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Phoenix 2.6.x Release

· 阅读需 10 分钟
jingzhang.chen

我们很高兴 Phoenix 2.6.0 即将进入发布流程，本次版本升级涉及到了非常多的变动，但也进一步提升了 Phoenix 的性能，因此处于旧版本的用户可以尽早联系 Phoenix 团队获得体验版本

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迁移指南 >>

变动模块​

  • Phoenix Server
  • Phoenix Console
  • Phoenix Telemetry
  • Phoenix Subscribe
  • Phoenix EventPublish
  • Phoenix Transaction

API 增强​

1. Phoenix Server 变化​

整个 Phoenix Server 变化分为两个部分，分别是用户无感和可配置的部分：

  • 无感：Phoenix 升级底层 Actor 到 Typed Actor, 优化一些代码以提升性能(主要在 Actor 理念下优化)
  • 有感：Phoenix 支持异步聚合根，提高聚合根 IO 效率，提升性能，文档链接：异步模式

2. Phoenix Console 变化​

Phoenix Console 在观感上可能是对用户改变最大的部分, 主要体现在 UI 变化以及模块的增加：

部分变化的清单如下，详细说明请参考：PhoenixConsole

  • 新增集群状态统计（主要是聚合根在各个节点的分布）
  • 新增简化性能监控
  • 优化主页布局
  • 优化内存查询聚合根速度
  • 优化聚合根状态展示的前端性能
  • 优化事件管理的查询性能，支持多种查询方式（如命令、聚合根类型等维度）
  • 新增存活聚合根管理页面
  • 新增 MetaData 管理页面
  • 新增异常历史查询页面
  • 新增线程饥饿检测器管理页面
  • 优化事务聚合根调用链路展示
  • 新增异常事件的异常堆栈展示

3. Phoenix APM/Telemetry 变化​

Phoenix 在 2.6.x 对 APM 体系进行了重构，以便我们可以在保留 JMX 的同时，支持 OpenTelemetry 的监控体系，也为后续支持 Traceing 提供一些基础。文档链接：PhoenixMetrics

信息

需要注意的是，JMX 和 OpenTelemetry 监控方案无法同时引入，并且目前从 2.5.x 及之前升级的用户必须手动引入 OpenTelemetry/JMX 的依赖

相对于 JMX 提供的指标方式，OpenTelemetry 支持直方图的概念，在直方图下，延迟不再是平均的概念，能提供更全面的数据分布信息以及适应非均匀分布的数据（如极端值）

除此之外，OpenTelemetry 模式下，我们基于 LTW 实现了对 Akka Dispatcher 的指标监控埋点，这有助于分析 Phoenix 内部几个核心模块的负载以及性能

4. Phoenix Subscribe 变化​

在 2.6.x 版本中，我们对 Phoenix Subscribe 遇到的一些问题进行了重构和增强，主要的优化是围绕在内存和使用层面。

Subscribe 中包含了三个部分：

  • KafkaConsumer
  • SourceCollect
  • MetaData
  • 可靠性投递

4.1 KafkaConsumer​

StreamSubscribe​

在 2.6.x 版本中我们引入了 Reactive Stream 版本的 StreamSubscribe, 该 Subscribe 如 Reactive Stream 的描述一样不会让代码更快，而是尽可能快， 在此基础上能够获得更好的内存、延迟表现，实际测试时，我们在回归性能测试中发现 StreamSubscribe 的性能优于原本的 Subscribe 实现（具体原因暂未验证，猜测是 RC10 增加了大量的旁路线程），因此我们在 2.6.0 中将默认实现替代为 StreamSubscribe。

默认的 Subscribe 使用的 KafkaConsumer 是自旋模式，当下游消费速度变慢时会存在一定的空转，这会导致无效的对象生成开销以及消息响应的 ACK 处理延迟增加。

img

分片算法​

除了新增的 Subscribe 实现之外, 2.6.x 还为 Kafka Consumer 优化了分片算法，现在的 Kafka Consumer 的在集群中的分区基于分区维度的，在多分区下能更好的均匀各个节点的负载（无须任何配置）。

Kafka Clients 扩展​

文档链接：Kafka 扩展

开源的 Apache Kafka Clients 不支持发送超过 1m 以上的消息，可以通过调整参数的方式来解决此问题，但这会给 Broker 带来额外的开销（参考：Handle Large Messages In Apache Kafka

因此 Phoenix 提供了 Apache Kafka Clients 的扩展，在 Producer 和 Consumer 端通过 Chunk 的方式解决大体积消息的传输，无须更改 Kafka 配置。

4.2 SourceCollect​

在 2.6.x 版本中，我们为 SourceCollect 增加了批量 API。原有的 SourceCollect 不支持批量 API，但在某些外部交互中（如通过 Redis 查询配置），可能会导致 N+1 查询的问题，优化后的 SourceCollect API 能更好的契合 KafkaConsumer 批量拉取的特点。

4.3 MetaData​

旧版本的 MetaData 存在以下问题：

  • 重复注册
  • 非指数退避(Exponential backoff)的重试算法
  • 内存开销（在 SourceCollect 中的对象生成）
  • API 缺失（如 exist/contains）

在 2.6.x 版本中，我们针对这些问题进行了优化，并提供了新的 API 文档：(广播机制)。此外，我们还在 Console 中为用户提供了 MetaData 的查询页面。

然而，由于设计上 MetaData 与可靠性投递耦合，并且持久化级别是分区级别的，因此在多分区场景下，我们目前不推荐使用 MetaData 代替 Redis。Redis 对于 Phoenix Server 来说是单点，可以减少大量流量。

5. Phoenix EventPublish 变化​

EventPublish 在历史上一直使用 eventByTime 的查询方式，在 2.6.x 中我们提供了 eventBySlice 作为改进方法。

使用 eventByTime 有一个缺点，那就是整个集群只能运行一个 EventPublish 实例，这意味着无法扩展到更多的 Phoenix 节点，导致 EventPublish 相对于插入出现延迟/间隙（Gap）的问题，在数据库索引的特性下，当查询索引的 Gap 足够大时， 索引将会被忽略(全表扫描)，这事因为优化器认为全表扫描的成本比使用索引更低，并且使用索引时还需要额外的多次 IO 来访问数据块（特定于 Phoenix EventPublish 场景）。

文档说明：切片模式

2.6.x 提供的 eventBySlice 模式下将事件分区存储，并且根据用户选择的运行 EventPublish 的并行度不同，会在 0～1024 的范围为每个实例选择合适的分片。

备注

这种方式实际上是限制了分页的数量，在内部我们还使用了类似于 TCP 滑动窗口的概念，来缩短查询索引时的范围。除了这种方式外，我们还可以通过尽可能地使用索引覆盖 扫描的方式来优化偏移量非常大的分页，当目前我们并未引入两个优化，因为分区下查询速度已足够快。

6. Phoenix Transaction 变化​

在旧版本我们接收到 Phoenix Transaction 的性能问题反馈，因此在 2.6.x 版本中，我们针对 Phoenix Transaction 存在的一些问题进行了性能优化：

  • Console：事件管理中事件详情不展示事务聚合根接收的 Command 和 超时类 Event
  • Console：支持超时后，事务聚合根调用链路的展示
  • 性能：事务聚合根支持全局维度的超时
  • 性能：事务聚合根支持批处理
  • 性能：事务聚合根心跳时，检查对象生成开销

漏洞修复、优化​

除此之外，本次 2.6.x 还包含了一些了 BUG 修复、体验优化的补丁，详情请见完整发版日志：2.6.X Release Notes