十年后数据库还是不敢拥抱NUMA-续篇

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
简介: 写这个续篇是我收到很多解释,因为跨Node 导致性能抖动,所以集团在物理机OS 的启动参数里设置了 numa=off ,也就是不管BIOS 中如何设置,我们只要在OS 层面设置一下 numa=off 就能让程序稳定下来不再抖了! 我这几年也认为这是对的,只是让我有点不理解,既然不区分远近了,那物理上存在的远近距离(既抖动)如何能被消除掉的呢? 所以这个续篇打算通过测试来验证下这个问题

背景


十年后数据库还是不敢拥抱NUMA, 这篇经典的纠正大家对NUMA 认知的文章一晃发布快3年了,这篇文章的核心结论是:


  • 之所以有不同的NUMA Node 是不同的CPU Core 到不同的内存距离远近不一样所决定的,这是个物理距离
  • 程序跑在不同的核上要去读写内存可以让性能差异巨大,所以我们要尽量让一个程序稳定跑在一个Node 内
  • 默认打开NUMA Node 其实挺好的


写这个续篇是我收到很多解释,因为跨Node 导致性能抖动,所以集团在物理机OS 的启动参数里设置了 numa=off ,也就是不管BIOS 中如何设置,我们只要在OS 层面设置一下 numa=off 就能让程序稳定下来不再抖了! 我这几年也认为这是对的,只是让我有点不理解,既然不区分远近了,那物理上存在的远近距离(既抖动)如何能被消除掉的呢? 所以这个续篇打算通过测试来验证下这个问题


设置


BIOS 中有 numa node 设置的开关(注意这里是内存交错/交织),不同的主板这个BIOS设置可能不一样,但是大同小异,基本都有这个参数



Linux 启动引导参数里也可以设置numa=on(默认值)/off ,linux 引导参数设置案例:

#cat /proc/cmdline
BOOT_IMAGE=/vmlinuz-3.10.0-327.x86_64  ro crashkernel=auto vconsole.font=latarcyrheb-sun16 vconsole.keymap=us BIOSdevname=0 console=tty0 console=ttyS0,115200 scsi_mod.scan=sync intel_idle.max_cstate=0 pci=pcie_bus_perf ipv6.disable=1 rd.driver.pre=ahci numa=on nosmt=force


注意如上的 numa=on 也可以改为 numa=off 看完全置篇要记住一条铁律:CPU到内存的距离是物理远近决定的,你软件层面做些设置是没法优化这个距离,也就是没法优化这个时延 (这是个核心知识点,你要死死记住和理解,后面的一切实验数据都回过头来看这个核心知识点并揣摩)


实验


测试机器CPU,如下是BIOS numa=on、cmdline numa=off所看到的,一个node


#lscpu
Architecture:          x86_64
CPU op-mode(s):        32-bit, 64-bit
Byte Order:            Little Endian
CPU(s):                96
On-line CPU(s) list:   0-95
Thread(s) per core:    2
Core(s) per socket:    24
Socket(s):             2
NUMA node(s):          1
Vendor ID:             GenuineIntel
CPU family:            6
Model:                 85
Model name:            Intel(R) Xeon(R) Platinum 8163 CPU @ 2.50GHz
Stepping:              4
CPU MHz:               2500.000
CPU max MHz:           3100.0000
CPU min MHz:           1000.0000
BogoMIPS:              4998.89
Virtualization:        VT-x
L1d cache:             32K
L1i cache:             32K
L2 cache:              1024K
L3 cache:              33792K
NUMA node0 CPU(s):     0-95


测试工具是lmbench,测试命令:


for i in $(seq 0 6 95); do echo core:$i; numactl -C $i -m 0 ./bin/lat_mem_rd -W 5 -N 5 -t 64M; done >lat.log 2>&1


上述测试命令始终将内存绑定在 node0 上,然后用不同的物理core来读写这块内存,按照前一篇 这个时延肯定有快慢之分 BIOS和引导参数各有两种设置方式,组合起来就是四种,我们分别设置并跑一下内存时延,测试结果:


09362abb105e0a5b36f5e76b12fff6e1.png


测试原始数据如下(测试结果文件名 lat.log.BIOSON.cmdlineOff 表示BIOS ON,cmdline OFF ):


