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本文介绍了 Prometheus 插件造成长尾申请景象的起因，以及如何解决这个问题。
作者屠正松，Apache APISIX PMC Member。
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景象
在 APISIX 社区中，曾有局部用户陆续反馈一种神秘景象：局部申请提早较长。具体表现为：当流量申请进入一个失常部署的 APISIX 集群时，偶然会呈现局部申请有 1 ~ 2 秒的提早。用户的 QPS 规模大略在 1 万，然而这种异样申请十分少见，每隔几分钟就会呈现 1 ~ 3 次。一些用户在 issue 中也提供了捕捉到的提早较长的申请。从这些截图中能够看出，的确有申请提早较高，甚至能够达到秒级别。
这种景象随同着另一种景象：某个 worker 过程的 CPU 占用率达到了 100%。
开发团队通过不同渠道与这些反馈的用户沟通得悉，这个景象产生的条件是：
- 开启 prometheus 插件，并且有 Prometheus Exporter 拜访 APISIX 的 endpoint
/apisix/prometheus/metrics来采集指标； - prometheus 插件统计的 metrics 的数量达到肯定规模，通常是上万级别；
这个景象是在业界称为 “ 长尾申请 ”，是指在一个申请群体中，大部分申请响应工夫较短，但有少部分申请响应工夫较长的状况。它可能是因为后端系统的性能瓶颈、资源有余或其余起因导致的。它不是一个致命的 bug，然而它重大影响了终端用户的体验。
抽丝剥茧
APISIX 基于一个开源的 Lua 库 nginx-lua-prometheus 开发了 Prometheus 插件，提供跟踪和收集 metrics 的性能。当 Prometheus Exporter 拜访 APISIX 裸露的 Prometheus 指标的 endpoint 时，APISIX 会调用 nginx-lua-prometheus 提供的函数来裸露 metrics 的计算结果。
开发团队从社区用户，企业用户等渠道收集汇总了长尾申请产生的条件，根本定位了问题所在：nginx-lua-prometheus 中用于裸露 metrics 指标的函数 prometheus:metric_data()。
不过这只是初步推断，还须要间接的证据来证实长尾申请与此有关，并且须要搞清楚以下问题：
- 这个函数具体做了什么？
- 这个函数为什么会造成长尾申请景象？
开发团队结构了本地复现环境，这个复现环境次要模仿以下场景：
- 模仿客户端发送失常申请，被 APISIX 代理到上游
- 模仿 Prometheus Exporter 每隔 5 秒拜访
/apisix/prometheus/metrics，触发 APISIX 运行prometheus:metric_data()函数
复现环境示意图：
在执行复现测试时，咱们会察看 wrk2 的测试后果中的 P100 等指标来确认是否产生了长尾申请景象，并且会对运行中的 APISIX 生成火焰图，来观测产生长尾申请时，CPU 资源耗费在哪里。
wrk2 的测试后果如下：
Latency Distribution (HdrHistogram - Uncorrected Latency (measured without taking delayed starts into account))
50.000% 1.13ms
75.000% 2.56ms
90.000% 4.82ms
99.000% 14.70ms
99.900% 27.95ms
99.990% 74.75ms
99.999% 102.78ms
100.000% 102.78ms依据这个测试后果能够失去论断：在测试期间，99% 的申请在 14.70 毫秒内实现了，然而还有很少一部分申请耗费了 100 多毫秒。并且咱们用 metrics 数量作为变量，进行了屡次测试，发现 metrics 数量与 P100 的提早呈线性增长。如果 metrics 达到 10 万级别，P100 将达到秒级别。
生成的火焰图如下：
从火焰图的函数堆栈能够看到，prometheus:metric_data() 占据了最长的横轴宽度，这证实了大量 CPU 耗费在这里。这也直接证明了 prometheus:metric_data() 造成长尾申请景象。
上面咱们来简略剖析一下 prometheus:metric_data() 函数做了什么。prometheus:metric_data() 将会从共享内存中获取指标，对指标进行分类，并加工成 Prometheus 兼容的文本格式。在这个过程中，会对所有 metrics 依照字典序进行排序，会用正则解决 metrics 的前缀。依据教训，这些都是十分低廉的操作。
不够完满的优化
当定位到有问题的代码后，下一步就是联合火焰图，详细分析代码，寻找优化空间。
从火焰图能够定位到 fix_histogram_bucket_labels 函数。通过 review 这个函数，咱们发现了两个比拟敏感的函数：string:match 和 string:gsub。这两个函数都不能被 LuaJIT 所 JIT 编译，只能解释执行。
