【信创】 JED on 鲲鹏(ARM) 调优步骤与成果 | 京东云技术团队

发布者：京东云
发布于：2023-10-12 11:30

项目背景

基于国家对信创项目的大力推进，为了自主可控的技术发展，基础组件将逐步由国产组件替代，因此从数据库入手，将弹性库JED部署在 国产华为鲲鹏机器上(基于ARM架构)进行调优，与Intel (X86)进行性能对比。

物理机配置

处理器厂商 架构设计 CPU型号 CPU 睿频 内存频率 操作系统
华为 ARM kunpeng920-7262C 128C 无 3200 MT/s 欧拉
Intel X86 platium-8338C-3rd 128C 开启 3200 MT/s centos 8
Intel X86 platium-8338C-3rd 128C 开启 3200 MT/s centos 8

数据库配置

部署机房 廊坊
部署方式 容器
网关配置 16C/12G 磁盘:/export:30G
数据库架构 1个集群，一主一从
数据库配置 8C/24G 磁盘:/export:512G

调优成果

调优前：背景压力50%时，JED on 鲲鹏 读性能是 Intel 的 58%，写性能为68%

 

调优后: JED on 鲲鹏读性能至 Intel的99%，写性能至 Intel 的 121%，读写混合7:3时达到113% ，TP99和响应时间表现较优，数据库CPU使用率此时均达100%，调优过程中的主要场景与性能数据记录如下：

 

具体调优流程

1、BIOS优化

需要机房修改，并重启宿主机

 

预期：CPU prefetching 对数据库性能有影响，需要关闭; Power Policy 开箱即为Performance；Smmu可不关闭

 

2、宿主机pagesize改大页 4K改为64K

原配置：

 

 

 

页表大小对数据库性能有影响，请确认 x86 和鲲鹏的宿主机系统的页表大小是否一致 更改宿主机操作系统的页表大小需要重新编译内核，不同 OS 上操作有差异，可与运维团队 联系更改

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rpm -ivh http://storage.jd.local/k8s-node/kernel/5.10-jd_614-arm64/kernel-5.10.0-1.64kb.oe.jd_614.aarch64.rpm --force

3、宿主机OS内优化

3.1 关闭防火墙

线上机器已关闭，无需修改

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systemctl status firewalld.service
systemctl stop firewalld.service
systemctl disable firewalld.service
systemctl status firewalld.service

3.2 网络内核参数优化（宿主机重启后会失效）

读写性能未看到明显提升 不改动

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echo 1024 >/proc/sys/net/core/somaxconn
echo 16777216 >/proc/sys/net/core/rmem_max
echo 16777216 >/proc/sys/net/core/wmem_max
echo "4096 87380 16777216" >/proc/sys/net/ipv4/tcp_rmem
echo "4096 65536 16777216" >/proc/sys/net/ipv4/tcp_wmem
echo 360000 >/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog

3.3 IO参数优化

性能未见提升 不改动

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echo deadline > /sys/block/nvme0n1/queue/scheduler;
echo deadline > /sys/block/nvme1n1/queue/scheduler;
echo deadline > /sys/block/nvme2n1/queue/scheduler;
echo deadline > /sys/block/nvme3n1/queue/scheduler;
echo deadline > /sys/block/sda/queue/scheduler;
echo 2048 > /sys/block/nvme0n1/queue/nr_requests;
echo 2048 > /sys/block/nvme1n1/queue/nr_requests;
echo 2048 > /sys/block/nvme2n1/queue/nr_requests;
echo 2048 > /sys/block/nvme3n1/queue/nr_requests;
echo 2048 > /sys/block/sda/queue/nr_requests

3.4 缓存参数优化

性能未见提升 不改动

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echo 5 >/proc/sys/vm/dirty_ratio;
echo 1 > /proc/sys/vm/swappiness

3.5 网卡中断绑核

整体方案不落地，但ethxx网卡队列数可修改

 

ethtool -l ethxxx 查看ethxxx网卡队列数

 

ethtool -L ethxxx combined 8 ethxxx 网卡队列数需要设成8，和x86一致，修改后性能有提升 （所有流量都是从eth 网卡进去的）。

 

 

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systemctl stop irqbalance
systemctl disable irqbalance
 
ethtool -L eth0 combined 1 #将网卡eth0的队列配置为 combined 模式，将所有队列合并为一个。
#eth0 修改为实际使用的网卡设备名 这项参数对性能有影响
 
