释放.NET Big Memory和内存映射文件的能量_.NET_Dmitriy Khmaladze

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 写点什么

要点：

通常 Web 服务器具有的内存远远超过了.NET GC 在正常情况下可以有效处理的量。

缓存服务器的性能优势通常会因增加了网络成本而下降。

内存映射文件通常是在系统重新启动后填充缓存的最快方式。

服务器端调优的目的是出站网络连接达到饱和的程度。通过最小化 CPU、磁盘和内部网络的使用来达到网络连接饱和的程度。

通过在内存中保存对象图，可以获得图形数据库的性能优势，而且不会提高复杂性。

延续关于.NET 平台（ part1 ， part2 ）的 Big Memory 主题，本文介绍了使用 Agincore’s Big Memory Pile 在受管 CLR 服务器环境中使用大型数据集的优势。

综述

现今 RAM 已经非常快速和实惠，但是生命周期较短。每次重新启动进程，内存将被清除，一切都必须重新加载。为了解决这个问题，我们最近添加了内存映射文件来支持我们的解决方案，即 NFX 堆。使用内存映射文件，可以在重新启动后从磁盘快速获取数据。

总的来说，Big Memory 方法对于开发人员和企业来说是有益的，因为它改变了.NET 平台上的高性能计算模式。传统的 Big Memory 系统是以 C/C ++ 风格的语言构建的，主要处理字符串和字节数组。但是当专注于底层数据结构时，就很难解决实际的业务问题了，所以我们要专注于 CLR 对象。内存堆允许开发人员根据对象实例进行思考，并与具有属性 **、编码、**继承和其他 CLR 原生功能的数亿个实例配合工作。

与语言无关的对象模型不同，就像一些软件供应商（如支持 Java 和.NET 的供应商）所提出的那些，它们引入额外的变换以及需要额外流量 / 上下文切换 / 序列化的所有进程外解决方案。相反，我们将讨论进程内的本地堆或类“堆”对象，或者是在托管代码中的大型字节数组中的对象。这些对象对于 GC 来说是不可见的。

用例

为什么有人会使用几十或几百 GB 的 RAM 呢？以下是 Big Memory Pile 技术的一些已验证过的用例。

首先是缓存。在电子商务后端，存储着数十万种用来显示为详细目录列表的产品。每种产品可能有数十种变体。当在单个屏幕上构建一个展示 30 多个产品的目录视图时，即使是单个用户使用渐进式加载滚动页面，也需要很快速地获取到这些对象。为什么不使用 Redis 或 Memcached？因为在同一个进程中做相同的事情，可以节省网络流量和序列化开销。将网络数据包转换成对象可能是非常昂贵的操作过程。如果要持有数十万种产品及其变体，您是否会使用字典 <id，Product>（或 IMemoryCache ）？单单缓存数据便提供了足够的动机来使用 RAM，但其实还有更多的方面…

另一个缓存用例是 REST API 服务器，可以将约 5000 万个很少更改的 JSON 向量序列化为 UTF8 编码的字节数组。大约 1024 字节的数组可以直接发送到 Http 流中，使得网络瓶颈处在 80,000 req / sec 左右。

使用复杂对象图是 Pile 的另一个完美案例。在社交应用中，需要遍历 Twitter 上的对话线程。当追踪谁在社区媒体网站上什么时候说了什么时，在内存中持有数亿个小向量的价值是无法估量的。也可以选择使用 graph DB，而在这个案例中，在同一个进程中（它是由 Web MVC 应用程序托管的组件），正是使用了 graph DB。我们现在正在处理每秒 100K 以上的 REST API 调用，这受限于我们的网络连接数，并且我们将 CPU 使用率保持在较低的水平。

在这个和其他用例中，后台工作人员随着变化而异步地更新社交图表。在许多情况下，如前面提到的产品目录，它可被优先完成。但是你不应该使用只持有数据子集的普通缓存来完成更新。

工作原理

Big Memory Pile 通过在大型字符数组中使用 CLR 对象图的透明序列化来解决 GC 问题，有效地“隐藏”了 GC 可获取范围内的对象。然而并不是所有的对象类型都需要完全序列化，字符串和字节数组对象会被写入堆中，因为缓冲区会绕过所有的序列化机制，在 6 核主机上每秒可完成超过 6 百万次 64 字的字符串插入。

这种方法的主要优点是其实用性。现实生活中的案例，在使用原生 CLR 对象模型时已显示出惊人的整体性能，因为不需要创建专用 DTO，这样可以节省开发时间，而且因为不需要创建中间过程所需的额外副本，运行速度也会 **** 更快。

