性能优化特性之:EXT4 Fast Commit

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: 本文介绍了倚天实例上进行IO优化的特性:Fast Commit,并对其优化原理、使用方法进行了详细阐述

优化原理

Fast Commit 是 Linux 5.10 引入的一个新的轻量级日志方案,根据 ATC-17 的论文 “iJournaling: Fine-Grained Journaling for Improving the Latency of Fsync System Call” 实现。 在常用的 ext4 data=ordered 日志模式下,fsync() 系统调用会因为无关 IO 操作导致显著的时延。Fast Commit 根据写入日志中的元数据反推,只提交与当前 transaction 相关的操作,从而优化 fsync() 的时延。 启用 Fast Commit 特性后,系统中将会有两个日志,快速提交日志用于可以优化的操作,常规日志用于标准提交。其中 Fast Commit 日志包含上一次标准提交之后执行的操作。 从作者的 benchmark 测试数据来看,打开 Fast Commit 特性后,本地 ext4 文件系统有 20% ~ 200% 的性能提升;NFS 场景也有 30% ~ 75% 的性能提升。

Benchmark Config w/o Fast Commit w/ Fast Commit Delta
Fsmark
Fsmark Local, 8 threads
NFS, 4 threads 1475.1 files/s
299.4 files/s 4309.8 files/s
409.45 files/s +192.2%
+36.8%
Dbench
Dbench Local, 2 procs
NFS, 2 procs 33.32 MB/s
8.84 MB/s 70.87 MB/s
11.88 MB/s +112.7%
+34.4%
Dbench
Dbench Local, 10 procs
NFS, 10 procs 90.48 MB/s
34.62 MB/s 110.12 MB/s
52.83 MB/s +21.7%
+52.6%
FileBench
FileBench Local, 16 threads
NFS, 16 threads 10442.3 ops/s
1531.3 ops/s 18617.8 ops/s
2681.5 ops/s +78.3%
+75.1%

使用方法

获取支持Fast Commit特性的e2fsprogs

使用Alinux3.2208及以后版本

Alinux3在2208版本(e2fsprogs版本高于1.46.0)已默认启用该特性

下载最新的 e2fsprogs 包并编译

wget https://git.kernel.org/pub/scm/fs/ext2/e2fsprogs.git/snapshot/e2fsprogs-1.46.2.tar.gz
tar -xvf e2fsprogs-1.46.2.tar.gz
cd e2fsprogs-1.46.2
./configure
make

格式化打开Fast Commit特性

./misc/mke2fs -t ext4 -O fast_commit /dev/vdc1

dumpe2fs 可以看到已经打开 fast commit:

Filesystem features: has_journal ext_attr resize_inode dir_index fast_commit filetype extent 64bit flex_bg sparse_super large_file huge_file uninit_bg dir_nlink extra_isize

此外,超级块中多出 Overhead blocks 字段:

Overhead blocks: 126828

同时,Journal size 也由默认的 128M 变成 130M,应该是默认 fast commit journal size 为 journal size / 64 带来的增量:

Journal size: 130M




---------------------------------------------------------------------------------------

更多调优信息,请参考:

龙蜥社区:https://openanolis.cn/

KeenTune SIG:https://openanolis.cn/sig/KeenTune

阿里云龙蜥操作系统专区:https://developer.aliyun.com/group/aliyun_linux

相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
相关文章
|
存储 缓存 JavaScript
前端(八)——深入探索前端框架中的Diff算法:优化视图更新与性能提升
前端(八)——深入探索前端框架中的Diff算法:优化视图更新与性能提升
278 0
|
芯片 Anolis
性能优化特性之:TLBI - TLB range优化
本文介绍了倚天实例上的内存优化特性:TLBi,并从优化原理、使用方法进行详细阐述。
|
缓存 算法 Java
Zend Engine是如何执行性能优化的?底层原理是什么?
Zend Engine是如何执行性能优化的?底层原理是什么?
139 0
|
Java 容器
fail-fast机制—高级用法与深入解读
fail-fast机制—高级用法与深入解读
301 0
|
存储 缓存 算法
|
SQL 关系型数据库 数据库
PLSQL_性能优化系列08_Oracle Insert / Direct Insert性能优化
2014-09-25 Created By BaoXinjian 一、Insert 性能影响 应用设计不合理导致的session之间的互锁(enqueue)是影响程序可扩展性最常见的原因。此外,一些共享资源的争用,也会导致性能下降。
1098 0
|
数据库管理 数据库 安全
sqlite事务模型、性能优化tips、常见误区
sqlite事务模型、性能优化tips、常见误区
9323 0
|
Java 测试技术 Ruby