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低開銷獲取時間戳

2021-10-27 11:16:58 後端開發

前言

在前面文章《Cobar SQL審計的設計與實作》中提了一句關于時間戳獲取性能的問題

獲取作業系統時間,在Java中直接呼叫 System.currentTimeMillis(); 就可以,但在Cobar中如果這么獲取時間,就會導致性能損耗非常嚴重(怎么解決?去Cobar的github倉庫上看看代碼吧),

這個話題展開具體說說,我們在Java中獲取時間戳的方法是System.currentTimeMillis(),回傳的是毫秒級的時間戳,查看原始碼,注釋寫的比較清楚,雖然該方法回傳的是毫秒級的時間戳,但精度取決于作業系統,很多作業系統回傳的精度是10毫秒,

/**
     * Returns the current time in milliseconds.  Note that
     * while the unit of time of the return value is a millisecond,
     * the granularity of the value depends on the underlying
     * operating system and may be larger.  For example, many
     * operating systems measure time in units of tens of
     * milliseconds.
     *
     * <p> See the description of the class <code>Date</code> for
     * a discussion of slight discrepancies that may arise between
     * "computer time" and coordinated universal time (UTC).
     *
     * @return  the difference, measured in milliseconds, between
     *          the current time and midnight, January 1, 1970 UTC.
     * @see     java.util.Date
     */
    public static native long currentTimeMillis();

關于為什么System.currentTimeMillis()慢,有大佬寫了文章詳細地闡述了原因,建議仔細閱讀,非常深入和詳細,文章地址

http://pzemtsov.github.io/2017/07/23/the-slow-currenttimemillis.html

總結起來原因是System.currentTimeMillis呼叫了gettimeofday()

  • 呼叫gettimeofday()需要從用戶態切換到內核態;
  • gettimeofday()的表現受Linux系統的計時器(時鐘源)影響,在HPET計時器下性能尤其差;
  • 系統只有一個全域時鐘源,高并發或頻繁訪問會造成嚴重的爭用,

我們測驗一下System.currentTimeMillis()在不同執行緒下的性能,這里使用中間件常用的JHM來測驗,測驗1到128執行緒下獲取1000萬次時間戳需要的時間分別是多少,這里給出在我的電腦上的測驗資料:

Benchmark                    Mode  Cnt  Score   Error  Units
TimeStampTest.test1Thread    avgt       0.271           s/op
TimeStampTest.test2Thread    avgt       0.272           s/op
TimeStampTest.test4Thread    avgt       0.278           s/op
TimeStampTest.test8Thread    avgt       0.375           s/op
TimeStampTest.test16Thread   avgt       0.737           s/op
TimeStampTest.test32Thread   avgt       1.474           s/op
TimeStampTest.test64Thread   avgt       2.907           s/op
TimeStampTest.test128Thread  avgt       5.732           s/op

可以看出在1-4執行緒下比較快,8執行緒之后就是線性增長了,
測驗代碼參考:

@State(Scope.Benchmark)
public class TimeStampTest {

    private static final int MAX = 10000000;

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(TimeStampTest.class.getSimpleName())
                .forks(1)
                .warmupIterations(1)
                .measurementIterations(1)
                .warmupTime(TimeValue.seconds(5))
                .measurementTime(TimeValue.seconds(5))
                .mode(Mode.AverageTime)
                .syncIterations(false)
                .build();

        new Runner(opt).run();
    }

    @Benchmark
    @Threads(1)
    public void test1Thread() {
        for (int i = 0; i < MAX; i++) {
            currentTimeMillis();
        }
    }

    @Benchmark
    @Threads(2)
    public void test2Thread() {
        for (int i = 0; i < MAX; i++) {
            currentTimeMillis();
        }
    }

    @Benchmark
    @Threads(4)
    public void test4Thread() {
        for (int i = 0; i < MAX; i++) {
            currentTimeMillis();
        }
    }

    @Benchmark
    @Threads(8)
    public void test8Thread() {
        for (int i = 0; i < MAX; i++) {
            currentTimeMillis();
        }
    }

