Révolutionner la performance des bases de données dans les systèmes NUMA
Un nouveau cadre améliore l'efficacité de la planification dans les systèmes NUMA pour un traitement des requêtes plus rapide.
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Table des matières
- C'est quoi NUMA ?
- Pourquoi c'est important ?
- Le problème avec les bases de données traditionnelles
- Planification des requêtes
- Présentation d'un nouveau cadre
- Comment ça fonctionne ?
- Apprendre de l'expérience
- Les avantages
- Serveurs NUMA et leurs bizarreries
- Cache et accès à la mémoire
- L'importance des index
- Différents types de charges de requêtes
- Planification spatiale
- Minimiser la distance de communication
- Surveillance de la performance
- Amélioration par l'apprentissage
- L'approche d'apprentissage par renforcement
- Le processus d'apprentissage
- Un aperçu de l'architecture
- Vue d'ensemble des composants
- Le cycle de vie de la requête dans le système
- Apprendre et améliorer
- Le rôle des transformateurs de décision
- Tester la performance
- Paramètres divers
- Résultats et conclusions
- Gestion de différentes charges de travail
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
As-tu déjà essayé de trouver un livre dans une énorme bibliothèque ? Tu sais, celle qui a l'air d'avoir un million d'étagères toutes entassées ensemble ? Maintenant, imagine si tous les livres étaient éparpillés au hasard dans différentes parties de la bibliothèque. Ça prendrait une éternité pour trouver celui dont tu as besoin ! C’est un peu ce qui se passe dans les ordinateurs modernes qui utilisent une architecture appelée NUMA (Accès Non Uniforme à la Mémoire).
C'est quoi NUMA ?
NUMA est une architecture de système informatique où le temps d'accès à la mémoire dépend de l'emplacement de la mémoire par rapport à un processeur. En gros, certaines parties de la mémoire sont plus rapides à atteindre que d'autres. Pense à ça comme si tu courais vers le fast-food le plus proche : tu peux atteindre celui juste au coin de la rue plus vite que celui qui est de l'autre côté de la ville ! Dans le monde des ordinateurs, ça peut entraîner de grosses différences dans la rapidité d'exécution des applications.
Pourquoi c'est important ?
Quand les bases de données (ces trucs qui stockent toutes les infos pour les applis et les sites web) essaient d'accéder à cette mémoire, elles peuvent soit avancer à toute vitesse, soit avancer comme un escargot, selon où les données sont stockées et quel processeur essaie d'y accéder. L'emplacement de tout devient super important. Les gens ont remarqué que si tu organises mieux les choses, tu peux accélérer considérablement les performances.
Le problème avec les bases de données traditionnelles
Les bases de données traditionnelles n'ont pas été conçues avec cette configuration de mémoire en tête. Donc, quand elles chargent des données et exécutent des Requêtes, elles passent beaucoup de temps à faire des allers-retours entre différentes parties de la mémoire, un peu comme un jeu de tag où le "tag" ne sait pas dans quelle direction courir.
Planification des requêtes
Pour compliquer encore plus les choses, il y a l'idée de "planification" des requêtes. C'est comme organiser des playdates pour des enfants. Tu veux être sûr que ceux qui s'entendent bien peuvent jouer ensemble sans problèmes. En termes de base de données, cela signifie exécuter les bonnes requêtes sur les bons cœurs (les "enfants") qui peuvent les gérer le mieux tout en évitant les chevauchements qui pourraient causer le chaos.
Présentation d'un nouveau cadre
Voilà notre héros : un nouveau cadre qui organise tout mieux en se basant sur des détails matériels de bas niveau. Ce cadre est intelligent et apprend où sont les meilleurs endroits pour exécuter des requêtes et stocker des données pour que tout fonctionne sans accroc-fini de courir dans tous les sens comme des poules sans tête !
Comment ça fonctionne ?
Le cadre utilise des compteurs de surveillance de la performance (pense à ça comme de petits reporters dans l'ordinateur) pour rassembler des données sur le comportement des différentes parties du système dans diverses conditions. C'est comme demander, "Hé, quel enfant est le meilleur pour courir et lequel est le meilleur pour se cacher ?" Ensuite, en se basant sur cette info, il prend de meilleures décisions sur où placer les données et quels cœurs utiliser pour le traitement.
Apprendre de l'expérience
Au lieu de juste deviner, cette nouvelle approche apprend de ses expériences. Plus elle joue avec la configuration, mieux elle devient pour comprendre ce qui fonctionne le mieux. C'est comme un enfant qui apprend en jouant à différents jeux-devenir meilleur à chaque fois. Elle examine même les stats de performance passées pour élaborer une stratégie.
