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Prometheus on CeresDB 演进之路

2021-11-17 12:00 https://my.oschina.net/sofastack/blog/5311044 SOFAStack 次阅读条评论

文｜刘家财（花名：尘香 )

蚂蚁集团高级开发工程师专注时序存储领域

校对｜冯家纯

本文 7035 字阅读 10 分钟

CeresDB 在早期设计时的目标之一就是对接开源协议，目前系统已经支持 OpenTSDB 与 Prometheus 两种协议。Prometheus 协议相比 OpenTSDB 来说，非常灵活性，类似于时序领域的 SQL。

随着内部使用场景的增加，查询性能、服务稳定性逐渐暴露出一些问题，这篇文章就来回顾一下 CeresDB 在改善 PromQL 查询引擎方面做的一些工作，希望能起到抛砖引玉的作用，不足之处请指出。

PART. 1 内存控制

对于一个查询引擎来说，大部分情况下性能的瓶颈在 IO 上。为了解决 IO 问题，一般会把数据缓存在内存中，对于 CeresDB 来说，主要包括以下几部分：

MTSDB：按数据时间维度缓存数据，相应的也是按时间范围进行淘汰
Column Cache：按时间线维度缓存数据，当内存使用达到指定阈值时，按时间线访问的 LRU 进行淘汰
Index Cache：按照访问频率做 LRU 淘汰

上面这几个部分，内存使用相对来说比较固定，影响内存波动最大的是查询的中间结果。如果控制不好，服务很容易触发 OOM 。

中间结果的大小可以用两个维度来衡量：横向的时间线和纵向的时间线。

控制中间结果最简单的方式是限制这两个维度的大小，在构建查询计划时直接拒绝掉，但会影响用户体验。比如在 SLO 场景中，会对指标求月的统计数据，对应的 PromQL 一般类似 sum_over_time(success_reqs[30d]) ，如果不能支持月范围查询，就需要业务层去适配。

要解决这个问题需要先了解 CeresDB 中数据组织与查询方式，对于一条时间线中的数据，按照三十分钟一个压缩块存放。查询引擎采用了向量化的火山模型，在不同任务间 next 调用时，数据按三十分钟一个批次进行传递。

在进行上述的 sum_over_time 函数执行时，会先把三十天的数据依次查出来，之后进行解压，再做一个求和操作，这种方式会导致内存使用量随查询区间线性增长。如果能去掉这个线性关系，那么查询数量即使翻倍，内存使用也不会受到太大影响。

为了达到这个目的，可以针对具备累加性的函数操作，比如 sum/max/min/count 等函数实现流式计算，即每一个压缩块解压后，立即进行函数求值，中间结果用一个临时变量保存起来，在所有数据块计算完成后返回结果。采用这种方式后，之前 GB 级别的中间结果，最终可能只有几 KB。

PART. 2 函数下推

不同于单机版本的 Prometheus ，CeresDB 是采用 share-nothing 的分布式架构，集群中有主要有三个角色：

datanode：存储具体 metric 数据，一般会被分配若干分片(sharding)，有状态
proxy：写入/查询路由，无状态
meta：存储分片、租户等信息，有状态。

一个 PromQL 查询的大概执行流程：

1.proxy 首先把一个 PromQL 查询语句解析成语法树，同时根据 meta 中的分片信息查出涉及到的 datanode

2.通过 RPC 把语法树中可以下推执行的节点发送给 datanode

3.proxy 接受所有 datanode 的返回值，执行语法树中不可下推的计算节点，最终结果返回给客户端

sum(rate(write_duration_sum[5m])) / sum(rate(write_duration_count[5m])) 的执行示意图如下：

为了尽可能减少 proxy 与 datanode 之间的 IO 传输，CeresDB 会尽量把语法树中的节点推到 datanode 层中，比如对于查询 sum(rate(http_requests[3m])) ，理想的效果是把 sum、rate 这两个函数都推到 datanode 中执行，这样返回给 proxy 的数据会极大减少，这与传统关系型数据库中的“下推选择”思路是一致的，即减少运算涉及的数据量。

按照 PromQL 中涉及到的分片数，可以将下推优化分为两类：单分片下推与多分片下推。

单分片下推

对于单分片来说，数据存在于一台机器中，所以只需把 Prometheus 中的函数在 datanode 层实现后，即可进行下推。这里重点介绍一下 subquery【1】的下推支持，因为它的下推有别于一般函数，其他不了解其用法的读者可以参考 Subquery Support【2】。

subquery 和 query_range【3】接口（也称为区间查询）类似，主要有 start/end/step 三个参数，表示查询的区间以及数据的步长。对于 instant 查询来说，其 time 参数就是 subquery 中的 end ，没有什么争议，但是对于区间查询来说，它本身也有 start/end/step 这三个参数，怎么和 subquery 中的参数对应呢？

