GreenPlum应用优化案例分享

1 问题背景

GreenPlum6.9.1的应用程序移植到鲲鹏服务器上，benchmark测试发现业务吞吐量没有达到硬件预期，需要做相应调优。

2 原因分析

BIOS配置

主要针对CPU预取等BIOS配置进行优化，提升基础性能。

操作系统参数配置

结合网络和IO资源进行优化。

数据库层调优

结合热点函数发现资源瓶颈进行升入分析调优。

3 解决方案

3.1 BIOS层调优

重启服务器，按Esc键进入BIOS设置界面

1、关闭SMMU

依次进入“Advanced > MISC Config > > Support Smmu”，设置为Disabled

2、关闭CPU预取

依次进入“Advanced > MISC Config > CPU Prefetching Configuration”设置为Disabled。

3、设置PCIE max Payload size为512B

选择“Advanced > PCIe Configure”，把所有的PCIE口Max Payload Size 设置为 512B

注意：完成BIOS各项设置后按“F10”保存退出（永久有效）

3.2 OS层优化

（1）CPU开启性能模式

cpupower frequency-set -g performance

（2）网卡中断绑核优化

步骤 0：查看使用网卡的物理所属numa节点

# ethtool -i eth_name  // 找到对应的bus-info

# 根据bus-info 执行： lspci -vs 0000:02:00.0

步骤 1：停止irqbalance。

# systemctl stop irqbalance.service

# systemctl disable irqbalance.service

步骤 2：设置网卡队列个数为CPU的核数，如48。

# ethtool -L eth_name combined 48

步骤 3：查询中断号。

# cat /proc/interrupts | grep $ eth_name | awk -F ':' '{print }'

步骤 4：根据中断号，将每个中断分别绑定在一个核上，其中cpuID为0表示core0。

# echo $cpuID  >  /proc/irq/$irq/smp_affinity_list

//如对于中断号是1298 è1329(32个队列绑定在0-31的core上)，可使用如下命令简化设置

# for((i=1298; i <=1298+31;i++));do echo $(((${i} - 1298))) > /proc/irq/${i}/smp_affinity_list;done

//查看设置是否成功

# for((i=1298; i <=1298+31;i++));do cat /proc/irq/${i}/smp_affinity_list;done

（3）设置网卡中断聚合参数，减少网络时延

ethtool -c eth_name  // 查看当前配置

// 设置中断聚合，使更快响应网络请求，各参数根据场景需要调整到最佳值

ethtool -C enp125s0f0  adaptive-rx off adaptive-tx off rx-usecs 10 tx-usecs 10 rx-frames 10 tx-frames 10

（4）IO调度策略调优

cat  deadline或noop > /sys/block/${device}/ queue/scheduler

当使用的HDD盘时，使用deadline调度策略，使用SSD盘时，优先使用noop调度策略。(针对数据盘操作)

3.3 GreenPlum数据库层调优

（1）数据库内置参数调优

对于GreenPlum数据库调优，可优先在子节点配置多个segement，segment数越多时每个节点上运行的Postgres进程也越多，类似于每个节点上会有多实例Pg数据库，适合发挥鲲鹏的多核优化，其次还可以基于GreenPlum的数据库参数进行适当优化。

gp_set_proc_affinity

该参数可以设置segment进程和主节点进程的cpu亲和性，在数据库启动时进行自动绑核。默认为off状态，推荐对子节点的segment进程绑核，主节点不绑核。

Host节点关闭：gp_set_proc_affinity  off

segment节点打开：gp_set_proc_affinity on

注：还有一些进程共享参数的设置可参考解决鲲鹏Boostkit数据库调优文档，(https://support.huaweicloud.com/tngg-kunpengdbs/kunpenggreenplum_05_0015.html)

（2）鲲鹏加速库优化手段

Postgres使用到的压缩库为zstd，可以通过perf top查看当前的sql测试场景是否zstd压缩/解压缩成为热点，如果是则可以使用加速库zstd进行优化。

现场观察到zstd的相关热点函数占比较高，可进行针对性优化。

优化方法：

下载编译zstd: https://github.com/kunpengcompute/zstd

进行编译，将libzstd.so.1.4.4文件拷贝到系统目录/lib64/路径下，创建并覆盖libzstd对应软连接，运行时可观测热点调用的zstd加速库版本确认是否生效。

（3）低版本CRC热点函数优化（源码）

现象：热点：pg_comp_crc32c_sb8   集中在静态库：all: libpgport.a   libpgport_srv.a

pg_comp_crc32c_sb8 这个函数有8%的热点；

src/include/port/pg_crc32c.h:60:extern pg_crc32c pg_comp_crc32c_sb8(pg_crc32c crc, const void *data, size_t len);

src/include/port/pg_crc32c.h:72:        ((crc) = pg_comp_crc32c_sb8((crc), (data), (len)))

src/include/port/pg_crc32c.h:89:extern pg_crc32c pg_comp_crc32c_sb8(pg_crc32c crc, const void *data, size_t len);

src/port/pg_crc32c_choose.c:58:         pg_comp_crc32c = pg_comp_crc32c_sb8;

修改src/port/pg_crc32c_sb8.c文件内容

优化：

Postgres数据库在11版本及以后才增加了armv8的crc等特性，对鲲鹏支持相对友好，在选用GreenPlum数据库版本时，优先推荐客户使用内核为Postgres 11及以后的版本。如果是内核数据库是低于postgre11版本，可采用将高版本中的src/port/pg_crc32c_armv8.c文件进行回合，优化crc为硬算模式。（回合后需要在configure中对CFLAGS增加-march=armv8-a+crc）

（4）高并发查询时主节点s_lock热点函数占用高场景优化

Perf top观测到的s_lock热点函数：

由于GreenPlum对于锁没有相关数据库配置参数调整，需在src/backend/storage/lmgr/s_lock.c文件修改spins_per_delay变量参数，减少自旋锁争抢程度，可根据实际并发情况调整，调整直到s_lock热点函数占用在预期范围即可。调整确定spins_per_delay变量时，需要同步测试其他场景(如insert、update等)，避免过于追求单查询TPS，导致其他场景性能下降过大，综合各测试场景找到该参数的一个合理值。

修改代码行实例(参数值仅供参考，需结合实际情况设定)：

4 总结

综上，调优相关思路总结如下：

熟悉业务数据流，了解整个大致原理及数据走向

检查对齐硬件配置资源

观察性能瓶颈点，不忽略任何可疑点

剖析组件原理，寻找新的优化措施

避免参数组合循环尝试优化，先做原理性分析再下手

任务调度 数据库

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