//从下面两组测试来看,BIOS层面 on后,不管OS 层面是否on,都不会跨node 做交织,抖动存在
//BIOS on 即使在OS层面关闭numa也不跨node做内存交织,抖动存在
//默认从内存高地址开始分配空间,所以0核要慢
#grep -E "core|64.00000" lat.log.BIOSON.cmdlineOff 
core:0 //第0号核
64.00000 100.717 //64.0000为64MB, 100.717 是平均时延100.717ns 即0号核访问node0 下的内存64MB的平均延时是100纳秒
core:24
64.00000 68.484
core:48
64.00000 101.070
core:72
64.00000 68.483
#grep -E "core|64.00000" lat.log.BIOSON.cmdlineON
core:0
64.00000 67.094
core:24
64.00000 100.237
core:48
64.00000 67.614
core:72
64.00000 101.096
//从下面两组测试来看只要BIOS off了内存就会跨 node 交织,大规模测试下内存 latency 是个平均值
#grep -E "core|64.00000" lat.log.BIOSOff.cmdlineOff //BIOS off 做内存交织,latency就是平均值
core:0
64.00000 85.657  //85 恰好是最大100,最小68的平均值
core:24
64.00000 85.741
core:48
64.00000 85.977
core:72
64.00000 86.671
//BIOS 关闭后numa后,OS层面完全不知道下层的结构,默认一定是做交织
#grep -E "core|64.00000" lat.log.BIOSOff.cmdlineON
core:0
64.00000 89.123
core:24
64.00000 87.137
core:48
64.00000 87.239
core:72
64.00000 87.323


从数据可以看到在BIOS 设置ON后,无论 OS cmdline 启动参数里是否设置了 ON 还是 OFF,内存延时都是抖动且一致的(这个有点诧异,说好的消除抖动的呢?)。如果BIOS 设置OFF后内存延时是个稳定的平均值(这个比较好理解)


疑问


  • 内存交错时为什么 lmbench 测试得到的时延是平均值,而不是短板效应的最慢值? 测试软件只能通过大规模数据的读写来测试获取一个平均值,所以当一大块内存读取时,虽然通过交织大块内存被切分到了快慢物理内存上,但是因为规模大慢的被平均掉了。(欢迎内核大佬指正)
  • 什么是内存交织? 我的理解:假如你有8块物理内存条,如果你有一个int 那么只能在其中一块上,如果你有1MB的数据那么会按cacheline 拆成多个块然后分别放到8块物理内存条上(有快有慢)这样带宽更大,最后测试得到一个平均值 如果你开启numa那么只会就近交织,比如0-3号内存条在0号core所在的node,OS 做内存交织的时候只会拆分到这0-3号内存条上,那么时延总是最小的那个,如上测试中的60多纳秒。


这个问题一直困扰了我几年,所以我最近再次测试验证了一下,主要是对 BIOS=on 且 cmdline=off 时有点困扰


Intel 的 mlc 验证


测试参数: BIOS=on 同时 cmdline off 用Intel 的 mlc 验证下,这个结果有点意思,latency稳定在 145 而不是81 和 145两个值随机出现,应该是mlc默认选到了0核,对应lmbench的这组测试数据(为什么不是100.717, 因为测试方法不一样):


//如下是前面 lmbench 测试结果,抄下来和 mlc 做个对比 
//从下面两种测试来看,BIOS层面 on后,不管OS 层面是否on,都不会跨node 做交织,抖动存在
//BIOS on 即使在OS层面关闭numa也不跨node做内存交织,抖动存在
#grep -E "core|64.00000" lat.log.BIOSON.cmdlineOff 
core:0
64.00000 100.717
core:24
64.00000 68.484
core:48
64.00000 101.070
core:72
64.00000 68.483


对应的mlc


#./mlc
Intel(R) Memory Latency Checker - v3.9
Measuring idle latencies (in ns)...
    Numa node
Numa node    0
    0   145.8  //多次测试稳定都是145纳秒
Measuring Peak Injection Memory Bandwidths for the system
Bandwidths are in MB/sec (1 MB/sec = 1,000,000 Bytes/sec)
Using all the threads from each core if Hyper-threading is enabled
Using traffic with the following read-write ratios
ALL Reads     :  110598.7
3:1 Reads-Writes :  93408.5
2:1 Reads-Writes :  89249.5
1:1 Reads-Writes :  64137.3
Stream-triad like:  77310.4
Measuring Memory Bandwidths between nodes within system
Bandwidths are in MB/sec (1 MB/sec = 1,000,000 Bytes/sec)
Using all the threads from each core if Hyper-threading is enabled
Using Read-only traffic type
    Numa node
Numa node    0
    0  110598.4
Measuring Loaded Latencies for the system
Using all the threads from each core if Hyper-threading is enabled
Using Read-only traffic type
Inject  Latency Bandwidth
Delay (ns)  MB/sec
==========================
 00000  506.00   111483.5
 00002  505.74   112576.9
 00008  505.87   112644.3
 00015  508.96   112643.6
 00050  574.36   112701.5


当两个参数都为 on 时的mlc 测试结果:


#./mlc
Intel(R) Memory Latency Checker - v3.9
Measuring idle latencies (in ns)...
    Numa node
Numa node    0     1
    0    81.6   145.9
    1   144.9    81.2
Measuring Peak Injection Memory Bandwidths for the system
Bandwidths are in MB/sec (1 MB/sec = 1,000,000 Bytes/sec)
Using all the threads from each core if Hyper-threading is enabled
Using traffic with the following read-write ratios
ALL Reads     :  227204.2
3:1 Reads-Writes :  212432.5
2:1 Reads-Writes :  210423.3
1:1 Reads-Writes :  196677.2
Stream-triad like:  189691.4