假设有一个步长为 10s 、查询区间为 1h 的区间查询，查询语句是 avg_over_time((a_gauge == bool 2)[1h:10s]) ，那么对于每一步，都需要计算 3600/10=360 个数据点，按照一个小时的区间来算，总共会涉及到 360*360=129600 的点，但是由于 subquery 和区间查询的步长一致，所以有一部分点是可以复用的，真正涉及到的点仅为 720 个，即 2h 对应 subquery 的数据量。

可以看到，对于步长不一致的情况，涉及到的数据会非常大，Prometheus 在 2.3.0 版本后做了个改进，当 subquery 的步长不能整除区间查询的步长时，忽略区间查询的步长，直接复用 subquery 的结果。这里举例分析一下：

假设区间查询 start 为 t=100，step 为 3s，subquery 的区间是 20s，步长是 5s，对于区间查询，正常来说：

1.第一步

需要 t=80, 85, 90, 95, 100 这五个时刻的点

2.第二步

需要 t=83, 88, 83, 98, 103 这五个时刻的点

可以看到每一步都需要错开的点，但是如果忽略区间查询的步长，先计算 subquery ，之后再把 subquery 的结果作为 range vector 传给上一层，区间查询的每一步看到的点都是 t=80, 85, 90, 95, 100, 105…，这样就又和步长一致的逻辑相同了。此外，这么处理后，subquery 和其他的返回 range vector 的函数没有什么区别，在下推时，只需要把它封装为一个 call （即函数）节点来处理，只不过这个 call 节点没有具体的计算，只是重新根据步长来组织数据而已。

call: avg_over_time step:3
└─ call: subquery step:5
   └─ binary: ==
      ├─ selector: a_gauge
      └─ literal: 2

在上线该优化前，带有 subquery 的查询无法下推，这样不仅耗时长，而且还会生产大量中间结果，内存波动较大；上线该功能后，不仅有利于内存控制，查询耗时基本也都提高了 2-5 倍。

多分片下推

对于一个分布式系统来说，真正的挑战在于如何解决涉及多个分片的查询性能。在 CeresDB 中，基本的分片方式是按照 metric 名称，对于那些量大的指标，采用 metric + tags 的方式来做路由，其中的 tags 由用户指定。

因此对于 CeresDB 来说，多分片查询可以分为两类情况：

1.涉及一个 metric，但是该 metric 具备多个分片

2.涉及多个 metric，且所属分片不同

单 metric 多分片

对于单 metric 多分片的查询，如果查询的过滤条件中携带了分片 tags，那么自然就可以对应到一个分片上，比如（cluster 为分片 tags）：

up{cluster="em14"}

这里还有一类特殊的情况，即

sum by (cluster) (up)

该查询中，过滤条件中虽然没有分片 tags，但是聚合条件的 by 中有。这样查询虽然会涉及到多个分片，但是每个分片上的数据没有交叉计算，所以也是可以下推的。

这里可以更进一步，对于具备累加性质的聚合算子，即使过滤条件与 by 语句中都没有分片 tags 时，也可以通过插入一节点进行下推计算，比如，下面两个查询是等价的：

sum (up)
# 等价于
sum ( sum by (cluster) (up) )

内层的 sum 由于包括分片 tags ，所以是可以下推的，而这一步就会极大减少数据量的传输，即便外面 sum 不下推问题也不大。通过这种优化方式，之前耗时 22s 的聚合查询可以降到 2s。

此外，对于一些二元操作符来说，可能只涉及一个 metric ，比如：

time() - kube_pod_created > 600

这里面的 time() 600 都可以作为常量，和 kube_pod_created 一起下推到 datanode 中去计算。

多 metric 多分片

对于多 metric 的场景，由于数据分布没有什么关联，所以不用去考虑如何在分片规则上做优化，一种直接的优化方式并发查询多个 metric，另一方面可以借鉴 SQL rewrite 的思路，根据查询的结构做适当调整来达到下推效果。比如：

sum (http_errors + grpc_errors)
# 等价于
sum (http_errors) +  sum (grpc_errors)

对于一些聚合函数与二元操作符组合的情况，可以通过语法树重写来将聚合函数移动到最内层，来达到下推的目的。需要注意的是，并不是所有二元操作符都支持这样改写，比如下面的改写就不是等价的。

sum (http_errors or grpc_errors)
# 不等价
sum (http_errors) or  sum (grpc_errors)

此外，公共表达式消除技巧也可以用在这里，比如 (total-success)/total 中的 total 只需要查询一次，之后复用这个结果即可。

PART. 3 索引匹配优化

对于时序数据的搜索来说，主要依赖 tagk->tagv->postings 这样的索引来加速，如下图所示：

对于 up{job="app1"} ，可以直接找到对应的 postings （即时间线 ID 列表），但是对于 up{status!="501"} 这样的否定匹配，就无法直接找到对应的 postings，常规的做法是把所有的两次遍历做个并集，包括第一次遍历找出所有符合条件的 tagv ，以及第二次遍历找出所有的 postings 。

