MyRocks/MariaDB 的 tuning 過程

看起來應該是找 Percona 的人幫忙轉移到 MyRocks 上,然後整理出來的成功案例:「The Road Story of a MyRocks/MariaDB Migration」。

看起來是跑在獨立機器上,而不是雲端的虛擬機上,所以不是想 scale up 就可以把硬體規格拉上去 (說不定記憶體插槽已經滿了之類的...):

Replicas run on bare metal servers, usually Dual Xeon E5 v3 or v4, with 192 GB to 384 GB of RAM.

這次遇到的主要的問題是發現效能跟不上。另外在文章裡面沒寫到,但可以猜到的是,他們目前不打算改架構,而是想要藉由改善資料庫的效能來解決問題:

The servers were close to their limits and were slow to catch up with replication after a maintenance period

後面可以看到不少過程,主要是重新編一份 MariaDB,讓 MyRocks 支援 Zstandard (MyRocks 支援 Zstandard,不過 MariaDB 內的 MyRocks 不知道為什麼關掉了...),這點大幅降低了空間的佔用。

另外是遇到 OOM 問題,在改用 jemalloc 解決記憶體用量的問題後就解決了 (這個在使用 InnoDB 的時候也算是標配了)。

不過在「Increased Read Load Over Time」那段還是看到了 workaround:

The read load was still rising a bit but at a much smaller pace. Instead of hours, it was days. That’s kind of expected given the workload and we were already planning for periodic manual compactions.

目前看起來 MyRocks 的強項主要是在省資源,但缺點就是有不少眉眉角角得小心處理。這樣的話,一般應該還是會先用 InnoDB,真的搞大了再考慮要不要換過去...

為線上環境而最佳化的 Ruby:Fullstaq Ruby

最近看到的「Fullstaq Ruby」,專為線上環境最佳化的 Ruby

Fullstaq Ruby is an MRI-based Ruby distribution that's optimized for server production use cases.

目前主要是使用 jemalloc (超萬用) 以及 malloc_trim patch:

It is compiled with the Jemalloc and malloc_trim patches, allowing lower memory usage and higher performance.

其中看了一下 malloc_trim patch 的介紹還蠻有趣的:「What causes Ruby memory bloat?」,這篇主要是在討論記憶體用量的問題,以及目前常見的 workaround。

這個 patch 是針對 Ruby 在 full mark GC 的情境後,增加呼叫 malloc_trim(0); 以釋放記憶體,作者發現這樣可以省下了大量的記憶體空間:

然後作者預期效能應該會有影響 (畢竟多做了一些事情),所以找了有在做 Rails benchmark 的人幫忙測試,結果發現反而變快了:

這樣看起來有可能官方會考慮把這個 patch 直接包進去?不過這看起來是在使用 jemalloc 的前提下?不知道如果使用標準的 glibc 會怎麼樣...

Microsoft 釋出一個效能極佳的 Malloc Library

Hacker News 上看到的:「Mimalloc – A compact general purpose allocator with excellent performance (github.com)」,專案網站在 GitHub 上:「mimalloc is a compact general purpose allocator with excellent performance.」。

現代伺服器軟體比較常用的應該是 jemalloc,許多軟體也直接把 jemalloc 包進去 (像是 Firefox),所以各種測試主要就是看與 jemalloc 的差異。

測試的機器有點怪,既然都是在 AWS 上測試,卻不是選目前主流的 Intel,而且就算是 AMD 也不是選最大台的 r5a.24xlarge (都是在去年 2018 年十一月發表的):

Testing on a big Amazon EC2 instance (r5a.4xlarge) consisting of a 16-core AMD EPYC 7000 at 2.5GHz with 128GB ECC memory, running Ubuntu 18.04.1 with LibC 2.27 and GCC 7.3.0.

尋著留言有看到 daanx/mimalloc-bench 這邊有使用 Intel 平台的測試,也有類似的結果,所以應該是還 ok...

Anyway,依據目前官方給的的效能測試,看起來頗不賴:

而且實際的記憶體用量也比以前少,這邊在看資料時官方有附註,有些測試在這邊因為執行方式所以不會準:

(note: the xmalloc-testN memory usage should be disregarded is it allocates more the faster the program runs).

至於實際上是不是真的在 general purpose 都可以提昇效能,應該會等著比較大的社群玩看看... 尤其是 Percona 對只要換個 library 就能提昇效能的東西,他們基本上都不會放棄嘗試...

Percona Server 5.5.30-30.2 (based on MySQL 5.5.30) 的改善

Percona 在前幾天推出基於 MySQL 5.5.30 的 Percona Server 5.5.30-30.2:「Percona Server for MySQL 5.5.30-30.2 now available」。

5.5.30-30.2 這個版本引入了 jemalloc

Percona Server for MySQL will now be shipped with the libjemalloc library. Benchmark showing the impact of memory allocators on MySQL performance can be found in this blogpost. (Ignacio Nin)

在去年 (2012 年) 七月 Percona 就有分析過 glibc 與 jemalloc 對效能的差異:「Impact of memory allocators on MySQL performance」,可以看到在 concurrent active connection 數量愈高,jemalloc 的優勢愈明顯。

預設總算把 jemalloc 包進去了,等好久了...

另外一個是「trx descriptors: MySQL performance improvements in Percona Server 5.5.30-30.2」,針對 transaction lock 問題的改善。

這邊比較時都用 jemalloc,是因為 Percona Server 5.5.30-30.2 是用 jemalloc,比較時必須盡可能維持一樣的條件。

圖表可以看到 Percona 把 5.6 的改善方式再改善,然後 backport 回 5.5,使得沒有被飆為 read only transaction 的 query 也能受益。