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Erlang应用优化指南 余 锋 2009/11/07
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优化案例
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Erlang应用优化案例 Ehttpd测试 Hotwheel 40000广播 简单Key/Value查询系统 输出“Hello world”
可超过20000并发短链接 Hotwheel 40000广播 Google hotwheel 简单Key/Value查询系统
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HTTP echo每秒20000短连接单个CPU Taskset -c 1 erl +K true +h 99999 +P 99999 -s ehttpd 优化前后对比 11203 20090 硬件普通桌面双核CPU，2G内存 微调Linux VM和协议栈，32位操作系统 优化和patch了Erlang VM，采用beam.plain 优化了ehttpd程序，采用系统高级网络选项
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Hotwheel广播服务 Joel悬赏$2000，挑战20K 成功挑战通过每CPU 40K/s
这个应用代表了大部分网络服务程序的模型，对于整个业界水平的提高很有借鉴意义
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简单Key/Value查询系统（身份证查询系统？）
测试硬件 8核心 16G内存 测试结果 并发长链接数 并发查询100000/s
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预备知识
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优化的层次 选型 操作系统 Erlang VM 语言 集群 业务
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Erlang适合做什么 IO 密集型 高性能网络服务器 CPU利用 高度优化完备的IO, 顶尖的C高手20年的耕耘 多年的开发 非常完善
类似于一个操作系统 很好的处理掉了[高性能服务器Seven Sins] 轻松达到C10K CPU利用 先进的SMP调度器更好的利用多核心CPU
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Erlang和操作系统的类比 *nix操作系统，用C++做例子 函数 (void fun() {}) 类 (class mod{};)
模块(mod.cpp) 可执行文件（编译器，机器指令） 应用程序包括数据文件 OS启动，系统进程（抢占式调度 ） IPC通讯 监控工具(Top)
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Erlang和操作系统的类比 (cont’d)
函数 fun () -> ok end 模块 module mod. mod.erl Beam文件 编译器opcode Application beam+数据文件
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Erlang和操作系统的类比 (cont’d)
VM bootstrap Erlang进程 (抢占调度 ) 消息 Port IPC 工具集 etop
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ERTS内部结构
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Erlang进程调度原理 调度原则 上下文切换 消息传递的开销 尽量让一个CPU忙 Logic CPU从低到高
context_switch开销 消息传递的开销 拷贝 malloc/free 垃圾收集
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Port调度原理 Port独立调度 和宿主进程同一个调度器 调度的单位是该Port触发的一串IO事件 调度延迟 busy_port
水位线buffer 锁
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如何优化
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工具方法 理解了Erlang和*nix的相同点 借鉴*nix 的工具和方法 创造工具和方法
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操作系统层面的优化 操作系统的选择 32位系统 vs. 64位系统 RHEL上游厂商致力于高性能操作系统 重新用ICC编译内核和glibc
没有内存空间限制 64位比较慢 RHEL上游厂商致力于高性能操作系统 Vdso RhelRt 重新用ICC编译内核和glibc VM和TCP协议栈的优化
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操作系统层面的优化 降低系统的swapness, 避免内存颠簸 资源倾斜，全力服务应用 给我尽可能多的物理内存，越多越好
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Erlang运行期层面优化 新版本的OTP致力于SMP方面的改进 Hipe（erlang的jit） Crack系统 参数微调 未公开的特性
更细粒度的锁 更好的内存分配器 Hipe（erlang的jit） 全面启用preloaded otp库 Crack系统 减少无必须的系统调用 参数微调 Effective guide 未公开的特性 调度器绑定
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语言层面优化 减少VM GC开销 进程字典 加大min_heap_size Hibernate Cache Lazy eval
Record或者tuple变化部分和惰性部分分开
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语言层面优化 (cont’d) 模式匹配 避免创建无用的中间变量 数据结构设计尽可能的每个调度器一个 erl +”’S’” mod.erl
相同的标签尽可能的放在一起 排序 二分查找 避免创建无用的中间变量 数据结构设计尽可能的每个调度器一个 erl +”’S’” mod.erl bin_opt_info 直接函数调用 vs. 异步消息
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集群层面优化 节点间通讯 节点管理成本 Ei库用C来赢得速度 Pg2简化管理 inet_tcp 唯一通道，潜在的瓶颈
net tick 开销不可忽视 节点up、down开销 Ei库用C来赢得速度 Pg2简化管理
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业务层面的优化 尽可能的简单 能够并行计算 Small message, big computation 为业务估算要消耗的资源提早分配
内存 CPU
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内存和CPU的平衡 部署 Plain vs. SMP Hibernate 计算密集型和IO密集性在同一台物理机器资源互补
plain适合做简单的IO操作 smp适合做密集计算 Hibernate 根据业务的特点 定时来做 快速打扫战场 释放资源
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数据组织 进程和物理世界的对象1:1 多用ets tuple, list, array dict, process dict 无锁结构
有限的调度器 每个调度器一个slot 适用的规模
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如何测量
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测量什么 热点 Erlang代码的热点 Erts的热点 OS的热点 延迟 调度排队 抖动 不是绝对的公平
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测量工具 OS层面 systemtap oprofile dstat top iptraf wireshark proc fs
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Erlang工具集 etop pman instrument lockcounter dbg erlang:statistics
module:info (inet, ets,…) erts_debug 配上图片
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Erlang工具集 monitor os_monitor profile *prof系列 snmp appmon
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可视化消息跟踪系统 Et_viewer Trace机制
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优化最佳实践
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硬件和操作系统 物理内存 越多越好 大部分时候是瓶颈 >64G过分？ 操作系统 推荐RHEL 5.X 资源倾斜给应用系统
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编码 尽量多用list comprehension，让编译器来优化 多利用iolist和gather write
Binary注意>256才是引用计数的 Hipe_bif 也是个选择 避免昂贵的BIF now() io_lib:format
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CPU亲缘性 Taskset 大量减少锁的竞争 Futex Spinlock Scheduler erl -sct db
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操作系统native特性 Futex VDSO TCP/IP协议栈 Socket快速回收 大文件句柄数微调 send_file
tcp_defer_accept
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可诊断的系统 提供内部状态的信息 关键参数可动态调整 过程工具化、自动化 高压力测试 完善的日志系统 Erlang的一贯传统 调优的依据
便于观测效果 过程工具化、自动化 test server, common test, eunit 高压力测试 tsung
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尽可能的利用ERTS的优势 port整合不同的语言和系统 性能苛刻 可以考虑用driver改写关键部分
尽可能的利用高级特性如{packet, 2}, http* 设计的协议什么的尽可能的方便Erlang处理 推荐工业标准的协议 asn.1 leex和yecc
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资源竞争 锁还是存在的 锁减少再减少 只是下移到了ETRS 不同的调度器间操作都需要锁 设计方面考虑业务并行 每CPU调度器并行
数据结构并行
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邮件:
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谢谢 提问时间
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