golang源码阅读：VictoriaMetrics中的协程优先级的处理方式

ahfuzhang

发布于 2022-02-22 13:57:23

5530

发布于 2022-02-22 13:57:23

在阅读VictoriaMetrics的源码的时候，读到了那么平平无奇的一段：

// AddRows adds the given mrs to s.
func (s *Storage) AddRows(mrs []MetricRow, precisionBits uint8) error {
    if len(mrs) == 0 {
        return nil
}

    // Limit the number of concurrent goroutines that may add rows to the storage.
    // This should prevent from out of memory errors and CPU trashing when too many
    // goroutines call AddRows.
    select {
    case addRowsConcurrencyCh <- struct{}{}:
    default:
        // Sleep for a while until giving up
        atomic.AddUint64(&s.addRowsConcurrencyLimitReached, 1)
        t := timerpool.Get(addRowsTimeout)

        // Prioritize data ingestion over concurrent searches.
        storagepacelimiter.Search.Inc()

        select {
        case addRowsConcurrencyCh <- struct{}{}:
            timerpool.Put(t)
            storagepacelimiter.Search.Dec()
        case <-t.C:
            timerpool.Put(t)
            storagepacelimiter.Search.Dec()
            atomic.AddUint64(&s.addRowsConcurrencyLimitTimeout, 1)
            atomic.AddUint64(&s.addRowsConcurrencyDroppedRows, uint64(len(mrs)))
            return fmt.Errorf("cannot add %d rows to storage in %s, since it is overloaded with %d concurrent writers; add more CPUs or reduce load",
                len(mrs), addRowsTimeout, cap(addRowsConcurrencyCh))
        }
}

仔细看了以后，真是不得了。这感觉就像——

1.背景

在vm-storage这个组件中，作为存储节点，它一边要负责数据的写入，一边要负责数据的查询。很明显，数据写入的工作很重要，而查询的优先级相比写入就要低一些。

遇到这种问题，我的第一反应就是：把写入的协程数设置得比查询的协程数多不就行了吗？想要多高的优先级就设置为多大的比例。

太天真

物理核是性能真正的限制。无论你有多少协程，理论上N个核就最多只有N个协程处于执行状态。
协程调度并非没有成本，协程越多，就会有越多的CPU时间花在协程调度上。对于CPU密集型的业务，计算的协程数超过物理核的个数的部分都是白瞎。
假设写的协程数是读的协程数的2倍，概率上看调度到写的次数是读的次数的2倍；但是读和写的计算量并不是对等的，假设某个查询的数据量较大，就会导致读协程总体的CPU时间多于写协程，最终可能会导致写入超时失败。正确的办法是通过机制来让读协程主动让出CPU资源。

所以这里我直接总结vm-storage在协程控制的处理思路，再逐段分析源码：

区分IO协程和计算协程。

IO协程收到数据后，通过channel转给计算协程。

计算协程的数量与核的数量相等。

处理insert操作的协程数等于CPU的核数，且接收任务的channel的长度也等于CPU核数。
处理query_range等查询操作的协程数是CPU核数的2倍，猜测这里是因为部分读操作可能导致mmap区域内存产生缺页中断，继而引发IO阻塞。但不管怎么样，对协程数仍然是很克制。

insert协程执行业务逻辑前，在一个排队channel里面写入一个struct{}，这个排队channel的长度与CPU核数相等。写入成功，证明同时进行的写操作小于核数，允许继续写入。写入队列失败，就证明某个insert协程没有被及时调度，就需要通知select协程主动让出CPU资源。
每当有一个insert操作被阻塞，就会通过原子操作累加计数。这个计数代表了有多少个insert操作处于等待。如果insert操作排队成功，计数器就会减一。当计数器为0时，通过条件变量来发起 broadcast()，唤醒在等待的select操作。
select协程中，每扫描4095个block就会检查一次是否有insert操作在等待。如果有，调用条件变量 cond.Wait()进入等待，让出协程调度。

(源码位于：https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics)

