Python web 应用性能调优

Python web 应用性能调优

董伟明董伟明
作者:徐叶佳@Glow
原文链接:Python web 应用性能调优

为了快速上线,早期很多代码基本是怎么方便怎么来,这样就留下了很多隐患,性能也不是很理想,python 因为 GIL 的原因,在性能上有天然劣势,即使用了 gevent/eventlet 这种协程方案,也很容易因为耗时的 CPU 操作阻塞住整个进程。前阵子对基础代码做了些重构,效果显著,记录一些。

设定目标:

  • 性能提高了,最直接的效果当然是能用更少的机器处理相同流量,目标是关闭 20% 的 stateless webserver.
  • 尽量在框架代码上做改动,不动业务逻辑代码。
  • 低风险 (历史经验告诉我们,动态一时爽,重构火葬场....)

治标

常见场景是大家开开心心做完一个 feature, sandbox 测试也没啥问题,上线了,结果 server load 飙升,各种 timeout 都来了,要么 rollback 代码,要么加机器。问题代码在哪?

我们监控用的是 datadog (statsd协议),对这种问题最有效的指标是看每个接口的 avg_latency * req_count 得到每个接口在一段时间内的总耗时,在柱状图上最长的那块就是对性能影响最大的接口。进一步的调试就靠 cProfile 和读代码了。

但很多时候出问题的代码逻辑巨复杂,还很多人改动过,开发和 sandbox 环境数据的量和线上差距太大,无法复现问题,在线上用 cProfile 只能测只读接口(为了不写坏用户数据)。

而且这种方式只能治标,调试个别慢的业务接口,目标里说了只想改框架,提高整体性能,怎么整?

治本

我希望能对运行时进程状态打 snapshot,每次快照记录下当前的函数调用栈,叠合多次采样,出现次数多的函数必然就是瓶颈所在. 这思想在其他语言里用的也很多,其实就是 Brendan Gregg 的 flamegraph.

以前内部做过类似的事情,不过代码是侵入式的,在运行时通过 signal, inspect, traceback 等模块,定期打调用栈的 snapshot, 输出到文件,转成 svg 的 flamegraph 来看,但是 overhead 太高,后来弃用了。

后来利用了 uber 开源的一个工具: github.com/uber/pyflame, 可以非侵入式得对运行中的 python 进程做 snapshot, 输出成 svg.

效果如图:


横条越长的部分,表示被采样到的次数越多,从下往上可以看到在每一层上的函数耗时分布。

使用非常简单:

pyflame -s 60 -r 0.01 ${pid} | flamegraph.pl > myprofile.svg
  • -s 60, 总采样时间为 60s
  • -r 0.01, 以0.01s 的频率做采样

在最终的输出图上可能有比较长的 IDLE 时间, pyflame 只能捕获到当前获取了 GIL 的代码的调用钱,其他的部分就会是 IDLE, 包括几种情况:

  • IO wait, 比如 call 一个很慢的 rpc server, client 等待过程中,采集到的时间就是 IDLE
  • C 编写的部分
  • 进程处于空闲时间。

大体可以认为 pyflame 上采样到的部分是 CPU heavy的代码。

通过 pyflame, 可以很快得对进程运行时耗时分布有个大概的感觉,即使你完全不了解业务逻辑.

重构

线上 web 应用,前面是基于 flask的 web 端和api server, 后面是几组业务不同的 RPC server,两者之间通过 msgpack 通信. 为了方便, RPC server 也是基于 flask 的,通过 pyflame 调试,发现 flask 的 overhead 还是很高的,在 RPC 那层, 一些接口实际业务代码的采样次数,只有总采样的1/6左右 (并不能反应实际耗时分布),其余都耗在了 flask 层。

RPC server

RPC 层不处理web逻辑, flask完全用不到,可以干掉。有想过替换成 thrift/protobuf 这种二进制通行协议,传输的数据不带 schema 信息,效率能高不少,但这样势必要大改接口,还要考虑之后schema改动,升级时候server 和 client 端的兼容性问题。本着不动业务代码和低风险的原则,还是保守的 http + msgpack.

对于 RPC server, 索性跳过 web 框架,直接实现 WSGI,参考 pep333 , 非常简单,改完 rpc server入口代码不到200行,用 wrk 做下 helloworld 的 benchmark, 并发轻松变3倍.

RPC client

改完 rpc server 层,负载已经有了显著降低(20% 左右),还有个性价比很高的优化是替换 rpc client. 之前用的是 requests, 说实话,个人对这种接口漂亮,使用方便的库一直是持保留态度的,尤其是在这种性能敏感的场景,在 pyflame 的采样图上也能看到 requests 代码里的耗时很长.

尝试用 github.com/gwik/geventh 替换掉 requests. 简单的 benchmark 脚本测试下来,完成相同的请求数, geventhttpclient 只用了 requests 1/4 的时间 (gevent patch 过的情况下).

修改完 RPC client 的代码,上线后却傻眼了, server load 降得很明显,可是latency 却直接上升了 30% 多???

经过排查,发现替换 client 过后,内网流量莫名增加了,拿两台机器做 A/B testing, 效果很明显。开始怀疑是 geventhttpclient 的 connection pool 实现有问题,导致 tcp 连接没有复用。

尝试用 tcpdump 抓 sync 包: tcpdump "tcp[tcpflags] & (tcp-syn) != 0"

对比了 requests 和 geventhttpclient 的两台机器,syn 包的数目并没有太大差别。

但抓包过程中偶然发现,geventhttpclient 在发送 http 请求的时候,header 和 body 竟然是用两个 packet 发送的, requests 底层是用的标准库的 httplib, 会将 header buffer 起来和 body 通过一个packet 发出去,所以每发一次请求,geventhttpclient 会多发一个 ip + tcp header(40字节),怪不得流量变多了。

把这个问题修了下, 上线后 latency 立刻回复了正常。顺手把改动推到了官方: github.com/gwik/geventh

总结

经过一轮修改,最后关闭了30% 的 stateless server. 总共动到的代码也就几百行,业务开发无感知。应该说性价比很高。

在复杂业务逻辑下,调试性能问题总是特别头疼,单机的 benchmark QPS 数据也就估个天花板,意义不大,关键还是要完善监控和工具链,帮助快速定位问题。下一步打算上 opentracing, 完善分布式环境下的性能追踪。

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