Home » Posts tagged "bound"

Percona 分析在 AWS 上跑 Percona XtraDB Cluster 的效能 (I/O bound)

Percona 的人分析了在 Amazon EC2 上跑 Percona XtraDB Cluster (PXC) 效能 (I/O bound):「Best Practices for Percona XtraDB Cluster on AWS」。

先看他們做出來的圖:

直接跳到結論的地方。如果資料可以掉,用 i3 本地 storage 的效能是最好的,如果要資料不能掉,用 EBS 的 Provisioned IOPS SSD (io1) 的效能會比 General Purpose (gp2) 好很多。

另外 instance type 的選擇上,避免用 {i3,r4}.large,因為測試出來發現 {i3,r4}.xlarge 的效能好不只一倍。

不過 Aurora 的 Multi-master 已經在 Preview 了啊,如果 Percona 的人拿到帳號的話,應該會有單位成本的效能比較可以看...

Microsoft 與 GitHub 合作,將會把 GVFS 移植到 Linux 與 Mac 上

MicrosoftGitHub 合作將本來只有在 Windows 上可以用的 GVFS 移植到 LinuxMac 上:「Microsoft and GitHub team up to take Git virtual file system to macOS, Linux」。

GVFS 是解決微軟內部自己在用 Git 的痛處,因為微軟的 repository 都... 有... 點... 肥... (畢竟有不少產品發展了很久)。

目前 Git 的操作是卡在 I/O 與 memory cache 的限制上:

Also, Git wasn't designed for a codebase that was so large, either in terms of the number of files and version history for each file, or in terms of sheer size, coming in at more than 300GB. When using standard Git, working with the source repository was unacceptably slow. Common operations (such as checking which files have been modified) would take multiple minutes.

GVFS 的想法是有用到的部份再真的去拉,藉此大幅減少 I/O 需求...

Facebook 把 InnoDB 換成 MyRocks 的計畫

在「Migrating a database from InnoDB to MyRocks」這邊講到了 FacebookMySQL 的 InnoDB 換成 MyRocks 的計畫。

Facebook 已經大量導入全 Flash 的環境,於是現在 InnoDB (Compressed) 的情況類似於這樣:

可以看到空間是最大的問題 (Space-bound),而非 CPU 或是 I/O,這在純 Flash 的機器上還蠻有可能的,因為純 Flash 能提供的 I/O capacity 超高,加上 Facebook 把 MySQL 當作後端儲存設備而已,CPU 的使用量可以預期不高...

然後他們估算 MyRocks 可以省下一半的空間,於是有可能變成:

不過對於一般單位來說,這些前提就未必成立了... 但還是可以看到 Mark Callaghan 花不少力氣在調校一般性的效能,希望讓使用者多一點...

對於按讚數排名的方法

前幾天看到一篇 2009 年的老文章,在討論使用者透過「喜歡」以及「不喜歡」投票後,要怎麼排名的方法:「How Not To Sort By Average Rating」。

基本的概念是當使用者投票數愈多時就會愈準確,透過統計方法可以算一個信賴區間,再用區間的下限來排... 但沒想到公式「看起來」這麼複雜 XDDD

Score = Lower bound of Wilson score confidence interval for a Bernoulli parameter

但實際的運算其實沒那麼複雜,像是 Ruby 的程式碼可以看出大多都是系統內的運算就可以算出來。其中的 z 在大多數的情況下是常數。

require 'statistics2'

def ci_lower_bound(pos, n, confidence)
    if n == 0
        return 0
    end
    z = Statistics2.pnormaldist(1-(1-confidence)/2)
    phat = 1.0*pos/n
    (phat + z*z/(2*n) - z * Math.sqrt((phat*(1-phat)+z*z/(4*n))/n))/(1+z*z/n)
end

The z-score in this function never changes, so if you don't have a statistics package handy or if performance is an issue you can always hard-code a value here for z. (Use 1.96 for a confidence level of 0.95.)

作者後來在 2012 年與 2016 年也分別給了 SQL 以及 Excel 的範例程式碼出來,裡面 hard-code 了 95% 信賴區間的部份:

SELECT widget_id, ((positive + 1.9208) / (positive + negative) - 
                   1.96 * SQRT((positive * negative) / (positive + negative) + 0.9604) / 
                          (positive + negative)) / (1 + 3.8416 / (positive + negative)) 
       AS ci_lower_bound FROM widgets WHERE positive + negative > 0 
       ORDER BY ci_lower_bound DESC;
=IFERROR((([@[Up Votes]] + 1.9208) / ([@[Up Votes]] + [@[Down Votes]]) - 1.96 * 
    SQRT(([@[Up Votes]] *  [@[Down Votes]]) / ([@[Up Votes]] +  [@[Down Votes]]) + 0.9604) / 
    ([@[Up Votes]] +  [@[Down Votes]])) / (1 + 3.8416 / ([@[Up Votes]] +  [@[Down Votes]])),0)

而更多的說明在維基百科的「Binomial proportion confidence interval」可以翻到,裡面也有其他的方法可以用。

InnoDB redo log 大小對效能的影響

在「Benchmark(et)ing with InnoDB redo log size」這邊看到在討論 InnoDB redo log 的大小對效能的影響 (也就是 innodb_log_file_sizeinnodb_log_files_in_group)。

開頭就有先提到重點,在新版 MySQL 裡,幾乎所有的情況比較大的 redo log 有比較好的效能 (平均值):

tl;dr - conclusions specific to my test

  1. A larger redo log improves throughput
  2. A larger redo log helps more with slower storage than with faster storage because page writeback is more of a bottleneck with slower storage and a larger redo log reduces writeback.
  3. A larger redo log can help more when the working set is cached because there are no stalls from storage reads and storage writes are more likely to be a bottleneck.
  4. InnoDB in MySQL 5.7.17 is much faster than 5.6.35 in all cases except IO-bound + fast SSD

可以看出來平均效能的提昇很顯著,不管是增加 redo log 大小還是升級到 5.7:

但作者也遇到了奇怪的效能問題。雖然平均效能提昇得很顯著,但隨著加入資料的增加,效能的 degradation 其實很嚴重,在原來的網頁上可以看到這些資訊。

The results above show average throughput and that hides a lot of interesting behavior. We expect throughput over time to not suffer from variance -- for both InnoDB and for MyRocks. For many of the results below there is a lot of variance (jitter).

所以也許現階段先加大就好 (至少寫入的效能會提昇),不需要把這個特性當作升級 MySQL 的理由。

資料庫在 EC2 上選擇 Instance Type 的方向

ScyllaDBCassandra 的 C++ 相容版本,效能比起 Java 版本的好不少 (尤其是與 CPU 與記憶體有關的部份)。

ScyllaDB 的人上個月給了一份指南,主要是在講在 Amazon EC2 上怎麼選 instance type 跑 NoSQL (主要還是針對 ScyllaDB 的情境下分析)。不過道理是通的:「Choosing EC2 instances for NoSQL」。

不同於 Cassandra 比較容易吃到 CPU bound,ScyllaDB 比較容易吃到 i/o bound,所以 i/o 的效能對於選擇 instance type 重要許多。

後面也有提到 instance size 的問題 (八台 xlarge 還是一台 8xlarge),不過感覺沒有給很清楚的方向。一般來說,分散式資料庫之間溝通還是有不少成本在,另外文章裡也提到同一台實體機器的鄰居造成 i/o noise 的問題,看起來在經濟規模夠大的情況下,開到最大台才是王道啊?

Archives