图片来自：https://getboulder.com/boulde...

引

话说，在很长一段时间，程序员依赖了摩尔定律。而在它到头之前，程序员找到了另一个救命稻草：并行/并发/最终一致。而到了今天，不是 Cloud Native / Micro Service 都不好意思打招呼了。多线程，更是 by default 的了。而在计算机性能工程界，也有一个词: Mechanical Sympathy，直译就是 机器同情心。而要“同情”的前提是，得了解。生活中，很多人了解和追求work life balance。但你的线程，是否 balance 你要不要同情一下？ 一条累到要过载线程，看到其它同伴在吃下午茶，又是什么一种同情呢？ 如何才能让多线程达到最大吞吐？

开始

项目一直很关注服务响应时间。而 Istio 的引入明显加大了服务延迟，如何尽量减少延迟一直是性能调优的重点。

测试环境

Istio: v10.0 / Envoy v1.18
Linux Kernel: 5.3

调用拓扑：

(Client Pod) --> (Server Pod)

其中 Client Pod 结构：

Cient(40 并发连接) --> Envoy(默认 2 worker thread)

其中 Server Pod 结构：

Envoy(默认 2 worker thread) --> Server

Client/Serve 均为 Fortio(一个 Istio 性能测试工具)。协议使用 HTTP/1.1 keepalive 。

问题

压测时，发现TPS压不上去，Client/Server/envoy 的整体 CPU 利用率不高。

首先，我关注的是 sidecar 上是不是有瓶颈。

Envoy Worker 负载不均

观察 envoy worker 线程利用率

由于 Envoy 是 CPU 敏感型应用。同时，核心架构是事件驱动、非阻塞线程组。所以观察线程的情况通常可以发现重要线索：

$ top -p `pgrep envoy` -H -b

   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU  %MEM     TIME+ COMMAND
    41 istio-p+  20   0  0.274t 221108  43012 R 35.81 0.228  49:33.37 wrk:worker_0
    42 istio-p+  20   0  0.274t 221108  43012 R 60.47 0.228 174:48.28 wrk:worker_1
    18 istio-p+  20   0  0.274t 221108  43012 S 0.332 0.228   2:22.48 envoy

根据 Envoy 线程模型(https://blog.envoyproxy.io/en...)。连接绑定在线程上，连接上的所有请求均由绑定的线程处理。这种绑定是在连接建立时确定的，并且不会改变，直到连接关闭。所以，忙的线程很大可能绑定的连接数相对大。

🤔 为何要绑定连接到线程？
在 Envoy 内部，连接是有状态数据的，特别是对于 HTTP 的连接。为减少线程间共享数据的锁争用，同时也为提高 CPU cache 的命中率，Envoy 采用了这种绑定的设计。

观察 envoy worker 连接分布

Envoy 提供了大量的监控统计(https://www.envoyproxy.io/doc...)。首先，用 Istio 的方法打开它：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
    name: fortio-sb
    annotations:
      sidecar.istio.io/inject: "true"   
      proxy.istio.io/config: |-
        proxyStatsMatcher:
          inclusionRegexps:
          - ".*_cx_.*" 
...

视察 envoy stats :

$ kubectl exec  -c istio-proxy $POD -- curl -s http://localhost:15000/stats | grep '_cx_active'


listener.0.0.0.0_8080.worker_0.downstream_cx_active: 8
listener.0.0.0.0_8080.worker_1.downstream_cx_active: 32

可见，连接的分配相当不均。其实， Envoy 在 Github 上，早有怨言：

• Investigate worker connection accept balance (https://github.com/envoyproxy...)
• Allow REUSEPORT for listener sockets https://github.com/envoyproxy...

同时，也给出了解决方案： SO_REUSEPORT。

解决之道

什么是 SO_REUSEPORT

一个比较原始和权威的介绍：https://lwn.net/Articles/542629/

图片来自：https://tech.flipkart.com/lin...

