Percona 對於 PostgreSQL 使用 HugePages 的評論

開頭我先說一下我的想法,我對於 Percona 的 Ibrar Ahmed 的文章保持著懷疑的態度,因為他先前在「Benchmark PostgreSQL With Linux HugePages」這篇做的 benchmark 就有奇怪的結果,但卻給不出合理的原因,甚至連 Percona 自家的 CEO 公開在 comment 問之後也沒有看到文章提出合理的解釋:


A lot of interesting results here…

1) PgBench access distribution is very interesting. With database size growing by 20% from 80G to 96G we see performance drop of Several times which is very counter-intuitive

2) There is no difference between 2MB and 4K but huge difference between 1G and 2M even though I would expect at least some TLB miss reduction in the first transitioning. I would understand it in case transparent huge pages are Enabled… but not disabled

3) For 96GB why would throughput grow with number of clients for 1G but fall for 2M and 4KB.

這次看到「Settling the Myth of Transparent HugePages for Databases」這篇,也是在討論 Linux 的 HugePages 對 PostgreSQL 帶來的影響,同樣馬上又看到奇怪的東西...


Figure 1.1 PostgreSQL’ s Benchmark, 10 minutes execution time where database workload(48GB) < shared_buffer (64GB)

Figure 1.2 PostgreSQL’ s Benchmark, 10 minutes execution time where database workload (48GB) > shared_buffer (64GB)

不過這邊可以推測 Figure 1.2 應該是 112GB (因為對應的圖片上面標的是 112GB),當做是標錯就好。

但這樣又跑出一個奇怪的結果,48GB 的資料量比較小,TPS 大約是 35K/33K/41K,但 112GB 資料量比較大,卻可以達到 39K/43K/41K~42K,反而比較快?我暫時想不到什麼理由...

整體的測試有 pgbench 與 sysbench (這邊也打錯成 sysbecnch,先不管),其中 pgbench 跑了 10 mins 與 60 mins 的版本,但是 sysbench 只跑了 10 mins 的版本?這是什麼原因...

另外還是有些情況是打開 HugePages 比較快的 (sysbench 的 64 clients),如果以直覺來說的話,我反而還是會打開 HugePages (yeah 純粹是直覺),我現在比較想知道他會在 Percona 裡面待多久...

PostgreSQL 對 fsync() 的修正

上次寫了「PostgreSQL 對 fsync() 的行為傷腦筋...」提到 fsync() 有些地方是與開發者預期不同的問題,但後面忘記跟進度...

剛剛看到 Percona 的人寫了「PostgreSQL fsync Failure Fixed – Minor Versions Released Feb 14, 2019」這篇才發現在 2/14 就出了對應的更新,從 release notes 也可以看到:

By default, panic instead of retrying after fsync() failure, to avoid possible data corruption (Craig Ringer, Thomas Munro)

Some popular operating systems discard kernel data buffers when unable to write them out, reporting this as fsync() failure. If we reissue the fsync() request it will succeed, but in fact the data has been lost, so continuing risks database corruption. By raising a panic condition instead, we can replay from WAL, which may contain the only remaining copy of the data in such a situation. While this is surely ugly and inefficient, there are few alternatives, and fortunately the case happens very rarely.

A new server parameter data_sync_retry has been added to control this; if you are certain that your kernel does not discard dirty data buffers in such scenarios, you can set data_sync_retry to on to restore the old behavior.

現在的 workaround 是遇到 fsync() 失敗時為了避免 data corruption,會直接 panic 讓整個 PostgreSQL 從 WAL replay 記錄,也代表 HA 機制 (如果有設計的話) 有機會因為這個原因被觸發...

不過也另外設計了 data_sync_retry,讓 PostgreSQL 的管理者可以硬把這個 panic 行為關掉,改讓 PostgreSQL 重新試著 fsync(),這應該是在之後 kernel 有修改時會用到...

PostgreSQL 對 fsync() 的行為傷腦筋...

FOSDEM 2019 上的演講,討論 PostgreSQL 在確保 ACID 特性中的 Durability 時遇到 fsync() 的行為跟預想的不一樣 (主要是當 fsync() 失敗的行為):「PostgreSQL vs. fsync」。

在「PostgreSQL vs. fsync. How is it possible that PostgreSQL used fsync incorrectly for 20 years, and what we'll do about it.」這邊的 Q&A 形式的訪談有快速描述了短期的計畫與長期的想法:

The short-term solution is ensuring that we detect fsync errors reliably at least on sufficiently recent kernels (since 4.13). On older kernels we can’t do much better, unfortunately.

