低延迟架构体系初探：如何从硬件到应用开发提升性能？

Posted 2022-11-24 Phodal

几年前，在通信领域的技术咨询经历，初步了解到预分配内存管理机制，其对于性能的改善是多么的明显。最近，也从点点滴滴的金融科技的领域，看到了高频交易所需要的低延时架构技术（当然了，国内在该领域受限于特色背景），也有点如出一辙的味道。而在未来，“元宇宙” 可能会换个新的名词，但是呢，它依旧也需要一系列的低延迟架构设计模式。

在探索的过程中，有感于一系列反直觉的架构模式/设计模式。于是乎，作为低延迟架构领域的 “门外汉”，便结合着自己的理解，以及手头上的资料和书籍，做一个初步的整理和调研。

作为一个“新手”，难免如出现错误理解，也欢迎各位读者指正。

低延迟技术概览

低延迟（low latency）(https://www.phodal.com/blog/explore-low-latency-architecture/）顾名思议是计算系统或网络以最小延迟提供响应的能力。从数据的角度来考虑，如果我们想最大程度降低延迟，那么就需要关注到每一个层次的数据处理。所以，它会涉及到一系列方方面面的领域，诸如于：

• 网络传输与硬件

  • 数据传输。如微波、光纤、网线等

  • 路由机制。

  • 网络与硬件侧。网络协议、网卡等，专用处理器等，如 FPGA，

• 系统编程策略

  • 操作系统。（从通用型操作系统到专用型操作系统） CPU 缓存、内核调度等。

  • 语言侧。平衡高性能的语言与规模化。

  • 其它。如内存管理策略等。

• 应用软件

  • 架构侧。事件驱动型架构，如 LMAX

  • 应用开发侧。高性能的数据结构（如集合）、通过设计模式提升性能等。

  • 可视化侧。密集计算下沉 WASM 等。

  • 设计模式。采用无锁和无阻塞设计模式，降低、消除操作系统信号延迟

受限于我在这个领域的了解有限，应该还要包含其它的内容，有待未来进一步探索。作为大学专业是通信领域相关的工程师，对于网络传输与硬件侧，我还是相当有兴趣的。

当然了，一些奇技淫巧并不在我们这里的讨论范围，诸如于数据包提前处理机制。

系统编程策略

操作系统

在操作系统侧，基本模式是定制型的操作系统，这也特别好理解。其次，底层的模式是：基于 Linux 内核的定制型操作系统搭配特定的硬件，以及特定私有的网络协议栈。由于 Linux 的网络性能不好，所以内核旁路技术的目的是：不再让内核（TCP/IP 协议栈）处理数据包。用自己实现的相同功能的代码来处理，从用户空间直接访问和控制设备内存，避免数据从设备拷贝到内核，再从内核拷贝到用户空间。所以在大量的高频交易 (HFT) 解决方案里，使用带有 OpenOnLoad 框架的 Solarflare 网卡成了一个非常好的选择。

再往上则是，围绕于 Linux 内核的其它定制，诸如于内存分布管理、进程调度、优化数据结构以利用处理器缓存等。

语言

从现有的应用情况而言，C、C++ 基本上是在低延迟领域的代表性语言。当然，在不并需要那么严苛速度的场景下，诸如国内环境，那么 Java 也是一个非常不错的语言 —— 快速呼朋唤友。毕竟，资深的 C++ 程序员是稀缺的。

良好的设计模式 + 整洁的代码，配合上经过特制的 JVM 和架构，同样工程造价下，Java 程序的速度还是可以接近 C++。

内存管理策略

在传统的通信领域里，一种常见管理内存的方式是：预分配内存，它可以减少分配内存所需的时间，进而提升性能。也因此，编写一个自定义的 malloc 便是这个领域的好选择，而诸如于采用 Google 的 TCMalloc，又或者是 Jemalloc 也是一个不错的选择。

既然，C/C++ 语言有内存分配的问题，那么自动 GC 的 Java 语言也有相似的问题。在 GC 的过程中，为了进行准确的计数，应用程序线程需要暂时“冻结”，也就是 GC 停顿。应对于此，通常有两个做法：无 GC 又或者是更好的 GC 算法。而要对 JVM 进行优化并不是一件容易的事，所以直接采用诸如于 Azul Systems 的 Zing 引擎，又或者是 GraalVM，还能支持 AoT 编译的 VM —— 可以将字节码转换为机器码，以提升性能。这又造成了另外一个问题，AoT 意味着失去了自适应即时（JIT）编译，会影响到我们习惯的各种依赖注入等特性。简单来说，你可能用不了 Spring，或者你的 Spring 应用需要迁移。

这方面研究的路很长，都有待我在未来有空进一步展开研究。

应用软件

架构侧

从架构层面来考虑，基于事件驱动架构的无状态软件架构，诸如于 LMAX 架构这样的框架就能提供非常不错的参考。其主要由三部分组成：高并发框架（Disruptor）、事件溯源（Event Sourcing）、完全内存（in-memory）驻留风格等。其中，关于持续久化部分是相当反直觉的，既然事务性数据库是个瓶颈，那就不用数据库，将事件流记录到文件系统。以内存为中心，持久化的事件作为辅助，便是这种架构模式的一大特征。

应用开发

Java 框架

回到上面说的 AoT 和 JIT 的问题，如果我们想到一个启动更快的框架，那么我们就不能使用 Spring 框架。于是乎 现代化的微服务架构框架 Micronaut、Kubernetes 原生的 Java 框架 Quarkus，提供了两种不同的思路。Micronaut 在编译时依赖流入，可以加快应用程序的启动，降低内存的使用，进而提升响应速度，也可以利用 AoT 带来的性能加强。当然，这也意味着编程模式上会有一系列的变化。

高性能数据结构

在 Java 侧，为了构建高性能的 Java 应用，还需要在大数据结构上做一些优化，诸如于集合操作（List、Set、Bag），像 Agrona、fastutil 便是针对于 Java Collections Framework 做的扩展。同样，高盛的 JVM 架构组在多年前贡献给 Eclipse 基金会的：Eclipse Collections，便是一个旨在提升集合操作的 Java 库。

可视化侧

在可视化方面，如果有大量的图表需要展示，那么就需要考虑将密集计算下沉到 WASM 的方式。在这一点上 Perspective 提供了一个非常不错的思路，使用 Rust 结合高性能的 C++ 数据结构设计，提供 GUI + WASM 的封装，以实现更快的计算速度。

PS：待我在下一篇文章中进一步展开。

其它

数据处理。理论上，我们还应该考虑对于数据的处理，诸如于不同存储介质应对实时数据、历史数据等等。

小结

在参考资料上，推荐一下《Developing High-Frequency Trading Systems》，它是我在编写此文时，尝试云覆盖更多维度时，所查找到的比较系统介绍的书籍。

• 《Developing High-Frequency Trading Systems》

• 《Linux性能优化（九）——Kernel Bypass》

• 《为什么协议栈在内核中实现》（中文翻译版）

• 《为什么我们选择Java开发高频交易系统？》 （中文翻译版）

• 《LMAX架构》（中文翻译版）