Привет! В двух моих последних статьях я говорил о том, как СУБД в оперативной памяти обеспечивают сохранность данных. Найти их можно здесь и здесь.

В этой статье я хотел бы затронуть проблему производительности СУБД в оперативной памяти. Давайте начнем обсуждение производительности с простейшего случая использования, когда просто изменяется значение по заданному ключу. Для еще большей простоты предположим, что серверная часть отсутствует, т.е. не происходит никакого клиент-серверного взаимодействия по сети (дальше будет понятно, зачем мы это сделали). Итак, СУБД (если ее можно так назвать) находится полностью в оперативной памяти вашего приложения.

За неимением сервера базы данных вы, возможно, хранили бы пары «ключ-значение» в хеш-таблице в памяти вашего приложения. В C/C++ эта структура данных выглядела бы так:

std::unordered_map

Чтобы проверить скорость работы этой структуры, я создал файл 1.cpp со следующим содержимым:

#include <map>
#include <unordered_map>
#include <iostream>
const int SIZE = 1000000;
int main()
{
  std::unordered_map<int,int> m;
  m.reserve(1000000);
  long long c = 0;
  for (int i = 0; i < SIZE;++i)
     c += m[i*i] += i;
  std::cout << c << std::endl;
}

Затем я его скомпилировал и запустил:

g++ -std=c++11 -O3 1.cpp -o 1
MacBook-Air-anikin:Downloads anikin$ time ./1

и получил следующий результат:

real 0m0.465s
user 0m0.422s
sys 0m0.032s

Что из этого можно вынести? Мои выводы такие:

1. Я люблю C/C++.
2. Я люблю свой старый добрый MacBook Air (вообще-то, нет, потому что он работает все медленней и медленней, но это отдельная история).
3. Я люблю использовать флаг оптимизации -O3. Некоторые боятся его применять, но напрасно, потому что, в противном случае, производительность будет плохой. Чтобы продемонстрировать это, давайте запустим такую команду:
   
   

   MacBook-Air-anikin:Downloads anikin$ g++ -std=c++11 1.cpp -o 1
   MacBook-Air-anikin:Downloads anikin$ time ./1

   
   И убедимся, что результат без -O3 вдвое хуже:
   
   

   real 0m0.883s
   user 0m0.835s
   sys 0m0.033s

4. Приложение большей частью проработало в пользовательском режиме. Непродолжительное же время, проведенное в режиме ядра, было потрачено скорее всего на предварительное выделение страниц для хеш-таблицы (и -O3, кстати, это время не оптимизировал), выполнение системного вызова mmap и загрузку исполняемого файла.
5. Это приложение вставляет приблизительно миллион ключей в хеш-таблицу. Здесь слово приблизительно означает, что на самом деле в хеш-таблице может оказаться меньше миллиона ключей из-за повторов, вызванных переполнением при перемножении i*i. Таким образом, вставка новых данных может превратиться в обновление данных уже существующих. Однако операций с хеш-таблицей производится ровно миллион.
6. Приложение вставляет миллион ключей и завершает работу примерно за полсекунды, т.е. оно производит около двух миллионов вставок пар «ключ-значение» в секунду.

Последнее наблюдение представляет особый интерес. Можно считать, что у вас уже есть движок хранилища пар «ключ-значение» в оперативной памяти в лице std::unordered_map, способный выполнить два миллиона операций в секунду на одном ядре вот такого старого доброго MacBook Air:

MacBook-Air-anikin:Downloads anikin$ uname -a
Darwin MacBook-Air-anikin.local 13.4.0 Darwin Kernel Version 13.4.0: Mon Jan 11 18:17:34 PST 2016; root:xnu-2422.115.15~1/RELEASE_X86_64 x86_64

Обратите внимание, что я использовал целочисленные ключи и значения. Я мог бы использовать строки, но не сделал этого просто потому, что не хотел, чтобы выделение памяти и копирование повлияли на результаты теста. Еще один аргумент против строк: при использовании std::unordered_map<std::string, …> больше вероятность возникновения коллизий, снижающих производительность.

