互連網情境下快閃記憶體最佳化測試和應用

來源:互聯網
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 原創 2016-07-11 楊尚剛 Docker

 

快閃記憶體在這幾年儲存領域發展非常快,應用也越來越廣泛,如何能更好的使用快閃記憶體,本次分享講一些快閃記憶體相關的最佳化和應用。

快閃記憶體應用情境
  • 資料庫

  • NoSQL

  • 分布式儲存

  • CDN

  • 公用雲端儲存

綜合上面幾種情境看,快閃記憶體主要適合有比較高的隨機IO需求和頻寬需求的情境。情境選擇上,也是要發揮快閃記憶體的長處。目前上面業務中 未來幾年發展比較快的會是在公用雲端儲存這一部分。就是某廠商雲端硬碟對比,可以看到快閃記憶體的價格已經很接近機械硬碟了,而單從每IOPS成本看,性價比會更高。


 

 

快閃記憶體概述

固態硬碟,不過可以從廣義理解,從2010年開始在互連網行業大規模應用,效能和穩定性已經得到大規模叢集線上驗證,應用情境已經非常廣泛。當然快閃記憶體的IOPS比傳統機械硬碟高几個數量級,但是更核心的還是在延遲降低上,優勢更大。

 

就很好的說明了,快閃記憶體在訪問延遲上的提升。

提到快閃記憶體,不得不提到快閃記憶體裡非常基礎的組件NAND。NAND分類現在也是非常多。


 

 

 

測試

我們為什麼要做測試呢?

  • 瞭解產品

  • 瞭解自己

  • 最佳化自己

  • 最佳化成本模型

所以說面對如此多的廠商和產品,如何做到更高效的測試 是一個很重要的問題。雖然現在大家都開始轉向雲端服務,直接接觸硬體產品並不多,但是雲廠商的測試依然是很重要的一部分。

測試很Low嗎?

  • 測試很簡單?

  • 沒科技含量?

  • 測試很無聊?

  •  


是我們需要瞭解的儲存技術棧。

測試準則:

  • 明確目標

  • 高效

  • 完備性

  • 可量化

  • 可對比

  • 產出

測試過程:

  • 明確測試需求

  • 明確測試目標

  • 選擇測試載入器和測試模型

  • 制定測試計劃

  • 測試過程跟蹤

  • 測試資料驗證

  • 測試報告

測試載入器:

  • IO層面:fio、sysbench、iometer、dd等

  • OLTP:sysbench,TPC-C

  • 協助工具輔助:tcpcopy、tcprstat、pt-log-player

SysBench:

  • 開源的多線程效能測試工具

  • 支援CPU IO Mutex OLTP等測試

  • 可以lua指令碼定製測試案例

  • 常用的insert select和oltp三種情境

測試痛點:

  • 重複工作很多

  • 標準不統一

  • 測試周期很長

  • 人工成本高

  • 測試期間異常處理

  • 測試資料處理和測試報告

解決痛點首先就是正常化,主要是以下幾方面:

  • 測試目標標準化

  • 測試載入器標準化

  • 測試流程標準化

  • 測試報告標準化

自動化測試流程:

  • 自動化測試架構

  • 基於Python

  • 包含整體標準測試流程

  • 覆蓋主流測試載入器

  • 資料處處理和產生報表

  • 定製測試計劃

是測試流程圖

 


自動化的好處也是顯而易見的:

  • 大大節省了人力

  • 提高測試效率

  • 測試的更加完整

  • 有精力做更深入的測試最佳化

測試快閃記憶體需要注意的幾點:

  • 我們需要的效能是steady state

  • OP

  • NAND

  • 全盤寫

  • 測試時間不能太短

  • 效能抖動

  • 監控 

 


MySQL測試的一些問題:

  • 測試資料集大小,至少要過億

  • 和記憶體buffer比例,要看在小cache下的效能

  • 物理讀

  • 事務複雜度

  • 多表並發

系統層面的一些注意點:

  • 檔案系統:Ext4 xfs

  • IO調度演算法

  • IO cpu affinity

  • Scsi-mq/blk-mq(新核心特性)

測試最佳化結合

InnoDB壓縮測試:

  • InnoDB內建壓縮

  • 基於zlib庫

  • 理論可以達到50%左右的壓縮比

  • 但是效能有損失

  • CPU時間換儲存空間

  • 對SSD壽命有好處

  • 如何用好呢? 

      •  


基於我們之前的測試過程,我們可以得到結論,InnoDB壓縮比在50%左右,對寫入效能損失比較大, 損失比例在70%左右。根據這個結論,我們就可以針對我們線上業務選擇是否需要使用InnoDB壓縮。

TokuDB:

  • MySQL的一個儲存引擎,支援事務 ACID 特性

  • 支援多版本控制(MVCC)

  • 基於Fractal Tree Index,非常適合寫入密集情境

  • 高壓縮比

  • 原生支援Online DDL

  • 主流分支都支援

  • 收費轉開源


這是我們測試結果,可以看到TokuDB更好的壓縮比和更好的寫入穩定性,當然代價就是更高的CPU消耗。

 

總結
  • 現在不再是效能為王的時代

  • 真正瞭解自己需求才是更重要的

  • 發掘快閃記憶體效能,軟硬體結合

  • 拓展快閃記憶體應用空間

  • 做真正有價值的事情

  • 如何做到更好的軟硬體結合(其實現在硬體是超前於一些軟體的)


以此圖結尾,不要只活在當下,要勇敢的接受新技術,勇於試錯,當然試錯成本和收益也要評估和可控的。其實很多技術理解透徹了,可能並沒有別人說的“邪惡”。

 


 

 

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