华为云 TaurusDB 性能挑战赛赛题总结

1 前言

回顾第一次参加性能挑战赛 – 第四届阿里中间件性能挑战赛，那时候真的是什么都不会，只有一腔热情，借着比赛学会了 Netty、学会了文件 IO 的最佳实践，到了这次华为云举办的 TaurusDB 性能挑战赛，已经是第三次参加比赛了，同时也是最“坎坷”的一次比赛。经过我和某位不愿意透露姓名的 96 年小迷妹的不懈努力，最终跑分排名为第 3 名。

如果要挑选一个词来概括这次比赛的核心内容，那非”计算存储分离“莫属了，通过这次比赛，自己也对计算存储分离架构有了比较直观的感受。为了比较直观的体现计算存储分离的优势，以看电影来举个例子：若干年前，我总是常备一块大容量的硬盘存储小电影，但自从家里带宽升级到 100mpbs 之后，我从来不保存电影了，要看直接下载 / 缓冲，基本几分钟就好了。这在几年前还不可想象，如今是触手可及的事实，归根到底是随着互联网的发展，网络 IO 已经不再是瓶颈了。

计算存储分离架构相比传统本地存储架构而言，具有更加灵活、成本更低等特性，但架构的复杂性也会更高，也会更加考验选手的综合能力。

计算存储分离架构的含义：

• 存储端有状态，只存储数据，不处理业务逻辑。
• 计算端无状态，只处理逻辑，不持久化存储数据。

2 赛题概览

比赛整体分成了初赛和复赛两个部分，初赛要求实现一个简化、高效的本地 kv 存储引擎，复赛在初赛的基础上增加了计算存储分离的架构，计算节点需要通过网络传输将数据递交给存储节点存储。

public interface KVStoreRace {
   
   public boolean init(final String dir, final int thread_num) throws KVSException;
   
   public long set(final String key, final byte[] value) throws KVSException;
   
   public long get(final String key, final Ref<byte[]> val) throws KVSException;
}

计算节点和存储节点共用上述的接口，评测程序分为 2 个阶段：

** 正确性评测 **

此阶段评测程序会并发写入随机数据（key 8B、value 4KB），写入数据过程中进行任意次进程意外退出测试，引擎需要保证异常中止不影响已经写入的数据正确性。
异常中止后，重启引擎，验证已经写入数据正确性和完整性，并继续写入数据，重复此过程直至数据写入完毕。
只有通过此阶段测试才会进入下一阶段测试。

** 性能评测 **

随机写入：16 个线程并发随机写入，每个线程使用 Set 各写 400 万次随机数据（key 8B、value 4KB）
顺序读取：16 个线程并发按照写入顺序逐一读取，每个线程各使用 Get 读取 400 万次随机数据
热点读取：16 个线程并发读取，每个线程按照写入顺序热点分区，随机读取 400 万次数据，读取范围覆盖全部写入数据。热点的逻辑为：按照数据的写入顺序按 10MB 数据粒度分区，分区逆序推进，在每个 10MB 数据分区内随机读取。随机读取次数会增加约 10%。

** 语言限定 **

CPP & Java，一起排名

3 赛题剖析

看过我之前《PolarDB 数据库性能大赛 Java 选手分享》的朋友应该对题目不会感到陌生，基本可以看做是在 PolarDB 数据库性能挑战赛上增加一个网络通信的部分，所以重头戏基本是在复赛网络通信的比拼上。初赛主要是文件 IO 和存储架构的设计，如果对文件 IO 常识不太了解，可以先行阅读 《文件 IO 操作的一些最佳实践》。

3.1 架构设计

计算节点只负责生成数据，在实际生产中计算节点还承担额外的计算开销，由于计算节点是无状态的，所以不能够聚合数据写入、落盘等操作，但可以在 Get 触发网络 IO 时一次读取大块数据用作缓存，减少网络 IO 次数。

存储节点负责存储数据，考验了选手对磁盘 IO 和缓存的设计，可以一次使用缓存写入 / 读取大块数据，减少磁盘 IO 次数。

所以选手们将会围绕网络 IO、磁盘 IO 和缓存设计来设计整体架构。

3.2 正确性检测

赛题明确表示会进行 kill -9 并验证数据的一致性，正确性检测主要影响的是写入阶段。

存储节点负责存储数据，需要保证 kill -9 不丢失数据，但并不要求断电不丢失，这间接地阐释了一点：我们可以使用 PageCache 来做写入缓存；正确性检测对于计算节点与存储节点之间通信影响便是：每次写入操作都必须 ack，所以选手必须保证同步通信，类似于 ping/pong 模型。

