Alluxio線程池結(jié)構(gòu)與吞吐量調(diào)優(yōu)

Alluxio 是一個(gè)開源的數(shù)據(jù)編排系統(tǒng)，致力于解決解決大數(shù)據(jù)分析及 AI 場景下的一些痛點(diǎn)問題，它可以加速數(shù)據(jù)查詢和AI模型訓(xùn)練的速度，提升系統(tǒng)在高并發(fā)場景下的高可用能力。這些應(yīng)用場景決定了 Alluxio 需要具備大吞吐量特性，本文首先介紹 Alluxio Master 的線程池結(jié)構(gòu)，基于線程池分析結(jié)果提出 Alluxio 吞吐量調(diào)優(yōu)方案。

作者簡介

劉堯龍

騰訊Alluxio Oteam 研發(fā)工程師，Alluxio Committer。主要負(fù)責(zé)Alluxio及分布式一致性相關(guān)的開發(fā)工作。

業(yè)務(wù)背景?

本次線程池結(jié)構(gòu)分析與調(diào)優(yōu)的對(duì)象是 Alluxio 的開源版本，且 Alluxio 的配置項(xiàng)均為默認(rèn)配置項(xiàng)，分析的場景是游戲 AI 的特征計(jì)算階段。特征計(jì)算需要大量讀取用戶數(shù)據(jù)分析用戶操作，然后針對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行游戲環(huán)境的還原。特征計(jì)算任務(wù)初期會(huì)有數(shù)千至上萬的進(jìn)程同時(shí)對(duì)底層分布式存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)發(fā)起訪問，產(chǎn)生流量洪峰。在這種讀密集場景下，Alluxio 的高吞吐可以有效緩解存儲(chǔ)端壓力。

Alluxio 默認(rèn)線程池結(jié)構(gòu)與 JVM 參數(shù)

在業(yè)務(wù)運(yùn)行過程中，通過 jstack 生成系統(tǒng)線程信息，導(dǎo)入FastThread（https://fastthread.io/）分析。分析結(jié)果如下：

Alluxio Master 節(jié)點(diǎn)有 1432 個(gè)線程，其中 RUNABLE 狀態(tài)的線程數(shù)僅占46%，有大量線程處于 WATING ?和? TIME_WAITING ?狀態(tài)，Master 節(jié)點(diǎn)線程數(shù)較多，容易發(fā)生 OOM，需要根據(jù)線程池工作與線程間的調(diào)用關(guān)系，適當(dāng)調(diào)整線程數(shù)量。Alluxio Master 上有八個(gè)線程組，分別為：Alluxio、master、grpc、ForkJoinPool.commonPool、Gang.worker、qtpXXX、MetricsMaster、LockPool Evictor。它們之間的工作與線程調(diào)用關(guān)系如下圖所示。接下來將結(jié)合線程模型和 Alluxio 源碼分析這些線程組的作用及調(diào)優(yōu)方向。

Alluxio 線程組

Alluxio 線程組共600個(gè)線程，它們的狀態(tài)如下：

由上表可知，Alluxio 線程組中共有5種線程，其中，負(fù)責(zé)client的線程均處于 RUNNABLE 狀態(tài)，其余線程處于 TIME_WATING 和 WATING 狀態(tài)，下面將介紹每個(gè)線程的功能。

Alluxio-client-netty-event-loop-RPC

這是 Netty 框架的線程池，屬于 NioEventLoopGroup 類型。在這次采樣數(shù)據(jù)中，該線程池256個(gè)線程均處于 RUNNABLE 狀態(tài)，該線程用于 client 端與 server 端建立連接時(shí)使用，可以通過下列配置項(xiàng)進(jìn)行配置，它的默認(rèn)值為0。

