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基于英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存100系列的Cassandra方案實踐

摘要

  英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存是Intel在2019年發(fā)布的一款革命性的產(chǎn)品,英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存是一種全新的內(nèi)存類型,其架構(gòu)設計旨在從數(shù)據(jù)中心中汲取更多價值,重構(gòu)數(shù)據(jù)中心內(nèi)存/存儲層次結(jié)構(gòu)。不同于傳統(tǒng)的DRAM,英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存集大容量、經(jīng)濟性和持久性于一身,能夠支持數(shù)據(jù)中心多個應用場景。浪潮基于英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存做了大量的應用場景解決方案,覆蓋大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)庫、云與虛擬化、分布式存儲等應用場景。為了幫助用戶通過更加靈活的架構(gòu)來實現(xiàn)創(chuàng)新型的應用,助力企業(yè)實現(xiàn)性能突破,浪潮發(fā)布了基于英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存技術的Cassandra應用方案。

背景介紹

  Apache Cassandra是一套開源分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。它最初由Facebook開發(fā),用于儲存收件箱等簡單格式數(shù)據(jù),集Google BigTable的數(shù)據(jù)模型與Amazon Dynamo的完全分布式架構(gòu)于一身。Facebook于2008將Cassandra開源,此后,由于Cassandra良好的可擴展性和性能,廣泛應用于消息、訂單查詢、網(wǎng)站等互聯(lián)網(wǎng)在線應用場景中,成為了一種流行的分布式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲方案。經(jīng)過在社區(qū)使用過程中的不斷優(yōu)化,Cassandra正在變得越來越好,在數(shù)據(jù)庫排行榜“DB-Engines Ranking”中,Cassandra已經(jīng)在NoSql數(shù)據(jù)庫領域中已經(jīng)排名第一位。

  Cassandra本身具有非常高的寫入性能,而且支持并發(fā)查詢的能力也很好,目前已經(jīng)有越來越多的用戶使用Cassandra構(gòu)建他們的實時計算系統(tǒng),但是用戶在構(gòu)建實時計算系統(tǒng)的過程中發(fā)現(xiàn),在部分業(yè)務場景中Cassandra仍然無法滿足高并發(fā)寫入、毫秒級響應的需求,比如在車聯(lián)網(wǎng)行業(yè),數(shù)十億的數(shù)據(jù)量下分頁查詢、車輛歷史軌跡查詢要達到毫秒級響應。浪潮為了幫助企業(yè)用戶化解對于Cassandra數(shù)據(jù)庫高并發(fā)寫入及低延時響應的苛刻需求,浪潮進行了基于英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存技術的 Cassandra性能優(yōu)化實踐,通過將英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存作為Cassandra數(shù)據(jù)庫的持久性存儲,相比于傳統(tǒng)方案,不僅大幅的提升了數(shù)據(jù)庫在高并發(fā)下的寫入和查詢能力,而且大幅的降低了延遲。

解決方案介紹

  利用英特爾® 傲騰?持久內(nèi)存技術化解用戶的苛刻需求

  圖1是開源Apache Cassandra數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)讀寫流程,Cassandra數(shù)據(jù)庫的內(nèi)存結(jié)構(gòu)及讀寫流程非常的復雜。Cassandra的內(nèi)存結(jié)構(gòu)主要由Memtable、KeyCache、RowCache等構(gòu)成。當客戶端發(fā)起寫操作時,Cassandra首先會將數(shù)據(jù)寫入Commit Log中,然后再寫入內(nèi)存Memtable,當Memtable寫滿之后,會將數(shù)據(jù)flush到硬盤的SSTable數(shù)據(jù)文件中,Commit Log通常會放在SSD上,受限于SSD的性能會嚴重影響Cassandra的寫入性能。當客戶端發(fā)起讀請求時,流程更加的復雜,為了找到數(shù)據(jù)存儲在何處,需要在好幾個階段處理數(shù)據(jù),從Memtable開始,到SSTables結(jié)束,而且Cassandra數(shù)據(jù)庫的Compaction策略會嚴重的影響讀的性能。

  圖1

  圖1

  為了解決此問題, 英特爾工程師團隊對Cassandra數(shù)據(jù)庫的內(nèi)存結(jié)構(gòu)進行了簡化,利用英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存在App Direct 模式下高性能低延遲的特性,應用程序直接訪問持久內(nèi)存,大幅提升Cassandra數(shù)據(jù)庫在高并發(fā)下的性能表現(xiàn)。