3.3 性能评测

性能评测由随机写、顺序读、热点读（随机读取热点数据）三部分构成。

随机写阶段与 PolarDB 的评测不同，TaurusDB 随机写入 key 的 16 个线程是隔离的，即 A 线程写入的数据只会由 A 线程读出，可以认为是彼此独立的 16 个实例在执行评测，这大大简化了我们的架构。

顺序读阶段的描述也很容易理解，需要注意的是这里的顺序是按照写入顺序，而不是 Key 的字典序，所以随机写可以转化为顺序写，也方便了选手去设计顺序读的架构。

热点读阶段有点故弄玄虚了，其实就是按照 10M 数据为一个分区进行逆序读，同时在 10M 数据范围内掺杂一些随机读，由于操作系统的预读机制只会顺序预读，无法逆序预读，PageCache 将会在这个环节会失效，考验了选手自己设计磁盘 IO 缓存的能力。

4 架构详解

4.1 全局架构

计算存储分离架构自然会分成计算节点和存储节点两部分来介绍。计算节点会在内存维护数据的索引表；存储节点负责存储持久化数据，包括索引文件和数据文件；计算节点与存储节点之间的读写都会经过网络 IO。

4.2 随机写架构

随机写阶段，评测程序调用计算节点的 set 接口，发起网络 IO，存储节点接受到数据后不会立刻落盘，针对 data 和 index 的处理也会不同。针对 data 部分，会使用一块缓冲区（如图：Mmap Merge IO）承接数据，由于 Mmap 的特性，会形成 Merge File 文件，一个数据缓冲区可以聚合 16 个数据，当缓冲区满后，将缓冲区的数据追加到数据文件后，并清空 Merge File；针对 index 部分，使用 Mmap 直接追加到索引文件中。

F: 1. data 部分为什么搞这么复杂，需要聚合 16 个数据再刷盘？

Q: 针对此次比赛的数据盘，实测下来 16 个数据刷盘可以打满 IO。

F: 2. 为什么使用 Mmap Merge IO 而不直接使用内存 Merge IO？

Q: 正确性检测阶段，存储节点可能会被随机 kill，Mmap 做缓存的好处是操作系统会帮我们落盘，不会丢失数据

F: 3. 为什么 index 部分直接使用 Mmap，而不和 data 部分一样处理？

Q: 这需要追溯到 Mmap 的特点，Mmap 适合直接写索引这种小数据，所以不需要聚合。

4.3 热点读 & 顺序读架构

热点读取阶段 & 顺序读取阶段 ，这两个阶段其实可以认为是一种策略，只不过一个正序，一个逆序，这里以热点读为例介绍。我们采取了贪心的思想，一次读取操作本应该只会返回 4kb 的数据，但为了做预读缓存，我们决定会存储节点返回 10M 的数据，并缓存在计算节点中，模拟了一个操作系统预读的机制，同时为了能够让计算节点精确知道缓存是否命中，会同时返回索引数据，并在计算节点的内存中维护索引表，这样便减少了成吨的网络 IO 次数。

4.4 存储设计

站在每个线程的视角，可以发现在我们的架构中，每个线程都是独立的。评测程序会对每个线程写入 400w 数据，最终形成 16 * 16G 的数据文件和 16 * 32M 左右的索引文件。

数据文件不停追加 MergeFile，相当于一次落盘单位是 64K（16 个数据），由于自行聚合了数据，所以可以采用 Direct IO，减少操作系统的 overhead。

索引文件由小数据构成，所以采用 Mmap 方式直接追加写

计算节点由于无状态的特性，只能在内存中维护索引结构。

4.5 网络通信设计

我们都知道 Java 中有 BIO（阻塞 IO）和 NIO（非阻塞 IO）之分，并且大多数人可能会下意识觉得：NIO 就是比 BIO 快。而这次比赛恰恰是要告诉大家，这两种 IO 方式没有绝对的快慢之分，只有在合适的场景中选择合适的 IO 方式才能发挥出最佳性能。

稍微分析下这次比赛的通信模型，写入阶段由于需要保证每次 set 不受 kill 的影响，所以需要等到同步返回后才能进行下一次 set，而 get 本身依赖于返回值进行数据校验，所以从通信模型上看只能是同步 ping/pong 模型；从线程数上来看，只有固定的 16 个线程进行收发消息。以上两个因素暗示了 BIO 将会非常契合这次比赛。

在很多人的刻板印象中，阻塞就意味着慢，非阻塞就意味着快，这种理解是完全错误的，快慢取决于通信模型、系统架构、带宽、网卡等因素。我测试了 NIO + CountDownLatch 和 BIO 的差距，前者会比后者整体慢 100s ~ 130s。