但这里可以利用集合的运算性质【4】，把否定的匹配转为正向的匹配。例如，如果查询条件是 up{job="app1",status!="501"} ，在做合并时，先查完 job 对应的 postings 后，直接查 status=501 对应的 postings ，然后用 job 对应的 postings 减去 cluster 对应的即可，这样就不需要再去遍历 status 的 tagv 了。

# 常规计算方式
{1, 4} ∩ {1, 3} = {1}
# 取反，再相减的方式
{1, 4} - {2, 4} = {1}

与上面的思路类似，对于 up{job=~"app1|app2"} 这样的正则匹配，可以拆分成两个 job 的精确匹配，这样也能省去 tagv 的遍历。

此外，针对云原生监控的场景，时间线变更是频繁发生的事情，pod 的一次销毁、创建，就会产生大量的新时间线，因此有必要对索引进行拆分。常见的思路是按时间来划分，比如每两天新生成一份索引，查询时根据时间范围，做多份索引的合并。为了避免因切换索引带来的写入/查询抖动，实现时增加了预写的逻辑，思路大致如下：

写入时，索引切换并不是严格按照时间窗口，而是提前指定一个预写点，该预写点后的索引会进行双写，即写入当前索引与下一个索引中。这样做的依据是时间局部性，这些时间线很有可能在下一个窗口依然有效，通过提前的预写，一方面可以预热下一个索引，另一方面可以减缓查询扩分片查询的压力，因为下一分片已经包含上一分片自预写点后的数据，这对于跨过整点的查询尤为重要。

PART. 4 全链路 trace

在实施性能优化的过程中，除了参考一些 metric 信息，很重要的一点是对整个查询链路做 trace 跟踪，从 proxy 接受到请求开始，到 proxy 返回结果终止，此外还可以与客户端传入的 trace ID 做关联，用于排查用户的查询问题。

说来有趣的是，trace 跟踪性能提升最高的一次优化是删掉了一行代码。由于原生 Prometheus 可能会对接多个 remote 端，因此会对 remote 端的结果按时间线做一次排序，之后合并时就可以用归并的思路，以 O(n*m) 的复杂度合并来自 n 个 remote 端的数据（每个 remote 端假设有 m 条时间线）。但对于 CeresDB 来说，只有一个 remote 端，因此这个排序是不需要的，去掉这个排序后，那些不能下推的查询基本提高了 2-5 倍。

PART. 5 持续集成

尽管基于关系代数和 SQL rewrite rule 等有一套成熟的优化规则，但还是需要用集成测试来保证每次开发迭代的正确性。CeresDB 目前通过 linke 的 ACI 做持续集成，测试用例包括两部分：

Prometheus 自身的 PromQL 测试集【5】
CeresDB 针对上述优化编写的测试用例

在每次提交 MR 时，都会运行这两部分测试，通过后才允许合入主干分支。

PART. 6 PromQL Prettier

在对接 Sigma 云原生监控的过程中，发现 SRE 会写一些特别复杂的 PromQL，肉眼比较难分清层次，因此基于开源 PromQL parser 做了一个格式化工具，效果如下：

Original:
topk(5, (sum without(env) (instance_cpu_time_ns{app="lion", proc="web", rev="34d0f99", env="prod", job="cluster-manager"})))

Pretty print:
topk (
  5,
  sum without (env) (
    instance_cpu_time_ns{app="lion", proc="web", rev="34d0f99", env="prod", job="cluster-manager"}
  )
)

下载、使用方式见该项目 README【6】。

「总结」

本文介绍了随着使用场景的增加 Prometheus on CeresDB 做的一些改进工作，目前 CeresDB 的查询性能，相比 Thanos + Prometheus 的架构，在大部分场景中有了 2-5 倍提升，对于命中多个优化条件的查询，可以提升 10+ 倍。CeresDB 已经覆盖 AntMonitor （蚂蚁的内部监控系统）上的大部分监控场景，像 SLO、基础设施、自定义、Sigma 云原生等。

本文罗列的优化点说起来不算难，但难在如何把这些细节都做对做好。在具体开发中曾遇到一个比较严重的问题，由于执行器在流水线的不同 next 阶段返回的时间线可能不一致，加上 Prometheus 特有的回溯逻辑（默认 5 分钟），导致在一些场景下会丢数据，排查这个问题就花了一周的时间。

记得之前在看 Why ClickHouse Is So Fast?【7】时，十分赞同里面的观点，这里作为本文的结束语分享给大家：

“ What really makes ClickHouse stand out is attention to low-level details.”