  圖2

  圖2

  英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存是一種全新的內(nèi)存類型,不同于傳統(tǒng)的DRAM,其集大容量、經(jīng)濟性和持久性于一身,讀寫帶寬比NVME設備高數(shù)倍,并大幅降低延時問題。由于寫入方式不同,英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存也比Flash NAND更耐用,并通過高達512GB的單模塊容量,實現(xiàn)了遠超傳統(tǒng) DRAM 的系統(tǒng)內(nèi)存容量。其從根本上改變了數(shù)據(jù)中心的彈性,將內(nèi)存數(shù)據(jù)庫重啟時間從以前的幾天、幾小時縮短到現(xiàn)在的幾分鐘甚至幾秒鐘,并提供經(jīng)濟實惠的內(nèi)存空間,將系統(tǒng)內(nèi)存容量擴展到前所未有的水平。

  英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存擁有兩種特殊的運行模式——App Direct 模式和內(nèi)存模式。具體來看,采用App Direct 模式,經(jīng)過專門調(diào)試的應用程序可以從產(chǎn)品固有的持久性中充分獲取價值,同時獲得更大的容量;在內(nèi)存模式下,在受支持的操作系統(tǒng)或虛擬環(huán)境中運行的應用程序可將該產(chǎn)品用于易失性存儲,在無需重寫軟件的情況下,有效利用高達512GB的內(nèi)存模塊帶來的附加系統(tǒng)容量,在大型內(nèi)存池中獲得新的洞察。

  圖3

  在實際的方案部署中,浪潮使用了英特爾® 至強® 第二代可擴展處理器與英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存組成強強組合,簡化Cassandra數(shù)據(jù)庫內(nèi)存結(jié)構(gòu),充分利用英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存性能優(yōu)勢,以滿足用戶苛刻的性能需求。

  方案驗證:英特爾® 傲騰? 內(nèi)存性能優(yōu)勢顯著

  為了測試英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存作為Cassandra數(shù)據(jù)庫的存儲性能,浪潮決定在存儲容量近似的情況下,分別測試基于英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存/英特爾®SSD P4510兩種配置下的性能對比。

  在實際測試中,浪潮將英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存設置為 App Direct運行模式,測試使用2臺服務器,其中,一臺服務器用于Cassandra數(shù)據(jù)庫節(jié)點,另外一臺服務器作為客戶端節(jié)點。在本次測試中,浪潮使用了 100%Read、80%Read20%Insert、 50%Read50%Insert三個模型分別來評測Cassandra在英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存和英特爾®SSD P4510下的讀寫性能。

  浪潮分別測試了兩種配置在不同線程下的P99延時以及吞吐量(測試結(jié)果如表2-表5)。

  英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存吞吐量

  英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存吞吐量

  英特爾® NAND SSD吞吐量

  英特爾® NAND SSD吞吐量

  英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存P99延時

  英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存P99延時

  英特爾® NAND SSD P99延時

  英特爾® NAND SSD P99延時

  表2-表5

  從測試結(jié)果我們看到,在三種測試模型下,英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存配置的P99延時和吞吐量在高并發(fā)下有了大幅的提升。

  表7

  表7

  通過表7的對比結(jié)果我們看到,100%讀取工作負載的吞吐量提升了14.4倍,支持的工作負載(客戶端線程數(shù))提升了13.3倍;Mix(80/20)工作負載的吞吐量提升了6.8倍,支持的工作負載(客戶端線程數(shù))提升了10倍;Mix(50/50)工作負載的吞吐量提升了4倍,支持的工作負載(客戶端線程數(shù))提升了10倍。

客戶收益

  效果:大幅提升Cassandra在高并發(fā)下的讀寫性能

  從測試結(jié)果可以看出,我們使用優(yōu)化過的Cassandra分支版本(PMEM-Cassandra),利用英特爾® 傲騰? 持久內(nèi)存在App Direct 模式下高性能低延遲的特性,應用程序直接訪問持久內(nèi)存,可以大幅提升Cassandra數(shù)據(jù)庫在高并發(fā)下的性能表現(xiàn)。浪潮可以幫助企業(yè)用戶化解對于Cassandra數(shù)據(jù)庫在特定場景中高并發(fā)寫入及低延時響應的苛刻需求,相比于傳統(tǒng)方案,不僅大幅的提升了數(shù)據(jù)庫在高并發(fā)下的寫入和查詢能力,而且大幅的降低了延遲。




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