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influxdb内存消耗分析及性能优化「追踪篇」

nanshan 2025-01-14 16:08 13 浏览 0 评论

1.问题现象

由于业务场景需求，在生产环境服务器(32core64G)搭建了基于golang开发的influx时序数据库v1.8版本 ，经过持续一周的运行之后(每天写入约100G数据)，发现服务器内存消耗95%以上，并偶现SWAP报警:

(swap使用率)[交换内存使用率][79.10744][server_alarm]

使用top命令查看当前服务器状态:

top - 16:06:48 up 31 days,  1:03,  4 users,  load average: 0.01, 0.11, 0.30
Tasks:   1 total,   0 running,   1 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s): 45.0 us,  3.0 sy,  0.0 ni, 37.9 id, 43.1 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem : 65433636 total,   274968 free, 63048048 used,  2110620 buff/cache
KiB Swap: 32833532 total, 30839420 free,  1994112 used.  1776336 avail Mem
 
   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                        
32309 root      20   0  0.411t 0.058t 177080 S   1534 95.3   6926:00 influxd

influx进程物理内存占用58G, 内存使用率95.3%；且当前wa为43.1，说明磁盘IO非常繁忙。于是便思考:

  • 为什么进程内存消耗那么高？
  • 为什么磁盘io那么忙？

2.原因分析

2.1 内存高消耗分析

(1) 使用influx客户端, 查看influx服务的 runtime 状态:

> ./influx -host 10.x.xx.xx -port xx -username 'x' -password 'x' -execute "show stats"                
name: runtime
Alloc       Frees     HeapAlloc   HeapIdle    HeapInUse   HeapObjects HeapReleased  HeapSys     Lookups Mallocs   NumGC NumGoroutine PauseTotalNs   Sys         TotalAlloc
-----       -----        ---------       --------      ---------          -----------   ------------         -------                    ------- -------      ----- ------------ ------------                   ---         ----------
16389315856 363815829 16389315856 51905806336 16609361920 254434947    44391612416  68515168256 0       618250776 2336  24           15652952340  71222090601 45846325521880
 
name: database
tags: database=iot_cloud
numMeasurements numSeries
--------------- ---------
3               20927158

发现当前influxd进程 HeapIdle 约51G, HeapInUse 约16G, HeapReleased 约44G, 当前series数量为2092万左右.随之而来的疑惑:

为什么进程RES实际占用58G, 而当前进程runtime堆占用内存仅有23G ???


influxdb_v1.8基于go1.13编译，参考runtime相关参数的注释

(https://github.com/golang/go/blob/release-branch.go1.13/src/runtime/mstats.go#L245)，

按照go的内存分配空间布局规则，可以根据如下计算方式估计go的当前堆内存:

(HeapIdle)51-(HeapReleased)44+(HeapInUse)16 = 23 G

(2) 为了确认是否存在内存泄漏，进一步查看进程的内存块详细数据:

#当前influxd进程id为32309
#1.pmap命令查看进程内存块分配
> pmap -x 32309 | less
32309:   /etc/influxdb/usr/bin/influxd -config /etc/influxdb/influxdb.conf
Address                      Kbytes     RSS   Dirty       Mode     Mapping
0000000000400000   14928    2284       0          r-x--       influxd
0000000001294000   31092    3664       0          r----       influxd
00000000030f1000    4668    4360       368        rw---      influxd
0000000003580000     180      96         96          rw---     [ anon ]
0000000004ead000     132       0          0            rw---     [ anon ]
000000c000000000 66912256 59789960 51476676 rw---   [ anon ] #堆内存
00007f80e6469000    4232    1440    1440          rw---   [ anon ]
00007f80e6913000 1886000 1872676 1872672 rw---   [ anon ]
00007f8159ae5000  232264  230124  230124    rw---   [ anon ]
00007f8167dc3000  172360  168804  168804    rw---   [ anon ]
00007f817261c000  111564  107452  107452    rw---   [ anon ]
 
#2.查看更详细的每一块内存分配
#命令:cat /proc/pid/smaps
#如下发现进程堆内存地址空间为:c000000000-cff4000000
> cat /proc/32309/smaps | less
c000000000-cff4000000 rw-p 00000000 00:00 0
Size:           66912256 kB
Rss:            59789960 kB
Pss:            59789960 kB
Shared_Clean:          0 kB
Shared_Dirty:          0 kB
Private_Clean:   8313284 kB
Private_Dirty:  51476676 kB
Referenced:     51368732 kB
Anonymous:      59789960 kB
AnonHugePages:   5994496 kB
Swap:            1055452 kB
KernelPageSize:        4 kB
MMUPageSize:           4 kB
Locked:                0 kB
VmFlags: rd wr mr mp me ac sd
 
#3.使用gdb打印堆栈
#输入程序地址空间0xc000000000 0xcff4000000
> gdb -p 32309
>>> dump binary memory ./meminfo.log 0xc000000000 0xcff4000000
>>> bt    #查看内存调用栈backtrace
>>> q     #退出
 
