Brendan Gregg, einer der Entwickler von DTrace, der derzeit Werkzeuge zur Leistungsanalyse auf Basis von BPF im Linux-Kernel entwickelt, hat die Erfahrungen zusammengefasst, die bei der Analyse von Leistungsproblemen gemacht wurden, mit denen Netflix konfrontiert war, als die Datenbank Cassandra von CentOS auf Ubuntu in Amazon EC2-Umgebungen auf Basis von Xen migriert wurde. Nach der Migration stieg die CPU-Auslastung um 30 %, und die Latenzen bei Schreiboperationen erh\u00f6hten sich ebenfalls um etwa denselben Betrag. Wie sich herausstellte, h\u00e4ngt die Leistung von Anwendungen, die intensiv Zeitabfragen durchf\u00fchren, stark von der im System gew\u00e4hlten Quelle f\u00fcr die genaue Zeit ab. <\/p>\n
Zun\u00e4chst war der Grund f\u00fcr die Leistungsabnahme nicht offensichtlich, und die Diagnose begann mit der \u00dcberwachung des m\u00f6glichen Einflusses von st\u00e4ndig laufenden oder gelegentlich gestarteten ressourcenintensiven Systemprozessen mithilfe der Tools top und execsnoop. Doch alles deutete darauf hin, dass der Ressourcenverbrauch insbesondere in der Cassandra-Datenbank, die in Java geschrieben ist, angestiegen ist. Der Vergleich der Profildaten zweier Cassandra-Prozesse, die parallel unter CentOS und Ubuntu liefen und dieselben Anfragen bearbeiteten, ergab, dass etwa 32 % der gesamten Zeit f\u00fcr den Aufruf von os::javaTimeMillis() aufgewendet werden, welches zur Abfrage der aktuellen Zeit verwendet wird. <\/p>\n
Anschlie\u00dfend wurde ein Experiment durchgef\u00fchrt, bei dem eine einfache Anwendung in Java geschrieben wurde, die die Methode System.currentTimeMillis() hundert Millionen Mal in einer Schleife aufruft. Der Start der Anwendung zeigte, dass die Ausf\u00fchrung unter CentOS 13 Sekunden ben\u00f6tigte, w\u00e4hrend es unter Ubuntu etwa 68 Sekunden dauerte, also f\u00fcnfmal langsamer war. Ein \u00e4hnliches Programm wurde in C geschrieben, das die Funktion gettimeofday() ebenfalls hundert Millionen Mal aufruft, wobei bei dessen Ausf\u00fchrung \u00e4hnliche Ergebnisse erzielt wurden. <\/p>\n
Da klar wurde, dass die Quelle des Problems die Funktion zur R\u00fcckgabe der aktuellen Zeit ist, wurde die Aufmerksamkeit auf die Anpassung der Messwerte beim Ausw\u00e4hlen verschiedener Zeitquellen im System gelenkt. Laut dem Inhalt von \"\/sys\/devices\/system\/clocksource\/clocksource0\/current_clocksource\" wurde beim Start von Linux im Gastbetriebssystem standardm\u00e4\u00dfig der Timer \"xen\" verwendet. Nach der \u00c4nderung der Zeitquelle auf \"tsc\" reduzierte sich die Ausf\u00fchrungszeit der Testanwendung in Ubuntu von 68 auf 3,3 Sekunden, was das 20-fache der Geschwindigkeit bedeutet. Zus\u00e4tzlich wurde ein Leistungstest der Zeitquelle \"kvm-clock\" durchgef\u00fchrt, der eine Erh\u00f6hung der Latenzen um 20 % im Vergleich zum TSC zeigte. $ cat \/sys\/devices\/system\/clocksource\/clocksource0\/available_clocksource xen tsc hpet acpi_pm $ cat \/sys\/devices\/system\/clocksource\/clocksource0\/current_clocksource xen $ time java TimeBench real 1m8.300s user 0m38.337s sys 0m29.875s $ echo tsc > \/sys\/devices\/system\/clocksource\/clocksource0\/current_clocksource $ time java TimeBench real 0m3.370s user 0m3.353s sys 0m0.026s <\/p>\n
Um die Zeit bei der Auswahl der TSC-Quelle zu erhalten, verwendet die CPU-Instruktion RDTSC, deren Ausf\u00fchrung keinen Systemaufruf erfordert (die Instruktion ben\u00f6tigt keine erh\u00f6hten Berechtigungen und gibt einen Wert aus dem im CPU integrierten Zeitstempelz\u00e4hler aus). Standardm\u00e4\u00dfig wird TSC nicht aktiviert, da diese Quelle in der Vergangenheit keinen schrittweisen Zeitdrift ausschloss, der in anderen Treibern softwareseitig zur Erreichung genauerer Messungen korrigiert wird. Laut einem Ingenieur, der auf die Entwicklung von Prozessoren spezialisiert ist, sind die Bedenken bez\u00fcglich Zeitverschiebungen bei der Nutzung von TSC l\u00e4ngst \u00fcberholt und in modernen Prozessoren<\/a> kann diese Quelle \u00fcber Jahre hinweg stabile Messwerte liefern. <\/p>\n \u00dcbersetzung der Arbeit Server<\/a> Bei Netflix f\u00fchrte die Verwendung der TSC-Zeitquelle zu einer Reduzierung der Latenzzeiten beim Schreiben um 43 % und erzielte unter Ubuntu Ergebnisse, die viermal besser waren als die Konfigurationen mit CentOS und der Zeitquelle \"xen\". Die Ergebnisse der durchgef\u00fchrten Studie wurden an Amazon \u00fcbermittelt, das offiziell empfohl, in AWS EC2-Umgebungen auf Basis des Xen-Hypervisors standardm\u00e4\u00dfig die TSC-Zeitquelle zu verwenden (in Umgebungen auf Basis des Nitro-Hypervisors bleibt kvm-clock empfohlen). \u0411\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430\u043d \u0413\u0440\u0435\u0433 (Brendan Gregg), \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 DTrace, \u043d\u044b\u043d\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 BPF \u0432 \u044f\u0434\u0440\u0435 Linux, \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0438\u043b \u043e\u043f\u044b\u0442, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0445\u043e\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f Netflix \u0441\u0442\u043e\u043b\u043a\u043d\u0443\u043b\u0430\u0441\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0435 \u0421\u0423\u0411\u0414 Cassandra c CentOS \u043d\u0430 Ubuntu \u0432 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0435 Amazon EC2 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 Xen. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043c\u0438\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 […]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[702],"tags":[],"class_list":["post-101444","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-novosti-interneta"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47Analyse der Auswirkungen der gew\u00e4hlten Zeitquelle auf die Leistung | ProHoster","description":"Brendan Gregg, einer der Entwickler von DTrace, der derzeit Tools zur Leistungsanalyse auf BPF-Basis im Linux-Kernel entwickelt, fasste die Erfahrungen zusammen, die bei der Analyse von Leistungsproblemen mit der Datenbank Cassandra entstanden sind, als Netflix von CentOS auf Ubuntu in Amazon EC2-Umgebungen, die auf Xen basieren, wechselte. 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