2. insert操作源码分析

2.1 工作协程的创建

lib/protoparser/common/unmarshal_work.go:24

// StartUnmarshalWorkers starts unmarshal workers.
func StartUnmarshalWorkers() {
    if unmarshalWorkCh != nil {
        logger.Panicf("BUG: it looks like startUnmarshalWorkers() has been alread called without stopUnmarshalWorkers()")
}
    gomaxprocs := cgroup.AvailableCPUs()   //获取物理核的个数
    unmarshalWorkCh = make(chan UnmarshalWork, gomaxprocs)  //创建一个channel,长度与核数相等
    unmarshalWorkersWG.Add(gomaxprocs)
    for i := 0; i < gomaxprocs; i++ {
        go func() {  // 启动N个协程，数量与核数相等
            defer unmarshalWorkersWG.Done()
            for uw := range unmarshalWorkCh {
                uw.Unmarshal()  // 这里调用具体的业务处理函数
            }
        }()
}
}

IO协程获取数据后，把请求丢到unmarshalWorkCh中：

// ScheduleUnmarshalWork schedules uw to run in the worker pool.
//
// It is expected that StartUnmarshalWorkers is already called.
func ScheduleUnmarshalWork(uw UnmarshalWork) {
    unmarshalWorkCh <- uw
}

2.2 insert协程的并发检查

lib/storage/storage.go:1617

首先创建了一个用于管理写入并发的channel:

var (
    // Limit the concurrency for data ingestion to GOMAXPROCS, since this operation
    // is CPU bound, so there is no sense in running more than GOMAXPROCS concurrent
    // goroutines on data ingestion path.
    addRowsConcurrencyCh = make(chan struct{}, cgroup.AvailableCPUs())
    addRowsTimeout       = 30 * time.Second
)

队列的长度是CPU核数。假设有10个核，则写入操作最多10个并发。

下面是对于写入并发的处理：lib/storage/storage.go:1529

// AddRows adds the given mrs to s.
func (s *Storage) AddRows(mrs []MetricRow, precisionBits uint8) error {
    if len(mrs) == 0 {
        return nil
}

    // Limit the number of concurrent goroutines that may add rows to the storage.
    // This should prevent from out of memory errors and CPU trashing when too many
    // goroutines call AddRows.
    select {
    case addRowsConcurrencyCh <- struct{}{}:    //如果写入channel成功，说明并发小于最大核数。然后走到插入逻辑去。
    default:  //如果插入channel失败，说明某个insert操作的协程被阻塞。这时需要通知select协程去让出。
        // Sleep for a while until giving up
        atomic.AddUint64(&s.addRowsConcurrencyLimitReached, 1)
        t := timerpool.Get(addRowsTimeout)

        // Prioritize data ingestion over concurrent searches.
        storagepacelimiter.Search.Inc() // pacelimiter（步长限制器）中有个原子累加的变量，说明有多少个insert操作在等待

        select {
        case addRowsConcurrencyCh <- struct{}{}:  //在超时的时间内，等待入队成功的事件。
            timerpool.Put(t)  //把timer放回对象池，减少GC
            storagepacelimiter.Search.Dec()  // insert操作可以顺利调度了，等待的数量原子减一。
            // 等待数量为0的时候，调用 cond.Broadcast() 来通知select协程开始工作。
        case <-t.C:  //等待30秒
            timerpool.Put(t)
            storagepacelimiter.Search.Dec()
            atomic.AddUint64(&s.addRowsConcurrencyLimitTimeout, 1)
            atomic.AddUint64(&s.addRowsConcurrencyDroppedRows, uint64(len(mrs)))
            return fmt.Errorf("cannot add %d rows to storage in %s, since it is overloaded with %d concurrent writers; add more CPUs or reduce load",
                len(mrs), addRowsTimeout, cap(addRowsConcurrencyCh))
            // 等待了30秒仍然没有CPU资源，只能报错
        }
}
    // 这里以下是具体的插入逻辑...
    <-addRowsConcurrencyCh  // insert逻辑执行完成后，出队

    return firstErr
}

3. select操作源码分析

select请求没有区分IO协程和计算协程，因为查询请求通常不多且包很小。

3.1 用于查询并发限制的channel

lib/storage/storage.go:1097

var (
    // Limit the concurrency for TSID searches to GOMAXPROCS*2, since this operation
    // is CPU bound and sometimes disk IO bound, so there is no sense in running more
    // than GOMAXPROCS*2 concurrent goroutines for TSID searches.
    searchTSIDsConcurrencyCh = make(chan struct{}, cgroup.AvailableCPUs()*2)
)

