HugePage介绍实现分析配置和使用

Posted 2023-04-03 规格严格-功夫到家-哈工大威海人

https://www.cnblogs.com/arnoldlu/p/14028825.html

cgroup其他部分 IO + hugepage

cgroup还有其他一些限制特性，如io，pid，hugetlb等，这些用处不多，参见Cgroupv1。下面介绍下与系统性能相关的io和hugepage，cgroup的io介绍参考Cgroup - Linux的IO资源隔离

linux IO

linux io涉及到对文件(磁盘设备)的读写性能，对io的优化主要分为

• 磁盘相关参数调优
• 文件系统参数调优，一般为io调度器选择和调度器参数调优
• 文件系统挂载(mount)参数调优

使用如下命令查看当前系统支持的调度器

# dmesg | grep -i scheduler
[    1.343756] io scheduler noop registered
[    1.343759] io scheduler deadline registered (default)
[    1.343784] io scheduler cfq registered
[    1.343787] io scheduler mq-deadline registered
[    1.343789] io scheduler kyber registered

使用如下命令查看当前磁盘支持的调度器，方括号表示当前生效的调度器

#  cat /sys/block/sda/queue/scheduler
noop [deadline] cfq

调度器的参数位于/sys/block/sda/queue/iosched/

Noop：该算法实现了最简单的FIFO队列，所有I/O请求大致按照先来后到的顺序进行操作，特别适用于固态硬盘

• 在IO调度器下方有更加智能的IO调度设备。如果您的Block Device Drivers是Raid，或者SAN，NAS等存储设备，这些设备会更好地组织IO请求，不用IO调度器去做额外的调度工作；
• 上层应用程序比IO调度器更懂底层设备。或者说上层应用程序到达IO调度器的IO请求已经是它经过精心优化的，那么IO调度器就不需要画蛇添足，只需要按序执行上层传达下来的IO请求即可。
• 对于一些非旋转磁头氏的存储设备，使用Noop的效果更好。因为对于旋转磁头式的磁盘来说，IO调度器的请求重组要花费一定的CPU时间，但是对于SSD磁盘来说，这些重组IO请求的CPU时间可以节省下来，因为SSD提供了更智能的请求调度算法，不需要内核去画蛇添足。这篇文章提及了SSD中使用Noop效果会更好。

CFQ：给所有进程分配等同的块设备使用的时间片，进程在时间片内，可以将产生的IO请求提交给块设备进行处理，时间片结束，进程的请求将排进它自己的队列，等待下次调度的时候进行处理，适用于通用服务器。

Deadline：保证每个IO请求在一定的时间内一定要被服务到，以此来避免某个请求饥饿，deadline在大多数多线程应用场景和数据库应用场景下表现的性能要优于cfq

可以通过直接修改/sys/block/sda/queue/scheduler文件来临时修改调度器类型，永久修改可以参考如下命令

grubby --grub --update-kernel=ALL --args="elevator=deadline"

在遇到系统读写过慢时，可以采用如下步骤进行定位。（注：该系统的模拟故障由dd if=/dev/zero of=loadfile bs=1M count=5000触发）：

• 首先使用top命令查看当前io等待情况，如下可以看到当前io等待时间为84.7 

Tasks:  77 total,   2 running,  75 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  0.7 us, 14.6 sy,  0.0 ni,  0.0 id, 84.7 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem :  1014908 total,    63716 free,    69912 used,   881280 buff/cache
KiB Swap:        0 total,        0 free,        0 used.   779008 avail Mem