Можно видеть, что хеш-таблица в оперативной памяти способна выполнить два миллиона операций в секунду на одном ядре, однако, напомню, я собирался говорить о СУБД в оперативной памяти. В чем же отличие СУБД в оперативной памяти от хеш-таблицы в оперативной памяти? СУБД — это серверное приложение, тогда как хеш-таблица является библиотекой, т.е. СУБД — это хеш-таблица плюс кое-что еще. И это кое-что еще включает в себя как минимум саму по себе серверную обвязку.

Давайте создадим серверное приложение на базе std::unordered_map<int, int>. Наивный подход мог бы выглядеть примерно так:

1. Принимаем соединения в основном потоке.
2. Создаем новый поток для каждого принятого соединения (или заводим пул заранее созданных потоков).
3. Защищаем std::unordered_map с помощью какого-нибудь примитива синхронизации (например, мьютекса).
4. Не забываем о сохранности данных — записываем каждую операцию обновления в журнал транзакций.

Не хотелось бы утомлять вас написанием кода приложения, поэтому давайте представим, что мы это уже сделали. Возьмите любой сервер базы данных, устроенный по принципу «отдельный поток для каждого соединения» (MySQL, MariaDB, Postgres и т.д.): он может выполнять в лучшем случае десятки тысяч запросов в секунду на одном ядре (на 16- или 32-ядерном сервере это может быть и под миллион операций в секунду). Это хорошо известно из различных бенчмарков. Лучший показатель производительности среди традиционных СУБД, что мне удалось найти в сети, составляет около миллиона запросов в секунду и принадлежит MariaDB, работающей на компьютере с 20-ю ядрами. Подробные выкладки можно найти здесь. Путем несложных вычислений получаем 50 тысяч запросов в секунду на одно ядро. Одна из лучших СУБД на рынке, которую оптимизируют, возможно, лучшие специалисты в мире, обрабатывает всего лишь 50 тысяч простейших запросов (по сути, поиск по ключу) в секунду на одном ядре.

50 тысяч и два миллиона — сорокакратная разница, если сравнивать с std::unordered_map. Как вам это нравится? Мы всего лишь добавили к структуре данных сервер, чтобы предоставить другим приложениям удаленный доступ к ней, — и наша производительность упала в 40 раз! (Еще раз повторюсь, это бенчмарк с простейшими операциями, все лежит в кэше, СУБД настроена лучшими специалистами в мире — и настроена на максимальную пропускную способность, минимизируя все накладные расходы, которые могут быть в СУБД.) Это настолько обескураживает, что, кажется, лучше забыть о многоуровневой архитектуре и писать всю бизнес-логику и логику СУБД в одном приложении внутри одного процесса. Это, конечно же, была шутка. Лучше попробовать оптимизировать работу сервера базы данных.

Давайте посмотрим через призму системных вызовов на то, что происходит, когда сервер с вышеупомянутой архитектурой обрабатывает транзакцию:

1. Чтение запроса из сети.
2. Блокировка хеш-таблицы.
3. Разблокирование хеш-таблицы.
4. Запись в журнал транзакций.
5. Запись в сеть.

Получаем по крайней мере пять системных вызовов к СУБД на один запрос. Выполнение каждого вызова требует входа в режим ядра и выхода из него.

При входе в режим ядра и выходе из него происходит переключение режимов, что влечет за собой некоторый объем работы. Детали можно почитать, например, здесь. К тому же переключение режимов может вызвать переключение контекста и привести к еще большим копированию и задержкам. Подробней об этом можно узнать по ссылке.

Чтобы показать вам все зло системных вызовов (поймите меня правильно, я люблю системные вызовы, но они медленные, поэтому я стараюсь не злоупотреблять ими), я написал еще одну программу (на C):

#include <stdio.h>
#include <fcntl.h>
#include <unistd.h>
int main()
{
  int fd = open(“/dev/zero”, O_RDONLY);
 
  for (int i = 0; i < 1000000; ++i)
  {
     unsigned char c;
     if (read(fd, &c, 1) == -1)
     {
        fprintf(stderr, “error on read\n”);
        break;
     }
  }
  close(fd);
  return 0;
}

Эта программа всего-навсего производит миллион побайтовых чтений из файла /dev/zero. Результаты теста следующие:

MacBook-Air-anikin:Downloads anikin$ time ./2
real 0m0.639s
user 0m0.099s
sys 0m0.495s

Во-первых, программа проводит практически все время в режиме ядра. Во-вторых, она производит около полутора миллионов системных вызовов в секунду. Напомню, что производительность хеш-таблицы составляла примерно два миллиона операций в секунду. Любопытно, что системный вызов read на 30% медленнее поиска в хеш-таблице. И это при всей простоте данного вызова: он не обращался к диску или сети, а просто возвращал нули.