# 查看网卡队列信息
ethtool -l ethxxx
 
netdevice=eth0
cores=31
#查看网卡所属的 NUMANODE
cat /sys/class/net/${netdevice}/device/numa_node
#查看网卡中断号
cat /proc/interrupts | grep $(ethtool -i $netdevice | grep -i bus-info | awk -F ': ' '{print $2}') | awk -F ':' '{print $1}'
# 网卡中断绑核
for i in `cat /proc/interrupts | grep $(ethtool -i $netdevice | grep -i bus-info | awk -F ': ' '{print $2}')| awk -F ':' '{print $1}'`;do echo ${cores} > /proc/irq/$i/smp_affinity_list;done
netdevice=eth0
# 查看绑核后的结果
for i in `cat /proc/interrupts | grep $(ethtool -i $netdevice | grep -i bus-info | awk -F ': ' '{print $2}')| awk -F ':' '{print $1}'`;do cat /proc/irq/$i/smp_affinity_list;done
 
netdevice=eth1
cores=31
# 网卡中断绑核
for i in `cat /proc/interrupts | grep $(ethtool -i $netdevice | grep -i bus-info | awk -F ': ' '{print $2}')| awk -F ':' '{print $1}'`;do echo ${cores} > /proc/irq/$i/smp_affinity_list;done
 
# 查看绑核后的结果
for i in `cat /proc/interrupts | grep $(ethtool -i $netdevice | grep -i bus-info | awk -F ': ' '{print $2}')| awk -F ':' '{print $1}'`;do cat /proc/irq/$i/smp_affinity_list;done

4、业务容器绑NUMA （升级调度器并部署混部agent）

平台部署前，如果需要测试，可自行修改容器的cgroup配置进行绑核，将CPU与内存与背景压力所在的NUMA隔离。

 

举例操作如下

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# 进入业务容器cgroup配置地址
cd /sys/fs/cgroup/cpuset/kubepods/burstable/poded***********/7b40a68a************
# 停docker，如果重启会重置cgroup配置
systemctl stop docker
# 压测过程中注意观察配置文件是否生效，如果docker服务会不停重启，可写个小脚本一直停服务或者覆盖写cgroup配置
echo 16-23 > cpu.set
echo 0 > mem.set

5、mysql-crc32 软编改成硬编 针对ARM

数据库侧编译，可统一部署

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cd /mysql-5.7.26
git apply crc32-mysql5.7.26.patch

6、mysqld反馈编译优化

数据库侧编译，可统一部署

 

需要确认使用openEuler gcc 10.3.1

 

 

5e1K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8W2k6g2)9J5k6h3y4G2L8g2)9J5c8X3!0H3k6h3&6W2N6h3I4W2M7W2)9J5c8V1q4Q4x3X3c8r3e0#2c8Q4x3V1k6%4K9h3E0A6M7#2)9J5c8W2u0q4b7f1c8y4c8b7`.`.

 

环境准备(在测试环境和编译环境执行)

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git clone https://gitee.com/openeuler/A-FOT.git
yum install -y A-FOT (仅支持 openEuler 22.03 LTS)
yum -y install perf

修改配置文件 a-fot.ini(在测试环境和编译环境执行)

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cd /A-FOT
vim ./a-fot.ini # 修改内容如下
# 文件和目录请使用绝对路径
# 优化模式(AutoFDO、AutoPrefetch、AutoBOLT、Auto_kernel_PGO)(选择 AutoBolt) opt_mode=AutoBOLT
# 脚本工作目录(用来编译应用程序/存放 profile、日志，中间过程文件可能会很大，确保有 150G 的空 间)
work_path=/pgo-opt
# 应用运行脚本路径(空文件占位即可，使用 chmod 777 /root/run.sh 赋予可执行权限) run_script=/root/run.sh
# GCC 路径(bin、lib 的父目录，修改成所要使用的 gcc 的目录)
gcc_path=/usr
# AutoFDO、AutoPrefetch、AutoBOLT
# 针对应用的三种优化模式，请填写此部分配置
# 应用进程名
application_name=mysqld
# 二进制安装后可执行文件
bin_file=/usr/local/mysql-pgo/bin/mysqld
# 应用构建脚本路径(文件内填写源码编译 mysql 的相关命令，   赋予可执行权限)
chmod 777 /root/ build.sh
build_script=/root/build.sh
# 最大二进制启动时间(单位:秒)
max_waiting_time=700
# Perf 采样时长(单位:秒)(设置采样时间为 10min)
perf_time=600
# 检测是否优化成功(1=启用，0=禁用) check_success=1
# 构建模式 (Bear、Wrapper) build_mode=Wrapper
# auto_kernel_PGO
# 针对内核的优化模式，请填写此部分配置
# 内核 PGO 模式(arc=只启用 arc profile，all=启用完整的 PGO 优化) pgo_mode=all
# 执行阶段(1=编译插桩内核阶段，2=编译优化内核阶段) pgo_phase=1
# 内核源码目录(不指定则自动下载) kernel_src=/opt/kernel
# 内核构建的本地名(将根据阶段添加"-pgoing"或"-pgoed"后缀) kernel_name=kernel
# 内核编译选项(请确保选项修改正确合法，不会造成内核编译失败) #CONFIG_...=y
# 重启前的时间目录(用于将同一套流程的日志存放在一起)
last_time=
# 内核源码的 Makefile 地址(用于不自动编译内核的场景) makefile=
# 内核配置文件路径(用于不自动编译内核的场景) kernel_config=
# 内核生成的原始 profile 目录(用于不自动编译内核的场景) data_dir=

