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1、背景
在 Redis 中，在 AOF 文件重寫、生成 RDB 備份文件以及主從全量同步過(guò)程中，都需要使用系統(tǒng)調(diào)用 fork 創(chuàng)建一個(gè)子進(jìn)程來(lái)獲取內(nèi)存數(shù)據(jù)快照，在 fork() 函數(shù)創(chuàng)建子進(jìn)程的時(shí)候，內(nèi)核會(huì)把父進(jìn)程的「頁(yè)表」復(fù)制一份給子進(jìn)程，如果頁(yè)表很大，復(fù)制頁(yè)表的過(guò)程耗時(shí)會(huì)非常長(zhǎng)，那么在此期間，業(yè)務(wù)訪問(wèn) Redis 讀寫延遲會(huì)大幅增加。
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最近，阿里云聯(lián)合上海交大，在數(shù)據(jù)庫(kù)頂級(jí)會(huì)議 VLDB 上發(fā)表了一篇文章《Async-fork: Mitigating Query Latency Spikes Incurred by the Fork-based Snapshot Mechanism from the OS Level》，文章介紹到，他們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)新的 fork（稱為 Async-fork），將 fork 調(diào)用過(guò)程中最耗時(shí)的頁(yè)表拷貝部分從父進(jìn)程移動(dòng)到子進(jìn)程，父進(jìn)程因而可以快速返回用戶態(tài)處理用戶查詢，子進(jìn)程則在此期間完成頁(yè)表拷貝，從而減少 fork 期間到達(dá)請(qǐng)求的尾延遲。所以該特性在類似 Redis 類型的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)上均能取得不錯(cuò)的效果。
2、基本概念
2.1 物理內(nèi)存地址
也即實(shí)際的物理內(nèi)存地址空間。
2.2 虛擬地址空間
虛擬地址空間（Virtual Address Space）是每一個(gè)程序被加載運(yùn)行起來(lái)后，操作系統(tǒng)為進(jìn)程分配的虛擬內(nèi)存，它為每個(gè)進(jìn)程提供了一個(gè)假象，即每個(gè)進(jìn)程都在獨(dú)占地使用主存。
每個(gè)進(jìn)程所能訪問(wèn)的最大的虛擬地址空間由計(jì)算機(jī)的硬件平臺(tái)決定，具體地說(shuō)是由 CPU 的位數(shù)決定的。比如 32 位的 CPU 就是我們常說(shuō)的 4GB 虛擬內(nèi)存空間。
程序訪問(wèn)內(nèi)存地址使用虛擬地址空間，然后由操作系統(tǒng)將這個(gè)虛擬地址映射到適當(dāng)?shù)奈锢韮?nèi)存地址上。這樣，只要操作系統(tǒng)處理好虛擬地址到物理內(nèi)存地址的映射，就可以保證不同的程序最終訪問(wèn)的內(nèi)存地址位于不同的區(qū)域，彼此沒(méi)有重疊，就可以達(dá)到內(nèi)存地址空間隔離的效果。
當(dāng)進(jìn)程創(chuàng)建時(shí)，每個(gè)進(jìn)程都會(huì)有一個(gè)自己的 4GB 虛擬地址空間。要注意的是這個(gè) 4GB 的地址空間是“虛擬”的，并不是真實(shí)存在的，而且每個(gè)進(jìn)程只能訪問(wèn)自己虛擬地址空間中的數(shù)據(jù)，無(wú)法訪問(wèn)別的進(jìn)程中的數(shù)據(jù)，通過(guò)這種方法實(shí)現(xiàn)了進(jìn)程間的地址隔離。
對(duì)于 Linux，4GB 的虛擬地址空間包含用戶態(tài)虛擬內(nèi)存空間和內(nèi)核態(tài)虛擬內(nèi)存空間兩部分，默認(rèn)分配狀態(tài)如下：
2.3 內(nèi)存頁(yè)表
「頁(yè)表」保存的是虛擬內(nèi)存地址與物理內(nèi)存地址的映射關(guān)系。
CPU 訪問(wèn)數(shù)據(jù)的時(shí)候，CPU 發(fā)出的地址是虛擬地址，CPU 中內(nèi)存管理單元（MMU）通過(guò)查詢頁(yè)表，把虛擬地址轉(zhuǎn)換為物理地址，再去訪問(wèn)物理內(nèi)存條。
2.3.1 內(nèi)存分頁(yè)
分頁(yè)是把整個(gè)虛擬和物理內(nèi)存空間切成一段段固定尺寸的大小，這樣一個(gè)連續(xù)并且尺寸固定的內(nèi)存空間，我們叫頁(yè)（Page）。在 Linux 下，每一頁(yè)的大小為 4KB。