alluxio.user.network.netty.worker.threads

Alluxio-ufs-sync

該線程池主要用于并發(fā)地執(zhí)行元數(shù)據(jù)同步操作，它是 ThreadPoolExecutor 類型。具體的元數(shù)據(jù)同步操作由 Alluxio-ufs-sync-prefetch 線程組完成。在本次采樣中，線程全部處于 TIME_WATING 狀態(tài)。該線程池的核心線程數(shù)與最大線程數(shù)相等，它的默認(rèn)值為系統(tǒng)當(dāng)前的核心數(shù)，可以通過下列配置項(xiàng)修改。

alluxio.master.metadata.sync.executor.pool.size

Alluxio-ufs-sync-prefetch

該線程池主要在一個(gè)元數(shù)據(jù)同步操作內(nèi)，并發(fā)地從 UFS 中獲取元數(shù)據(jù)。在本次采樣中，線程全部處于 TIME_WAITING 狀態(tài)。該線程池的核心線程數(shù)與最大線程數(shù)相等，默認(rèn)值為系統(tǒng)當(dāng)前的線程數(shù)的 10 倍，可以通過下列配置項(xiàng)修改。

alluxio.master.metadata.sync.ufs.prefetch.pool.size

Alluxio-master

這個(gè)線程組有5個(gè)線程:

本次提取的堆棧信息是從 Alluxio-master-1 節(jié)點(diǎn)中取出的，它是 Leader 節(jié)點(diǎn)。這五個(gè)線程用于支持 Alluxio-master 的具體工作：上表的前兩個(gè)線程是 master-1 與兩個(gè) raft follower 節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信的守護(hù)線程，用于 raft 集群中追加日志時(shí)進(jìn)行通信。第三個(gè)線程為 Leader 節(jié)點(diǎn)特有的，主要用于 Leader 選舉的相關(guān)操作。第四個(gè)線程為 RaftLog 相關(guān)的線程，這個(gè)線程會(huì)處理與 Raft log 相關(guān)的 I/O OPS 相關(guān)的操作。第五個(gè)線程與 StateMachine 相關(guān)，它是 Ratis 用于狀態(tài)機(jī)更新的線程。

master 線程組

Master 線程組共256個(gè)線程，均處于 WATING 狀態(tài)。它們組成了一個(gè) ForkJoinPool 類型的線程池，F(xiàn)orkJoinPool 是ExecutorService 的補(bǔ)充，它采用分而治之的思想，比較適合計(jì)算密集型任務(wù)。Alluxio 用該線程池處理 RPC 請(qǐng)求，它從 RPC Queue 不斷取出積壓的任務(wù)，然后進(jìn)行處理，這個(gè)線程池的創(chuàng)建源碼為：

ExecutorServiceBuilder#executorService = new ForkJoinPool(parallelism,
 ? ?ThreadFactoryUtils.buildFjp(threadNameFormat, true), null, isAsync, corePoolSize,
 ? ?maxPoolSize, minRunnable, null, keepAliveMs, TimeUnit.MILLISECONDS);

GRPC 線程組

GRPC 線程組由4種線程構(gòu)成，在本次采樣中共262個(gè)線程。這四種線程屬于 GRPC 框架，它們?yōu)?Alluxio 提供 RPC 通信服務(wù)。

MetricsMaster 線程組

該線程組共4個(gè)線程，它們是一個(gè) FixedThreadPool 類型的線程池，即該線程池的核心線程數(shù)與最大線程數(shù)相等。該線程池主要用于并行獲取從 worker 或者 client 提交的 Metric 數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)更新集群的指標(biāo)信息，這些信息可以通過 Grafana 與Prometheus 相結(jié)合地方式直觀地檢查系統(tǒng)狀態(tài)。該線程池的核心線程數(shù)是可配置的，通過下列配置項(xiàng)完成。

