17 Redis 的性能受CPU结构影响

  • 前言
  • 一、主流的 CPU 架构
  • 二、多 CPU Socket 的架构
  • 二、CPU 多核对 Redis 性能的影响
  • 三、CPU 的 NUMA 架构对 Redis 性能的影响
  • 四、绑核的风险和解决方案
    • 方案一：一个 Redis 实例对应绑一个物理核
    • 方案二：优化 Redis 源码
  • 总结

前言

CPU 的多核架构以及多 CPU 架构会影响到 Redis 的性能。

如果不了解 CPU 对 Redis 的影响，在对 Redis 的性能进行调优时，就可能会遗漏一些调优方法，不能把 Redis 的性能发挥到极限。

一、主流的 CPU 架构

一个 CPU 处理器中一般有多个运行核心，把一个运行核心称为一个物理核，每个物理核都可以运行应用程序。

每个物理核都拥有：

  • 私有的一级缓存（Level 1 cache，简称 L1 cache），包括一级指令缓存和一级数据缓存，
  • 私有的二级缓存（Level 2 cache，简称 L2 cache）。

物理核的私有缓存：

  • 缓存空间只能被当前的这个物理核使用，其他的物理核无法对这个核的缓存空间进行数据存取。

L1 和 L2 缓存是每个物理核私有的，当数据或指令保存在 L1、L2 缓存时，物理核访问它们的延迟不超过 10 纳秒，速度非常快。如果 Redis 把要运行的指令或存取的数据保存在 L1 和 L2 缓存的话，就能高速地访问这些指令和数据。

  • L1 和 L2 缓存的大小受限于处理器的制造技术，一般只有 KB 级别，存不下太多的数据。
  • 如果 L1、L2 缓存中没有所需的数据，应用程序就需要访问内存来获取数据。
  • 应用程序的访问内存延迟一般在百纳秒级别，是访问 L1、L2 缓存的延迟的近 10 倍，会对性能造成影响。

不同的物理核还会共享一个共同的三级缓存（Level 3 cache，简称为 L3 cache）。

  • L3 缓存的存储资源比较多，几 MB 到几十 MB，让应用程序缓存更多的数据。
  • 当 L1、L2 缓存中没有数据缓存时，可以访问 L3，尽可能避免访问内存。

主流的 CPU 处理器中，每个物理核通常都会运行两个超线程，也叫作逻辑核。
同一个物理核的逻辑核会共享使用 L1、L2 缓存。

物理核和逻辑核，以及一级、二级缓存的关系：

二、多 CPU Socket 的架构

主流的服务器上，一个 CPU 处理器会有 10 到 20 多个物理核。为了提升服务器的处理能力，服务器上通常还会有多个 CPU 处理器（也称为多 CPU Socket），每个处理器有自己的物理核（包括 L1、L2 缓存），L3 缓存，以及连接的内存，不同处理器间通过总线连接。

多 CPU 架构，应用程序可以在不同的处理器上运行。Redis 可以先在 Socket 1 上运行一段时间，然后再被调度到 Socket 2 上运行。

但是如果应用程序先在一个 Socket 上运行，并且把数据保存到了内存，然后被调度到另一个 Socket 上运行，应用程序再进行内存访问时，就需要访问之前 Socket 上连接的内存，这种访问属于远端内存访问。
和访问 Socket 直接连接的内存相比，远端内存访问会增加应用程序的延迟。

多 CPU 架构，应用程序访问所在 Socket 的本地内存和访问远端内存的延迟并不一致，被称为：非统一内存访问架构（Non-Uniform Memory Access，NUMA 架构）。

主流的 CPU 多核架构和多 CPU 架构对应用程序运行的影响：

  • L1、L2 缓存中的指令和数据的访问速度很快，充分利用 L1、L2 缓存，可以缩短应用程序的执行时间；
  • 在 NUMA 架构下，应用程序从一个 Socket 上调度到另一个 Socket 上，会出现远端内存访问的情况，这会直接增加应用程序的执行时间。

二、CPU 多核对 Redis 性能的影响

  • 在一个 CPU 核上运行时，应用程序需要记录自身使用的软硬件资源信息（例如栈指针、 CPU 核的寄存器值等），称为运行时信息。应用程序访问最频繁的指令和数据还会被缓存到 L1、L2 缓存上，以便提升执行速度。

  • 在多核 CPU 的场景下，一旦应用程序需要在一个新的 CPU 核上运行，运行时信息就需要重新加载到新的 CPU 核上。新的 CPU 核的 L1、L2 缓存也需要重新加载数据和指令，这会导致程序的运行时间增加。