在 32 位的環(huán)境下，虛擬地址空間共有 4GB，假設(shè)一個(gè)頁(yè)的大小是 4KB（2^12），那么就需要大約 100 萬(wàn)（2^20）個(gè)頁(yè)，每個(gè)「頁(yè)表項(xiàng)」需要 4 個(gè)字節(jié)大小來(lái)存儲(chǔ)，那么整個(gè) 4GB 空間的映射就需要有 4MB 的內(nèi)存來(lái)存儲(chǔ)頁(yè)表。
這 4MB 大小的頁(yè)表，看起來(lái)也不是很大。但是每個(gè)進(jìn)程都是有自己的虛擬地址空間，也就說(shuō)都有自己的頁(yè)表。每個(gè)機(jī)器上同時(shí)運(yùn)行多個(gè)進(jìn)程，頁(yè)表將占用大量?jī)?nèi)存。
2.3.2 多級(jí)頁(yè)表
要解決上面提到的存儲(chǔ)進(jìn)程頁(yè)表項(xiàng)占用大量?jī)?nèi)存空間的問(wèn)題，就需要采用一種叫作多級(jí)頁(yè)表（Multi-Level Page Table）的解決方案。
我們把這個(gè) 100 多萬(wàn)個(gè)「頁(yè)表項(xiàng)」的單級(jí)頁(yè)表再分頁(yè)，將頁(yè)表（一級(jí)頁(yè)表）分為 1024 個(gè)頁(yè)表（二級(jí)頁(yè)表），每個(gè)二級(jí)頁(yè)表中包含 1024 個(gè)「頁(yè)表項(xiàng)」，形成二級(jí)分頁(yè)。這樣，一級(jí)頁(yè)表就可以覆蓋整個(gè) 4GB 虛擬地址空間，但如果某個(gè)一級(jí)頁(yè)表的頁(yè)表項(xiàng)沒(méi)有被用到，也就不需要?jiǎng)?chuàng)建這個(gè)頁(yè)表項(xiàng)對(duì)應(yīng)的二級(jí)頁(yè)表了，即可以在需要時(shí)才創(chuàng)建二級(jí)頁(yè)表。也就是，內(nèi)存中只需要保存一級(jí)頁(yè)表以及使用到的二級(jí)頁(yè)表，大量的未被使用的二級(jí)頁(yè)表則不需要分配內(nèi)存并加載在內(nèi)存中，因此，達(dá)到節(jié)省頁(yè)表占用內(nèi)存空間的目的。
對(duì)于 64 位的系統(tǒng)，使用四級(jí)分頁(yè)目錄，分別是：
- 頁(yè)全局目錄項(xiàng) PGD（Page Global Directory）；
- 頁(yè)上級(jí)目錄項(xiàng) PUD（Page Upper Directory）；
- 頁(yè)中間目錄項(xiàng) PMD（Page Middle Directory）；
- 頁(yè)表項(xiàng) PTE（Page Table Entry）；
2.4 虛擬內(nèi)存區(qū)域（VMA）
進(jìn)程的虛擬內(nèi)存空間包含一段一段的虛擬內(nèi)存區(qū)域（Virtual memory area, 簡(jiǎn)稱 VMA），每個(gè) VMA 描述虛擬內(nèi)存空間中一段連續(xù)的區(qū)域，每個(gè) VMA 由許多虛擬頁(yè)組成，即每個(gè) VMA 包含許多頁(yè)表項(xiàng) PTE。
3、Fork 原理
在默認(rèn) fork 的調(diào)用過(guò)程中，父進(jìn)程需要將許多進(jìn)程元數(shù)據(jù)（例如文件描述符、信號(hào)量、頁(yè)表等）復(fù)制到子進(jìn)程，而頁(yè)表的復(fù)制是其中最耗時(shí)的部分（占據(jù) fork 調(diào)用耗時(shí)的 97% 以上）。
Linux 的 fork() 使用寫時(shí)拷貝 (copy-on-write) 頁(yè)的方式實(shí)現(xiàn)。寫時(shí)拷貝是一種可以推遲甚至避免拷貝數(shù)據(jù)的技術(shù)。在創(chuàng)建子進(jìn)程的過(guò)程中，操作系統(tǒng)會(huì)把父進(jìn)程的「頁(yè)表」復(fù)制一份給子進(jìn)程，這個(gè)頁(yè)表記錄著虛擬地址和物理地址映射關(guān)系，此時(shí)，操作系統(tǒng)并不復(fù)制整個(gè)進(jìn)程的物理內(nèi)存，而是讓父子進(jìn)程共享同一個(gè)物理內(nèi)存。同時(shí)，操作系統(tǒng)內(nèi)核會(huì)把共享的所有的內(nèi)存頁(yè)的權(quán)限都設(shè)為 read-only。
那什么時(shí)候會(huì)發(fā)生物理內(nèi)存的復(fù)制呢？
