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摩登5指定主管CPU工夫都去哪了:一步步定位数据库代码中的机

摩登5主管 摩登5主管 1周前 (02-22) 9次浏览

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摩登5指定主管CPU工夫都去哪了:一步步定位数据库代码中的机

媒介

近来接到技术支持部分的乞助,说是有个客户在测试我司数据库某个版本的历程中发明明明的机能题目,愿望咱们可能帮助尽快找到缘由,并供应解决方案。通过调查研讨,终极肯定是由CPUcache line “false sharing” 惹起的题目。

鉴于网上雷同的文章较少,而且这类题目常常在代码中对比隐秘,较难方便发明,以是在这里做个分享。假如碰劲对摩登5指定主管958337余做雷同事情的人有所启示,自己将非常高兴。

背景引见

这个客户多年来不停应用我司的数据库,现在计划进级到更高版本,但在对数据压缩功用的测试中发明,在某种状况下,在紧缩过的数据表上做全表扫描(tablescan)所耗费的工夫会跟着并发的全表扫描使命数的增加而明显增多,而未经紧缩过的数据表则没有这类征象。

数据压缩是咱们团队多年前开辟的一个功效,以前做过大量的代码优化,机能相对于比较稳定,切实不该当会有如许的题目,这也因而惹起了我极大的兴致。

理解数据库的人都晓得,影响数据库的机能的身分较多,好比服务器的硬件设置,数据库的参数设置,数据的磁盘散布等,固然,也不破除数据库本身代码的题目,不太轻易一下定位到详细的缘故。普通状况下,要是能经过数据库调优解决问题,就没须要破费大量工夫去调查数据库源代码,以是,在全部题目的调查钻研历程中,我的准则是,先易后难,勇敢猜测,逐项清扫。

调查思绪

客户属于金融行业,对数据安全有严厉的划定,基本不能够让我接见他们的数据库系统去做剖析,仅有的办法就是,先本地重现题目,而后调试。本地重现是个耗费体力和想象力的历程,干脆通过很屡次的相同和实验,终究重现了雷同的征象。

1)数据库运用题目 vs 数据库代码题目

在一开端肯定这个题目是很是须要的,它将抉择接下来所破费的工夫和精神的巨细。

跟客户做了些相同,发明他们对数据库没有对比深切的认识,以是,起首猜疑的是,有没有大概他们的数据库系统中的某些设置参数设置不合理,从而影响机能呢?

很快拿到了客户的数据库配置文件,逐个阐明,并连系本地试验,发明并无显然的题目,仅有的一个题目是,某个跟数据压缩统计信息相干的设置参数翻开了,这个参数首要是在剖析题目的时分应用的,临盆情况是不发起翻开的,立刻封闭了这个设置参数,在本地情况中从头测试了一下,发明机能有些改进。

即时倡议客户也做一样的实验,很快获得反应,机能有所提拔,但摩登5代理注册未到达他们的预期。

看样子事变没那末简朴,接下来入手偏向于以为,能够数据库代码那边出了题目。

2)锁合作 (lock contention)

在支撑高并发的数据库系统中,为了同步分歧使命对一些关键资本的走访,应用锁是一种常见的方法,如spinlock,mutex等,可是,一旦发作紧张的锁合作,将会极大影响数据库系统的机能。尽管近些年lockless的呼声很高,然而一个数据库系统要彻底做到lockless仍是较难的,普通的计谋是,对某些关键的,轻易惹起合作的布局大概模块采纳lockless的方法。以是,审查锁合作是下一步的重点。

我司的这款数据库尽管环球市场份额不大,但也是深耕该行业的老品牌,在国外的金融范畴有口皆碑,在无数次市场磨练的进程中,为了更好地剖析各类题目,工程师们在体系中到场了关键信息的统计功用。

经过阐明一些体系关键资本的统计信息,并未发明明明的锁合作,大概资本合作,尤为是跟数据压缩相干的,以是,这个大概的缘由清扫掉。

3)CPU cache相干的题目

前两个大概都清扫了,目前必要从头审阅下客户的情况,探求下一个大概的方向。

客户的数据库服务器有着不错的硬件设置,CPU core够多,内存够大,数据库中也设置了几十个引擎(engine),能够充分利用多CPUcore提拔并行任务的施行才能。

此数据库服务器是典范的NUMA(Non-Uniform Memory Access)架构,一个体系有多个CPU,每一个CPU内里有多个core,每一个CPUcore有独享的L1和L2 cache,同一个CPU 的cores同享L3 cache(Last Level Cache,LLC)。cache的接见耽误比主存要小得多,越凑近CPU,会见耽误越小,处理器会凭据差别的战略(Inclusive Policy,ExclusivePolicy等)把数据缓存在分歧级别的cache中,从而加速CPU会见数据的速率,由于按照“数据局部性道理”,现在接见的数据大概摩登5指定主管958337相邻数据很有大概在不久的未来会再次走访到。

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同时,cache的容量巨细也比主存要小不少(如Interl处理器中的L1 data cache巨细为32k),怎样优化代码使之有用行使cache晋升体系机能不停一来都是个是热点的话题,也是本题目接下来重点关注的一个方向。

搜集线索

Linux体系自带的perf工具是机能阐明利器,认识体系机能剖析的该当都不会生疏。接下来将先容怎样应用这个工具一步步剖析题目,并终究找到起因,我的首要的思绪是,由大到小,由面到点,关注热门。

“perfstat“或许搜集采样周期内对于某些事宜(event)的统计信息并表现出来,经过这些信息能够大抵认识法式的运行状况。这里重点关注的是CPU和datacache,固然,也能够凭据个人必要指定别的事宜举行监测。

输出里的一些数据对比有意思,必要重点关注的是,stalled CPU cycles超越了80%!