alluxio.master.metrics.service.threads=5（默認(rèn)值）

LockPool Evictor 線程組

LocakPool Evictor 線程組由2個(gè) SingleThreadExecutor 類型的線程池組成，它們作為鎖池使用。該線程池的源碼如下：

private final LockPool mInodeLocks =
 ? ?new LockPool<>((key) -> new ReentrantReadWriteLock(),
 ? ? ? ?ServerConfiguration.getInt(PropertyKey.MASTER_LOCK_POOL_INITSIZE),
 ? ? ? ?ServerConfiguration.getInt(PropertyKey.MASTER_LOCK_POOL_LOW_WATERMARK),
 ? ? ? ?ServerConfiguration.getInt(PropertyKey.MASTER_LOCK_POOL_HIGH_WATERMARK),
 ? ? ? ?ServerConfiguration.getInt(PropertyKey.MASTER_LOCK_POOL_CONCURRENCY_LEVEL));


private final LockPool mEdgeLocks =
 ? ?new LockPool<>((key) -> new ReentrantReadWriteLock(),
 ? ? ? ?ServerConfiguration.getInt(PropertyKey.MASTER_LOCK_POOL_INITSIZE),
 ? ? ? ?ServerConfiguration.getInt(PropertyKey.MASTER_LOCK_POOL_LOW_WATERMARK),
 ? ? ? ?ServerConfiguration.getInt(PropertyKey.MASTER_LOCK_POOL_HIGH_WATERMARK),
 ? ? ? ?ServerConfiguration.getInt(PropertyKey.MASTER_LOCK_POOL_CONCURRENCY_LEVEL));

其中，mInodeLocks 用于提供 inode 鎖：要鎖定一個(gè) inode，必須在該池中得它的id然后獲取它的讀鎖；mEdgeLocks 用于提供邊鎖，這里的邊指的是 inode 樹中的一條邊，邊從父 inode id 指向子 inode id。

這兩種鎖池中的鎖均為可重入的讀寫鎖，鎖池的初始數(shù)量、最小鎖數(shù)量、最大鎖數(shù)量、并發(fā)度均可以配置。

qtpXXX 線程組

該線程組用于提供 Jetty 服務(wù)，Jetty 是一個(gè)開源的 Servlet 容器，對(duì)外提供 web 服務(wù)。它們屬于 QueueThreadPool 類型的線程池。在本次采樣結(jié)果中共14個(gè)線程，這個(gè)線程池的最大線程數(shù)為254個(gè)，最小線程數(shù)為8。

Gang.worker 線程組

Gang worker 線程組用于 JVM 的垃圾回收。該線程組的線程數(shù)可以通過修改 JVM 參數(shù)進(jìn)行 -XX:ParallelGCThreads 進(jìn)行修改。

調(diào)優(yōu)原理與結(jié)果

審計(jì)日志

在吞吐量測試過程中，我們?cè)诰幾g器研發(fā)團(tuán)隊(duì)的幫助下，通過 Kona Profile 采樣，并對(duì)采樣結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn) Alluxio 在運(yùn)行過程中，生成審計(jì)日志時(shí)存在明顯的鎖競爭，blocking queue 的 size 成為了瓶頸點(diǎn)。

基于這種現(xiàn)象，我們選擇在非生產(chǎn)環(huán)境下關(guān)閉審計(jì)日志，在生產(chǎn)環(huán)境下調(diào)高審計(jì)日志的 blocking queue size 的方式調(diào)優(yōu)性能。在調(diào)整后發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)吞吐量明顯提升。

調(diào)整 UFS-SYNC-PREFETCH 線程池

在 Alluxio Master 運(yùn)行業(yè)務(wù)時(shí)，大量的任務(wù)積壓在 master rpc queue 中，F(xiàn)orkJoinPool 線程池的處理速度受限于物理機(jī)的資源成為了瓶頸點(diǎn)。Alluxio-UFS-SYNC-PREFETCH 線程池用于執(zhí)行元數(shù)據(jù)的同步工作，這個(gè)線程數(shù)默認(rèn)為系統(tǒng) CPU 核數(shù)的10倍，在實(shí)際系統(tǒng)中并不需要這么多的線程數(shù)，因此這種配置存在線程浪費(fèi)情況。因此，我們將該線程數(shù)調(diào)整為2倍的 CPU 核數(shù)，調(diào)整后發(fā)現(xiàn)沒有出現(xiàn)性能下降的情況。