當(dāng)父進(jìn)程或者子進(jìn)程在向共享內(nèi)存發(fā)起寫操作時(shí)，內(nèi)存管理單元 MMU 檢測(cè)到內(nèi)存頁(yè)是 read-only 的，于是觸發(fā)缺頁(yè)中斷異常（page-fault），處理器會(huì)從中斷描述符表（IDT）中獲取到對(duì)應(yīng)的處理程序。在中斷程序中，內(nèi)核就會(huì)把觸發(fā)異常的物理內(nèi)存頁(yè)復(fù)制一份，并重新設(shè)置其內(nèi)存映射關(guān)系，將父子進(jìn)程的內(nèi)存讀寫權(quán)限設(shè)置為可讀寫，于是父子進(jìn)程各自持有獨(dú)立的一份，之后進(jìn)程才會(huì)對(duì)內(nèi)存進(jìn)行寫操作，這個(gè)過(guò)程也被稱為寫時(shí)復(fù)制（Copy On Write）。
4、Fork 的痛點(diǎn)
在原生 fork 下，在父進(jìn)程調(diào)用 fork() 創(chuàng)建子進(jìn)程的過(guò)程中，雖然使用了寫時(shí)復(fù)制頁(yè)表的方式進(jìn)行優(yōu)化，但由于要復(fù)制父進(jìn)程的頁(yè)表，還是會(huì)造成父進(jìn)程出現(xiàn)短時(shí)間阻塞，阻塞的時(shí)間跟頁(yè)表的大小有關(guān)，頁(yè)表越大，阻塞的時(shí)間也越長(zhǎng)。
我們?cè)跍y(cè)試中很容易觀察到 fork 產(chǎn)生的阻塞現(xiàn)象，以及 fork 造成的 Redis 訪問(wèn)抖動(dòng)現(xiàn)象。
4.1 測(cè)試環(huán)境
Redis 版本：優(yōu)化前 Redis-server
機(jī)器操作系統(tǒng)：無(wú) Async-fork 特性的系統(tǒng)
測(cè)試數(shù)據(jù)量：21.63G
127.0.0.1:6380> info memory
# Memory
used_memory:23220597688
used_memory_human:21.63G
4.2 阻塞現(xiàn)象復(fù)現(xiàn)
在使用 Redis-benchmark 壓測(cè)的過(guò)程中，手動(dòng)執(zhí)行 bgsave 命令，觀察 fork 耗時(shí)和壓測(cè)指標(biāo) TP100。
使用 info stats 返回上次 fork 耗時(shí)：latest_fork_usec:183632，可以看到 fork 耗時(shí) 183 毫秒。
在壓測(cè)過(guò)程中分別不執(zhí)行 bgsave 和執(zhí)行 bgsave，結(jié)果如下：
# 壓測(cè)過(guò)程中未執(zhí)行 bgsave
[root@xxx bin]# Redis-benchmark -d 256 -t set -n 1000000 -a xxxxxx -p 6380
====== SET ======
1000000 requests completed in 8.15 seconds
50 parallel clients
256 bytes payload
keep alive: 1
99.90% <= 1 milliseconds
100.00% <= 1 milliseconds
122669.27 requests per second
# 壓測(cè)過(guò)程中執(zhí)行 bgsave
[root@xxx bin]# Redis-benchmark -d 256 -t set -n 1000000 -a xxxxxx -p 6380
====== SET ======
1000000 requests completed in 13.97 seconds
50 parallel clients
256 bytes payload
keep alive: 1
86.41% <= 1 milliseconds
86.42% <= 2 milliseconds
99.95% <= 3 milliseconds
99.99% <= 4 milliseconds
99.99% <= 10 milliseconds
99.99% <= 11 milliseconds
99.99% <= 12 milliseconds
100.00% <= 187 milliseconds
100.00% <= 187 milliseconds
71561.47 requests per second
從壓測(cè)數(shù)據(jù)可以看到，單機(jī)環(huán)境下壓測(cè)，壓測(cè)時(shí)未執(zhí)行 bgsave，TP100 約 1 毫秒；如果壓測(cè)過(guò)程中，手動(dòng)執(zhí)行 bgsave 命令，觸發(fā) fork 操作，TP100 達(dá)到 187 毫秒。
