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优化 Go 语言数据打包：性能基准测试与分析

栏目：游戏攻略 日期： 作者：游戏资讯

优化 Go 语言数据打包：性能基准测试与分析

场景 ：在局域网内，需要将多个机器网卡上抓到的数据包同步到一个机器上。
原有方案 ：tcpdump -w 写入文件，然后定时调用 rsync 进行同步。
改造方案 ：使用 Go 重写这个抓包逻辑及同步逻辑，直接将抓到的包通过网络发送至服务端，由服务端写入，这样就减少了一次落盘的操作。

构造一个 pcap 文件很简单，需要写入一个 pcap文件头 ，后面每一条数据增加一个元数据进行描述。
使用 pcapgo 即可实现这个功能， p.buffer[:ci.CaptureLength] 为抓包的数据。 

ci := gopacket.CaptureInfo{
	CaptureLength: int(n),
	Length:        int(n),
	Timestamp:     time.Now(),
}
if ci.CaptureLength > len(p.buffer) {
	ci.CaptureLength = len(p.buffer)
}
w.WritePacket(ci, p.buffer[:ci.CaptureLength])

为了通过区分是哪个机器过来的数据包需要增加一个 Id，算上元数据和原始数据包，表达结构如下 

// from github.com/google/gopacket
type CaptureInfo struct {
	// Timestamp is the time the packet was captured, if that is known.
	Timestamp time.Time `json:"ts" msgpack:"ts"`
	// CaptureLength is the total number of bytes read off of the wire.
	CaptureLength int `json:"cap_len" msgpack:"cap_len"`
	// Length is the size of the original packet.  Should always be >=
	// CaptureLength.
	Length int `json:"len" msgpack:"len"`
	// InterfaceIndex
	InterfaceIndex int `json:"iface_idx" msgpack:"iface_idx"`
}

type CapturePacket struct {
	CaptureInfo
	Id   uint32 `json:"id" msgpack:"id"`
	Data []byte `json:"data" msgpack:"data"`
}

有一个细节待敲定， 抓到的包使用什么结构发送至服务端 ？json/msgpack/自定义格式？

json/msgpack 都有对应的规范，通用性强，不容易出 BUG，性能会差一点。
自定义格式相比 json/msgpack 而言，可以去掉不必要的字段，连 key 都可以不用在序列化中出现，并且可以通过一些优化减少内存的分配，缓解gc压力。

自定义二进制协议优化思路如下

  1. CaptureInfo/Id 字段直接固定N个字节表示，对于 CaptureLength/Length 可以直接使用 2 个字节来表达，Id 如果数量很少使用 1 个字节来表达都可以
  2. 内存复用
    1. Encode 逻辑内部不分配内存，这样直接写入外部的 buffer，如果外部 buffer 是同步操作的话，整个逻辑 0 内存分配
    2. Decode 内部不分配内存，只解析元数据和复制 Data 切片，如果外部是同步操作，同样整个过程 0 内存分配
    3. 如果是异步操作，那么在调用 Encode/Decode 的地方对 Data 进行复制，这里可以使用 sync.Pool 进行优化，使用四个 sync.Pool 分别分配 128/1024/8192/65536 中数据

sync.Pool 的优化点有两个

  • 异步操作下每个 Packet.Data 都需要有自己的空间，不能进行复用，使用 sync.Pool 来构造属于 Packet 的空间
  • 元数据序列化固定字节长度的 buffer，使用 make 或者数组都会触发 gc 
func acquirePacketBuf(n int) ([]byte, func()) {
	var (
		buf   []byte
		putfn func()
	)
	if n <= CapturePacketMetaLen+128 {
		smallBuf := smallBufPool.Get().(*[CapturePacketMetaLen + 128]byte)
		buf = smallBuf[:0]
		putfn = func() { smallBufPool.Put(smallBuf) }
	} else if n <= CapturePacketMetaLen+1024 {
		midBuf := midBufPool.Get().(*[CapturePacketMetaLen + 1024]byte)
		buf = midBuf[:0]
		putfn = func() { midBufPool.Put(midBuf) }
	} else if n <= CapturePacketMetaLen+8192 {
		largeBuf := largeBufPool.Get().(*[CapturePacketMetaLen + 8192]byte)
		buf = largeBuf[:0]
		putfn = func() { largeBufPool.Put(largeBuf) }
	} else {
		xlargeBuf := xlargeBufPool.Get().(*[CapturePacketMetaLen + 65536]byte)
		buf = xlargeBuf[:0]
		putfn = func() { xlargeBufPool.Put(xlargeBuf) }
	}
	return buf, putfn
}

func (binaryPack) EncodeTo(p *CapturePacket, w io.Writer) (int, error) {
	buf := metaBufPool.Get().(*[CapturePacketMetaLen]byte)
	defer metaBufPool.Put(buf)

	binary.BigEndian.PutUint64(buf[0:], uint64(p.Timestamp.UnixMicro()))
    ...
	return nm + nd, err
}