总的来说，Pile 将大部分I/O 绑定代码转换成CPU 限制代码。通常情况下，异步（具有 I/O 绑定）实现的典型案例是100％的同步线性代码，这种代码更加简单，并且在单个服务器上执行多个 100K 操作 / 秒时性能更好，因为 Task 和其他异步 / 等待的实现有隐藏开销（参见这里和这里）。

Big Memory 映射文件

内存中的处理过程是快速和容易实现的，但是当进程重新启动时，数据集会丢失，这个数据集通常（几十到几百 GB）是很大的。从原始数据源拉出所有数据可能是非常耗时的，那是在重新启动后无法承受的时间开销。

为了解决这个问题，我们添加了内存映射文件（MMF）来支持使用标准的.NET 类： MemoryMappedFile 和 MemoryMappedViewAccessor 。现在，我们使用 MemoryMappedViewAccessor实例和一些低级技巧来直接使用指针访问数据，而不是使用字节数组作为内存段的后备存储，所有这些操作都使用标准的C＃来完成，不需要C ++ 参与，以保持一切简单，特别是构建链。

通过MemoryMappedViewAccessor（ MMFMemory 类）写入内存直接修改 OS 层中的虚拟内存页面。如果操作系统不能将这些页面交换到磁盘中，便会尝试将这些页面放在物理 RAM 中。将 Pile 写入 MMF 的一个很好的功能是，进程在关闭后马上重启则不需要从磁盘重新读取所有内容。即使在进程终止之后，操作系统仍将映射到进程地址空间的页面保留。启动时， MMFPile 可以以比从磁盘重新读取更快的方式访问 RAM 中的页面。

请注意，由于在 MMFMemory 类中完成了非托管代码的上下文切换，MMFPile 的性能会比 DefaultPile 慢（基于字节数组）。

以下是一些测试结果：

基准测试插入 200,000,000 字符串 [32] 12 个线程：

（机器：Intel Core I7 3.2 Ghz，6 Core，Win 7 64bit，VS2017，.NET 4.5）

DefaultPile

24 秒 @ 8.3 百万次插入 / 秒 = 8.5 Gb 内存 ; 全 GC <8 ms

MMFPile

41 秒 @ 4.9 百万次插入 / 秒 = 8.5 GB 内存 + 磁盘 ; 全 GC <10 ms
在 Stop（）上清除所有数据到磁盘：10 秒
读取所有数据到 ram：48 秒 =〜177 mbyte / 秒

正如你所看到的，MMF 解决方案确实有额外的开销。由于非托管的 MMF 转换，吞吐量较低，并且一旦从磁盘安装 Pile，则耗时与使用磁盘数据预先分配给 RAM 的内存量成比例。然而，你不需要等待加载整个工作集，因为 MMFPile在 Pile.Start() 之后立即可用于写入和读取，数据的全部负载将需要时间开销，在上面的示例中 8.5 GB 数据集需要 48 秒的时间才能在中档 SSD 的 RAM 中预热。

基准测试插入 200,000,000 个 Person**** 对象（具有 7 个字段） 12 个线程：

DefaultPile

85 秒 @ 2.4 百万次插入 / 秒 = 14.5 Gb 内存 ; 全 GC <10ms

MMFPile

101 秒 @ 1.9 百万次插入 / 秒 = 14.5 GB 内存 + 磁盘 ; 全 GC <10ms
在 Stop() 上清除所有数据到磁盘：30 秒
读取所有数据到 ram：50 秒 =〜290 万字节 / 秒

其他改进

从上一次在 InfoQ 上发表文章以来，我们对 NFX.Pile 做了很多改进：

原始分配器 / 分层设计

Pile 的实现可以更好地分层，从而可以将字符串和字节数组直接从 RAM 的较大的连续块中直接写入 / 读取。整个序列化机制完全绕过字节数组，从而可以使用 Pile 作为一个原始的字节数组分配器。

复制代码

  
var ptr = pile.Put（“abcdef”）; // 这将绕过所有序列化程序
                            // 并使用 UTF8Encoding 代替
var original = pile.Get（ptr）as string;

性能提升

由于引入了试图避免多线程竞争的滑动窗口优化实现，段分配逻辑已经被修改，并且在多线程插入期间提高了 50％以上的性能。此外，在大多数情况下字符串和字节数组完全绕过串行器会提高速度近 5 百万次插入 / 秒（200％以上的改进）。

枚举

利用 IEnumerable 接口实现，可以获得整个堆的内容。 PileEntry 结构体如下：

复制代码

  
foreach(var entry in pile){   
Console.WriteLine(“{0} points to 
{1} bytes”.Args(                          entry.Pointer,                           
entry.Size));   
var data = pile.Get(entry.Pointer);   
… 
}