5 细节优化点

5.1 最大化磁盘吞吐量

但凡是涉及到磁盘 IO 的比赛，首先需要测试便是在 Direct IO 下，一次读写多大的块能够打满 IO，在此基础上，才能进行写入缓冲设计和读取缓存设计，否则在这种争分夺秒的性能挑战赛中不可能取得较好的名次。测试方法也很简单，如果能够买到对应的机器，直接使用 iostat 观察不同刷盘大小下的 iops 即可，如果比赛没有机器，只能祭出调参大法，不停提交了，这次 TaurusDB 的盘实测下来 64k、128K 都可以获得最大的吞吐量。

5.2 批量回传数据

计算节点设计缓存是一个比较容易想到的优化点，按照常规的思路，索引应该是维护在存储节点，但这样做的话，计算节点在 get 数据时就无法判断是否命中缓存，所以在前文的架构介绍中，我们将索引维护在了计算节点之上，在第一次 get 时，顺便恢复索引。批量返回数据的优势在于增加了缓存命中率、降低总网络 IO 次数、减少上行网络 IO 数据量，是整个比赛中分量较重的一个优化点。

5.3 流控

在比赛中容易出现的一个问题，在批量返回 10M 数据时经常会出现网络卡死的情况，一时间无法定位到问题，以为是代码 BUG，但有时候又能跑出分数，不得以尝试过一次返回较少的数据量，就不会报错。最后还是机智的小迷妹定位到问题是 CPU 和 IO 速率不均等导致的，解决方案便是在一次 pong 共计返回 10M 的基础上，将报文拆分成 64k 的小块，中间插入额外的 CPU 操作，最终保证了程序稳定性的同时，也保障了最佳性能。

额外的 CPU 操作例如：for(int i=0;i<700;i++)，不要小看这个微不足道的一个 for 循环哦。

流控其实也是计算存储分离架构一个常见设计点，存储节点与计算节点的写入速度需要做一个平衡，避免直接打垮存储节点，也有一种”滑动窗口“机制专门应对这种问题，不在此赘述了。

5.4 预分配文件

在 Cpp 中可以使用 fallocate 预先分配好文件大小，会使得写入速度提升 2s。在 Java 中没有 fallocate 机制，但是可以利用评测程序的漏洞，在 static 块中事先写好 16 * 16G 的文件，同样可以获得 fallocate 的效果。

5.5 合理设计索引结构

get 时需要根据 key 查询到文件偏移量，这显示是一个 Map 结构，在这个 Map 上也有几个点需要注意。以 Java 为例，使用 HashMap 是否可行呢？当然可以，但是缺点也很明显，其会占用比较大的内存，而且存取性能不好，可以使用 LongIntHashMap 来代替，看过我之前文章的朋友应该不会对这个数据结构感到陌生，它是专门为基础数据类型设计的 Map 容器。

每个线程 400w 数据，每个线程独享一个索引 Map，为了避免出现扩容，需要合理的设置扩容引子和初始化容量：new LongIntHashMap(410_0000, 0.99);

5.6 Direct IO

最终进入决赛的，有三支 Java 队伍，相比较 Cpp 得天独厚的对操作系统的灵活控制性，Java 选手更像是带着镣铐在舞蹈，幸好有了上次 PolarDB 比赛的经验，我提前封装好了 Java 的 Direct IO 类库：https://github.com/lexburner/kdio，相比 FileChannel，它能够使得磁盘 IO 效率更高。得知有 Java 选手真的在比赛中使用了我的 Direct IO 类库，也是比赛中实实切切的乐趣之一。

6 失败的优化点

6.1 预读线程先行

考虑到网络 IO 还是比本地磁盘 IO 要慢的，一个本以为可行的方案是单独使用预读线程进行存储节点的磁盘 IO，设计一个 RingBuffer，不断往前预读，直到环满，计算阶段 get 时会消费 RingBuffer 的一格缓存，从而使得网络 IO 和磁盘 IO 不会相互等待。实际测试下来，发现瓶颈主要还是在于网络 IO，这样的优化徒增了不少代码，不利于进行其他的优化尝试，最终放弃。

6.2 计算节点聚合写入缓冲

既然在 get 阶段时存储节点批量返回数据给计算节点可以提升性能，那 set 阶段聚合批量的数据再发送给存储节点按理来说也能提升性能吧？的确如此，如果不考虑正确性检测，这的确是一个不错的优化点，但由于 kill 的特性使得我们不得不每一次 set 都进行 ACK。但是！可以对将 4/8/16 个线程编为一组进行聚合呀！通过调整参数来确定该方案是否可行。

然后事与愿违，该方案并没有取得成效。

7 聊聊比赛吧

之前此类工程性质的性能挑战赛只有阿里一家互联网公司承办过，作为热衷于中间件性能优化的参赛选手而言，非常高兴华为也能够举办这样性质的比赛。虽然比赛中出现了诸多的幺蛾子，但毕竟是第一次承办比赛，我也就不表了。

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