数据包构造大小（By 通义千问）

方法 原始数据长度 (字节) 编码后数据长度 (字节) 变化字节数 (字节)
Binary Pack 72 94 +22
Binary Pack 1024 1046 +22
Binary Pack 16384 16406 +22
MsgPack 72 150 +78
MsgPack 1024 1103 +79
MsgPack 16384 16463 +79
Json Pack 72 191 +119
Json Pack 1024 1467 +443
Json Pack 16384 21949 +5565
Json Compress Pack 72 195 +123
Json Compress Pack 1024 1114 +90
Json Compress Pack 16384 15504 -120

分析

  • Binary Pack ：

    • 对于较小的数据（72字节），编码后增加了22字节。
    • 对于较大的数据（16384字节），编码后增加了22字节。
    • 总体来看，Binary Pack的编码效率较高，增加的字节数相对较少。

  • MsgPack ：

    • 对于较小的数据（72字节），编码后增加了78字节。
    • 对于较大的数据（16384字节），编码后增加了79字节。
    • MsgPack的编码效率在小数据量时不如Binary Pack，但在大数据量时仍然保持较高的效率。

  • Json Pack ：

    • 对于较小的数据（72字节），编码后增加了119字节。
    • 对于较大的数据（16384字节），编码后增加了5565字节。
    • Json Pack的编码效率较低，特别是对于大数据量，增加的字节数较多。

  • Json Compress Pack ：

    • 对于较小的数据（72字节），编码后增加了123字节。
    • 对于较大的数据（16384字节），编码后增加了120字节。
    • Json Compress Pack在小数据量时增加的字节数较多，但在大数据量时增加的字节数较少，表明压缩效果较好。

通过这个表格，你可以更直观地看到不同数据打包方法在不同数据量下的表现。希望这对你有帮助！

Benchmark

json

可以看到使用 buffer 进行复用提升比较明显，主要还是减少内存分配带来的提升。 

BenchmarkJsonPack/encode#72-20                    17315143        647.1 ns/op         320 B/op      3 allocs/op
BenchmarkJsonPack/encode#1024-20                   4616841         2835 ns/op        1666 B/op      3 allocs/op
BenchmarkJsonPack/encode#16384-20                   365313        34289 ns/op       24754 B/op      3 allocs/op
BenchmarkJsonPack/encode_with_buf#72-20           24820188        447.4 ns/op         128 B/op      2 allocs/op
BenchmarkJsonPack/encode_with_buf#1024-20         13139395        910.6 ns/op         128 B/op      2 allocs/op
BenchmarkJsonPack/encode_with_buf#16384-20         1414260         8472 ns/op         128 B/op      2 allocs/op
BenchmarkJsonPack/decode#72-20                     8699952         1364 ns/op         304 B/op      8 allocs/op
BenchmarkJsonPack/decode#1024-20                   2103712         5605 ns/op        1384 B/op      8 allocs/op
BenchmarkJsonPack/decode#16384-20                   159140        73101 ns/op       18664 B/op      8 allocs/op

msgpack

同样看到使用 buffer 进行复用的提升，和 json 的分水岭大概在 1024 字节左右，超过这个大小 msgpack 速度快很多，并且在解析的时候内存占用不会随数据进行增长。 

BenchmarkMsgPack/encode#72-20                     10466427         1199 ns/op         688 B/op      8 allocs/op
BenchmarkMsgPack/encode#1024-20                    6599528         2132 ns/op        1585 B/op      8 allocs/op
BenchmarkMsgPack/encode#16384-20                   1478127         8806 ns/op       18879 B/op      8 allocs/op
BenchmarkMsgPack/encode_with_buf#72-20            26677507        388.2 ns/op         192 B/op      4 allocs/op
BenchmarkMsgPack/encode_with_buf#1024-20          31426809        400.2 ns/op         192 B/op      4 allocs/op
BenchmarkMsgPack/encode_with_buf#16384-20         22588560        494.5 ns/op         192 B/op      4 allocs/op
BenchmarkMsgPack/decode#72-20                     19894509        654.2 ns/op         280 B/op     10 allocs/op
BenchmarkMsgPack/decode#1024-20                   18211321        664.0 ns/op         280 B/op     10 allocs/op
BenchmarkMsgPack/decode#16384-20                  13755824        769.1 ns/op         280 B/op     10 allocs/op

