検索

最近给服务增加了一个cache_put_latency指标,加了之后,吓了一跳。发现往memcached put一个10KB左右的数据,latency居然有7ms左右,难于理解,于是花了一些精力找原因。我分别写了一个shell和C++的测试程序。 1、shell脚本使用nc发送set命令。 #/bin/env ba

最近给服务增加了一个cache_put_latency指标,加了之后,吓了一跳。发现往memcached put一个10KB左右的数据,latency居然有7ms左右,难于理解,于是花了一些精力找原因。我分别写了一个shell和C++的测试程序。

1、shell脚本使用nc发送set命令。

#/bin/env bash
let s=1
let i=0
let len=8*1024
while true
do
	if (( i >= $len ))
	then
		break
	fi
	str=${str}1
	let i++
done
let i=0
begin_time=`date +%s`
while true
do
	if (( i >= 1000 ))
	then
		break
	fi
	printf "set $i 0 0 $len\r\n${str}\r\n" | nc 10.234.4.24 11211
	if [[ $? -eq 0 ]]
	then
		echo "echo key: $i"
	fi
	let i++
done
end_time=`date +%s`
let use_time=end_time-begin_time
echo "set time consumed: $use_time"
let i=0
begin_time=`date +%s`
while true
do
	if (( i >= 1000 ))
	then
		break
	fi
	printf "get $i\r\n" | nc 10.234.4.22 11211 > /dev/null 2>&1
	let i++
done
end_time=`date +%s`
let use_time=end_time-begin_time
echo "get time consumed: $use_time"

2、C++程序则通过libmemcached set。

#include <iostream>
#include <map>
#include <string>
#include <sys>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>
#include "libmemcached/memcached.h"
using namespace std;
uint32_t item_size = 0;
uint32_t loop_num = 0;
bool single_server = false;
std::string local_ip;
std::map<:string uint32_t> servers;
int64_t getCurrentTime()
{
    struct timeval tval;
    gettimeofday(&tval, NULL);
    return (tval.tv_sec * 1000000LL + tval.tv_usec);
}
memcached_st* mc_init()
{
	memcached_st * mc = memcached_create(NULL);
	if (mc == NULL)
	{
		cout ::iterator iter;
    for (iter = servers.begin(); iter != servers.end(); ++iter)
    {
        if (single_server && iter->first != local_ip)
        {
            continue;
        }
	    memcached_return rc = memcached_server_add(mc, iter->first.c_str(), iter->second);
        if(rc != MEMCACHED_SUCCESS)
        {
            cout first first 
<p>测试发现二者的结果是相背的。shell脚本set 1000次8KB的item,只要3s左右,平均需要3ms。而C++版本则需要39s左右,平均耗时39ms。照理说shell脚本需要不断连接服务器和启动nc进程,应该更慢才对。我用ltrace跟踪了一下,发现8KB的数据需要发送两次,两次write都是非常快的,但是等memcached返回时用了很多时间,主要的时间就耗费在这个地方。</p>
<pre class="brush:php;toolbar:false">
23:32:37.069922 [0x401609]
memcached_set(0x19076200, 0x7fffdad68560, 32, 0x1907a570, 8192 <unfinished ...>
23:32:37.070034 [0x3f280c5f80]
SYS_write(3, "set 29 0 600
8192\r\naaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa"..., 8196) = 8196 
23:32:37.071657 [0x3f280c5f80]
SYS_write(3, "aaaaaaaaaaaaaaa\r\n", 17) = 17 
23:32:37.071741 [0x3f280c5f00]
SYS_read(3, "STORED\r\n", 8196) = 8 (39ms)
</unfinished>

和剑豪讨论下之后,剑豪马上去grep了一把代码,发现原来libmemcached居然有MEMCACHED_MAX_BUFFER这样一个常量,其值为8196。并且它还没有对应的memcached_behavior_set函数。在memcached_constants.h中将其直接改成81960,然后就欣喜地发现cache_put_latency从7ms降低到1ms左右。

