大量 Resolved Ts 事件造成 CPU 开销显著

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图-2 KV-Client CPU Profiling

KV-Client 模块在处理 Resolved Ts 事件时有明显 CPU 开销，近一半的 CPU 时间被 Golang Runtime 占用。

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图-3 Frontier 模块 CPU Profiling

Puller 模块中的 Frontier 组件在处理大量 Resolved Ts 事件时也有显著的 CPU 开销。

Mounter & Encoder 模块吞吐能力不足

我们再来看一下数据从 Sorter 流出之后的处理过程。Mounter 会对从 Sorter 读取到的数据进行解码，生成一个新的内部数据结构，然后就交给 Sink 模块，后者将事件发送到目标数据系统。

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图-4 数据流出简图

从上图中我们可以看到，Mounter 和 Sink 是一个顺序关系。如果 Mounter 模块的吞吐量不足，势必会影响 Sink 模块的吞吐量。我们对 Mounter 模块的吞吐量做了 Benchmark 定量分析。我们使用了一种特殊的 Sink，它会将从 Mounter 接收到的数据直接丢弃，这种情况下我们认为 Sink 的吞吐量不是性能瓶颈。在测试中发现，这种情况下 Sink 的吞吐量只有 5k/s 左右，这说明数据流入 Sink 的速率不足，也就说明了 Mounter 模块的吞吐量不足，是必须优先解决的性能瓶颈。

在 Kafka Sink 内部，首先会由 Encoder 模块将数据编码成特定的格式，然后交给 Kafka Producer 发送到目标 Kafka 集群。我们使用了和测试 Mounter 吞吐量类似的策略，来测试 Encoder 的性能，发现 Encoder 模块也存在吞吐量不足的问题。

CPU 使用率不足

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图-5 Mounter & Encoder CPU Profiling

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图-6 CPU Usage

同时，我们也查看了 CPU Profiling 。Mounter 模块和 Sink 内部的 Encoder 模块的 CPU 开销相对其他模块更为显著。同时查看监控发现，CPU 资源的整体使用率并不高，TiCDC 所在的机器有 16C，但 CPU 利用率不足 300%。Mounter 和 Encoder 的主要工作是对数据进行编解码，属于 CPU 密集型任务，所以在 Profiling 上看起来较为突出是正常的。整体 CPU 使用率低说明当前的数据消费链路对 CPU 使用效率低下，提升整体 CPU 使用率是解决问题的重要途径。

How we solve the problem

经过上述性能测试和剖析 (Profiling)，确定了整条 Table Pipeline 链路上需要被优化的性能瓶颈点。KV-Client 和 Puller 模块对 Region 数量颇为敏感，海量 Region 带来的大量 Resolved Ts 事件给二者带来了不可忽视的压力，因此有必要提升二者在处理 Resolved Ts 事件时的效率。对于 Mounter 和 Sink 模块，消除 Mounter 模块和 Encoder 模块的吞吐量瓶颈，是提升 TiCDC 吞吐量性能的关键。

Efficient to handle resolved ts event

KV-Client 和 Puller 模块需要处理的 Resolved Ts 事件数量，和被监听的 Region 数量成正比，这是造成二者 CPU 开销高的主要因素。

当前的 KV-Client 模块逐个处理 Resolved Ts 事件，这显然不是一个高效的方案。我们对其做出了改进了，让它批量地处理 Resolved Ts 事件，从而减少相关函数调用引起的上下文切换，降低 CPU 开销。同时优化了实现细节，降低模块内多线程并发访问过程中占用锁带来的 CPU 开销。测试结果表明，200k Regions 的场景下，CPU 使用率下降了 50%。

Frontier 组件采用最小堆来维护所有 Regions 的 Resolved Ts，输出最小值作为表级别的 Resolved Ts。每次处理 Resolved Ts 事件时需要检查最小堆中的所有元素，以应对 Region 发生分裂合并导致的 Region 变更情况，所以 CPU 开销明显。我们认为在一般场景下，绝大多数 Region 不会发生频繁的分裂合并。基于这一假设改进了 Frontier 的计算逻辑，在检测到没有 Region 发生变化的情况下，通过快速路径计算得到表级别的 Resolved Ts，这一改进提升了处理 Resolved Ts 事件的效率，测试结果表明 CPU 使用效率再次下降了 50%。