缓存持久化

出于性能原因，缓存的默认模式是“推测的”。在这种模式下，即使存在足够的内存，散列码冲突也可能导致较低的优先级项从高速缓存中弹出。

缓存服务器可以以“持久”模式存储数据，工作方式更像普通的字典。因为持久化模式需要在 bucket 中进行重新排列，所以相比推测模式会慢 5-10％。对于大多数应用程序来说是难以察觉的。但是需要根据特定的情况进行测试从而确定最佳实现方式。

复制代码

  
// 为所有表指定 TableOptions，将表持久化
cache.DefaultTableOptions = new TableOptions（“*”）
 {
   CollisionMode = CollisionMode.Durable
 };

原地对象突变和预分配

可以在现有 PilePointer 地址改变对象。新的 API Put（PilePointer …）允许在现有位置放置不同的有效载荷。如果新的有效载荷不适合现有的块，那么 Pile 将创建一个内部链接到新位置（* nix 系统中的一个文件系统链接），有效地使原始指针指向新的位置。删除原始指针将删除链接及其所指向的内容。别名是完全透明的，并在读取时产生目标有效载荷。

还可以通过在调用 Put（）时指定 preallocateBlockSize，为有效负载预分配更多的 RAM。

复制代码

  
// 堆中存储链表的实现
public class ListNode{
 public PilePointer Previous;
 public PilePointer Next;
 public PilePointer Value;}
 ...
private IPile m_Pile;//big memory pile 
private PilePointer m_First;//list head
private PilePointer m_Last;//list tail
...
// 将 Person 实例追加到堆中存储的人员链接列表
// 返回最后一个节点
public PilePointer Append(Person person){
 var newLast = new ListNode{ Previous = m_Last, 
                             Next = PilePointer.Invalid, 
                             Value = m_Pile.Put(person)};
   
 var existingLast = m_Pile.Get(m_Last);
 existingLast.Next = node;
 m_Pile.Put（m_Last，existingLast）; // 在现有的 ptr m_Last 中进行编辑
 m_Last = m_Pile.Put（newLast）; // 向尾部添加新节点
 
  return m_Last;
}

更多信息，请参阅我们的视频：.NET Big Memory Object Pile - 在 RAM 中使用数百万个对象

链接

源代码（GitHub Apache 2.0）：
NFX 文档
NFX 桩在一个 24 CPU 150Gb RAM 云实例上的 1.5 亿 C＃/ NET 对象
关于 Big Memory .NET 的 InfoQ 文章系列：
- .NET 第 1 部分 - 处理 10 亿驻地业务对象的挑战
- Big Memory .NET 第 2 部分 - 堆，我们的大内存解决方案.NET
关于 Agnicore

关于作者

Dmitriy Khmaladze在美国的有超过 20 年的 IT 从业经验，主要工作在创业公司和财富 500 强客户。1998 年 Galaxy 在医疗行业主创了 SaaS。在语言与编译设计、分布式架构、系统编程和架构、C / C ++、.NET、Java、Android、IOS、Web 设计、HTML5、CSS、JavaScript、RDBMS 和 NoSQL / NewSQL 等领域有 15 年以上的研究。

查看英文原文： https://www.infoq.com/ articles/Big-Memory-Part-3

感谢冬雨对本文的审校。

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	var ptr = pile.Put（“abcdef”）; // 这将绕过所有序列化程序
	// 并使用 UTF8Encoding 代替
	var original = pile.Get（ptr）as string;


	foreach(var entry in pile){
	Console.WriteLine(“{0} points to
	{1} bytes”.Args( entry.Pointer,
	entry.Size));
	var data = pile.Get(entry.Pointer);
	…
	}


	// 为所有表指定 TableOptions，将表持久化
	cache.DefaultTableOptions = new TableOptions（“*”）
	{
	CollisionMode = CollisionMode.Durable
	};


	// 堆中存储链表的实现
	public class ListNode{
	public PilePointer Previous;
	public PilePointer Next;
	public PilePointer Value;}
	...
	private IPile m_Pile;//big memory pile
	private PilePointer m_First;//list head
	private PilePointer m_Last;//list tail
	...
	// 将 Person 实例追加到堆中存储的人员链接列表
	// 返回最后一个节点
	public PilePointer Append(Person person){
	var newLast = new ListNode{ Previous = m_Last,
	Next = PilePointer.Invalid,
	Value = m_Pile.Put(person)};

	var existingLast = m_Pile.Get(m_Last);
	existingLast.Next = node;
	m_Pile.Put（m_Last，existingLast）; // 在现有的 ptr m_Last 中进行编辑
	m_Last = m_Pile.Put（newLast）; // 向尾部添加新节点

	return m_Last;
	}

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