接下来运转“perf record“ 采集机能数据,并用“perf report“显现,

经过检察各个函数耗费CPU工夫的环境,发明占比***的前两个“热门“函数以下 (鉴于知识产权的起因,对函数名举行了一些点窜,请勿对号入座),

很显然,这是两个解压缩数据的函数,因为全表扫描需求解压缩全部数据行,审查每一行能否相符查问前提,以是解压缩的函数损耗大量CPU工夫也合情合理,然则耗费的CPU工夫的占比确切有点高(这里先打个问号)。

接下来运用“perf annotate“检察指定函数内代码行的CPU资本消费情形,

有一条指令消费了67.04%的CPU资本,(另一个热门函数也是雷同的状况),极度可疑,

经过剖析汇编指令和源代码比对,找到了这条可疑指令对应的源代码(因为知识产权的起因,对变量名举行了一些批改,请勿对号入座),

那条耗损CPU至多的汇编指令对应的源代码操纵是,

看到这些,你大概会有诸多疑难,

  • 这个decompressinfo是甚么,有甚么特别之处?
  • 为什么如斯容易的一行代码却耗损了了大量的CPU工夫?
  • 为什么如斯简略的“数组“元素拜候也成了题目?

阐明缘故

为了更好地注明题目,下面给出decompressinfo对应的数据结构,并略微注释下与之相干的背景常识。

  • 该布局体巨细是48字节(仅列出了部份构造体成员,曾经充足协助申明题目,请勿叫真)。
  • 该构造体寄放的是解压缩数据需求的信息,这些信息在全表扫描进程中不会扭转。
  • 该布局体的内存来自于数据库内部的一个memory pool,解压缩的时刻也会从这里分配内存,用于姑且寄存解压缩后的数据。
  • 在构造decompressinfo的时间,起首会分派一块充足巨细的接连内存,内存的前48个字节用来寄放摩登5指定主管958337布局体成员,而后,几个成员指针离别指向残剩继续内存的差别位置(具体位置取决于每一个成员指针指向的“数组“的巨细)。在本例中,摩登5指定主管958337内存规划以下,
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固然认识了这些信息,照样感受彷佛统统看起来都很一般,并无显然不当。

这里摩登5代理注册必要再略微提一下介于CPU和主存之间的cache,CPU拜候某个虚拟内存地点处的数据时,会先实验cache,假如未***,便会把数据从主存加载到cache。从虚拟内存地点到cache的映照有多种战略,如directmapped,set associative,fully associative,硬件厂商利用较多的是setassociative,这方面网上材料良多,本文不睁开此话题。数据加载的最小单元为一个cacheline,摩登5指定主管958337巨细随硬件厂商差别有悬殊,今朝运用较多的是64字节。这样一来,加载到cache中的数据巨细能够会大于现实拜候的数据,形成的效果是,假如两个并行任务事情在陆续内存上的相邻地区,它们私有的数据能够会被加载到同一个cacheline,固然它们并无数据共享,这个征象叫做同享cache line。

连系上述常识,让咱们把decompressinfo放到更大的内存空间,题目就变得略微明白些了,

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简朴来说有以下几点:

  • decompressinfo地点内存块的入手地点和完毕地点未必恰好在一个cache line的肇始处。
  • arrayC间隔整块内存的竣事地点17字节,有较大能够跟后续陆续的内存地址同享cache line。
  • 要是后续一连的内存分派给了一个施行大量写操纵的使命,每次写操纵将会惹起该cache line 在别的CPU core的copy失效,别的CPUcore在下次读取该cache line的时辰须要从头加载。这个征象称为cache line的“falsesharing”,对并发使命的机能有较大影响。

考证后果

一切疑难好像都有了正当的表明,无非现在这都摩登5代理注册只是料想,须要理论来检修。

即时优化了相干代码,调解了decompressinfo利用的内存块地点,使摩登5指定主管958337cache line对齐,制止跟别的义务同享cache line。

在本地情况测试后,以前的题目根基消散,局部测试成绩以下,

优化前

优化后

再次运转“perf annotate“,发明以前的题目行消费的CPU曾经大幅低落,

再次运转“perf record;perf report”,以前的两个热门函数耗费的CPU也有所降落,

再次运转“perf stat”,也有很多有意思的发明,

  • stalled CPU cycles大幅淘汰,阐明CPU获得了有用操纵。
  • L1-dcache-loads大幅增长,申明更多数据从耽误较低的L1 cache读取。
  • LLC-loads大幅削减,申明更少数据从耽误相对于较高的L3 cache读取。

结束语

体系机能优化是个无比有挑战性的事情,是对一个人的周全磨练,包罗适宜工具的利用,代码的认识水平,阐明题目的威力,常识的广度,另有雄厚的想象力,但同时也是个无比有意思的履历,你将深入了解到细节的重要性,亲自感想到小小优化带来的大幅机能提拔。编辑于2019-03-15

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