说明:mlc和 lmbench 测试结果不一样,mlc 时81和145,lmbench测试是68和100,这是两种测试方法的差异而已,但是快慢差距基本是一致的


结论


在OS 启动引导参数里设置 numa=off 完全没有必要、也不能解决抖动的问题,反而设置了 numa=off 只能是掩耳盗铃,让用户看不到 NUMA 结构




数据库PolarDB-X新人入门一站式页面,快速体验集中分布式一体化新特性!


云原生数据库PolarDB分布式版新人入门

相关实践学习
快速体验PolarDB开源数据库
本实验环境已内置PostgreSQL数据库以及PolarDB开源数据库:PolarDB PostgreSQL版和PolarDB分布式版,支持一键拉起使用,方便各位开发者学习使用。
相关文章
|
4天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
【深入了解MySQL】优化查询性能与数据库设计的深度总结
本文详细介绍了MySQL查询优化和数据库设计技巧,涵盖基础优化、高级技巧及性能监控。
54 0
|
1月前
|
存储 Oracle 关系型数据库
数据库传奇:MySQL创世之父的两千金My、Maria
《数据库传奇:MySQL创世之父的两千金My、Maria》介绍了MySQL的发展历程及其分支MariaDB。MySQL由Michael Widenius等人于1994年创建,现归Oracle所有,广泛应用于阿里巴巴、腾讯等企业。2009年,Widenius因担心Oracle收购影响MySQL的开源性,创建了MariaDB,提供额外功能和改进。维基百科、Google等已逐步替换为MariaDB,以确保更好的性能和社区支持。掌握MariaDB作为备用方案,对未来发展至关重要。
61 3
|
1月前
|
安全 关系型数据库 MySQL
MySQL崩溃保险箱:探秘Redo/Undo日志确保数据库安全无忧!
《MySQL崩溃保险箱:探秘Redo/Undo日志确保数据库安全无忧!》介绍了MySQL中的三种关键日志:二进制日志(Binary Log)、重做日志(Redo Log)和撤销日志(Undo Log)。这些日志确保了数据库的ACID特性,即原子性、一致性、隔离性和持久性。Redo Log记录数据页的物理修改,保证事务持久性;Undo Log记录事务的逆操作,支持回滚和多版本并发控制(MVCC)。文章还详细对比了InnoDB和MyISAM存储引擎在事务支持、锁定机制、并发性等方面的差异,强调了InnoDB在高并发和事务处理中的优势。通过这些机制,MySQL能够在事务执行、崩溃和恢复过程中保持
78 3
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
数据库灾难应对:MySQL误删除数据的救赎之道,技巧get起来!之binlog
《数据库灾难应对:MySQL误删除数据的救赎之道,技巧get起来!之binlog》介绍了如何利用MySQL的二进制日志(Binlog)恢复误删除的数据。主要内容包括: 1. **启用二进制日志**:在`my.cnf`中配置`log-bin`并重启MySQL服务。 2. **查看二进制日志文件**:使用`SHOW VARIABLES LIKE 'log_%';`和`SHOW MASTER STATUS;`命令获取当前日志文件及位置。 3. **创建数据备份**:确保在恢复前已有备份,以防意外。 4. **导出二进制日志为SQL语句**:使用`mysqlbinlog`
94 2
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
Python处理数据库:MySQL与SQLite详解 | python小知识
本文详细介绍了如何使用Python操作MySQL和SQLite数据库,包括安装必要的库、连接数据库、执行增删改查等基本操作,适合初学者快速上手。
271 15
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
数据库数据恢复—Mysql数据库表记录丢失的数据恢复方案
Mysql数据库故障: Mysql数据库表记录丢失。 Mysql数据库故障表现: 1、Mysql数据库表中无任何数据或只有部分数据。 2、客户端无法查询到完整的信息。
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
数据库数据恢复—MYSQL数据库文件损坏的数据恢复案例
mysql数据库文件ibdata1、MYI、MYD损坏。 故障表现:1、数据库无法进行查询等操作;2、使用mysqlcheck和myisamchk无法修复数据库。
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL导入.sql文件后数据库乱码问题
本文分析了导入.sql文件后数据库备注出现乱码的原因,包括字符集不匹配、备注内容编码问题及MySQL版本或配置问题,并提供了详细的解决步骤,如检查和统一字符集设置、修改客户端连接方式、检查MySQL配置等,确保导入过程顺利。
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
GBase 数据库如何像MYSQL一样存放多行数据
GBase 数据库如何像MYSQL一样存放多行数据