#4.查看内存内容meminfo.log
hexdump -C ./meminfo.log | less #查看内存块数据

通过内存块调用栈 bt 命令及导出的 meminfo.log 文件，并没有发现内存泄漏的导向。

(3) 使用go pprof查看进程累计内存分配 alloc-space:

> go tool pprof -alloc_space http://x.x.x.x:xx/debug/pprof/heap
Fetching profile over HTTP from http://x.x.x.x:xx/debug/pprof/heap
Saved profile in /home/yushaolong/pprof/pprof.influxd.alloc_objects.alloc_space.inuse_objects.inuse_space.004.pb.gz
File: influxd
Type: alloc_space
Time: Oct 9, 2020 at 3:59pm (CST)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof) top
Showing nodes accounting for 42527GB, 99.59% of 42700.66GB total
Dropped 443 nodes (cum <= 213.50GB)
      flat          flat%   sum%        cum         cum%
   42527GB 99.59% 99.59%    42527GB    99.59%  github.com/influxdata/influxdb/tsdb/index/inmem.(*Index).DropSeriesGlobal /go/src/github.com/influxdata/influxdb/tsdb/index/inmem/inmem.go
         0         0%      99.59% 42528.02GB   99.60%  github.com/influxdata/influxdb/services/retention.(*Service).Open.func1 /go/src/github.com/influxdata/influxdb/services/retention/service.go
         0          0%     99.59% 42527.94GB   99.60%  github.com/influxdata/influxdb/tsdb.(*Store).DeleteShard.func3 /go/src/github.com/influxdata/influxdb/tsdb/store.go
(pprof) list DropSeriesGlobal
Total: 42700.66GB
ROUTINE ======================== github.com/influxdata/influxdb/tsdb/index/inmem.(*Index).DropSeriesGlobal in /go/src/github.com/influxdata/influxdb/tsdb/index/inmem/inmem.go
   42527GB    42527GB (flat, cum) 99.59% of Total
         .          .    792:   }
         .          .    793:
         .          .    794:   i.mu.Lock()
         .          .    795:   defer i.mu.Unlock()
         .          .    796:
   42527GB    42527GB    797:   k := string(key)
         .          .    798:   series := i.series[k]
         .          .    799:   if series == nil {
         .          .    800:           return nil
         .          .    801:   }
         .          .    802:
(pprof)

发现进程在删除series(influx索引)时, 累计消耗了42T的内存空间。说明进程在series删除时消耗了大量的内存堆(https://github.com/influxdata/influxdb/issues/10453)，所以占用内存会在此时持续飙高，但这些内存应该会被GC掉？重新看一下runtime及系统内存分配，发现了一些端倪:

进程RES

HeapIdle

HeapReleased

HeapInUse

58G

51G

44G

16G

目前influxd进程持有的有效内存为 51-44+16=23G, 而系统进程RES为58G。猜想存在58-23=35g的内存，进程标记不再使用，当然系统也没有进行回收。

(4) 使用 memtester 工具验证猜想:

# 内存测试工具 memtester
# 使用文档:https://www.cnblogs.com/xiayi/p/9640619.html
# 向操作系统申请 30G内存
> /usr/local/bin/memtester 30G 1
memtester version 4.5.0 (64-bit)
Copyright (C) 2001-2020 Charles Cazabon.
Licensed under the GNU General Public License version 2 (only).
 
pagesize is 4096
pagesizemask is 0xfffffffffffff000
want 20480MB (21474836480 bytes)
got  20480MB (21474836480 bytes), trying mlock ...locked.
Loop 1/1:
  Stuck Address       : setting   1

向操作系统申请30G内存后，使用{{top}}命令查看内存状态:

top - 16:24:13 up 31 days,  1:21,  5 users,  load average: 1.28, 1.21, 0.70
Tasks: 386 total,   2 running, 384 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  3.1 us,  0.0 sy,  0.0 ni, 96.8 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem : 65433636 total,   820012 free, 63739976 used,   873648 buff/cache
KiB Swap: 32833532 total, 30837852 free,  1995680 used.  1174164 avail Mem
 
  PID USER      PR  NI    VIRT    RES       SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND            
32309 root      20   0  0.411t   0.029t   8764 S   0.0      48.1        6946:31 influxd
14921 root      20   0 30.004g 0.029t    464  R  99.7     48.1         3:25.59 memtester

此时，influxd占用29G内存，memtester占用29G内存。

果然influxd释放的内存，此时才被系统重新回收, 翻阅了go的资料，找到了原因

(https://colobu.com/2019/08/28/go-memory-leak-i-dont-think-so/):

