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
|
2月前
|
存储 SQL 关系型数据库
Mysql学习笔记(二):数据库命令行代码总结
这篇文章是关于MySQL数据库命令行操作的总结,包括登录、退出、查看时间与版本、数据库和数据表的基本操作(如创建、删除、查看)、数据的增删改查等。它还涉及了如何通过SQL语句进行条件查询、模糊查询、范围查询和限制查询,以及如何进行表结构的修改。这些内容对于初学者来说非常实用,是学习MySQL数据库管理的基础。
132 6
|
18天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
12 PHP配置数据库MySQL
路老师分享了PHP操作MySQL数据库的方法,包括安装并连接MySQL服务器、选择数据库、执行SQL语句(如插入、更新、删除和查询),以及将结果集返回到数组。通过具体示例代码,详细介绍了每一步的操作流程,帮助读者快速入门PHP与MySQL的交互。
32 1
|
20天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
go语言数据库中mysql驱动安装
【11月更文挑战第2天】
35 4
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
Mysql(4)—数据库索引
数据库索引是用于提高数据检索效率的数据结构,类似于书籍中的索引。它允许用户快速找到数据,而无需扫描整个表。MySQL中的索引可以显著提升查询速度,使数据库操作更加高效。索引的发展经历了从无索引、简单索引到B-树、哈希索引、位图索引、全文索引等多个阶段。
64 3
Mysql(4)—数据库索引
|
27天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型,以及如何创建和维护索引,结合实战案例分析查询执行计划,帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
150 1
|
29天前
|
关系型数据库 MySQL Linux
在 CentOS 7 中通过编译源码方式安装 MySQL 数据库的详细步骤,包括准备工作、下载源码、编译安装、配置 MySQL 服务、登录设置等。
本文介绍了在 CentOS 7 中通过编译源码方式安装 MySQL 数据库的详细步骤,包括准备工作、下载源码、编译安装、配置 MySQL 服务、登录设置等。同时,文章还对比了编译源码安装与使用 RPM 包安装的优缺点,帮助读者根据需求选择最合适的方法。通过具体案例,展示了编译源码安装的灵活性和定制性。
85 2
|
1月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL vs. PostgreSQL:选择适合你的开源数据库
在众多开源数据库中,MySQL和PostgreSQL无疑是最受欢迎的两个。它们都有着强大的功能、广泛的社区支持和丰富的生态系统。然而,它们在设计理念、性能特点、功能特性等方面存在着显著的差异。本文将从这三个方面对MySQL和PostgreSQL进行比较,以帮助您选择更适合您需求的开源数据库。
117 4
|
15天前
|
运维 关系型数据库 MySQL
安装MySQL8数据库
本文介绍了MySQL的不同版本及其特点,并详细描述了如何通过Yum源安装MySQL 8.4社区版,包括配置Yum源、安装MySQL、启动服务、设置开机自启动、修改root用户密码以及设置远程登录等步骤。最后还提供了测试连接的方法。适用于初学者和运维人员。
123 0
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
如何在MySQL中创建数据库?
【10月更文挑战第16天】如何在MySQL中创建数据库?