简单来说，就是多个 server socket 监听相同的端口。每个 server socket 对应一个监听线程。内核 TCP 栈接收到客户端建立连接请求(SYN)时，按 TCP 4 元组(srcIP,srcPort,destIP,destPort) hash 算法，选择一个监听线程，唤醒之。新连接绑定到被唤醒的线程。所以相对于非 SO_REUSEPORT， 连接更为平均地分布到线程中（hash 算法不是绝对平均）。

Envoy Listner SO_REUSEPORT 配置

Envoy 把监听和接收连接的组件命名为 Listener。作为 sidecar 的 envoy 有两种 Listener:

• virtual-Listener，名字带'virtual'，但，这才是实际上监听 socket 的 Listener。🤣

  • virtual-outbound-Listener：出站流量。监听 15001 端口。由 sidecar 所在的 POD 的应用发出的对外请求，均被 iptable redirect 到这个 listener，再由 envoy 转发。
  • virtual-inbound-Listener：入站流量。监听 15006 端口。接收由其它 POD 发过来的流量。
• non-virtual-outbound-Listener，每个 k8s service 的端口号均对应一个名字为 0.0.0.0_$PORT 的 non-virtual-outbound-Listener。这种 Listener 不监听端口。

详见：https://zhaohuabing.com/post/...

回到本文的重点，只关心实际上监听 socket 的 Listener，即 virtual-Listener。目标是让其使用 SO_REUSEPORT，以让新连接较平均分配到线程。

在 Envoy v1.18 中，有一个 Listener 参数： reuse_port:

https://www.envoyproxy.io/doc...

reuse_port

   (bool) When this flag is set to true, listeners set the SO_REUSEPORT socket option and create one socket for each worker thread. This makes inbound connections distribute among worker threads roughly evenly in cases where there are a high number of connections. When this flag is set to false, all worker threads share one socket.
   Before Linux v4.19-rc1, new TCP connections may be rejected during hot restart (see 3rd paragraph in ‘soreuseport’ commit message). This issue was fixed by tcp: Avoid TCP syncookie rejected by SO_REUSEPORT socket.

在我使用的 Envoy v1.18 中默认为关闭。而在最新版本中（写本文时未发布的 v1.20.0）这个开关有了变化，默认为打开：

https://www.envoyproxy.io/doc...

reuse_port

   (bool) Deprecated. Use enable_reuse_port instead.

enable_reuse_port

   (BoolValue) When this flag is set to true, listeners set the SO_REUSEPORT socket option and create one socket for each worker thread. This makes inbound connections distribute among worker threads roughly evenly in cases where there are a high number of connections. When this flag is set to false, all worker threads share one socket. This field defaults to true.
   On Linux, reuse_port is respected for both TCP and UDP listeners. It also works correctly with hot restart.

✨ 题外话：如果你需要绝对平均分配连接，可以试试 Listener 的配置 connection_balance_config： exact_balance，我没试过，不过由于有锁，对高频新连接应该有一定的性能损耗。

好，剩下的问题是如何打开 reuse_port 了。下面，以 virtualOutbound 为例：

kubectl apply -f - <<"EOF"

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: EnvoyFilter
metadata:
  name: my_reuse_port_envoyfilter
spec:
  workloadSelector:
    labels:
      my.app: my.app
  configPatches:
    - applyTo: LISTENER
      match:
        context: SIDECAR_OUTBOUND
        listener:
          portNumber: 15001
          name: "virtualOutbound"
      patch:
        operation: MERGE
        value:
          reuse_port: true
EOF

是的，需要重启 POD。

我一直觉得 Cloud Native 一个最大问题是，你修改了一个配置，很难知道是否真正应用了。面向目标状态配置的设计原则当然很好，但现实是可视察性跟不上。所以，还是 double check 吧：

kubectl exec  -c istio-proxy $POD -- curl 'http://localhost:15000/config_dump?include_eds' | grep -C 50 reuse_port