Как я писал выше, при использовании сервера базы данных на одну операцию поиска в хеш-таблице приходится как минимум пять системных вызовов. Это означает, что нам требуется как минимум в (5 * 1.3 = ) 6.5 раз больше времени только на системные вызовы! Если перевести ситуацию в налоговую плоскость, то системные вызовы — это как 85%-ный налог. Были бы вы рады 85%-ному налогу на зарплату, т.е. если бы получали всего 15 из 100 заработанных вами рублей? Поразмыслив над этим, давайте вернемся к read, write и прочим системным вызовам. Они выполняют широкий спектр задач: чтение из сетевого буфера, выделение блоков памяти в ядре Linux, поиск и изменение внутренних ядерных структур и т.д. Поэтому более чем 85%-ный налог выглядит на самом деле очень даже небольшим. Для проверки того, сколько системных вызовов производит MySQL или любая другая традиционная СУБД при обработке запроса, в Linux можно использовать утилиту strace.

Итак, системные вызовы — это зло. Можно ли от них отказаться совсем и перенести всю логику СУБД в ядро? Звучит неплохо, но сложно. Возможно, есть более практичное решение. Посмотрите на пример ниже:

#include <stdio.h>
#include <fcntl.h>
#include <unistd.h>
int main()
{
  int fd = open(“/dev/zero”, O_RDONLY);
  for (int i = 0; i < 1000; ++i)
  {
     unsigned char c[1000];
     if (read(fd, &c, 1000) == -1)
     {
        fprintf(stderr, “error on read\n”);
        break;
    }
  }
  close(fd);
  return 0;
}

Результат следующий:

MacBook-Air-anikin:Downloads anikin$ time ./2
real 0m0.007s
user 0m0.001s
sys 0m0.002s

Эта программа делает ровно то же, что и предыдущая, — копирует миллион байтов из файла /dev/zero — однако время выполнения у нее — всего 7 мс, что почти в 100 раз быстрее предыдущего результата в 639 мс! Как такое возможно? Трюк в том, что мы уменьшаем количество системных вызовов и увеличиваем объем работы, который каждый из них выполняет. Оказывается, системные вызовы не такое уж и зло, если хорошенько нагружать их работой. Платишь фиксированную цену за вызов — и потом можешь использовать их практически бесплатно. Это похоже на заграничные парки развлечений: заплатил один раз за входной билет — и пользуйся весь день любыми аттракционами. Ну или чуть меньше, чем весь день: стоимость билета останется неизменной, хотя в пересчете на отдельный аттракцион выйдет немного дороже.

Итак, чтобы ускорить работу сервера базы данных, нам нужно производить меньше системных вызовов и выполнять больше операций внутри каждого такого вызова. Как же этого добиться? Давайте просто объединим запросы и их обработку:

1. Считываем 1000 запросов из сети с помощью одного вызова read.
2. Блокируем хеш-таблицу.
3. Обрабатываем 1000 запросов.
4. Разблокируем хеш-таблицу.
5. Записываем 1000 транзакций в журнал с помощью одного вызова write/writev.
6. Записываем 1000 ответов в сеть с помощью одного вызова write.

Замечательно! Но подождите-ка секундочку, СУБД обычно не обрабатывает запросы пачками (по крайней мере, если ее не просят об этом явно), она работает в режиме онлайн: как только поступает запрос, СУБД тут же его обрабатывает с минимально возможной задержкой. Она не может ждать поступления пачки в 1000 запросов, потому что этого может и никогда не произойти.

Как решить эту проблему?

Посмотрим на общественный транспорт. Там эта проблема была решена еще в прошлом веке (если не в позапрошлом). Билет на автобус дешевле поездки на такси, потому что у автобуса выше пропускная способность — а значит, и цена поездки на одного пассажира ниже. Однако задержка (время ожидания) автобуса (или поезда метро, в зависимости от конкретного города) примерно такая же, как у такси в оживленном центре (я наблюдал эту закономерность как минимум в Нью-Йорке, Москве, Париже, Берлине и Токио). Как это работает?

