代码细节带来的极致体验，ShardingSphere 5.1.0 性能提升密钥

前言

在 Apache ShardingSphere 被广泛采用的同时，我们接到了部分用户的反馈，ShardingSphere 5.x 相比过去版本性能略有下降。在 5.0.0 正式版发布后，ShardingSphere 团队对 ShardingSphere 的内核、接入端等方面进行了大量性能优化。目前 5.1.0 正式版已发布，本文将介绍 ShardingSphere 5.1.0 在代码层面所进行的部分性能优化，并对 ShardingSphere-Proxy 进行 TPC-C 基准测试验证优化成果。

优化内容

更正 Optional 的使用方式

Java 8 引入的 java.util.Optional 能够让代码更加优雅，例如避免方法直接返回 null。其中 Optional 有两个比较常用的方法：

public T orElse(T other) {
    return value != null ? value : other;
}

public T orElseGet(Supplier<? extends T> other) {
    return value != null ? value : other.get();
}

在 ShardingSphere 的类 org.apache.shardingsphere.infra.binder.segment.select.orderby.engine.OrderByContextEngine 中有这么一段使用了 Optional 的代码：

Optional<OrderByContext> result = // 省略代码...
return result.orElse(getDefaultOrderByContextWithoutOrderBy(groupByContext));

以上这种使用 orElse 的写法，即使 result 的结果不为空，orElse 里面的方法也会被调用，尤其是 orElse 里面的方法涉及修改操作时，可能会发生意料之外的事情。涉及方法调用的情况下应调整为下面的写法：

Optional<OrderByContext> result = // 省略代码...
return result.orElseGet(() -> getDefaultOrderByContextWithoutOrderBy(groupByContext));

使用 lambda 提供一个 Supplier 给 orElseGet，这样只有 result 为空的时候才会调用 orElseGet 里面的方法。

相关 PR：https://github.com/apache/shardingsphere/pull/11459/files

避免高频并发调用 Java 8 ConcurrentHashMap 的 computeIfAbsent

java.util.concurrent.ConcurrentHashMap 是我们在并发场景下比较常用的一种 Map，相比对所有操作以 synchronized 修饰的 java.util.Hashtable，ConcurrentHashMap 在保证线程安全的情况下提供了更好的性能。但在 Java 8 的实现中，ConcurrentHashMap 的 computeIfAbsent 在 key 存在的情况下，仍然会在 synchronized 代码块中获取 value，在对同一个 key 高频调用 computeIfAbsent 的情况下非常影响并发性能。

参考：https://bugs.openjdk.java.net/browse/JDK-8161372

这个问题在 Java 9 解决了，但为了在 Java 8 上也能保证并发性能，我们在 ShardingSphere 的代码中调整写法规避这一问题。

以 ShardingSphere 的一个高频调用的类 org.apache.shardingsphere.infra.executor.sql.prepare.driver.DriverExecutionPrepareEngine 为例：

 // 省略部分代码...
    private static final Map<String, SQLExecutionUnitBuilder> TYPE_TO_BUILDER_MAP = new ConcurrentHashMap<>(8, 1);
    // 省略部分代码...
    public DriverExecutionPrepareEngine(final String type, final int maxConnectionsSizePerQuery, final ExecutorDriverManager<C, ?, ?> executorDriverManager, 
                                        final StorageResourceOption option, final Collection<ShardingSphereRule> rules) {
        super(maxConnectionsSizePerQuery, rules);
        this.executorDriverManager = executorDriverManager;
        this.option = option;
        sqlExecutionUnitBuilder = TYPE_TO_BUILDER_MAP.computeIfAbsent(type, 
                key -> TypedSPIRegistry.getRegisteredService(SQLExecutionUnitBuilder.class, key, new Properties()));
    }

以上代码传入 computeIfAbsent 的 type 只有 2 种，而且这段代码是大部分 SQL 执行的必经之路，也就是说会并发高频地对相同 key 调用 computeIfAbsent 方法，导致并发性能受限。我们采用如下方式规避这一问题：

SQLExecutionUnitBuilder result;
if (null == (result = TYPE_TO_BUILDER_MAP.get(type))) {
    result = TYPE_TO_BUILDER_MAP.computeIfAbsent(type, key -> TypedSPIRegistry.getRegisteredService(SQLExecutionUnitBuilder.class, key, new Properties()));
}
return result;