在多核 CPU 环境下对 Redis 性能进行调优的案例：

需求：要对 Redis 的 99% 尾延迟进行优化，要求 GET 尾延迟小于 300 微秒，PUT 尾延迟小于 500 微秒。

99% 尾延迟：把所有请求的处理延迟从小到大排序，99% 的请求延迟小于的值就是 99% 尾延迟。
比如，有 1000 个请求， 假设按请求延迟从小到大排序后，第 991 个请求的延迟实测值是 1ms，而前 990 个请求的延迟都小于 1ms，99% 尾延迟就是 1ms。

最初使用 GET/PUT 复杂度为 O(1) 的 String 类型进行数据存取，并关闭了 RDB 和 AOF，Redis 实例中没有保存集合类型的其他数据，也就没有 bigkey 操作，避免了可能导致延迟增加的许多情况。

但是在一台有 24 个 CPU 核的服务器上运行 Redis 实例，GET 和 PUT 的 99% 尾延迟分别是 504 微秒和 1175 微秒，大于设定的目标。

后来仔细检测了 Redis 实例运行时的服务器 CPU 的状态指标值，发现CPU 的 context switch 次数比较多。

context switch 是指线程的上下文（运行时信息）切换。
在 CPU 多核的环境中，一个线程先在一个 CPU 核上运行，之后又切换到另一个 CPU 核上运行，会发生 context switch。

context switch 发生后，Redis 主线程的运行时信息需要被重新加载到另一个 CPU 核上，另一个 CPU 核上的 L1、L2 缓存中，并没有 Redis 实例之前运行时频繁访问的指令和数据，所以这些指令和数据都需要重新从 L3 缓存，甚至是内存中加载。

这个重新加载的过程是需要花费一定时间的。而且 Redis 实例需要等待这个重新加载的过程完成后，才能开始处理请求，会导致一些请求的处理时间增加。

尾延迟的值始终降不下来的原因：

  • 在 CPU 多核场景下，Redis 实例被频繁调度到不同 CPU 核上运行，对 Redis 实例的请求处理时间影响就更大了。每调度一次，一些请求就会受到运行时信息、 指令和数据重新加载过程的影响，导致某些请求的延迟明显高于其他请求。

所以要避免 Redis 总是在不同 CPU 核上来回调度执行。把 Redis 实例和 CPU 核绑定了，让一个 Redis 实例固定运行在一个 CPU 核上。使用 taskset 命令把一个程序绑定在一个核上运行。

执行下面的命令把 Redis 实例绑在了 0 号核上，“-c”选项用于设置要绑定的核编号：

taskset -c 0 ./redis-server

绑定以后进行了测试发现 Redis 实例的 GET 和 PUT 的 99% 尾延迟分别降到了 260 微秒和 482 微秒，达到了期望的目标。

CPU 多核的环境下绑定 Redis 实例和 CPU 核，可以降低 Redis 的尾延迟。
绑核不仅对降低尾延迟有好处，也能降低平均延迟、提升吞吐率， 进而提升 Redis 性能。

三、CPU 的 NUMA 架构对 Redis 性能的影响

用 Redis 时的经常做法：为了提升 Redis 的网络性能，把操作系统的网络中断处理程序和 CPU 核绑定。可以避免网络中断处理程序在不同核上来回调度执行，的确能有效提升 Redis 的网络处理性能。

但是网络中断程序是要和 Redis 实例进行网络数据交互的，一旦把网络中断程序绑核后，要注意 Redis 实例是绑在哪个核上了，这会关系到 Redis 访问网络数据的效率高低。

Redis 实例和网络中断程序的数据交互：

  • 网络中断处理程序从网卡硬件中读取数据，并把数据写入到操作系统内核维护的一块内存缓冲区。
  • 内核会通过 epoll 机制触发事件通知 Redis 实例，Redis 实例再把数据从内核的内存缓冲区拷贝到自己的内存空间。

CPU 的 NUMA 架构下，当网络中断处理程序、Redis 实例分别和 CPU 核绑定后的一个潜在的风险：

  • 如果网络中断处理程序和 Redis 实例各自所绑的 CPU 核不在同一个 CPU Socket 上，Redis 实例读取网络数据时，需要跨 （走总线）CPU Socket 访问内存，会花费较多时间。