• 使用iostat查看具体磁盘使用情况(当前系统只有一块磁盘)，主要关注以下几个值

util：采集周期内用于IO操作的时间比率，该值过高直接说明IO占比过高，下面util已经升到了97.19%，IO已经很高了

await：平均每次IO请求等待时间(包括等待时间和处理时间，毫秒为单位)，该值过高说明IO队列可能比较长，IO队列长度可以参考avgqu-sz(平均等待处理的IO请求队列长度)

svctm：平均每次IO请求的处理时间(毫秒为单位)，正常情况下该值与await相差不大，差距越大，越说明IO过高。

IO有读写之分，如下例中明显写操作IO影响了性能，且设备为磁盘sda

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await r_await w_await  svctm  %util
sda               0.00     0.00    1.04  227.08     4.17 108850.00   954.34   124.40 1056.26   87.00 1060.71   4.26  97.19

• •  使用iotop -P查看当前IO占用率最高的进程，可以看到是一个PID为15162的进程，其IO达到了80.05%

Total DISK READ :       0.00 B/s | Total DISK WRITE :     403.22 M/s
Actual DISK READ:       0.00 B/s | Actual DISK WRITE:     411.90 M/s
   PID  PRIO  USER     DISK READ  DISK WRITE  SWAPIN     IO>    COMMAND
 15162 be/4 root        0.00 B/s  403.22 M/s  0.00 % 80.05 % dd if=/dev/zero...
 ...

使用lsof查看该进程打开的文件，可以看到/home/loadfile的大小达到了4564156416

# lsof -p 15394
lsof: WARNING: can‘t stat() fuse.gvfsd-fuse file system /run/user/1000/gvfs
      Output information may be incomplete.
COMMAND   PID USER   FD   TYPE DEVICE   SIZE/OFF     NODE NAME
dd      15394 root  cwd    DIR  253,0         63 50444361 /home
dd      15394 root  rtd    DIR  253,0        238       64 /
dd      15394 root  txt    REG  253,0      74952 50454589 /usr/bin/dd
dd      15394 root  mem    REG  253,0  106075056 17088179 /usr/lib/locale/locale-archive
dd      15394 root  mem    REG  253,0    2151672   162056 /usr/lib64/libc-2.17.so
dd      15394 root  mem    REG  253,0     163400   162049 /usr/lib64/ld-2.17.so
dd      15394 root    0r   CHR    1,5        0t0     6479 /dev/zero
dd      15394 root    1w   REG  253,0 4564156416 52606435 /home/loadfile
dd      15394 root    2u   CHR  136,0        0t0        3 /dev/pts/0

确定/home/loadfile文件的挂载路径，为根路径

# df /home/
Filesystem              1K-blocks     Used Available Use% Mounted on
/dev/mapper/centos-root  17811456 10109916   7701540  57% /

查看根路径挂载的磁盘(本例中为一块磁盘，可以忽略该步骤)，为发生IO性能问题的磁盘sda，到此基本可以确认是因为进程15162引发了IO问题。注：可以使用如“time dd if=/dev/zero bs=1M count=2048 of=direct_2G”命令测试磁盘性能

# lsblk
NAME            MAJ:MIN RM  SIZE RO TYPE MOUNTPOINT
sda               8:0    0   20G  0 disk
├─sda1            8:1    0    1G  0 part /boot
└─sda2            8:2    0   19G  0 part
  ├─centos-root 253:0    0   17G  0 lvm  /
  └─centos-swap 253:1    0    2G  0 lvm  [SWAP]

 

linux 大页

Linux采用了通用的分页模型，用以减少进程使用的页表以及增加对内存的索引。在Linux-2.6.10版本中, Linux采用了三级分页模型. 而从2.6.11开始普遍采用了四级分页模型，32位系统中取消了PUD和PMD，为二级分页模型。注：每个进程都有其自身的页面目录PGD

1. 1. 页全局目录（Page Global Directory）
   2. 页上级目录（Page Upper Directory）
   3. 页中间目录（Page Middle Directory）
   4. 页表（Page Table）

下面是一个线性地址包含的个字段以及个字段的用途

注：CR3中含有页目录表物理内存基地址，因此该寄存器也被称为页目录基地址寄存器PDBR（Page-Directory Base address Register），用于定位进程PGD