上述两个优化工作完成之后，KV-Client 和 Puller 模块应对海量 Region 时的 CPU 开销有明显的下降，这也使得 TiCDC 能够更加高效地应对有大量 Region 的场景，在相同资源的情况下，支持比以前更大规模的数据量。

Boost CPU usage, enlarge throughput

为了提升 Mounter 和 Encoder 的吞吐性能，对二者进行了多线程改造，提出了 Mounter Group 和 Encoder Group 模块。

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图-7 多线程 Mounter & Encoder 示意图

如上图所示，Mounter Group 内部维护了多个 Mounter 实例，批量地输入数据，并发地进行数据解码工作，提升整体解码效率。测试结果表明，Mounter Group 的吞吐量有 10 倍左右的提升。

Encoder Group 的实现和前者类似，并发地对执行数据编码工作，吞吐性能也得到了显著提升。我们分析了 Kafka Sink 内部的运行过程，可以分为 3 个步骤：接收数据，使用 Encoder 编码数据，然后经由 Kafka Producer 发送到目标 Kafka 集群。我们发现这三个步骤是串行执行的，于是我们对这三个步骤做了多线程改造，“接收数据，编码数据，发送数据” 3 个过程以流水线的方式运行，这进一步提升了 Kafka Sink 的运行效率。

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图-8 Canal-JSON Encoder CPU Profiling

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图-9 Canal-JSON Encoder Allocate Objects Profiling

Encoder 的编码效率也是一个影响吞吐量的重要因素。Canal-JSON 是我们推荐的一种编码协议，它使用 Golang 标准库的 JSON 库对数据进行编码工作。如上图-8 所示，CPU 开销显著，同时有明显的垃圾回收开销。图-9 是对应时段的内存分配对象 Profiling，可以看到在编码过程中分配了大量的对象，内存占用量明显。对此我们选择使用 easyjson 更为高效地生成 JSON 编码，这使得 Canal-JSON Encoder 的效率得到提升，不仅编码速度更快，而且减少了内存分配开销，降低了 GC 压力。

Experiment

在完成了上述优化工作之后，我们使用 v6.3.0 版本的 TiCDC 作为参考对象，比较了优化前后吞吐性能之间的差异。我们使用的测试负载特点如下，单行数据有 60 个字段，单行数据长度约为 1.2k，我们认为这种规格的表具有代表性。在测试过程中，向上游 TiDB 集群写入 10,000,000 行数据，保证有足够的上游写入压力。测试环境和之前调查问题时使用的相同。

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图-10 MQ Sink 吞吐量提升实验结果对比

我们分别测试了 Canal-JSON，Avro，Open-protocol 3 种协议对 Kafka Sink 吞吐量的影响。从上图中我们可以看到，在使用不同编码协议时，Kafka Sink 吞吐量有明显差异。Avro 格式编码实现高效，测试中显示出最好的性能。而 Canal-JSON 格式较为复杂，针对每个数据列都携带有元数据，编码开销更大，所以性能有所下降。与前面两者不同的是，Open-Protocol 在编码时会将多行数据编码到一个消息中，均摊了编码开销，也取得了不错的吞吐性能。

Conclusion & Future work

本文讲述了针对大单表场景，我们做出的一系列性能分析和优化工作，在吞吐量指标上取得了显著的提升，Kafka Sink 的吞吐量提升了 7 倍有余。在未来我们依旧会针对该问题开展更多改进工作，比如我们发现 TiCDC 使用的第三方 Kafka 客户端实现存在性能瓶颈，是限制进一步提升 TiCDC Kafka Sink 吞吐量的主要因素，我们会在未来解决该问题。MySQL Sink 的性能目前还有待继续提升，我们会对它进行更多开发优化工作。返回搜狐，查看更多