图中的网络中断处理程序被绑在了 CPU Socket 1 的某个核上，而 Redis 实例则被绑在了 CPU Socket 2 上。网络中断处理程序读取到的网络数据，被保存在 CPU Socket 1 的本地内存中，当 Redis 实例要访问网络数据时，需要 Socket 2 通过总线把内存访问命令发送到 Socket 1 上，进行远程访问，时间开销比较大。

和访问 CPU Socket 本地内存相比，跨 CPU Socket 的内存访问延迟增加了 18%，会导致 Redis 处理请求的延迟增加。

为了避免 Redis 跨 CPU Socket 访问网络数据，把网络中断程序和 Redis 实例绑在同一个 CPU Socket 上，Redis 实例就可以直接从本地内存读取网络数据了。

CPU 的 NUMA 架构对 CPU 逻辑核的编号规则，并不是先把一个 CPU Socket 中的所有逻辑核编完，再对下一个 CPU Socket 中的逻辑核编码，而是先给每个 CPU Socket 中每个物理核的第一个逻辑核依次编号，再给每个 CPU Socket 中的物理核的第二个逻辑核依次编号。

假设有 2 个 CPU Socket，每个 Socket 上有 6 个物理核，每个物理核 又有 2 个逻辑核，总共 24 个逻辑核。执行 lscpu 命令，查看核的编号：

lscpu Architecture: x86_64
...
NUMA node0 CPU(s): 0-5,12-17
NUMA node1 CPU(s): 6-11,18-23
...

NUMA node0 的 CPU 核编号是 0 到 5、12 到 17：

  • 0 到 5 是 node0 上的 6 个物理核中的第一个逻辑核的编号，
  • 12 到 17 是 6 个物理核中的第二个逻辑核编号。

绑核时不能认为第一个 CPU Socket 上的 12 个逻辑核的编号就是 0 到 11。网络中断程序和 Redis 实例就可能绑在了不同的 CPU Socket 上。
比如，把网络中断程序和 Redis 实例分别绑到编号为 1 和 7 的 CPU 核上，这 2 个逻辑核仍然是在 2 个 CPU Socket 上，Redis 实例仍然需要跨 Socket 读取网络数据。

小结：

  • CPU 多核的场景下，用 taskset 命令把 Redis 实例和一个核绑定，可以减少 Redis 实例在不同核上被来回调度执行的开销，避免较高的尾延迟；
  • 多 CPU 的 NUMA 架构下，把 Redis 实例和网络中断程序绑在同一个 CPU Socket 的不同核上，避免 Redis 跨 CPU Socket 访问内存中的网络数据的时间开销。

四、绑核的风险和解决方案

Redis 除了主线程以外，还有用于 RDB 生成、 AOF 重写的子进程、用于惰性删除的后台线程。

Redis 实例绑到一个 CPU 逻辑核上时，就会导致子进程、后台线程和 Redis 主线程竞争 CPU 资源，一旦子进程或后台线程占用 CPU 时，主线程就会被阻塞，导致 Redis 请求延迟增加。

方案一：一个 Redis 实例对应绑一个物理核

Redis 实例绑核时，不把一个实例和一个逻辑核绑定，而要和一个物理核绑定，把一个物理核的 2 个逻辑核都用上。
NUMA 架构为例，NUMA node0 的 CPU 核编号是 0 到 5、12 到 17。
编号 0 和 12、1 和 13、2 和 14 等都是表示一个物理核的 2 个逻辑核。
所以绑核时，使用属于同一个物理核的 2 个逻辑核进行绑核操作。
执行下面的命令，就把 Redis 实例绑定到了逻辑核 0 和 12 上，而这两个核正好都属于物理核 1。

taskset -c 0,12 ./redis-server

和只绑一个逻辑核相比，把 Redis 实例和物理核绑定，可以让主线程、子进程、后台线程共享使用 2 个逻辑核，缓解 CPU 资源竞争。但是只用了 2 个逻辑核，它们相互之间的 CPU 竞争仍然还会存在。

方案二：优化 Redis 源码

想进一步减少 CPU 竞争，通过修改 Redis 源码，把子进程和后台线程绑到不同的 CPU 核上。

通过编程实现绑核的一个通用做法：

要用到操作系统提供的 1 个数据结构 cpu_set_t 和 3 个函数 CPU_ZERO、CPU_SET 和 sched_setaffinity：

  • cpu_set_t 数据结构：是一个位图，每一位用来表示服务器上的一个 CPU 逻辑核。
  • CPU_ZERO 函数：以 cpu_set_t 结构的位图为输入参数，把位图中所有的位设置为 0。
  • CPU_SET 函数：以 CPU 逻辑核编号和 cpu_set_t 位图为参数，把位图中和输入的逻辑核编号对应的位设置为 1。
  • sched_setaffinity 函数：以进程 / 线程 ID 号和 cpu_set_t 为参数，检查 cpu_set_t 中哪一位为 1，就把输入的 ID 号所代表的进程 / 线程绑在对应的逻辑核上。

