干货 | 携程Service Mesh性能优化实践

作者简介

本文作者Shirley博、烧鱼，来自携程Cloud Container团队，目前主要从事Service Mesh在携程的落地，负责控制面的可用性及优化建设，以及推进各类基础设施服务的云原生化。

一、背景

携程基于SDK模式已经有相对完善的微服务治理体系，但在业务全球化、混合多云场景下，对基础设施的标准化和解耦、可迁移性以及拥抱开源成为新的诉求。以当前的业界实践及趋势来看，云原生架构与体系是满足上述诉求的最佳实践。针对Service Mesh领域，Cloud Container&Service团队与框架团队一同推进Istio在携程的落地。

而在我们大规模推进Service Mesh的过程中，随着接入的应用越来越多，Istio控制面的性能遭遇了非常大的挑战，包括下发数据的时延很长，推送的结果不透明，监控不完善，内存泄漏等等一系列问题，严重阻碍Service Mesh在携程的落地。本文将着重分享解决Istio控制面性能与质量问题的一些方法、实践和经验，希望能给读者以启发和借鉴。

二、方法与目标

在介绍具体优化点之前，想先来聊一聊关于优化的方法论。我们认为优化思路可以分为三步走。第一步，梳理核心链路和场景，第二步，从需求侧分析出SLO，第三步，确立测试框架及度量框架验证结果。这一思路帮助我们高效的完成了许多优化，同时也可以作为基础框架用在其他项目的优化中，下面对每一步的具体工作展开介绍。

2.1 梳理核心链路和场景

核心链路如上图所示，对于istio控制面来说，它所关心的k8s里的资源一旦被用户们更改，就需要及时感知到这一事件，并快速的把变更下发到资源相关的envoy。在这一过程中，我们总结出了需要关注的几个场景。

1）随着变更量的增加，istio推送xDS延迟是否满足要求

2）对于连接到不同控制面节点的每个envoy来说，istio配置下发是否成功

3）当发布或故障重启时，istio控制面启动需要多长时间

2.2 从需求侧分析出SLO

经过对以上场景的验证，再结合用户需求，我们确立了以下目标：

1）在3w serviceEntry和3w workloadEntry的规模下，xDS的推送时延P95<3s，P99<5s

2）istio配置下发成功率可度量

3）降低服务启动的耗时到5min

2.3 确立测试框架及度量框架

在制定了详细目标之后，我们确立了详细的测试体系，包括整理测试数据集，实现自动化测试工具，可以并发的增删改多种资源，比如workloadEntry、

serviceEntry等等。

同时确立了详细的度量框架，对于用户来说，他们会关心自己的增删改等操作是不是成功生效，如果没生效还需要等多长时间，他们需要被告知一个确定性的结果。于是我们首先建立了较完善的监控体系，在必要路径埋点，统计请求量、计算端到端推送时延、错误率等指标。除此之外提供查询接口来获取推送结果，来度量配置下发是否成功。

三. 优化方案及核心实现

3.1 优化xDS推送时延

（1）问题分析

在监控数据中，我们很快发现了xDS推送中的CDS、RDS的推送时延问题尤为突出，在3w 的envoyfilter和5000 的virtualService的规模下，CDS的推送时延P99指标已接近分钟级，RDS的推送时延P99指标已超过一分钟，这是令人难以接受的。经过初步分析发现，耗时长的主要因素是由于我们使用了envoyfilter，istio控制面需要进行大量的计算去匹配envoyfilter所关联的对象，于是优化方向是要减少envoyFilter patch的耗时。

（2）CDS中envoyFilter的patch时间复杂度从O(n^2)降低为O(n)

在CDS的cluster patch中，原先istio在对envoyFilter的patch cluster时用到了循环嵌套，循环一遍所有envoyFilter，再嵌套循环一遍所有目标cluster对象，根据每一个envoyFilter指定的service、subset、port等信息计算出其匹配的cluster对象的范围，然后把内容写入对应对象，这一过程使得时间复杂度为O(n^2)。

梳理我们的使用场景发现，envoyfilter的用途是针对特定的cluster对象进行patch，大部分envoyFilter和cluster是一对一的。因此就可以用空间换时间的方式，提前将envoyFilter构建成map，在循环全部cluster进行patch时，就能以O(1)的方式获取到匹配的envoyFilter，从而减少了循环嵌套。

于是我们根据不同key构建多个map形成多个桶，比如service有一个桶，subset有一个桶，port有一个桶，对于每一个envoyFilter，指定了service的值就放入service的桶里并记录service值，指定了port的值就放入port的桶里并记录port值，如果没指定值就是任意值都匹配，比如没指定port值就把他放入port桶里并记录值为Any，其余同理，最终每个桶里记录的特定值的数量加上Any的数量一定等于全部envoyFilter的数量。

循环完一遍envoyFilter之后，所有的桶都构建好了。然后循环一遍cluster，对于每个cluster根据它自身的service、subset、port的值，在每个桶中寻找匹配值的数量，再加上Any值的数量，可以寻找到匹配的最小集，然后再循环最小集进行精确匹配。

在我们的使用场景中，时间复杂度从O(n^2)降低到了O(n)。只有当所有envoyFilter都没有指定cluster，envoyFilter和cluster是多对多的关系时，我们的优化效果最不明显，与优化前保持一致，时间复杂度都是O(n^2)。

（3）其他xDS的envoyFilter patch优化

RDS推送的主要性能瓶颈也在于envoyfilter的patch，CDS优化的思想逻辑也适用于RDS的优化，不过RDS的patch更为复杂，由于key更多所以分的桶更多，但核心思想一致，这里就不再赘述。LDS、EDS若是遇到了同样的性能瓶颈，也可以考虑这一方案。