The long-term solution is still being discussed in the community, but it’s hard to say how we could keep relying on buffered I/O in the future. So we may end up with direct I/O, but that’s a pretty significant change and is likely going to be a multi-year project.

MySQL 這邊則是以 O_DIRECT 為主的世界,受到的影響就小很多了...

Linux Kernel 4.20 修正了一卡車 Intel CPU bug,然後效能掉光了...

看到「Bisected: The Unfortunate Reason Linux 4.20 Is Running Slower」這篇測試了目前還在 RC 的 4.20.0,可以看到 AMD 的效能沒有太大影響,但 Intel i9 的效能掉了很嚴重:

從說明可以看到有測出 30%~50%:

This ranged from Rodinia scientific OpenMP tests taking 30% longer to Java-based DaCapo tests taking up to ~50% more time to complete to code compilation tests taking measurably longer to lower PostgreSQL database server performance to longer Blender3D rendering times.

另外在其他 Intel CPU 上測試也發現不是只有 i9 有影響,低階的機器也是:

Those affected systems weren't high-end HEDT boxes but included a low-end Core i3 7100 as well as a Xeon E5 v3 and Core i7 systems.

透過 bisect 有找到是哪個 commit 造成的:

That change is "STIBP" for cross-hyperthread Spectre mitigation on Intel processors. STIBP is the Single Thread Indirect Branch Predictors (STIBP) allows for preventing cross-hyperthread control of decisions that are made by indirect branch predictors.

但這又是屬於 security patch,不太能關... 加上自從 MeltdownSpectre 後,讓安全研究人員發現了全新的天地,之後應該只會愈來愈慘 :o

又一個 TCP BBR 的測試結果

TCP BBRGoogle 發表的 TCP congestion control 演算法,是一個純伺服器端就能夠改善 TCP 壅塞處理的機制。在 Linux Kernel 4.9 之後被納入了。

Spotify 有大量資料要傳到使用者端 (像是音檔),剛好是 TCP BBR 改善的對象之一,實際測試後得到了很不錯的改善數據:「Smoother Streaming with BBR」。

Spotify 公佈的資料沒有提到平台,所以先稍微了解一下他的音質,也就是「Audio settings」這篇。

在 Desktop 是 160kbps/320kbps Ogg (Standard/HQ)。在 Web Player 則是 128kbps/256kbps AAC (Standard/HQ)。

行動平台部份比較複雜,在 iOS 上是 96kbps/160kbps/256kbps Ogg (Normal/High/Extreme),另外有 Automatic 自動調整的設定。在 Android 平台則是 24kbps HE-AACv2 (Low) 與 96kbps/160kbps/320kbps Ogg (Normal/High/Very high) 以及 Automatic。

而最後 Chromecast 則是 128kbps/256kbps (Standard/Premium)。

測試時可以發現 shutter (指跟不上播放速度) 的情況降低了 6%~10%,而且下載速度增加了 5%~7% (對於慢速的裝置改善更多,10%~15%):

Taking daily averages, stutter decreased 6-10% for the BBR group. Bandwidth increased by 10-15% for the slower download cohorts, and by 5-7% for the median. There was no difference in latency between groups.


另外他們在測試時,剛好遇到秘魯的機房連外發生問題,結果意外發現 BBR 還是可以穩定在這種網路環境下運作:

In Peru, the non-BBR group saw a 400-500% increase in stutter. In the BBR group, stutter only increased 30-50%.

In this scenario, the BBR group had 4x bandwidth for slower downloads (the 10th percentile), 2x higher median bandwidth, and 5x less stutter!

Ubuntu 18.04 上可以直接設定 BBR,在 Ubuntu 16.04 則可以參考「Ubuntu 16.04 用 speedtest-cli 測試 TCP BBR 效能」這篇的方式升級 kernel 後設定 BBR。

WireGuard 被收進 Linux Kernel 了...

