启用 AutoFDO
AutoFDO 可以对优化过的程序进行性能分析，并使用性能信息来指导编译器再次优化程序。本文将帮助您为 悦数图数据库 启用AutoFDO。
关于 AutoFDO 的更多信息，请参见 AutoFDO Wiki。
准备资源
安装依赖
-
安装 perf
sudo apt-get updatesudo apt-get install -y linux-tools-common \linux-tools-generic \linux-tools-`uname -r` -
安装 autofdo tool
sudo apt-get updatesudo apt-get install -y autofdo或者你可以从源代码编译 autofdo tool。
编译 悦数图数据库 二进制文件
关于如何从源码编译 悦数图数据库，请参考使用源码安装 悦数图数据库 。
在配置步骤中，将CMAKE_BUILD_TYPE=Release替换为CMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo：
$ cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/nebula -DENABLE_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo ..
准备测试数据
在测试环境中，我们使用 NebulaGraph Bench 来准备测试数据，并通过运行 FindShortestPath、Go1Step、Go2Step、Go3Step、InsertPersonScenario 这5个场景脚本来收集性能数据。
备注
可以在生产环境中使用 TopN 查询来收集性能数据，在你的环境中可以提高更多性能。
准备性能数据
收集 AutoFDO 工具的性能数据
- 测试数据准备完成后，收集不同场景的性能数据。首先获取
storaged、graphd、metad的pid。
$ nebula.service status all
[INFO] nebula-metad: Running as 305422, Listening on 9559
[INFO] nebula-graphd: Running as 305516, Listening on 9669
[INFO] nebula-storaged: Running as 305707, Listening on 9779
- 为
nebula-graphd和nebula-storaged启动perf record。
perf record -p 305516,305707 -b -e br_inst_retired.near_taken:pp -o ~/FindShortestPath.data
备注
因为与nebula-graphd和nebula-storaged相比，nebula-metad的贡献率很小。为了减少工作量，我们没有收集 nebula-metad 的性能数据。
- 启动 FindShortestPath 场景的基准测试。
cd NebulaGraph-Bench
python3 run.py stress run -s benchmark -scenario find_path.FindShortestPath -a localhost:9669 --args='-u 100 -i 100000'
-
测试完成后，按 Ctrl + C 结束
perf record。 -
重复上述步骤为 Go1Step、Go2Step、Go3Step、InsertPersonScenario 这4个场景收集性能数据。
创建 Gcov 文件
create_gcov --binary=$NEBULA_HOME/bin/nebula-storaged \
--profile=~/FindShortestPath.data \
--gcov=~/FindShortestPath-storaged.gcov \
-gcov_version=1
create_gcov --binary=$NEBULA_HOME/bin/nebula-graphd \
--profile=~/FindShortestPath.data \
--gcov=~/FindShortestPath-graphd.gcov \
-gcov_version=1
按照上面 FindShortestPath 的例子，为 Go1Step、Go2Step、Go3Step、InsertPersonScenario 这4个场景也创建 Gcov 文件。
合并性能数据
profile_merger ~/FindShortestPath-graphd.gcov \
~/FindShortestPath-storaged.gcov \
~/go1step-storaged.gcov \
~/go1step-graphd.gcov \
~/go2step-storaged.gcov \
~/go2step-graphd.gcov \
~/go3step-storaged.gcov \
~/go3step-master-graphd.gcov \
~/InsertPersonScenario-storaged.gcov \
~/InsertPersonScenario-graphd.gcov
合并后的配置文件名称为fbdata.afdo。
使用合并的性能数据文件重新编译 悦数图数据库 二进制文件
使用编译选项-fauto-profile重新编译 悦数图数据库 二进制文件。
diff --git a/cmake/nebula/GeneralCompilerConfig.cmake b/cmake/nebula/GeneralCompilerConfig.cmake
@@ -20,6 +20,8 @@ add_compile_options(-Wshadow)
add_compile_options(-Wnon-virtual-dtor)
add_compile_options(-Woverloaded-virtual)
add_compile_options(-Wignored-qualifiers)
+add_compile_options(-fauto-profile=~/fbdata.afdo)
备注
当你使用多个fbdata.afdo多次编译时，请在重新编译之前执行make clean操作，因为只是修改fbdata.afdo不会触发重新编译。
性能测试结果
软硬件环境
| 类型 | 环境 |
|---|---|
| CPU Processor# | 2 |
| Sockets | 2 |
| NUMA | 2 |
| CPU Type | Intel(R) Xeon(R) Platinum 8380 CPU @ 2.30GHz |
| Cores per Processor | 40C80T |
| Cache | L1 data: 48KB L1 i: 32KB L2: 1.25MB per physical core L3: shared 60MB per processor |