Суть в том, что автобус никогда не дожидается, пока на остановке окажется сотня человек. Пассажиров на остановке обычно всегда достаточно, потому что центр — это оживленная часть города (читай: рабочая нагрузка высокая). Таким образом, один автобус останавливается, забирает пассажиров (до наполнения салона или пока на остановке никого не останется) и уезжает. Затем подходит следующий автобус и снова забирает достаточное количество пассажиров, потому что за время, прошедшее между отъездом первого автобуса и приездом второго, на остановке появились новые люди. Автобус никогда не ждет наполнения. Он работает с минимальной задержкой: люди есть — забрал, поехал дальше.

Чтобы СУБД работала так же, необходимо рассматривать сетевую подсистему, обработчик транзакций и дисковую подсистему как независимые автобусы (или, если хотите, поезда метро). Каждый из этих автобусов работает асинхронно по отношению к двум другим. И каждый из этих автобусов забирает столько пассажиров, сколько есть на остановке. Если пассажиров недостаточно — что ж, да, процессор используется неэффективно, потому что автобусы с высокой фиксированной стоимостью проезда остаются практически пустыми. С другой стороны, а что в этом такого? Мы прекрасно справляемся с имеющейся нагрузкой. Процессор может быть загружен на 99% как при 10 тысячах запросов в секунду, так и при миллионе запросов в секунду, но время отклика будет одинаково хорошим, потому что количество системных вызовов в обоих случаях одно и то же. И этот показатель важнее количества переданных за один системный вызов байтов. Процессор всегда загружен, но он удивительным образом масштабируется под нагрузкой, оставаясь равно загруженным как при больших, так и при малых объемах выполняемой работы. Напомню: время отклика практически не изменится, даже если количество выполняемых в системном вызове операций будет различаться в 100 раз. Причиной этому является очень высокая фиксированная цена одного системного вызова.

Как все это реализовать наилучшим образом? Асинхронно. Рассмотрим на примере СУБД Tarantool:

1. Tarantool имеет три потока: поток для работы с сетью, поток для обработки транзакций (мы пользуемся сокращением TX, от transaction processing, но не спрашивайте, почему там X, а не P!) и поток для работы с диском.
2. Поток для работы с сетью читает запросы из сети (сколько сможет прочитать из сетевого буфера без блокировки ввода/вывода, будь то один запрос, тысяча или больше) и затем передает их в TX. Он также получает ответы от TX и пишет их в сеть, и делает он это в одном сетевом пакете вне зависимости от того, сколько ответов содержит пакет.
3. Поток TX группами обрабатывает в оперативной памяти транзакции, полученные из потока для работы с сетью. Обработав одну группу транзакций в памяти, он передает ее в поток для работы с диском; при этом группы передаются одна за другой, без учета того, сколько транзакций находится в той или иной группе. Это как толпа людей, сошедших с поезда и направляющихся к автобусной остановке. Подъезжающий автобус заберет с остановки всех пассажиров до единого. Если кто-то не успел дойти до остановки до отправления автобуса, ему придется дожидаться следующего. Автобус не ждет ни одной лишней миллисекунды: если за последним пассажиром никого больше нет, он отправляется в путь. Обработав группу, поток для работы с диском возвращает ее потоку TX, чтобы тот закоммитил транзакции и вернул все содержащиеся в данной группе запросы в поток для работы с сетью.

Именно таким способом мы существенно сократили количество системных вызовов в Tarantool. По ссылке можно подробней прочитать о том, как наша система работает и справляется с миллионом транзакций в секунду на одном ядре.

На изображении ниже схематично приведен весь рабочий процесс:


Главное, на что здесь стоит обратить внимание, — это то, что каждый поток выполняется параллельно и не мешает работе оставшихся двух. Чем параллельней и выше нагрузка, тем меньше системных вызовов приходится на запрос и тем больше запросов система может обработать в секунду.

При этом мы имеем хорошее время отклика, потому что потоки не простаивают в ожидании других потоков, а просто выполняют имеющуюся у них на текущий момент работу, и пока это происходит, для них параллельно подготавливается новая порция работы.

Будут еще статьи про СУБД в оперативной памяти. Следите за обновлениями!

Все вопросы, связанные с содержанием статьи, можно адресовать автору оригинала danikin, техническому директору почтовых и облачных сервисов Mail.Ru Group.