LuaJIT 是一个针对 Lua 编程语言的 JIT 编译器，能够将 Lua 代码编译成机器码并运行。这相比于应用解释器来运行 Lua 代码，能够提供更高的性能。
应用 LuaJIT 运行 Lua 代码的一个劣势是，它能够大幅晋升代码的执行速度。这使得 APISIX 在解决大量申请时能够放弃较低的提早，并且能够在高并发环境下体现出较好的性能。
对于 LuaJIT 的更多介绍能够参考：什么是 JIT？
因而不能被 LuaJIT 编译的代码必然会成为潜在的性能瓶颈。
咱们整顿以上信息并提交了 issue: optimize the long-tail request phenomenon 到 nginx-lua-prometheus，与这个我的项目的作者 knyar 一起探讨能够优化的空间。knyar 响应很及时，咱们沟通后明确了能够优化的点。于是提交了 PR：chore: use ngx.re.match instead of string match to improve performance 进行优化。
在这个 PR 中，次要实现了：
- 用
ngx.re.match代替string:match - 用
ngx.re.gsub代替string:gsub
在实现这个优化后，咱们其实十分感性地晓得，这个优化只能晋升一些性能，但不能基本解决问题。基本问题是：
Nginx 是一种多过程单线程的架构。所有的 worker 过程都会监听 TCP 连贯，但一旦连贯进入了某个 worker 过程，就不能再被迁徙到其余 worker 过程去解决了。
这意味着，如果某个 worker 过程十分繁忙，那么该 worker 过程内的其余连贯就可能无奈及时取得解决。另一方面，过程内的单线程模型意味着，所有 CPU 密集型和 IO 密集型的工作都必须按程序执行。如果某个工作执行工夫较长，那么其余工作就可能被疏忽，导致工作解决工夫不平均。
prometheus:metric_data() 占据了大量的 CPU 工夫片进行计算，挤压了解决失常申请的 CPU 资源。这也是为什么会看到某个 worker 过程的 CPU 占用率达到 100%。
基于这个问题，咱们在实现上述优化后持续剖析，抓取了火焰图：
下面火焰图 builtin#100 示意的是 luajit/lua 的库函数（比方 string.find 这种），能够通过 https://github.com/openresty/openresty-devel-utils/blob/master/ljff.lua 这个我的项目里的脚本来失去对应的函数名称。
应用形式：
$ luajit ljff.lua 100
FastFunc table.sort因为计算 metrics 时占用了适量的 CPU，所以咱们思考在计算 metrics 时适当让出 CPU 工夫片。
对于 APISIX 来说，解决失常申请的优先级是最高的，CPU 资源该当向此歪斜，而 prometheus:metric_data() 只会影响 Prometheus Exporter 获取指标时的效率。
在 OpenResty 世界，有一个隐秘的让出 CPU 工夫片的形式：ngx.sleep(0)。咱们在 prometheus:metric_data() 中引入这种形式，当解决所有的 metrics 时，每解决固定数目（比方 200 个）的 metrics 后让出 CPU 工夫片，这样新进来的申请将有机会失去解决。
咱们提交了引入这个优化的 PR：feat: performance optimization。
在咱们的测试场景中，当 metrics 的总数量达到 10 万级别时，引入这个优化之前用 wrk2 测试失去的后果：
Latency Distribution (HdrHistogram - Uncorrected Latency (measured without taking delayed starts into account))
50.000% 10.21ms
75.000% 12.03ms
90.000% 13.25ms
99.000% 92.80ms
99.900% 926.72ms
99.990% 932.86ms
99.999% 934.40ms
100.000% 934.91ms引入这个优化后，用 wrk2 测试失去的后果：
Latency Distribution (HdrHistogram - Uncorrected Latency (measured without taking delayed starts into account))
50.000% 4.34ms
75.000% 12.81ms
90.000% 16.12ms
99.000% 82.75ms
99.900% 246.91ms
99.990% 349.44ms
99.999% 390.40ms
100.000% 397.31ms能够看到 P100 的指标大概是优化前的 1/3 ～ 1/2。
不过这并没有完满解决这个问题，通过剖析优化后的火焰图：
能够间接看到 builtin#100（即 table.sort）和 builtin#92（即 string.format）等，依然占据了相当宽度的横轴，这是因为：