问题完美虽然地解决了,但是意犹未尽,于是想搞明白为什么会出现这种奇怪的现象。瓶颈貌似在服务器端,于是对memcached做了一些修改。在状态切换的时候加上一个精确到微秒的时间。

static int64_t getCurrentTime()
{
    struct timeval tval;
    gettimeofday(&tval, NULL);
    return (tval.tv_sec * 1000000LL + tval.tv_usec);
}
static void conn_set_state(conn *c, enum conn_states state) {
    assert(c != NULL);
    assert(state >= conn_listening && state state) {
        if (settings.verbose > 2) { 
            fprintf(stderr, "%d: going from %s to %s, time: %lu\n",
                    c->sfd, state_text(c->state),
                    state_text(state), getCurrentTime());
        }    
        c->state = state;
        if (state == conn_write || state == conn_mwrite) {
            MEMCACHED_PROCESS_COMMAND_END(c->sfd, c->wbuf, c->wbytes);
        }    
    }    
}

从打印的时间戳可以看出来,时间主要花在conn_nread状态处理代码中。最后定位到第二次read花费的时间非常多。

15: going from conn_waiting to conn_read, time: 1348466584440118
15: going from conn_read to conn_parse_cmd, time: 1348466584440155
 NOT FOUND 98
>15 STORED
15: going from conn_nread to conn_write, time: 1348466584480099(36ms)
15: going from conn_write to conn_new_cmd, time: 1348466584480145
15: going from conn_new_cmd to conn_waiting, time: 1348466584480152

value的数据可能在conn_read中读完了,这个时候只需要memmove一下就好了。如果没有在conn_read状态中读完,那么就需要conn_nread自己来一次read了(因为套接字被设置成了异步,所以还可能需要多次read),关键就是这个read太慢了。

        case conn_nread:
            if (c->rlbytes == 0) { 
                complete_nread(c);
                break;
            }    
            /* first check if we have leftovers in the conn_read buffer */
            if (c->rbytes > 0) { 
                int tocopy = c->rbytes > c->rlbytes ? c->rlbytes : c->rbytes;
                if (c->ritem != c->rcurr) {
                    memmove(c->ritem, c->rcurr, tocopy);
                }    
                c->ritem += tocopy;
                c->rlbytes -= tocopy;
                c->rcurr += tocopy;
                c->rbytes -= tocopy;
                if (c->rlbytes == 0) { 
                    break;
                }    
            }    
            /*  now try reading from the socket */
            res = read(c->sfd, c->ritem, c->rlbytes);
            if (res > 0) { 
                pthread_mutex_lock(&c->thread->stats.mutex);
                c->thread->stats.bytes_read += res; 
                pthread_mutex_unlock(&c->thread->stats.mutex);
                if (c->rcurr == c->ritem) {
                    c->rcurr += res; 
                }    
                c->ritem += res; 
                c->rlbytes -= res; 
                break;
            }

折腾了好久,在libmemcached的io_flush函数前后也打了不少时间戳,发现libmemcached发送数据是非常快的。突然灵感闪现,我想起来了TCP_NODELAY这个参数,于是在libmemcached memcached_connect.c文件中的set_socket_options函数中增加了这个参数(事实上set_socket_options函数里面可以设置TCP_NODELAY,没有仔细看)。

    int flag = 1;
    int error = setsockopt(ptr->fd, IPPROTO_TCP, TCP_NODELAY, (char *)&flag, sizeof(flag) );
    if (error == -1) {
          printf("Couldn't setsockopt(TCP_NODELAY)\n");
            exit(-1);
    }else
    {   
          printf("set setsockopt(TCP_NODELAY)\n");
    }

在不改MEMCACHED_MAX_BUFFER的情况下,现在set 100KB的item也是一瞬间的事情了。不过新的困惑又出现了,Nagle算法什么情况会起作用呢?为什么第一个包没被缓存,第二个包一定会被缓存呢?