相关 PR：https://github.com/apache/shardingsphere/pull/13275/files

避免高频调用 java.util.Properties

java.util.Properties 是 ShardingSphere 在配置方面比较常用的一个类，Properties 继承了 java.util.Hashtable，因此要避免在并发情况下高频调用 Properties 的方法。
我们排查到 ShardingSphere 与数据分片算法有关的类 org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.sharding.inline.InlineShardingAlgorithm 中存在高频调用 getProperty 的逻辑，导致并发性能受限。我们的处理方式为：将涉及 Properties 方法调用的逻辑放在 InlineShardingAlgorithm 的 init 方法内完成，避免在分片算法计算逻辑的并发性能。

相关 PR：https://github.com/apache/shardingsphere/pull/13282/files

避免使用 Collections.synchronizedMap

在排查 ShardingSphere 的 Monitor Blocked 过程中，发现在 org.apache.shardingsphere.infra.metadata.schema.model.TableMetaData 这个类中使用了 Collections.synchronizedMap 修饰会被高频读取的 Map，影响并发性能。经过分析，被修饰的 Map 只会在初始化阶段有修改操作，后续都是读取操作，我们直接移除 Collections.synchronizedMap 修饰方法即可。

相关 PR: https://github.com/apache/shardingsphere/pull/13264/files

字符串拼接代替不必要的 String.format

在 ShardingSphere 的类 org.apache.shardingsphere.sql.parser.sql.common.constant.QuoteCharacter 有这么一段逻辑：

 public String wrap(final String value) {
        return String.format("%s%s%s", startDelimiter, value, endDelimiter);
    }

显然上面的逻辑就是做一个字符串拼接，但使用 String.format 的方式相比直接字符串拼接的开销会更大。我们修改成以下方式：

public String wrap(final String value) {
        return startDelimiter + value + endDelimiter;
    }

我们用 JMH 做一个简单的测试，测试结果：

# JMH version: 1.33
# VM version: JDK 17.0.1, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 17.0.1+12-LTS-39
# Blackhole mode: full + dont-inline hint (default, use -Djmh.blackhole.autoDetect=true to auto-detect)
# Warmup: 3 iterations, 5 s each
# Measurement: 3 iterations, 5 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 16 threads, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Throughput, ops/time
Benchmark                           Mode  Cnt          Score         Error  Units
StringConcatBenchmark.benchFormat  thrpt    9   28490416.644 ± 1377409.528  ops/s
StringConcatBenchmark.benchPlus    thrpt    9  163475708.153 ± 1748461.858  ops/s

可以看出，使用 String.format 相比使用 + 拼接字符串的开销会更大，且自 Java 9 起优化了直接拼接字符串的性能。由此可见选择合适的字符串拼接方式的重要性。

相关 PR：https://github.com/apache/shardingsphere/pull/11291/files

使用 for-each 代替高频 stream

ShadingSphere 5.x 代码中使用了较多的 java.util.stream.Stream。

在我们之前做的一次 BenchmarkSQL（TPC-C 测试的 Java 实现） 压测 ShardingSphere-JDBC + openGauss 的性能测试中，我们发现将压测过程中发现的所有高频 stream 替换为 for-each 后，ShardingSphere-JDBC 的性能提升明显。

*注：ShardingSphere-JDBC 与 openGauss 分别在 2 台 128 核 aarch64 的机器上，使用毕昇 JDK 8。

以上测试结果也可能和 aarch64 平台及 JDK 有关。不过 stream 本身存在一定开销，性能在不同场景下差异较大，对于高频调用且不确定 stream 能够优化性能的逻辑，我们考虑优先使用 for-each 循环。

相关 PR：https://github.com/apache/shardingsphere/pull/13845/files

避免不必要的逻辑（重复）调用

避免不必要的逻辑重复调用有很多案例：

hashCode 计算

ShardingSphere 有个类 org.apache.shardingsphere.sharding.route.engine.condition.Column 实现了 equals 和 hashCode 方法：

@RequiredArgsConstructor
@Getter
@ToString
public final class Column {

    private final String name;

    private final String tableName;

    @Override
    public boolean equals(final Object obj) {...}

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hashCode(name.toUpperCase(), tableName.toUpperCase()); 
    } 
}

显而易见，上面这个类是不可变的，但是却在hashCode 方法的实现中每次都调用方法计算 hashCode。如果这个对象频繁在 Map 或者 Set 中存取，就会多出很多不必要的计算开销。

