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Cloudflare 看這次 815 斷電的網路使用變化

Cloudflare 分析了這次 815 停電對網路造成的影響:「Power outage hits the island of Taiwan. Here’s what we learned.」。

以 Cloudflare 在是方機房的 QPS 來看,停電後反而沒有太大變化:

把裝置種類拆開來看,可以看到桌機的使用量下降,但手機的使用量上升:

這點從 HiNet 的使用頻寬也可以看出來,頻寬使用量降了 25% (從光世代與 ADSL/VDSL 換到行動網路上?):

用 Machine Learning 調校資料庫

AWS AI Blog 在月初上放出來的消息:「Tuning Your DBMS Automatically with Machine Learning」。

Carnegie Mellon Database Group 做的研究,除了預設值以外,另外跟四種不同的參數做比較,分別是 OtterTune (也就是這次的研究)、Tuning script (對於不熟資料庫的人,常用的 open source 工具)、DBA 手動調整,以及 RDS

MySQL

PostgreSQL

比較明顯的結論是:

  • Default 值在所有的 case 下都是最差的 (無論是 MySQL 與 PostgreSQL 平台,以及包括 99% 的 Latency 與 QPS,這樣二乘二的四個結果)。而且 Default 跑出來的數字與其他的差距都很明顯。
  • OtterTune 在所有 case 下跑出來都比 Tuning script 的好。這也是合理的結果,本來就是想要取代其他機器跑出來的結果。

至於有些討論 DBA 會失業的事情,我是樂見其成啦... 這些繁瑣的事情可以自動化就想交給自動化吧 XD

MySQL 5.6/5.7/5.8 在 single thread 時的效能比較

作者 Mark Callaghan 在討論 MySQL 在量小的時候,新版可能反而比舊版慢:「The history of low-concurrency performance regressions in MySQL 5.6, 5.7 and 5.8」。

One example of the regression occurs for in-memory sysbench where MySQL 5.7 and MySQL 8 get 60% to 70% of the QPS compared to 5.6, which is the same as writing that 5.6 gets 1.43X to 1.67X more QPS than MySQL 5.7 and MySQL 8.

其實不算太意外,因為功能愈來愈多,而且最佳化的重心都放在用量大的各種情境下。並沒有針對 single thread 時的情境最佳化...

Swap 對 InnoDB 的影響

Percona 的老大拿 5.7 版做實驗,確認 swap 對 InnoDB 的影響:「The Impact of Swapping on MySQL Performance」。

測試的機器是 32GB RAM,作業系統 (以及 swap) 裝在已經有點年紀的 Intel 520 SSD 上,而 MySQL 則是裝在 Intel 750 NVMe 上。透過對 innodb_buffer_pool 的調整來看情況。

可以看到設為 24GB (記憶體 75% 的量) 時很穩定的在 44K QPS 與 3.5ms (95%):

This gives us about 44K QPS. The 95% query response time (reported by sysbench) is about 3.5ms.

而當設成 32GB 的時候開始可以觀察到 swap i/o,掉到 20K QPS 與 9ms (95%):

We can see that performance stabilizes after a bit at around 20K QPS, with some 380MB/sec disk IO and 125MB/sec swap IO. The 95% query response time has grown to around 9ms.

當拉到 48GB 的時候就更掉更多,6K QPS 與 35ms (95%):

Now we have around 6K QPS. Disk IO has dropped to 250MB/sec, and swap IO is up to 190MB/sec. The 95% query response time is around 35ms.

作者發現掉的比率沒有想像中大:

When I started, I expected severe performance drop even with very minor swapping. I surprised myself by getting swap activity to more than 100MB/sec, with performance “only” halved.

這邊測試用的是 SSD,如果是傳統用磁頭的硬碟,對 random access 應該會很敏感而掉更多:

This assumes your swap space is on an SSD, of course! SSDs handle random IO (which is what paging activity usually is) much better than HDDs.

基本上還是要避免碰到 swap 啦,另外 comment 的地方剛好有提到前陣子在猜測的 best practice,測試時的 vm.swappiness 是設成 1,這應該是作者的 best practice:

Swappiness was set to 1 in this case. I was not expecting this to cause significant impact as swapping is caused by genuine (intended) missconfiguration with more memory required than available.

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