Performance

netmap

今天 BAFUG 活动， Luigi Rizzo （十年前提出DEVICE_POLLING概念的那哥们） 带来了他在 FreeBSD 上新实作的 netmap。

简单来说 netmap 实际上是提供了一种让用户程序以一致的接口直接访问网卡（收发包且zero copy）的方法。Luigi Rizzo 的测试中，用以 1050MHz 的单核，在很普通的万兆网卡上就可以轻松达到 14.8 Mpps 了，每个包的开销大约是90个时钟周期。

针对桌面系统的一个ULE调度器tunable

在 /etc/sysctl.conf 中加入：

kern.sched.preempt_thresh=224

然后用 /etc/rc.d/sysctl start 或重启系统令其生效。

系统默认的值是 80，表示只有新优先级 < 80 时才允许抢占；224 表示非空闲线程均可以进行抢占。这样做的结果是系统会产生更多的切换，从而改善响应时间（牺牲吞吐量）。对桌面系统来说，这种设置是很有用的。

ZFS dedup初步测试

最近做一个存储的项目，顺手在家测试了一下实际数据的dedup。操作系统是 FreeBSD 8.2 配合一组总共大约3MB的patch来跑ZFS v28，硬件是 Atom D510 配合 4G 内存。

折腾了一下 neptune 上的 ZFS

我一直是非常反对重装系统的。从技术上说，今天的折腾并不算是重装系统，不过因为把机器上所有的数据（是的，文件系统全部都拆掉重建了）都重写了一遍，所以还是算做了一次吧。

缘起

在采购 家里的路由器 的时候，选择了 WD 的 AV-25【1】 系列硬盘。我选的那款硬盘使用的是新式的 AF （4kiB扇区）格式。

FreeBSD 使用的主流文件系统 UFS 和 ZFS，以及 ahci(4) 驱动都 直接支持 4kiB 扇区。但是，目前市面上的AF硬盘，为了与先前的 BIOS 和操作系统（主要是 Windows XP）兼容，对于 ATA IDENTIFY 的回应，原先返回扇区尺寸的位置变成了逻辑扇区尺寸，这种做法俗称512e，即硬盘通过固件或其他方式模拟山区尺寸为512字节，并处理相关的回写操作。

以512字节为单位进行读写时，在AF格式的硬盘上是低效的。FreeBSD的 ahci(4) 驱动和对应的 ada(4) 驱动会设置 stripesize 以反映驱动器采用的实际物理扇区尺寸，但文件系统并不直接识别这个尺寸。

对于 ZFS 而言，其扇区尺寸是在创建时以 ashift 值写死的，目前在命令行没有办法指定这个值，也不能在创建 ZFS 之后修改。如果修改内核令其使用 GEOM 的 stripesize 来产生 ashift，对 AF 硬盘则会出现内核得到的 ashift 比先前已经存在的 ashift 大，从而导致 ZFS 无法识别的问题（如果创建 ZFS 时已经使用了更大的 ashift 则没有关系）。因此，必须想办法让 ZFS 在创建时就知道扇区尺寸是 4KiB。

FreeBSD 5.3-RELEASE 时新增了一个调试用的 GEOM class —- gnop。可以用它来封装其他 GEOM 对象，并改变扇区尺寸，方法是 gnop create -S 4096 /dev/gpt/store （此处 /dev/gpt/store 是一个按 4k 对齐的 GPT 分区的 label）。gnop会产生一个新的设备节点，/dev/gpt/store.nop，其向系统汇报的扇区尺寸是我们指定的 4096 字节，而不是驱动器汇报的逻辑扇区尺寸 512 字节。

使用这个设备节点创建的 ZFS 就会采用正确的 ashift 值了。

使用 zdb -C pool名字可以检查 ashift 值：对于扇区尺寸为 512 字节的 zpool，其 ashift 是 9，而我们希望的 ashift 值是12。

gnop节点在系统重启以后会消失，但 ZFS 会记住 ashift，因此并不会导致问题。此处也可以 zpool export，gnop destroy /dev/gpt/store.nop 然后再 zpool import 来验证。

经测试，ZFS在知道正确的扇区尺寸以后，持续写操作的性能可以提高至少一倍。

对齐操作和非对齐操作

操作是否对齐是一个简单而容易忽略的性能（有时是可靠性）问题。对齐主要是指读写操作不产生不必要地跨越存储设备上原生存储单元的访问，这里的存储单元说的是在访问路径上的任何设备，它可以是外存，也可以是内存，甚至是CPU附近或内建的快取缓存，等等。