一直以来 go 的 runtime 在释放内存返回到内核时，在 Linux 上使用的是 MADV_DONTNEED，虽然效率比较低，但是会让 RSS（resident set size 常驻内存集）数量下降得很快。不过在 go 1.12 里专门针对这个做了优化，runtime 在释放内存时，使用了更加高效的 MADV_FREE 而不是之前的 MADV_DONTNEED。这样带来的好处是，一次 GC 后的内存分配延迟得以改善，runtime 也会更加积极地将释放的内存归还给操作系统，以应对大块内存分配无法重用已存在的堆空间的问题。不过也会带来一个副作用：RSS 不会立刻下降，而是要等到系统有内存压力了，才会延迟下降。为了避免像这样一些靠判断 RSS 大小的自动化测试因此出问题，也提供了一个 GODEBUG=madvdontneed=1 参数可以强制 runtime 继续使用 MADV_DONTNEED。

原来是由于go内部优化而使进程内存没有立即释放，至此解答了内存高消耗的疑惑。


2.2 磁盘io消耗分析

使用 iostat 命令查看磁盘io状态:

#系统命令iostat
> iostat -x 1 3 #每秒打印1次，打印3次磁盘状态
#示例第二次状态
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
                   7.98    0.00    3.80          10.33      0.00    77.89
 
Device:         rrqm/s       wrqm/s        r/s         w/s       rkB/s       wkB/s    avgrq-sz    avgqu-sz   await    r_await    w_await    svctm     %util
sda              26.00        1480.00      2544.00 1692.00 28800.00 33576.00    29.45             4.18     0.98      1.59           0.06        0.23     98.70
dm-0              0.00         0.00         316.00       0.00     1384.00     0.00          8.76              0.42    1.36       1.36           0.00       0.88       27.90
dm-4              0.00         0.00       2198.00     3163.00 27192.00 33576.00    22.67             3.48    0.64      1.48           0.06       0.18       97.50

按照 linux进程io磁盘性能分析 ,得知influxd进程写盘的Device为 dm-4 ，指标分析如下:

  • 当前磁盘iops为5361/s (r + w)
  • 每秒io读取约27M/s, 写入约33M/s
  • io队列中，有3.48个堆积 (avgqu-sz)
  • 每次io等待 0.47ms (await), 处理耗时0.17ms (svctm)
  • %util为97.5%，接近100%，说明I/O请求太多，I/O系统已经满负荷

发现influx进程对磁盘的io消耗过大。

3.性能优化

通过以上分析，可以得到:

  • influx使用 inmem 引擎时(默认)，在retention policy时会消耗过高的内存
  • 使用 GODEBUG=madvdontneed=1 可以让go程序尽快释放内存
  • influx磁盘的iops过高，应该从(增大内存buffer/增加批量写落盘)方面进行优化

因此对配置文件influxdb.conf做了如下优化:

# 详细配置说明见官方文档
# https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.8/administration/config/#data-settings
 
[data]
  #说明: wal预写日志log,用于事务一致性
  #默认为0，每次写入都落盘。
  #修改为1s, 根据业务场景，不保证强一致性,可采用异步刷盘
  #[优化点]:用于减轻磁盘io压力
  wal-fsync-delay = "1s"
   
  #说明: influx索引
  #默认为inmem,创建内存型索引,在delete retention会消耗过高内存
  #修改为tsi1, 注意重建tsi1索引(https://blog.csdn.net/wzy_168/article/details/107043840)
  #[优化点]:降低删除保留策略时的内存消耗
  index-version = "tsi1"
   
  #说明: 压缩TSM数据,一次落盘的吞吐量
  #默认48m
  #修改为64m
  #[优化点]:增大写入量，减轻io压力
  compact-throughput = "64m"

修改配置之后，执行如下命令启动influx进程:

env GODEBUG=madvdontneed=1   /usr/bin/influxd   -config  /usr/bin/influxdb.conf

4.线上验证

influxd进程重新运行一周之后，再次观察系统状态:

(1) 内存消耗约占55%左右:



(2) 磁盘iops约为200左右，util占用6.2%。

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
                    7.21    0.00    1.00          0.16    0.00   91.64
 
Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s       rkB/s    wkB/s      avgrq-sz   avgqu-sz   await   r_await   w_await  svctm   %util
sda                  0.00    39.00       5.00  161.00    20.00   28036.00   338.02     0.25           1.51     10.40      1.24         0.37    6.10
dm-4              0.00     0.00         5.00  189.00    20.00   28036.00   289.24     0.26           1.32     10.60      1.07         0.32    6.20

发现进程运行符合预期,问题得到初步解决。

5.参考

- 理解virt res shr之间的关系:

https://www.orchome.com/298

- 服务器体系(SMP, NUMA, MPP)与共享存储器架构(UMA和NUMA):

https://cloud.tencent.com/developer/article/1372348

- SWAP的罪与罚:

https://blog.huoding.com/2012/11/08/198

- go调度器:

https://draveness.me/golang/docs/part3-runtime/ch06-concurrency/golang-goroutine/

- NUMA-aware scheduler for Go:

https://docs.google.com/document/u/0/d/1d3iI2QWURgDIsSR6G2275vMeQ_X7w-qxM2Vp7iGwwuM/pub

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