（4）其他优化

实现按需下发，这样可以大大减少CDS推送时所需要计算的数据。另外，拆分了gateway数据，也减少了VirtualService的数量，使得build路由的时候更快速。

3.2 基于merkle树建立成功率度量体系

（1） 成功率度量体系建设方案

随着数据量接入越来越多，控制面管理的envoy节点也越来越多，用户会关心他的操作成功生效的有多少，未完成的有多少。控制面下发一次配置变更后，一定时间内所有的envoy都接收到此次变更则认为成功率为100%。为了获取某一变更已经被多少envoy接收到，我们设计了一个方案来查询推送的状态。

如上图所示，istio控制面包含多个节点，每个节点又连接到不同的envoy。需要先改造istio，使它能够正确记录不同envoy acked配置版本，并暴露接口以供查询，然后用Istio Status Api来聚合istio控制面返回的acked版本信息，最终通过Istio Status Api，我们可以获取某一变更推送未完成的envoy节点列表，推送成功率=推送成功的envoy节点数/全部需要推送的envoy节点数。基于此方案，统计每次变更的推送成功率，最后形成监控指标，可以很好的度量istio控制面的性能表现。

除此之外，这一方案还可以帮助我们提升可靠性，在删除pod时，先利用finalizer卡住删除操作，然后查询接口直到这一变更已经被所有envoy接收到，再摘除finalizer实现真正删除，防止变更推送未完成时直接删除造成的流量损失。

（2）方案实现过程

为了istio控制面能够获取不同envoy acked版本信息，我们分析了其内部实现逻辑。

ConfigController把配置变更传给DiscoveryServer后，DiscoveryServer经过一系列处理,会生成DiscoveryResponse下发给envoy，其中包含了ledgerVersion这一信息。与此同时，若是envoy向istio控制面发起DiscoveryRequest请求时，也会带着它自己当前acked ledgerVersion信息。LedgerVersion这一信息是基于merkle树实现的，它其实是这棵树的root hash值，通过root hash值，我们可以解析出整棵树存储的数据。

基于这一特性，我们在某一变更事件进入推送队列时，将这一次的配置变更的资源和其版本存入merkle树，即与ledgerVersion这一信息关联起来，并暴露接口来查询所有envoy当前acked ledgerVersion，并解析成对应的配置，就能够确定性的知道每一个envoy节点中某一配置的某一版本是否真正生效。

（3）优化接口查询时延，减少内存使用

在改造istio实现接口的过程中，我们发现查询时间变得越来越慢，内存也在缓慢增长，甚至到达临界点会oom。通过pprof抓取内存发现，merkle树的占比非常之高，为了优化这一问题，我们进一步分析了ledger中对树的实现。

它实现了一棵高度为64的哈希树，叶子节点存储了数据块的哈希值，父节点的hash值是左右子节点的hash值组合，且0代表左孩子，1代表右孩子，如下图所示。

为了加快存取速度，没有把每个点的hash值都存入数据库，而是当高度为4的倍数时，把这一层的点的hash值存入数据库，它既是上面一棵小树的叶子节点，又是下面一棵小树的root hash，每一棵小树有31个节点。当每次要更新某一个key的值时，根据key的8个字节化成二进制，按照01去寻找左或右子节点，最多只需要加载16次数据库，就可以找到该key对应的位置，把它的value更新好之后，生成一个新的hash值，再由下往上依次更新父节点的hash值，由于只保存高度为4的倍数的节点的hash，也只需要更新16次数据库，就可以更新到整棵树的根节点的root hash，这样最终生成的root hash就代表更新之后的完整数据信息。

然而在树的实现中，之所以内存一直在增长是因为gc存在问题，每次更新之后，旧的root hash其实已经无用了，但是它并没有被删除，导致越来越多的无用数据堆积占用内存，随着更新越多，数据残留越多。为了解决这个问题，我们利用了它的TTL cache，它会周期性的检测数据生存时间，对于过期的数据立即进行清理。于是在每次更新时，如果任意一棵小树的root hash改变，我们就将它的旧的root hash设置为过期，这样下一次被检测到时，内存就成功被释放了。

3.3 启动耗时优化

istio控制面启动时，会加载kubernetes中所有关注的资源到内存里，并且还要进行很多资源匹配的计算。随着接入的资源越来越多，控制面的启动时间越来越长，这对于每次发布和故障重启都是个问题。我们通过改变内存中的数据结构，改造一些map的映射，可以很好的加快启动的速度。关于启动的分析和改造，是一个复杂的过程，我们做的工作还解决了其他的启动问题，超出了性能这个议题，这里不具体展开。

四. 结果与展望

4.1 优化结果对比

基于istio 1.7.5 版本

4.2 未来展望

关于性能优化，需要做的工作还有很多，通过监控体系，我们不断地在完善istio控制面，未来会在以下几方面继续努力：

1）继续完善度量体系，可以利用merkle树的实现，帮助我们存取更多信息，比如存入时间，帮助计算下发生效时延；

2）增加队列并发度，提升队列处理速度，从而提升性能；

3）积极和开源社区沟通交流，从自身使用场景出发，给社区做出更多贡献。

团队招聘信息

Cloud Container&Service团队主要关注在推动云原生技术和理念在携程的落地，包括混合多云场景下的K8s、ServiceMesh、Scheduling&Autoscaling、Infra Defination&Automation等技术，使技术体系更加标准化、自动化、弹性和灵活，提升整体的效率、质量、可迁移性和交付治理能力，助力业务全球化。