/root/build.sh (参考内容如下)

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cd /mysql-8.0.25 rm -rf build mkdir build
cd build
cmake .. -DBUILD_CONFIG=mysql_release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/mysql-pgo -
DMYSQL_DATADIR=/data/mysql/data -DWITH_BOOST=/mysql-8.0.25/boost/boost_1_73_0 make -j 96
make -j 96 install

 

反馈编译

 

1. 第一次编译

 

可以跳过，直接把 A-FOT 放在有可执行的 mysql 进程 docker 即可

 

2. 数据采集 （在测试环境执行）

 

按照如下方式修改/A-FOT/a-fot 文件:对 409，以及 414-416 的函数进行注释

 

 

启动mysqld进程，同时压力端开始对mysql发压力，使得mysqld开始处理业务

 

执行 ./a-fot 屏幕出现如下回显

 

 

成功后可以在对应的/pgo-opt 目录下观察到 profile.gcov 文件

 

 

打开后为如下内容

 

 

3. 手动合入 Profile 进行编译

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cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/mysql-5.7.26-pgo/ -
DMYSQL_DATADIR=/data/mysql/data -DSYSCONFDIR=/usr/local/mysql-5.7.26- pgo/etc -DWITH_INNOBASE_STORAGE_ENGINE=1 - DWITH_PERFSCHEMA_STORAGE_ENGINE=1 - DWITH_BLACKH0LE_ST0RAGE_ENGINE=1 -DDEFAULT_CHARSET=utf8 - DDEFAULT_COLLATION=utf8_general_ci - DMYSQL_UNIX_ADDR=/data/mysql/tmp/mysql.sock -DENABLED_LOCAL_INFILE=ON -DENABLED_PROFILING=ON - DWITH_DEBUG=0 -DMYSQL_TCP_PORT=3358 - DCMAKE_EXE_LINKER_FLAGS="-ljemalloc" -Wno-dev -DWITH_BOOST=/mysql-5.7.26/boost/boost_1_59_0 -Wno-dev -DCMAKE_CXX_FLAGS="-fbolt-use=Wl,-q" -DCMAKE_CXX_LINK_FLAGS="-Wl,-q"
 
PATH_OF_PROFILE 改成 profile 所在的原始路径

7、go的版本升级以及反馈编译

数据库相关代理使用go的才需要操作

7.1 升级golang到1.21

7.2 Go PGO优化

1.import pprof 程序的代码中添加 import _ "net/http/pprof"

 

2.启动程序，进行压力测试

  1. 压力启动后，执行下面操作，收集 profiling 文件，second 是采集时间，单位是 s curl -o cpu.pprof 338K9s2c8@1M7q4)9K6b7g2)9J5c8W2)9J5c8X3I4G2j5$3q4D9K9r3!0K6N6q4)9K6b7e0R3H3z5o6m8Q4x3V1k6V1k6h3u0#2k6#2)9J5c8Y4m8H3M7X3!0X3i4K6u0r3M7s2u0G2k6X3W2D9k6g2)9K6c8Y4y4W2j5$3!0F1k6s2y4Q4x3@1b7K6x3o6c8Q4c8e0y4Q4z5o6m8Q4z5o6q4Q4c8e0k6Q4b7e0m8Q4b7U0W2Q4c8e0k6Q4z5p5c8Q4b7f1g2Q4c8e0N6Q4z5e0c8Q4z5f1k6Q4c8e0k6Q4z5o6S2Q4z5e0m8Q4c8e0N6Q4z5f1q4Q4z5o6b7`. cpu.pprof 重新编译二进制 mv cpu.pprof default.pgo 重新编译程序启用 –pgo 选项 go build –pgo=auto

关于性能的提升情况，Golang官方给出的数据是：

在Go1.21中，一组具有代表性的Go程序的基准测试表明，使用PGO构建可以提高大约2-7%的性能。

作者：京东零售 朱晨

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