Les avantages
Les résultats parlent d'eux-mêmes ! En utilisant ce cadre, on peut voir d'importantes améliorations de performance par rapport aux méthodes traditionnelles. Au lieu de passer des plombes à chercher ce fichu livre dans la bibliothèque, la base de données peut rapidement trouver ce dont elle a besoin et retourner au boulot.
Serveurs NUMA et leurs bizarreries
Avec les serveurs NUMA, les choses deviennent encore plus délicates. Par exemple, il y a des différences dans la rapidité d'accès aux ressources selon quel socket (le point de connexion physique pour un CPU) est utilisé. Certains sockets peuvent être super rapides tandis que d'autres traînent. C'est comme avoir plusieurs voitures de sport dans une rue et un vélo dans une autre-bien sûr, les voitures vont arriver à la ligne d'arrivée en premier !
Cache et accès à la mémoire
Cette architecture cause aussi divers problèmes avec l'accès à la mémoire. Si une requête essaie de prendre des données d'un emplacement mémoire éloigné, elle peut passer plus de temps à attendre qu'à réellement faire le travail. Donc, connaître l'emplacement des données est crucial !
L'importance des index
Dans les bases de données, les index agissent comme un index dans un livre-ils t'aident à trouver des informations plus rapidement. Mais quand il s'agit de systèmes NUMA, la manière dont ces index sont configurés peut affecter énormément la performance. S'ils ne sont pas bien organisés, c'est comme essayer de trouver Waldo dans un livre Où est Waldo qui a été retourné à l'envers et secoué un peu !
Différents types de charges de requêtes
Les bases de données gèrent diverses charges de travail, de la traitement des transactions en ligne (OLTP) à la traitement analytique en ligne (OLAP). Chacune a des caractéristiques différentes, un peu comme certains enfants qui préfèrent le foot pendant que d'autres sont à fond sur le basket. En s'adaptant à ces charges variées, le cadre peut encore améliorer la performance.
Planification spatiale
Maintenant, entrons dans le vif du sujet de la "planification spatiale". C'est différent de la planification traditionnelle parce que ça choisit activement quel cœur devrait exécuter une requête spécifique et où les données devraient se trouver. C'est plus une question de placement que de timing. Avec cette méthode, l'objectif est de réduire la distance que les requêtes doivent parcourir pour accéder aux données.
Minimiser la distance de communication
En gardant le cœur qui exécute la requête près de la mémoire à laquelle il accède, tu réduis le temps d'attente pour les données. L'objectif est de co-planifier des requêtes qui utilisent des pages de mémoire similaires sur des cœurs proches. C'est comme s'assurer que tes enfants qui aiment jouer à cache-cache sont tous dans la même pièce au lieu que l'un soit dehors et l'autre dans une autre partie de la maison.
Surveillance de la performance
Au cœur de ce cadre se trouve l'Unité de Surveillance de la Performance (PMU). Ces petits assistants gardent un œil sur le bon fonctionnement de tout, rassemblant des données précieuses sur des éléments comme les hits de cache et l'accès à la mémoire. Les données collectées fournissent des informations qui guident la planification.
Amélioration par l'apprentissage
Le composant d'apprentissage du cadre utilise ces données de PMU pour améliorer progressivement son efficacité de planification. En examinant la performance passée, il obtient des aperçus sur les stratégies qui fonctionnent le mieux dans certaines conditions. C'est comme avoir une feuille de triche pour le tour suivant d'un jeu de société basé sur ce qui s'est passé la dernière fois !
L'approche d'apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement est un acteur clé dans ce cadre. Il permet au système d'apprendre sans interagir activement avec le DBMS (Système de Gestion de Base de Données). Au lieu de ça, il apprend à partir d'un ensemble de données hors ligne, qui contient diverses transitions état-action collectées lors de différentes exécutions de requêtes.
Le processus d'apprentissage
Quand le cadre s'entraîne, il passe en revue toutes les données qu'il a rassemblées et fait des prédictions sur les actions qui donneront les meilleurs résultats. Ce processus est similaire à un chien apprenant des tours-grâce au renforcement positif et à la pratique, il comprend comment réagir correctement au fil du temps.
Un aperçu de l'architecture
L'architecture de ce système est conçue pour être flexible et adaptable, s'assurant qu'elle peut gérer diverses charges de requêtes, architectures et répartitions de données. Elle n'a pas besoin de suivre tout en temps réel, ce qui lui permet de faire des ajustements rapides selon ses besoins.