JVM GC 線程數(shù)調(diào)優(yōu)

Alluxio 在騰訊自研的 KonaJDK 11 上作測試，使用 JDK 默認(rèn)參數(shù)會(huì)出現(xiàn)集群 Full GC 時(shí)間過長的情況，Master 停頓時(shí)間過長會(huì)導(dǎo)致 Leader 切換，這種切換的成本很高。通過分析 GC 日志，我們發(fā)現(xiàn)默認(rèn)的 GC 并行線程數(shù)較小，僅為30。考慮到我們使用的為64服務(wù)器，我們將 GC 并行線程數(shù)調(diào)整為40，發(fā)現(xiàn) GC 停頓時(shí)間明顯降低，系統(tǒng)的穩(wěn)定性增強(qiáng)。

后續(xù)調(diào)優(yōu)方向展望

Alluxio 作為存儲(chǔ)引擎和計(jì)算框架之間的中間件，承載著數(shù)據(jù)緩存、訪問加速、緩解存儲(chǔ)壓力等任務(wù)，這些功能都對(duì) Alluxio 系統(tǒng)的吞吐量提出了較高的要求。在接下來工作中，我們將繼續(xù)改進(jìn)方案，不斷提升系統(tǒng)吞吐量性能。為此，我們?cè)O(shè)計(jì)了幾種方案。

將 Follower Master 開啟讀服務(wù)

現(xiàn)階段，Alluxio 僅有 Leader Master 接受 Client 端的讀寫請(qǐng)求，這限制了 Alluxio 吞吐量的提升。這會(huì)產(chǎn)生單點(diǎn)瓶頸效應(yīng)，我們計(jì)劃在后續(xù)將 Follower Master 接受 Client 端的讀請(qǐng)求，這樣會(huì)有效提升系統(tǒng)吞吐量。

這種架構(gòu)的優(yōu)勢在于可以充分利用現(xiàn)有的節(jié)點(diǎn)，不需要有非常大的代碼改動(dòng)，但缺點(diǎn)為系統(tǒng)提升仍會(huì)有瓶頸，不具備無限擴(kuò)展能力。

開發(fā) Observer Master

為了使集群在理論上擁有無限擴(kuò)展能力，可以借鑒 Zookeeper 的 Observer Node 思想，開發(fā) Oberserver Master 節(jié)點(diǎn)，系統(tǒng)模型如下：

這種模型可以添加多個(gè) Observer Master 節(jié)點(diǎn)，它們的元數(shù)據(jù)同步可以主動(dòng) tail raft group 中的 log，并回放到本地狀態(tài)機(jī)上，worker 的 block 信息可以周期性地進(jìn)行同步。這種架構(gòu)的優(yōu)勢為理論上可以無限擴(kuò)展，但劣勢是需要額外的節(jié)點(diǎn)資源。且這種方案代碼改動(dòng)較多、開發(fā)難度大，block 位置信息的同步開銷也比較大。

總結(jié)

本次初衷是基于線程池結(jié)構(gòu)對(duì) Alluxio 吞吐量性能進(jìn)行調(diào)優(yōu)，根據(jù)本次測試采樣結(jié)果分析了性能瓶頸點(diǎn)，調(diào)優(yōu)相關(guān)瓶頸點(diǎn)后得到性能提升。

基于 Alluxio Master 的源碼，本文介紹了 Alluxio Master 的線程池結(jié)構(gòu)與每個(gè)線程的功能。在調(diào)優(yōu)過程中，利用分析結(jié)果調(diào)整審計(jì)日志的 blocking queue，調(diào)整 UFS-SYNC-PREFETCH 線程數(shù)，調(diào)優(yōu) JVM 參數(shù)。通過實(shí)驗(yàn)證明，Alluxio 吞吐量提升7倍。

最后，本文提出了 Alluxio 吞吐量提升的未來優(yōu)化方向。

編輯：黃飛

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