客户端应该去计算什么？

这是一个很有意思的话题：随着计算机技术的发展，客户端的计算能力越来越强。想要提高在服务器端运行的系统的负载能力，最直接有效的办法就是把计算任务尽可能交给客户端去做，并减少两者之间的交互；然而，另一方面，这样做又可能会带来一些其他问题，例如，客户端完成某些计算任务的时候可能会比较慢（因为在客户端可以用到的资源比较少，想要保持兼容性最好的办法就是只使用普适的Java Script子集），或者，作为安全系统的一个最基本的原则，任何来自外界的数据都是不应被信任的，等等。

改一行代码带来的性能改进

FreeBSD先前的vesa framebuffer驱动有个问题，就是滚屏的时候会比较慢。jkim大长辈于是改了一行代码。

好吧，我承认我之前一直以为是console驱动想要锁&Giant的问题。其实真正的原因是默认的pmap_mapdev并不做写合并，所以应该呼叫更低阶的pmap_mapdev_attr并传入PAT_WRITE_COMBINING参数。

可伸缩性 Scalability

关于Scalability这个词的中文译法，目前还没有一个非常确切的定论。一些文献中将其翻译为"可扩充性"，而"扩充"指的主要是Scale up；而在一些实际的用法中，Scalability还包括Scale down，因此，“可伸缩性"也许是比较贴近原文意思的说法。

互联网应用的可扩充性体现在两个方面：其一，是能够对系统容量进行扩充，也就是说，这个系统各个组件能够提供的服务的量，能够在需要的时候予以扩充（特别是通过添加新的服务器等等）。其二，是这种扩充是有效率的扩充，即，增加硬件投入时，其投入与所产生的效果是接近甚至达到成比例增加的。通常说来，“可扩充"同时暗含的需求是用户的使用习惯尽可能保持不变。如果我们关注某一具体的计算节点，可扩充性还应体现于提高计算节点性能，例如增加其CPU数量或内存容量时，能够相应地改善系统的容量或响应时间，等等。

而另一方面，“可缩减性"主要指的则是说一套系统能够运行在尽可能少的软硬件环境之中。对于大型互联网公司而言，这一点可能并不重要，而对初创公司来说这一点则非常重要。

在设计互联网应用的时候，充分地考虑系统的可伸缩性，能够极大地减少日后的维护开销，并帮助决策者对于投资所能获得的回报进行更加精准的估计；另一方面，高可伸缩性的系统往往会具有更好的容灾能力，从而提供更好的用户体验。

与解决很多其他问题类似，改善可伸缩性最常用的方法就是分治法(Divide and Conquer)。分治属于大道理一类，在实践中，我们比较常用的分治策略包括：

• 提高计算的可并行度。简单的计算，例如连续执行的加法，可以将中间结果的计算并行完成；而复杂一些的计算，例如搜索，也可以通过类似的方式分派到不同的单元中进行，并最终在另外的地方完成汇总。这种策略，比较适合于数据集中数据之间直接关联度不大、生成数据集比输入数据集小很多，并且汇总计算本身引起的开销较小的情形。
• 增加能够完成同一类任务的计算/服务单元数。这类做法中，计算/服务单元仅仅完成某种将输入变换为输出的工作，并且，这类工作不太依赖于其与外界交互产生的状态，简而言之，对于输入数据，计算/服务单元能够自行完成一个环节的计算任务并给出输出。这种策略比较适合于存在，或可能成为瓶颈的位置。举例来说，对于读多写少的应用，通过适当增加cache环节（这些cache是全冗余的，也就是不同的机器之间可以完全地相互取代），就能够有效地提高其负载能力。
• 消除单一故障点/瓶颈。如果一个系统中某些数据只存在一份，或某种计算只能在某一点上完成，那么这些环节就会成为单一故障点，或性能瓶颈。消除这类问题需要更巧妙的设计，简单地将数据复制到更多的机器上并不能够从根本上解决问题，因为在这种结构中"主"节点仍会成为瓶颈。有时，为了达到这个目的需要进行一些折衷设计，例如分段提交的方法，在容忍一部分竞态条件（race condition）的前提下避免另一些、不能容忍的竞态条件。这类做法往往会导致局部吞吐量受到负面影响，或使设计变得复杂。

关于大量静态页的想法

上次在MeetBSD的时候Tim提到了一种处理大量静态页的办法。今天看Squid开发人员在NYC的BSD活动上的一个演讲里面也介绍了各种方法处理I/O的区别。

MeetBSD 2008 (1)

今天起了一个大早，9:00到了位于 1600 Amphitheatre Parkway 的 Google 总部。

手头没有精确的人数统计，不过目测来看，大概有120－150人。看到的第一个见过照片的人是著名的 Cameraman 同学， DragonFly 的 Matthew Dillon 老大！

由于今年是 FreeBSD 计划成立15周年，今年的 MeetBSD ‘08 California 很大程度上是一次 FreeBSD 的活动。

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