调整后：

@Getter
@ToString
public final class Column {

    private final String name;

    private final String tableName;

    private final int hashCode;

    public Column(final String name, final String tableName) {
        this.name = name;
        this.tableName = tableName;
        hashCode = Objects.hash(name.toUpperCase(), tableName.toUpperCase());
    }

    @Override
    public boolean equals(final Object obj) {...}

    @Override
    public int hashCode() {
        return hashCode;
    } 
}

相关 PR：https://github.com/apache/shardingsphere/pull/11760/files

使用 lambda 代替反射调用方法

在 ShardingSphere 源码中，有以下场景需要记录方法及参数调用，并在需要的时候对指定对象重放方法调用：

1. 向 ShardingSphere-Proxy 发送 begin 等语句；

2. 使用 ShardingSpherePreparedStatement 为指定位置的占位符设置参数。

以如下代码为例，重构前，使用反射的方式记录方法调用及重放，反射调用方法本身存在一定的性能开销，且代码可读性欠佳：

@Override
public void begin() {
    recordMethodInvocation(Connection.class, "setAutoCommit", new Class[]{boolean.class}, new Object[]{false});
}

重构后，避免了使用反射调用方法的开销：

@Override
public void begin() {
    connection.getConnectionPostProcessors().add(target -> {
        try {
            target.setAutoCommit(false);
        } catch (final SQLException ex) {
            throw new RuntimeException(ex);
        }
    });
}

相关 PR：
●  https://github.com/apache/shardingsphere/pull/10466/files
●  https://github.com/apache/shardingsphere/pull/11415/files

Netty Epoll 对 aarch64 的支持

Netty 的 Epoll 实现自 4.1.50.Final 支持 aarch64 架构的 Linux 环境。在 aarch64 Linux 环境下，使用 Netty Epoll API 相比 Netty NIO API 能够提升性能。

参考：https://stackoverflow.com/a/23465481/7913731

5.1.0 与 5.0.0 ShardingSphere-Proxy TPC-C 性能测试对比

我们使用 TPC-C 对 ShardingSphere-Proxy 进行基准测试，以验证性能优化的成果。由于更早期版本的 ShardingSphere-Proxy 对 PostgreSQL 的支持有限，无法进行 TPC-C 测试，因此使用 5.0.0 与 5.1.0 版本对比。

为了突出 ShardingSphere-Proxy 本身的性能损耗，本次测试将使用数据分片（1 分片）的 ShardingSphere-Proxy 对比 PostgreSQL 14.2。

测试按照官方文档中的《BenchmarkSQL 性能测试（https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/reference/test/performance-test/benchmarksql-test/）》进行，配置由 4 分片缩减为 1 分片。

测试环境

测试参数

BenchmarkSQL 参数：

●  warehouses=192 （数据量）

●  terminals=192 （并发数）

●  terminalWarehouseFixed=false

●  运行时间 30 mins

PostgreSQL JDBC 参数：

●  defaultRowFetchSize=50

●  reWriteBatchedInserts=true

ShardingSphere-Proxy JVM 部分参数：

●  -Xmx16g

●  -Xms16g

●  -Xmn12g

●  -XX:AutoBoxCacheMax=4096

●  -XX:+UseNUMA

●  -XX:+DisableExplicitGC

●  -XX:LargePageSizeInBytes=128m

●  -XX:+SegmentedCodeCache

●  -XX:+AggressiveHeap

测试结果

在本文的环境与场景中所得到的结论：

●  以 ShardingSphere-Proxy 5.0.0 + PostgreSQL 为基准，5.1.0 性能提升约 26.8%。

●  以直连 PostgreSQL 为基准，ShardingSphere-Proxy 5.1.0 相比 5.0.0 损耗减少了约 15%，由 42.7% 降低至 27.4%。

由于代码细节优化遍布 ShardingSphere 各模块，以上测试结果并未覆盖所有优化点。

​

如何看待性能问题

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可能不时会有人问，“ShardingSphere 性能怎么样？损耗多少？”

在我看来，性能能够满足需求即可。性能是一个比较复杂的问题，受非常多的因素影响。在不同的环境、场景下，ShardingSphere 的性能损耗有可能不到 1%，也有可能高达 50%，我们无法在脱离环境和场景的情况下给出答案。此外，ShardingSphere 作为基础设施，其性能是研发过程中重点考虑的因素之一，ShardingSphere 社区中的团队、个人也会持续发挥工匠精神，不断地将 ShardingSphere 的性能推向极致。

本文转载自公众号ShardingSphere官微