json压缩

在内网的情况下，带宽不是问题，这个压测结果直接被 Pass 

BenchmarkJsonCompressPack/encode#72-20               19934       709224 ns/op     1208429 B/op     26 allocs/op
BenchmarkJsonCompressPack/encode#1024-20             17577       766349 ns/op     1212782 B/op     26 allocs/op
BenchmarkJsonCompressPack/encode#16384-20            11757       860371 ns/op     1253975 B/op     25 allocs/op
BenchmarkJsonCompressPack/decode#72-20              490164        28972 ns/op       42048 B/op     15 allocs/op
BenchmarkJsonCompressPack/decode#1024-20            187113        71612 ns/op       47640 B/op     23 allocs/op
BenchmarkJsonCompressPack/decode#16384-20            35790       346580 ns/op      173352 B/op     30 allocs/op

自定义二进制协议

对于序列化和反序列化在复用内存后，速度的提升非常明显，在同步的操作下，能做到 0 字节分配。异步场景下，使用 sync.Pool 内存固定字节分配（两个返回值在堆上分配） 

BenchmarkBinaryPack/encode#72-20                  72744334        187.1 ns/op         144 B/op      2 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/encode#1024-20                17048832        660.6 ns/op        1200 B/op      2 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/encode#16384-20                2085050         6280 ns/op       18495 B/op      2 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/encode_with_pool#72-20        34700313        109.2 ns/op          64 B/op      2 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/encode_with_pool#1024-20      39370662        101.1 ns/op          64 B/op      2 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/encode_with_pool#16384-20     18445262        177.2 ns/op          64 B/op      2 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/encode_to#72-20              705428736        16.96 ns/op           0 B/op      0 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/encode_to#1024-20            575312358        20.78 ns/op           0 B/op      0 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/encode_to#16384-20           100000000        113.4 ns/op           0 B/op      0 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/decode_meta#72-20           1000000000        2.887 ns/op           0 B/op      0 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/decode_meta#1024-20         1000000000        2.882 ns/op           0 B/op      0 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/decode_meta#16384-20        1000000000        2.876 ns/op           0 B/op      0 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/decode#72-20                 100000000        85.63 ns/op          80 B/op      1 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/decode#1024-20                 7252350        445.4 ns/op        1024 B/op      1 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/decode#16384-20                 554329         5499 ns/op       16384 B/op      1 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/decode_with_pool#72-20       109352595        33.97 ns/op          16 B/op      1 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/decode_with_pool#1024-20      85589674        36.27 ns/op          16 B/op      1 allocs/op
BenchmarkBinaryPack/decode_with_pool#16384-20     26163607        140.4 ns/op          16 B/op      1 allocs/op

总结一下

通义千问的

Binary Pack：
- encode_to：性能最优，几乎没有内存分配，适用于高性能要求的场景。
- encode_with_pool：使用内存池优化，显著减少了时间和内存开销，适用于大多数场景。
- encode：标准方法，时间和内存开销较高。
MsgPack：
- encode_with_buf：使用预分配的缓冲区，显著减少了时间和内存开销，适用于大多数场景。
- encode：标准方法，时间和内存开销较高。
- decode：解码性能一般，内存开销较高。
Json Pack：
- encode_with_buf：使用预分配的缓冲区，显著减少了时间和内存开销，适用于大多数场景。
- encode：标准方法，时间和内存开销较高。
- decode：解码性能较差，内存开销较高。
Json Compress Pack：
- encode：标准方法，时间和内存开销非常高，不推荐用于高性能要求的场景。
- decode：解码性能较差，内存开销较高。

我总结的

在内网的环境进行传输，一般网络带宽不会成为瓶颈，所以可以不用考虑数据压缩，上面结果也看到压缩非常占用资源；
如果对数据内容不关心且数据量非常多的情况下（比如传输 pcap 包），那么使用自定义协议可能更合适一些，固定长度的元数据解析起来优化空间巨大，二进制解析比 json/msgpack 快内存分配也非常少。

引用

  • 构造数据包的 Benchkark 结果， https://github.com/zxhio/benchmark/tree/main/pack

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