查询的并发数限制为CPU核的两倍。

查询限制的处理代码如下：lib/storage/storage.go:1056

// searchTSIDs returns sorted TSIDs for the given tfss and the given tr.
func (s *Storage) searchTSIDs(tfss []*TagFilters, tr TimeRange, maxMetrics int, deadline uint64) ([]TSID, error) {
    // Do not cache tfss -> tsids here, since the caching is performed
    // on idb level.

    // Limit the number of concurrent goroutines that may search TSIDS in the storage.
    // This should prevent from out of memory errors and CPU trashing when too many
    // goroutines call searchTSIDs.
    select {
    case searchTSIDsConcurrencyCh <- struct{}{}:  //处理思路上与insert并发限制一样。入队成功才允许进入查询逻辑
    default:
        // Sleep for a while until giving up
        atomic.AddUint64(&s.searchTSIDsConcurrencyLimitReached, 1)
        currentTime := fasttime.UnixTimestamp()
        timeoutSecs := uint64(0)
        if currentTime < deadline {
            timeoutSecs = deadline - currentTime  //与insert的超时处理不同，每个查询可能与不同的查询超时时间
        }
        timeout := time.Second * time.Duration(timeoutSecs)
        t := timerpool.Get(timeout)
        select {
        case searchTSIDsConcurrencyCh <- struct{}{}:
            timerpool.Put(t)
        case <-t.C:
            timerpool.Put(t)
            atomic.AddUint64(&s.searchTSIDsConcurrencyLimitTimeout, 1)
            return nil, fmt.Errorf("cannot search for tsids, since more than %d concurrent searches are performed during %.3f secs; add more CPUs or reduce query load",
                cap(searchTSIDsConcurrencyCh), timeout.Seconds())
        }
}

3.2 select协程主动让出的实现

lib/storage/search.go:188

// NextMetricBlock proceeds to the next MetricBlockRef.
func (s *Search) NextMetricBlock() bool {
    if s.err != nil {
        return false
}
    for s.ts.NextBlock() {
        if s.loops&paceLimiterSlowIterationsMask == 0 {  //每执行4095次后，检查是否有insert协程在等待
            if err := checkSearchDeadlineAndPace(s.deadline); err != nil {
                // 如果有insert协程等待，在WaitIfNeeded()方法中用条件变量阻塞：cond.Wait()
                s.err = err
                return false
            }
        }
        s.loops++
        //...
    }
    //...
}

WaitIfNeeded()方法的实现细节：lib/pacelimiter/pacelimiter.go:43

// WaitIfNeeded blocks while the number of Inc calls is bigger than the number of Dec calls.
func (pl *PaceLimiter) WaitIfNeeded() {
    if atomic.LoadInt32(&pl.n) <= 0 {
        // Fast path - there is no need in lock.
        return
}
    // Slow path - wait until Dec is called.
    pl.mu.Lock()
    for atomic.LoadInt32(&pl.n) > 0 {  // n代表了高优先级协程等到的个数
        pl.delaysTotal++
        pl.cond.Wait()   // 当n==0时，触发 pl.cond.Broadcast()，让低优先级的协程重新调度
}
    pl.mu.Unlock()
}

4. 总结

关键的计算协程的数量，围绕可用的物理CPU核的数量展开。超过物理核数的协程，CPU资源只会白白浪费在协程调度器上。
区分高优先级和低优先级的协程，低优先级的协程要能够主动让出。
用一个队列来代表被调度的关键协程的数量，队列被阻塞就证明有关键协程处于未被调度的状态，这时就需要触发对应的协调机制。感觉就像在golang调度器的基础上又封装了部分能力。

不管怎么样，感谢valyala大神，后面我们就可以直接import这些代码来抄作业了。

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原始发表：2022-01-26，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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