对于32位系统来说，如果采用4K的分页大小，每个PGD含1024个目录，每个目录含1024个PT，每个PT可寻址4K物理内存，总计4G。从上述可以看出，当进程需要访问实际物理内存时需要经过多级页才行，为了增加地址访问效率，linux使用了一种页缓存，TLB(translation lookaside buffer)。当需要访问物理地址时会首先从TLB中寻找，若找到则称为TLB hit，否则称为TLB miss。

 

这篇文章描述了使用系统默认4k分页下出现的性能问题，总结下来就是：64位系统下，一个进程访问的内存空间变大时，其PGD里面的页表项也会变大，如一个进程访问一个12G内存时，其页表需要24M，当300个进程同时需要访问这12G内存时，总的页表达到了7200MB，这么大的页表不仅占用大量内存空间，页增加了地址访问的负担(TLB miss也会大大增加)。解决办法是使用大页内存，通过增加单个分页大小，进而减少总体需要的分页的数目(同时也提升了TLB hit的几率)

可以看出，大页内存一般用于64位系统或32位系统启用了PAE(内存地址扩展)的情况。页表的使用情况可以参见/proc/meminfo中的PageTables字段

下面描述来自这里

典型地，内存管理器在 x86 系统上处理的内存页为 4 KB。实际的页大小是与体系结构相关的。对大部分用途来说，内存管理器以这样大小的页来管理内存是最有效的。不过，有一些应用程序要使用特别多的内存。大型数据库就是其中一个常见的例子。由于每个页都要由每个进程映射，必须创建页表条目来将虚拟地址映射到物理地址。如果您的一个进程要使用 4KB 的页来映射 1 GB 内存，这将用到 262,144 个页表条目来保持对那些页的追踪。如果每个页表条目消耗 8 个字节，那些每映射 1 GB 内存需要 2 MB 的开销。这本身就已经是非常可观的开销了，不过，如果有多个进程共享那些内存时，问题会变得更严重。在这种情况下，每个映射到同一块 1 GB 内存的进程将为页表条目付出自己 2 MB 的代价。如果有足够多的进程，内存在开销上的浪费可能会超过应用程序请求使用的内存数量。

解决这一问题的一个方法是使用更大的页。大部分新的处理器都支持至少一个小的和一个大的内存页大小。在 x86 上，大内存页的大小是 4 MB，或者，在物理地址扩展（PAE）打开的系统上是 2 MB。假定在前面的中使用页大小为 4 MB 的大内存页，同样 1 GB 内存只用 256 个页表条目就可以映射，而不需要 262,144 个。这样开销从 2 MB 变为 2,048 个字节。

大内存页的使用还可以通过减少 变换索引缓冲（translation lookaside buffer, TLB）的失败次数来提高性能。TLB 是一种页表的高速缓存，让那些在表中列出的页可以更快地进行虚拟地址到物理地址的转换。大内存页可以用更少的实际页来提供更多的内存，相当于较小的页大小，使用的大内存页越多，就有越多的内存可以通过 TLB 引用。

 

TIPS：

• 衡量IO资源的时候，一般使用两个单位，一个是数据读写的带宽，另一个是数据读写的IOPS。带宽就是以时间为单位的读写数据量，比如，100Mbyte/s。而IOPS是以时间为单位的读写次数。
• docker对io的的设置参数为--blkio-weight和--blkio-weight-device，一个是针对所有设备的，另一个是针对特定设备的，设置的都是相对比例，设置范围为0-1000

 

参考：

https://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/8666657

https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-lo-io-scheduler-optimize-performance/index.html

https://zorro.gitbooks.io/poor-zorro-s-linux-book/content/linuxde-io-diao-du.html

http://bencane.com/2012/08/06/troubleshooting-high-io-wait-in-linux/

https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-memmod/index.html

https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-hugetlb/

https://github.com/gatieme/LDD-LinuxDeviceDrivers/blob/master/study/kernel/02-memory/02-pagetable/01-develop/README.md