    @Benchmark
    @Threads(16)
    public void test16Thread() {
        for (int i = 0; i < MAX; i++) {
            currentTimeMillis();
        }
    }

    @Benchmark
    @Threads(32)
    public void test32Thread() {
        for (int i = 0; i < MAX; i++) {
            currentTimeMillis();
        }
    }

    @Benchmark
    @Threads(64)
    public void test64Thread() {
        for (int i = 0; i < MAX; i++) {
            currentTimeMillis();
        }
    }

    @Benchmark
    @Threads(128)
    public void test128Thread() {
        for (int i = 0; i < MAX; i++) {
            currentTimeMillis();
        }
    }

    private static long currentTimeMillis() {
        return System.currentTimeMillis();
    }
}

解法

最容易想到的方法是快取時間戳,并使用一個獨立的執行緒來更新它,這樣獲取就只是從記憶體中取一下,開銷非常小,但缺點也很明顯,更新的頻率決定了時間戳的精度,

Cobar

Cobar獲取和更新時間戳相關代碼位于

https://github.com/alibaba/cobar/blob/master/server/src/main/server/com/alibaba/cobar/util/TimeUtil.java

/**
 * 弱精度的計時器,考慮性能不使用同步策略,
 * 
 * @author xianmao.hexm 2011-1-18 下午06:10:55
 */
public class TimeUtil {
    private static long CURRENT_TIME = System.currentTimeMillis();

    public static final long currentTimeMillis() {
        return CURRENT_TIME;
    }

    public static final void update() {
        CURRENT_TIME = System.currentTimeMillis();
    }

}

定時調度代碼位于

https://github.com/alibaba/cobar/blob/master/server/src/main/server/com/alibaba/cobar/CobarServer.java

timer.schedule(updateTime(), 0L, TIME_UPDATE_PERIOD);
...
// 系統時間定時更新任務
private TimerTask updateTime() {
    return new TimerTask() {
        @Override
        public void run() {
            TimeUtil.update();
        }
    };
}

而Cobar中的更新間隔 TIME_UPDATE_PERIOD 是20毫秒

Sentinel

Sentinel也用到了快取時間戳,其代碼位于

https://github.com/alibaba/Sentinel/blob/master/sentinel-core/src/main/java/com/alibaba/csp/sentinel/util/TimeUtil.java

public final class TimeUtil {

    private static volatile long currentTimeMillis;

    static {
        currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
        Thread daemon = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                while (true) {
                    currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
                    try {
                        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1);
                    } catch (Throwable e) {

                    }
                }
            }
        });
        daemon.setDaemon(true);
        daemon.setName("sentinel-time-tick-thread");
        daemon.start();
    }

    public static long currentTimeMillis() {
        return currentTimeMillis;
    }
}

可以看到Sentinel實作的是每隔1毫秒快取一次,
我們修改一下測驗代碼測驗一下Sentinel的實作方式在1-128執行緒下的性能表現

Benchmark                    Mode  Cnt   Score   Error  Units
TimeStampTest.test1Thread    avgt       ≈ 10??           s/op
TimeStampTest.test2Thread    avgt       ≈ 10??           s/op
TimeStampTest.test4Thread    avgt       ≈ 10??           s/op
TimeStampTest.test8Thread    avgt       ≈ 10?3           s/op
TimeStampTest.test16Thread   avgt        0.001           s/op
TimeStampTest.test32Thread   avgt        0.001           s/op
TimeStampTest.test64Thread   avgt        0.003           s/op
TimeStampTest.test128Thread  avgt        0.006           s/op

可以和直接使用System.currentTimeMillis對比,差距非常明顯,

最后

雖然快取時間戳性能能提升很多,但這也僅限于非常高的并發系統中,一般比較適用于高并發的中間件,如果一般的系統來做這個優化,效果并不明顯,性能優化還是要抓住主要矛盾,解決瓶頸,切忌不可過度優化,


關于作者:專注后端的中間件開發,公眾號"捉蟲大師"作者,關注我,給你最純粹的技術干貨

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