Vue d'ensemble des composants
Il y a deux composants principaux : le composant système qui gère la planification en temps réel et le composant appris qui traite les données pour améliorer la performance. En les gardant séparés, le cadre évite de créer des goulets d'étranglement qui pourraient ralentir les opérations de la base de données.
Le cycle de vie de la requête dans le système
Quand une requête arrive, elle passe par une série d'étapes avant d'être exécutée. C'est comme préparer un plat dans la cuisine : tu ne jettes pas tout dans la casserole d'un coup !
Routage : La requête est évaluée et routée vers le cœur de travail approprié selon ses caractéristiques.
Exécution : Le cœur de travail exécute la requête et vérifie comment elle performe, collectant des stats en cours de route.
Profilage : Il suit les stats de performance pour évaluer l'efficacité lors de l'exécution.
Nettoyage : Périodiquement, le système balaye le matériel pour collecter des stats de performance de tous les cœurs.
Instantané : Il compile toutes les données de performance en un "instantané matériel" qui sert d'entrée pour l'apprentissage futur.
Apprendre et améliorer
Le cadre se met à jour continuellement en fonction des données qu'il collecte tout au long du cycle de vie de la requête. C'est comme un chef qui prend des notes après chaque repas, affinant sa recette en fonction de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas.
Le rôle des transformateurs de décision
Le cadre utilise des Transformateurs de Décision, une approche moderne inspirée de modèles plus anciens, pour prédire les meilleures actions de planification selon l'état du matériel et le résultat souhaité.
Tester la performance
Pour voir à quel point ce cadre fonctionne bien, divers tests sont menés sur différents matériels. L'idée est de mesurer les améliorations de performance par rapport aux méthodes de planification traditionnelles.
Paramètres divers
Les tests sont effectués sur une gamme de fournisseurs de CPU et d'architectures pour évaluer comment le cadre s'adapte. Aucun serveur n'est pareil, et appliquer une seule stratégie à tous ne serait pas suffisant.
Résultats et conclusions
Les mesures de performance indiquent que le cadre montre d'importantes améliorations par rapport à la planification traditionnelle, validant les principes de conception qui le sous-tendent. Les résultats sont plutôt impressionnants !
Gestion de différentes charges de travail
Que ce soit des recherches par point ou des scans, le cadre surpasse constamment les méthodes traditionnelles. Tout comme dans le sport, différentes stratégies donnent des résultats variés selon le contexte, et ce cadre peut changer de stratégie efficacement.
Conclusion
En résumé, une nouvelle manière de gérer la planification dans les systèmes NUMA montre des promesses pour améliorer la performance des bases de données. En apprenant de ses expériences et en s'adaptant à ce qu'il voit, ce cadre peut réduire efficacement les temps d'attente des requêtes et booster l'efficacité globale. Fini de voir les requêtes errer comme des moutons égarés ; avec cette approche innovante, elles peuvent atteindre leur but, plus vite et plus intelligemment !
Dans le monde technologique qui va vite, chaque petite amélioration peut faire une grande différence, et ce cadre est là pour aider les bases de données à briller dans le paysage informatique moderne.
Titre: P-MOSS: Learned Scheduling For Indexes Over NUMA Servers Using Low-Level Hardware Statistics
Résumé: Ever since the Dennard scaling broke down in the early 2000s and the frequency of the CPU stalled, vendors have started to increase the core count in each CPU chip at the expense of introducing heterogeneity, thus ushering the era of NUMA processors. Since then, the heterogeneity in the design space of hardware has only increased to the point that DBMS performance may vary significantly up to an order of magnitude in modern servers. An important factor that affects performance includes the location of the logical cores where the DBMS queries are scheduled, and the locations of the data that the queries access. This paper introduces P-MOSS, a learned spatial scheduling framework that schedules query execution to certain logical cores, and places data accordingly to certain integrated memory controllers (IMC), to integrate hardware consciousness into the system. In the spirit of hardware-software synergy, P-MOSS solely guides its scheduling decision based on low-level hardware statistics collected by performance monitoring counters with the aid of a Decision Transformer. Experimental evaluation is performed in the context of the B-tree and R-tree indexes. Performance results demonstrate that P-MOSS has up to 6x improvement over traditional schedules in terms of query throughput.
Auteurs: Yeasir Rayhan, Walid G. Aref
Dernière mise à jour: Nov 5, 2024
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2411.02933
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.02933
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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