、D四类。首先上线A，然后上线B，以此类推，让vmstorage逐步处理active time series，以此减少对后端存储的瞬时压力。

vmstorage有一个参数：--storage.maxDailySeries，它可以限制active time series的数目。但环境中正常情况下就有大量active time serials，如果设置了这个参数，新增的active time serials极有可能会挤掉老的active time serials，造成老数据丢失。

以上就是victoriaMetrics代理性能优化问题解析的详细内容，更多关于victoriaMetrics代理性能优化的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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