很幸运，生效了 （现实是，因环境问题，我为这个生效折腾了一天🤦）：

        {
          "name": "virtualOutbound",
          "active_state": {
            "version_info": "2021-08-31T22:00:22Z/52",
            "listener": {
              "@type": "type.googleapis.com/envoy.config.listener.v3.Listener",
              "name": "virtualOutbound",
              "address": {
                "socket_address": {
                  "address": "0.0.0.0",
                  "port_value": 15001
                }
              },
              "reuse_port": true

如果你和我一样，是个强迫症患者，那么还是看看有几个 listen 的 socket 吧：

$ sudo ss -lpn | grep envoy | grep 15001

tcp   LISTEN 0      128                  0.0.0.0:15001             0.0.0.0:*     users:(("envoy",pid=36530,fd=409),("envoy",pid=36530,fd=363),("envoy",pid=36530,fd=155))
tcp   LISTEN 0      129                  0.0.0.0:15001             0.0.0.0:*     users:(("envoy",pid=36530,fd=410),("envoy",pid=36530,fd=364),("envoy",pid=36530,fd=156))

是的，两个 socket 在监听同一个端口。 Linux 再次打破我们的模式化思维，再次证明它是个怪兽企鹅。

调优结果

丑妇还需见家翁，我们看看结果吧。

线程的负载比较平均了：

$ top -p `pgrep envoy` -H -b

   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU  %MEM     TIME+ COMMAND
    41 istio-p+  20   0  0.274t 221108  43012 R 65.81 0.228  50:33.37 wrk:worker_0
    42 istio-p+  20   0  0.274t 221108  43012 R 60.43 0.228 184:48.28 wrk:worker_1
    18 istio-p+  20   0  0.274t 221108  43012 S 0.332 0.228   2:22.48 envoy

连接比较平均地分配到两个线程了：

$ kubectl exec  -c istio-proxy $POD -- curl -s http://localhost:15000/stats | grep '_cx_active'

listener.0.0.0.0_8080.worker_0.downstream_cx_active: 23
listener.0.0.0.0_8080.worker_1.downstream_cx_active: 17

服务的 TPS 也有一定提高。

体会

我不太喜欢写总结，我觉得体会可能更有意义。Open Source / Cloud Native 发展到今天，我觉得自己离写程序编码越来越远，更像一个 search/stackoverflow/github/yaml 工程师了。因为几乎所有需求，均有组件可拿来主义，解决一个简单的问题大概只需要：

1. 清楚找到问题的 keyword
2. search keyword，凭经验过滤自己认为重要的信息
3. 浏览相关的 Blog/Issue/文档/Source code
4. 思考过滤信息
5. 应用和实验
6. Goto 1
7. 如以上步骤均不行，提 Github Issue。 当然，自己 fix 做 contributor 就完美了。

我不知道，这是件好事，还是个坏事。search/stackoverflow/github 让人觉得搜到就是学到，最后知识就变成了碎片化的机械记忆，缺少了体系的、经自己深度消化和考证过的认知，更不用谈思考与创新了。

关于续集

下一 Part，我打算看看 NUMA 硬件架构下 ，如何用 CPU 绑定， 内存绑定， HugePages，优化 Istio/Envoy。当然，也是基于 Kubernetes 的 Topology Management 和 CPU / MemoryManager。到现在为止，暂时效果不大，也不太顺利。网上有大量的用 eBPF 优化 Envoy 协议栈成本的信息，但我觉得技术上，还不太成熟，也没看到理想的成本效果。

参考

Istio:
https://zhaohuabing.com/post/...

SO_REUSEPROT:
https://lwn.net/Articles/542629/
https://tech.flipkart.com/lin...
https://www.nginx.com/blog/so...
https://domsch.com/linux/lpc2...
https://blog.cloudflare.com/p...

https://lwn.net/Articles/853637/