编程时把这三个函数结合起来实现绑核，分四步：

  1. 创建一个 cpu_set_t 结构的位图变量；
  2. 使用 CPU_ZERO 函数，把 cpu_set_t 结构的位图所有的位都设置为 0；
  3. 根据要绑定的逻辑核编号，使用 CPU_SET 函数，把 cpu_set_t 结构的位图相 应位设置为 1；
  4. 使用 sched_setaffinity 函数，把程序绑定在 cpu_set_t 结构位图中为 1 的逻 辑核上。

具体把后台线程、子进程绑到不同的核上的做法：

后台线程的绑核的操作：

//线程函数
void worker(int bind_cpu){ cpu_set_t cpuset; //创建位图变量 CPU_ZERO(&cpu_set); //位图变量所有位设置0 CPU_SET(bind_cpu, &cpuset); //根据输入的bind_cpu编号，把位图对应为设置为1 sched_setaffinity(0, sizeof(cpuset), &cpuset); //把程序绑定在cpu_set_t结构位图 //实际线程函数工作
}
int main(){ pthread_t pthread1 //把创建的pthread1绑在编号为3的逻辑核上 pthread_create(&pthread1, NULL, (void *)worker, 3);
}

Redis 是在 bio.c 文件中的 bioProcessBackgroundJobs 函数中创建了后台线程。bioProcessBackgroundJobs 函数类似于 worker 函数，函数中实现绑核四步操作，就可以把后台线程绑到和主线程不同的核上了。

子进程的绑核操作：

int main(){ //用fork创建一个子进程 pid_t p = fork(); if(p < 0){ printf(" fork error\n"); } //子进程代码部分 else if(!p){ cpu_set_t cpuset; //创建位图变量 CPU_ZERO(&cpu_set); //位图变量所有位设置0 CPU_SET(3, &cpuset); //把位图的第3位设置为1 sched_setaffinity(0, sizeof(cpuset), &cpuset); //把程序绑定在3号逻辑核 //实际子进程工作 exit(0); } ...
}

Redis 生成 RDB 和 AOF 日志重写的子进程分别是下面两个文件的函数中实现的：

  • rdb.c 文件：rdbSaveBackground 函数；
  • aof.c 文件：rewriteAppendOnlyFileBackground 函数。

两个函数中都调用了 fork 创建子进程，所以可以在子进程代码部分加上绑核的四步操作。

使用源码优化方案，既可以实现 Redis 实例绑核，避免切换核带来的性能影响，还可以让子进程、后台线程和主线程不在同一个核上运行，避免了它们之间的 CPU 资源竞争。 相比使用 taskset 绑核来说，这个方案可以进一步降低绑核的风险。

总结

多核 CPU 架构下，Redis 如果在不同的核上运行，就需要频繁地进行上下文切换，会增加 Redis 的执行时间，客户端也会观察到较高的尾延迟了。建议在 Redis 运行时，把实例和某个核绑定，能重复利用核上的 L1、L2 缓存，可以降低响应延迟。

为了提升 Redis 的网络性能，会把网络中断处理程序和 CPU 核绑定。如果服务器使用的是 NUMA 架构，Redis 实例一旦被调度到和中断处理程序不在同 一个 CPU Socket，就要跨 CPU Socket 访问网络数据，降低 Redis 的性能。建议把 Redis 实例和网络中断处理程序绑在同一个 CPU Socket 下的不同核上，提升 Redis 的运行性能。

除了主线程，Redis 还有用于 RDB 和 AOF 重写的子进程，以及 4.0 版本之后提供的用于惰性删除的后台线程。Redis 实例和一个逻辑核绑定后，这些子进程和后台线程会和主线程竞争 CPU 资源，也会对 Redis 性能造成影响。
建议：

  • 把按一个 Redis 实例一个物理核方式进行绑定，Redis 的主线程、子进程和后台线程可以共享使用一个物理核上的两个逻辑核。
  • 在源码中增加绑核操作，把子进程和后台线程绑到不同的核上，避免对主线程的 CPU 资源竞争。Redis 6.0 支持 CPU 核绑定的配置操作了。

17 Redis 的性能受CPU结构影响相关推荐

  1. 操作系统swap对redis的性能的影响以及解决方案

    目录 一.操作系统SWAP 二.Redis为什么会触发swap 三.查看Redis swap情况 四.解决Redis swap 一.操作系统SWAP swap是操作系统的行为,是指当内存不足时,操作系 ...