| Memory | Micron DDR4 3200MT/s 16GB16Micron DDR4 3200MT/s 16GB16 |
| SSD Disk | INTEL SSDPE2KE016T8 |
| SSD R/W Sequential | 3200 MB/s (read) / 2100 MB/s(write) |
| Nebula Version | master with commit id 51d84a4ed7d2a032a337e3b996c927e3bc5d1415 |
| Kernel | 4.18.0-408.el8.x86_64 |
测试结果
| 场景 | Average Latency(LiB) | Default Binary | Optimized Binary with AutoFDO | P95 Latency (LiB) | Default Binary | Optimized Binary with AutoFDO |
|---|---|---|---|---|---|---|
| FindShortestPath | 1 | 8072.52 | 7260.10 | 1 | 22102.00 | 19108.00 |
| 2 | 8034.32 | 7218.59 | 2 | 22060.85 | 19006.00 | |
| 3 | 8079.27 | 7257.24 | 3 | 22147.00 | 19053.00 | |
| 4 | 8087.66 | 7221.39 | 4 | 22143.00 | 19050.00 | |
| 5 | 8044.77 | 7239.85 | 5 | 22181.00 | 19055.00 | |
| STDDEVP | 20.57 | 17.34 | STDDEVP | 41.41 | 32.36 | |
| Mean | 8063.71 | 7239.43 | Mean | 22126.77 | 19054.40 | |
| STDDEVP/Mean | 0.26% | 0.24% | STDDEVP/Mean | 0.19% | 0.17% | |
| Opt/Default | 100.00% | 10.22% | Opt/Default | 100.00% | 13.89% | |
| Go1Step | 1 | 422.53 | 418.37 | 1 | 838.00 | 850.00 |
| 2 | 432.37 | 402.44 | 2 | 866.00 | 815.00 | |
| 3 | 437.45 | 407.98 | 3 | 874.00 | 836.00 | |
| 4 | 429.16 | 408.38 | 4 | 858.00 | 838.00 | |
| 5 | 446.38 | 411.32 | 5 | 901.00 | 837.00 | |
| STDDEVP | 8.02 | 5.20 | STDDEVP | 20.63 | 11.30 | |
| Mean | 433.58 | 409.70 | Mean | 867.40 | 835.20 | |
| STDDEVP/Mean | 1.85% | 1.27% | STDDEVP/Mean | 2.38% | 1.35% | |
| Opt/Default | 100.00% | 5.51% | Opt/Default | 100.00% | 3.71% | |
| Go2Step | 1 | 2989.93 | 2824.29 | 1 | 10202.00 | 9656.95 |
| 2 | 2957.22 | 2834.55 | 2 | 10129.00 | 9632.40 | |
| 3 | 2962.74 | 2818.62 | 3 | 10168.40 | 9624.70 | |
| 4 | 2992.39 | 2817.27 | 4 | 10285.10 | 9647.50 | |
| 5 | 2934.85 | 2834.91 | 5 | 10025.00 | 9699.65 | |
| STDDEVP | 21.53 | 7.57 | STDDEVP | 85.62 | 26.25 | |
| Mean | 2967.43 | 2825.93 | Mean | 10161.90 | 9652.24 | |
| STDDEVP/Mean | 0.73% | 0.27% | STDDEVP/Mean | 0.84% | 0.27% | |
| Opt/Default | 100.00% | 4.77% | Opt/Default | 100.00% | 5.02% | |
| Go3Step | 1 | 93551.97 | 89406.96 | 1 | 371359.55 | 345433.50 |
| 2 | 92418.43 | 89977.25 | 2 | 368868.00 | 352375.20 | |
| 3 | 92587.67 | 90339.25 | 3 | 365390.15 | 356198.55 | |
| 4 | 93371.64 | 92458.95 | 4 | 373578.15 | 365177.75 | |
| 5 | 94046.05 | 89943.44 | 5 | 373392.25 | 352576.00 | |
| STDDEVP | 609.07 | 1059.54 | STDDEVP | 3077.38 | 6437.52 | |
| Mean | 93195.15 | 90425.17 | Mean | 370517.62 | 354352.20 | |
| STDDEVP/Mean | 0.65% | 1.17% | STDDEVP/Mean | 0.83% | 1.82% | |
| Opt/Default | 100.00% | 2.97% | Opt/Default | 100.00% | 4.36% | |
| InsertPerson | 1 | 2022.86 | 1937.36 | 1 | 2689.00 | 2633.45 |
| 2 | 1966.05 | 1935.41 | 2 | 2620.45 | 2555.00 | |
| 3 | 1985.25 | 1953.58 | 3 | 2546.00 | 2593.00 | |
| 4 | 2026.73 | 1887.28 | 4 | 2564.00 | 2394.00 | |
| 5 | 2007.55 | 1964.41 | 5 | 2676.00 | 2581.00 | |
| STDDEVP | 23.02 | 26.42 | STDDEVP | 57.45 | 82.62 | |
| Mean | 2001.69 | 1935.61 | Mean | 2619.09 | 2551.29 | |
| STDDEVP/Mean | 1.15% | 1.37% | STDDEVP/Mean | 2.19% | 3.24% | |
| Opt/Default | 100.00% | 3.30% | Opt/Default | 100.00% | 2.59% |