Twitter 上看到 WireGuard 被收進 Linux Kernel 了,等 review 完後就就會正式納入了... 而且 Linus 給的評價還蠻高的:

找了一下起源是「[PATCH v1 3/3] net: WireGuard secure network tunnel」這邊,而 Twitter 上面引用的是「Re: [GIT] Networking」這篇...

DTrace 用 GPL 授權釋出了...

在「dtrace for linux; Oracle does the right thing」這邊看到 DTraceGPL 釋出的消息 (本來是 CDDL,與 Linux Kernel 用的 GPLv2 不相容)。

這次不僅是釋出,還提供了整合到 Linux Kernel 的 commit。

不過我記得在 DTrace 出來後,Linux 社群發展不少類似的工具... 不知道這次的釋出會有什麼樣的交互影響。

KPTI (Meltdown Mitigation) 對 MyISAM 的痛點

MariaDB 的「MyISAM and KPTI – Performance Implications From The Meltdown Fix」這篇看到頗驚人的數字,這篇提到了他們收到回報 (回報的 ticket 可以參考「[MDEV-15072] Massive performance impact after PTI fix - JIRA」),說 KPTI (Meltdown Mitigation) 對 MyISAM 效能影響巨大:

Recently we had a report from a user who had seen a stunning 90% performance regression after upgrading his server to a Linux kernel with KPTI (kernel page-table isolation – a remedy for the Meltdown vulnerability).

他們發現 90% 是因為 VMware 舊版本無法使用 CPU feature 加速,在新版應該可以改善不少。但即使如此,文章內還是在實體機器上看到了 40% 的效能損失:

A big deal of those 90% was caused by running in an old version of VMware which doesn’t pass the PCID and INVPCID capabilities of the CPU to the guest. But I could reproduce a regression around 40% even on bare metal.

然後後面就在推銷 MariaDB 的 Aria Storage Engine 了,不是那麼重要... 不過知道 MyISAM 在 KPTI 下這麼傷還蠻重要的,因為接下來五年應該都還是愈的到 KPTI,應該還是有人在用 MyISAM...

Percona 版本的 MySQL 對於 Meltdown/Spectre 漏洞修復造成的效能損失 (Intel 平台)


PerconaUbuntu 16.04 上測試 MeltdownSpectre 這兩個安全漏洞的修正對於效能的影響。在原文標題就講了結論,為了修正 Meltdown 與 Spectre 兩個安全漏洞,效能的損失很明顯:「20-30% Performance Hit from the Spectre Bug Fix on Ubuntu」。

這邊測的結果發現,在 CPU bound 時的損失大約是 20%~25% (甚至到 30%),而 I/O bound 會輕一些,大約是 15%~20%:

We can see that in CPU-bound workloads the overhead is 20-25%, reaching up to 30% in point select queries. In IO-bound (25G buffer pool) workloads, the observed overhead is 15-20%.

在 comment 的地方 Percona 的人被問到 AMD 平台上效能會損失多少的問題,但因為他們手上目前沒有 AMD 平台的新機器所以不知道會有多少:

I do not have modern AMD servers on my hands right now

理論上 AMD 平台不需要處理 Meltdown 問題,損失應該會少一些,但沒測過也不曉得會是什麼情況... (像是 Spectre 的修正損失會不會比 Intel 還重,這之類的...)

另外補上早些時候的文章,當時 Ubuntu 上的 kernel 只有對 Meltdown 攻擊的修正,當時 Percona 的人也測了一次:「Does the Meltdown Fix Affect Performance for MySQL on Bare Metal?」,看起來對 Meltdown 攻擊的修正對效能的影響不太大,不過文裡有測試到 syscall 的效率的確如同預期掉很多。

Ubuntu 開始更新 Kernel 了...

這波 CPU 安全問題,UbuntuLinux Kernel 的更新計畫 (workaround patch) 放在「Information Leak via speculative execution side channel attacks (CVE-2017-5715, CVE-2017-5753, CVE-2017-5754 aka Spectre and Meltdown)」這邊。

不是所有版本的 kernel 都有更新,像是我之前跑 4.10 發現這次沒在清單內,就換成 linux-image-generic-hwe-16.04-edge 了... 換完後需要再裝 linux-headers-generic-hwe-16.04-edge,然後把舊的 kernel 都清乾淨,最後 nvidia-387 需要重新編過。