  2. case when影响性能吗_端子台的性能受航空插头插针插孔的影响吗？

    端子台的性能受航空插头插针插孔的影响吗?首先来说,航空插头插针插孔是端子台关键元件,完全直接影响着端子台的可靠性. 航空插头插针插孔大多采用导电性能良好的弹性铜合金材料机加而成,表面采用镀银镀金达到接 ...

  3. 计算机主板大小性能区别,主板对CPU的影响大吗？聊聊主板对电脑性能影响有多大...

    一般来说,决定电脑性能的核心硬件主要是CPU.显卡.内存以及硬盘等硬件,因此关乎电脑性能的时候,我们很少会提到主板.那么是否意味主板对CPU.显卡.内存.硬盘或者说电脑性能就没有影响呢?答案是否定的, ...

  4. redis源码分析 -- cs结构之服务器

    服务器与客户端是如何交互的 redis客户端向服务器发送命令请求,服务器接收到客户端发送的命令请求之后,读取解析命令,并执行命令,同时将命令执行结果返回给客户端. 客户端与服务器交互的代码流程如下图所 ...

  5. Redis 的性能幻想与残酷现实（转）

    2011 年,当初选择 Redis 作为主要的内存数据存储,主要吸引我的是它提供多样的基础数据结构可以很方便的实现业务需求.另一方面又比较担心它的性能是否足以支撑,毕竟当时 Redis 还属于比较新的 ...

  6. linux性能优化--cpu篇

    linux性能优化--cpu篇 前言 负载 CPU使用率 proc perf 一些链接 `perf list` 比较有用的event `perf stat` `perf record` Profili ...

  7. Redis MGET性能衰减分析

    MGET是redis中较为常用的命令,用来批量获取给定key对应的value.因为redis使用基于RESP (REdis Serialization Protocol)协议的rpc接口,而redis ...

  8. Redis 的性能幻想与残酷现实

    2011 年,当初选择 Redis 作为主要的内存数据存储,主要吸引我的是它提供多样的基础数据结构可以很方便的实现业务需求.另一方面又比较担心它的性能是否足以支撑,毕竟当时 Redis 还属于比较新的 ...

  9. Redis的性能幻想与残酷现实

    2011 年,当初选择 Redis 作为主要的内存数据存储,主要吸引我的是它提供多样的基础数据结构可以很方便的实现业务需求.另一方面又比较担心它的性能是否足以支撑,毕竟当时 Redis 还属于比较新的 ...

最新文章

  1. 实现隐藏窗体而非关闭的方法
  2. appium+python搭建自动化测试框架_TestAPP框架（三）
  3. 百度地图2.1获取密钥配置的Android签名证书的sha1值
  4. Enterprise search - Build Search dropdown list - cache issue
  5. Android的广播接收器BroadcastReceiver
  6. Chrome 实现前端页面自动刷新
  7. 目标跟踪算法的分类（一）
  8. notepad++反向查找/向上查找
  9. 值类型和引用类型 区别
  10. 在Java中按字节获得字符串长度的两种方法
  11. C64+系列DSP的总结
  12. linux slab 内存 清理,linux系统slab内存占用
  13. 青岛阳光计算机学校,青岛恒星科技学院
  14. PhotoScan：为冲印的照片拍摄无眩光照片
  15. API Gateway/API 网关（三） - Kong的使用 - 限流rate limiting（redis）
  16. 青蛙的约会（poj 1061）exgcd基础题
  17. 一个菜鸟学习R语言的历程（一）
  18. 如何在html中插入本地音乐
  19. 如何修改 Powered by ShopXO的版权字眼
  20. 益达教你如何抓取Ajax动态页面

热门文章

  1. 第一代云原生企业米哈游如何让想象发生？
  2. 蚁群算法简介及matlab源代码
  3. va_list 使用总结
  4. 使用cmd命令快速修改电脑密码
  5. PHP面试题(遇到的)
  6. c++开源协程库libgo介绍及使用
  7. 【算法】第三届全国大学生算法设计与编程挑战赛（冬季赛）
  8. 【数据结构系列】单链表
  9. 斯皮尔曼（spearman）相关系数python代码实现
  10. python实现分词算法代码