libmemcached发送一个set命令是分成三部分的,首先是header(set 0 0 600 8192\r\n,共18个字节),然后是value(8192个字节),最后是’\r\n’(两个字节),一共是8212个字节。memcached在conn_read状态一共能读取2048+2048+4096+8196=16KB的数据,因此对于8KB的数据是完全可以在conn_read状态读完的。通过在conn_read状态处理的代码中增加下面的打印语句可以发现有些情况下,conn_read最后一次只读取了4个字节(正常情况应该是2048+2048+4096+20),剩下的16个字节放到conn_nread中读了。

        res = read(c->sfd, c->rbuf + c->rbytes, avail);
        if (res > 0) {
            char buf[10240] = {0};
            sprintf(buf, "%.*s", res, c->rbuf + c->rbytes);
            printf("avail=%d, read=%d, str=%s\n", avail, res, buf);

未设置TCP_NODELAY选项时,使用netstat可以看到客户端socket的Send-Q一直会维持在8214和8215之间。

tcp        0   8215 10.232.42.91:59836          10.232.42.91:11211          ESTABLISHED 25800/t

设置TCP_NODELAY选项时,客户端socket的Send-Q就一直为0了。

tcp        0      0 10.232.42.91:59890          10.232.42.91:11211          ESTABLISHED 26554/t.quick
声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
MySQLのストアドプロシージャとは何ですか?MySQLのストアドプロシージャとは何ですか?May 01, 2025 am 12:27 AM

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

クエリキャッシュはMySQLでどのように機能しますか?クエリキャッシュはMySQLでどのように機能しますか?May 01, 2025 am 12:26 AM

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

他のリレーショナルデータベースでMySQLを使用することの利点は何ですか?他のリレーショナルデータベースでMySQLを使用することの利点は何ですか?May 01, 2025 am 12:18 AM

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLのデータベースアップグレードをどのように処理しますか?MySQLのデータベースアップグレードをどのように処理しますか?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLに使用できるさまざまなバックアップ戦略は何ですか?MySQLに使用できるさまざまなバックアップ戦略は何ですか?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

MySQLクラスタリングとは何ですか?MySQLクラスタリングとは何ですか?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessnessnessnessnessnistandistributiondistributingdataacrossmultiplenodes.itesthendbenginefordatareplication andfaulttolerance、保証highavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement、data、ssqlnodes、carefulmonitoringringandpe

MySQLのパフォーマンスのためにデータベーススキーマ設計を最適化するにはどうすればよいですか?MySQLのパフォーマンスのためにデータベーススキーマ設計を最適化するにはどうすればよいですか?Apr 30, 2025 am 12:27 AM

MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

MySQLのパフォーマンスをどのように最適化できますか?MySQLのパフォーマンスをどのように最適化できますか?Apr 30, 2025 am 12:26 AM

tooptimizemysqlperformance、soflowthesesteps:1)properindexingtospeedupqueries、2)useexplaintoanalyzeandoptimize Queryperformance、3)AductServerContingSettingStingsinginginnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections、4)

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

MantisBT

MantisBT

Mantis は、製品の欠陥追跡を支援するために設計された、導入が簡単な Web ベースの欠陥追跡ツールです。 PHP、MySQL、Web サーバーが必要です。デモおよびホスティング サービスをチェックしてください。

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

mPDF

mPDF

mPDF は、UTF-8 でエンコードされた HTML から PDF ファイルを生成できる PHP ライブラリです。オリジナルの作者である Ian Back は、Web サイトから「オンザフライ」で PDF ファイルを出力し、さまざまな言語を処理するために mPDF を作成しました。 HTML2FPDF などのオリジナルのスクリプトよりも遅く、Unicode フォントを使用すると生成されるファイルが大きくなりますが、CSS スタイルなどをサポートし、多くの機能強化が施されています。 RTL (アラビア語とヘブライ語) や CJK (中国語、日本語、韓国語) を含むほぼすべての言語をサポートします。ネストされたブロックレベル要素 (P、DIV など) をサポートします。

AtomエディタMac版ダウンロード

AtomエディタMac版ダウンロード

最も人気のあるオープンソースエディター