Настройка: Python 2.7.15, Tornado 5.1
У меня есть веб-сервер, который обрабатывает ~ 40 /recommend запросов в секунду.
Среднее время ответа составляет 25 мс, но существует большое расхождение (некоторые запросы могут занимать более 500 мс).
Каждый запрос внутренне генерирует от 1 до 8 запросов Elasticsearch (HTTP-запросов).
Каждый запрос Elasticsearch может занять от 1 до 150 мс.
Запросы Elasticsearch обрабатываются синхронно с помощью библиотеки asticsearch-dsl .
Цель состоит в том, чтобы сократить время ожидания ввода / вывода (запросы к Elasticsearch) и обрабатывать больше запросов в секунду, чтобы я мог уменьшить количество машин.
Одно недопустимо - я не хочу увеличивать среднее время обработки (25 мс).
Я нашел некоторые реализации торнадо-эластичного поиска в сети, но, поскольку мне нужно использовать только одну конечную точку для Elasticsearch (/_search), я пытаюсь сделать это в одиночку.
Ниже представлена вырожденная реализация моего веб-сервера. При той же нагрузке (~ 40 запросов в секунду) среднее время ответа на запрос увеличилось до 200 мс !
Копаясь, я вижу, что внутреннее время асинхронной обработки (запросы к Elasticsearch) нестабильно, и время, необходимое для каждого вызова fetch, может быть различным, а общее среднее значение (в ab нагрузочном тесте) высоко .
Я использую ab для моделирования нагрузки и ее внутреннего измерения, печатая текущее время обработки fetch, среднее время обработки fetch и максимальное время обработки.
При выполнении одного запроса за раз (параллелизм 1):
ab -p es-query-rcom.txt -T application/json -n 1000 -c 1 -k 'http://localhost:5002/recommend'
мои отпечатки выглядят так: [avg req_time: 3, dur: 3] [current req_time: 2, dur: 3] [max req_time: 125, dur: 125] reqs: 8000
Но когда я пытаюсь увеличить параллелизм (до 8): ab -p es-query-rcom.txt -T application/json -n 1000 -c 8 -k 'http://localhost:5002/recommend'
теперь мои отпечатки выглядят так: [avg req_time: 6, dur: 13] [current req_time: 4, dur: 4] [max req_time: 73, dur: 84] reqs: 8000
Среднее требование теперь x2 медленнее (или x4 по моим измерениям)!
Что мне здесь не хватает? почему я вижу эту деградацию?
web_server.py:
import tornado
from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient
from tornado.options import define, options
from tornado.httpserver import HTTPServer
from web_handler import WebHandler
SERVICE_NAME = 'web_server'
NUM_OF_PROCESSES = 1
class Statistics(object):
def __init__(self):
self.total_requests = 0
self.total_requests_time = 0
self.total_duration = 0
self.max_time = 0
self.max_duration = 0
class RcomService(object):
def __init__(self):
print 'initializing RcomService...'
AsyncHTTPClient.configure("tornado.curl_httpclient.CurlAsyncHTTPClient", max_clients=3)
self.stats = Statistics()
def start(self, port):
define("port", default=port, type=int)
db = self.get_db(self.stats)
routes = self.generate_routes(db)
app = tornado.web.Application(routes)
http_server = HTTPServer(app, xheaders=True)
http_server.bind(options.port)
http_server.start(NUM_OF_PROCESSES)
tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
@staticmethod
def generate_routes(db):
return [
(r"/recommend", WebHandler, dict(db=db))
]
@staticmethod
def get_db(stats):
return {
'stats': stats
}
def main():
port = 5002
print('starting %s on port %s', SERVICE_NAME, port)
rcom_service = RcomService()
rcom_service.start(port)
if __name__ == '__main__':
main()
web_handler.py:
import time
import ujson
from tornado import gen
from tornado.gen import coroutine
from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient
from tornado.web import RequestHandler
class WebHandler(RequestHandler):
def initialize(self, db):
self.stats = db['stats']
@coroutine
def post(self, *args, **kwargs):
result = yield self.wrapper_innear_loop([{}, {}, {}, {}, {}, {}, {}, {}]) # dummy queries (empty)
self.write({
'res': result
})
@coroutine
def wrapper_innear_loop(self, queries):
result = []
for q in queries: # queries are performed serially
res = yield self.async_fetch_gen(q)
result.append(res)
raise gen.Return(result)
@coroutine
def async_fetch_gen(self, query):
url = 'http://localhost:9200/my_index/_search'
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Connection': 'keep-alive'
}
http_client = AsyncHTTPClient()
start_time = int(round(time.time() * 1000))
response = yield http_client.fetch(url, method='POST', body=ujson.dumps(query), headers=headers)
end_time = int(round(time.time() * 1000))
duration = end_time - start_time
body = ujson.loads(response.body)
request_time = int(round(response.request_time * 1000))
self.stats.total_requests += 1
self.stats.total_requests_time += request_time
self.stats.total_duration += duration
if self.stats.max_time < request_time:
self.stats.max_time = request_time
if self.stats.max_duration < duration:
self.stats.max_duration = duration
duration_avg = self.stats.total_duration / self.stats.total_requests
time_avg = self.stats.total_requests_time / self.stats.total_requests
print "[avg req_time: " + str(time_avg) + ", dur: " + str(duration_avg) + \
"] [current req_time: " + str(request_time) + ", dur: " + str(duration) + "] [max req_time: " + \
str(self.stats.max_time) + ", dur: " + str(self.stats.max_duration) + "] reqs: " + \
str(self.stats.total_requests)
raise gen.Return(body)
Я попытался немного поиграть с асинхронным классом (Simple против curl), размером max_clients, но я не понимаю, какая мелодия лучше всего подходит для моего случая.
Но