prometheus:metric_data()中首先会对所有的 metrics 调用table.sort进行排序，当 metrics 到 10 万级别时，相当于对 10 万个字符串进行排序，并且table.sort不能够被ngx.sleep(0)中断。- 应用
string.format的中央，以及fix_histogram_bucket_labels无奈优化，通过与 knyar 交换后得悉，这些步骤必须存在以保障prometheus:metric_data()能够产出格局正确的 metrics。
至此，代码层面的优化伎俩曾经用完了，但遗憾的是，还是没有完满解决问题。P100 的指标依然有显著的提早。
怎么办？
让咱们再回到外围问题：prometheus:metric_data() 占据了大量的 CPU 工夫片进行计算，挤压了解决失常申请的 CPU 资源。
在 Linux 零碎中，CPU 调配工夫片的单位是线程还是过程？精确来说是线程，线程才是理论的工作单元。不过 Nginx 是多过程单线程的架构，理论在每个过程中只有一个线程。
此时咱们会想到一个优化方向：将 prometheus:metric_data() 转移到其余线程，或者说过程。于是咱们调研了两个方向：
- 用
ngx.run_worker_thread来运行prometheus:metric_data()的计算工作，相当于将 CPU 密集型工作交给线程池； - 用独自的过程来解决
prometheus:metric_data()的计算工作，这个过程不会解决失常申请。
通过 PoC 后，咱们否定了计划 1，采纳了计划 2。否定计划 1 是因为 ngx.run_worker_thread 只适宜运行与申请无关的计算工作，而 prometheus:metric_data() 显著是与申请无关的。
计划 2 的实现：让 privileged agent（特权过程）来解决 prometheus:metric_data()。然而特权过程自身不监听任何端口，也不会解决任何申请。因而，咱们须要对特权过程进行一些革新，让它监听端口。
最终，咱们通过 feat: allow privileged agent to listen port 和 feat(prometheus): support collect metrics works in the priviledged agent 实现了计划 2。
咱们应用带上了这个优化的 APISIX 来测试，发现 P100 的指标提早曾经升高到正当的范畴内，长尾申请景象也不存在了。
Latency Distribution (HdrHistogram - Uncorrected Latency (measured without taking delayed starts into account))
50.000% 3.74ms
75.000% 4.66ms
90.000% 5.77ms
99.000% 9.99ms
99.900% 13.41ms
99.990% 16.77ms
99.999% 18.38ms
100.000% 18.40ms 这个计划有些奇妙，也解决了最外围的问题。咱们在生产环境中察看并验证了这个计划，它打消了长尾申请景象，也没有造成其余额定的异样。
与此同时，咱们发现社区中也有相似的修复计划，有趣味的话能够延长浏览：如何批改 Nginx 源码实现 worker 过程隔离。
瞻望
在咱们修复这个问题的时候，产生了一个新的思考：nginx-lua-prometheus 这个开源库适宜 APISIX 吗？
咱们在 APISIX 侧解决了 prometheus:metric_data() 的问题，同时，咱们也发现了 nginx-lua-prometheus 存在的其余问题，并且修复了。比方修复内存透露，以及修复 LRU 缓存淘汰。
nginx-lua-prometheus 刚开始是被设计为 Nginx 应用，并不是为了 OpenResty 以及基于 OpenResty 的利用所设计的。OpenResty 生态内没有比 nginx-lua-prometheus 更成熟的对接 Prometheus 生态的开源我的项目，因而 nginx-lua-prometheus 一直被开源社区的力量推动成为适宜 OpenResty 生态的方向。
兴许咱们应该将视线放得更宽阔一些，寻找不必批改 APISIX 底层的形式来对接 Prometheus 生态。比方设计一个更适宜 APISIX 的依赖库，或者用某种形式对接 Prometheus 生态中成熟的我的项目，将收集和计算 metrics 的过程转移到那些成熟的我的项目中。
后续
该问题曾经在 Apache APISIX 3.1 版本中修复。https://github.com/apache/apisix/pull/8434
对于 API7.ai 与 APISIX
API7.ai 是一家提供 API 解决和剖析的开源根底软件公司，于 2019 年开源了新一代云原生 API 网关 — APISIX 并捐献给 Apache 软件基金会。尔后，API7.ai 始终踊跃投入反对 Apache APISIX 的开发、保护和社区经营。与千万贡献者、使用者、支持者一起做出世界级的开源我的项目，是 API7.ai 致力的指标。