4.3 Strace 跟蹤 fork 過(guò)程耗時(shí)
strace 常用來(lái)跟蹤進(jìn)程執(zhí)行時(shí)的系統(tǒng)調(diào)用和所接收的信號(hào)。
$ strace -p 32088 -T -tt -o strace00.out
14:01:33.623495 clone(child_stack=NULL, flags=CLONE_CHILD_CLEARTID|CLONE_CHILD_SETTID|SIGCHLD, child_tidptr=0x7fbe5242fa50) = 37513 <0.183533>
14:01:33.807142 open("/data1/6380/6380.log", O_WRONLY|O_CREAT|O_APPEND, 0666) = 60 <0.000018>
14:01:33.807644 lseek(60, 0, SEEK_END) = 8512 <0.000017>
14:01:33.807690 stat("/etc/localtime", {st_mode=S_IFREG|0644, st_size=528, ...}) = 0 <0.000010>
14:01:33.807732 fstat(60, {st_mode=S_IFREG|0644, st_size=8512, ...}) = 0 <0.000007>
14:01:33.807756 mmap(NULL, 4096, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_PRIVATE|MAP_ANONYMOUS, -1, 0) = 0x7fbe52437000 <0.000009>
14:01:33.807787 write(60, "35994:M 21 Mar 14:01:33.807 * Ba"..., 69) = 69 <0.000015>
14:01:33.807819 close(60) = 0 <0.000008>
14:01:33.807845 munmap(0x7fbe52437000, 4096) = 0 <0.000013>
由于 Linux 中通過(guò) clone() 系統(tǒng)調(diào)用實(shí)現(xiàn) fork()；我們可以看到追蹤到 clone 系統(tǒng)調(diào)用，并且耗時(shí) 183 毫秒，與 info stats統(tǒng)計(jì)的 fork 耗時(shí)一致。
5、Async-fork
鑒于以上 linux 原生 fork 系統(tǒng)調(diào)用的痛點(diǎn)，對(duì)于像 Redis 這樣的高性能內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，將會(huì)增加 fork 期間的用戶訪問(wèn)延遲，論文中設(shè)計(jì)了一個(gè)新的 fork（稱為 Async-fork）來(lái)解決上述問(wèn)題。
Async-fork 設(shè)計(jì)的核心思想是將 fork 調(diào)用過(guò)程中最耗時(shí)的頁(yè)表拷貝工作從父進(jìn)程移動(dòng)到子進(jìn)程，縮短父進(jìn)程調(diào)用 fork 時(shí)陷入內(nèi)核態(tài)的時(shí)間，父進(jìn)程因而可以快速返回用戶態(tài)處理用戶查詢，子進(jìn)程則在此期間完成頁(yè)表拷貝。與 Linux 中的默認(rèn)原生 fork 相比，Async-fork 顯著減少了 Redis 快照期間到達(dá)請(qǐng)求的尾延遲。
5.1 Async-fork 的挑戰(zhàn)
然而，Async-fork 的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，實(shí)際工作并非描述的這么簡(jiǎn)單。頁(yè)表的異步復(fù)制操作可能導(dǎo)致快照不一致。以下圖為例，Redis 在 T0 時(shí)刻保存內(nèi)存快照，而某個(gè)用戶請(qǐng)求在 T2 時(shí)刻向 Redis 插入了新的鍵值對(duì)（k2, v2)，這將導(dǎo)致父進(jìn)程修改它的頁(yè)表項(xiàng)（PTE2）。假如 T2 時(shí)刻這個(gè)被修改的頁(yè)表項(xiàng)（PTE2）還沒(méi)有被子進(jìn)程復(fù)制完成， 這個(gè)修改后的內(nèi)存頁(yè)表項(xiàng)及對(duì)應(yīng)內(nèi)存頁(yè)后續(xù)將被復(fù)制到子進(jìn)程，這個(gè)新插入的鍵值對(duì)將被子進(jìn)程最終寫入硬盤，破壞了快照一致性。（快照文件應(yīng)該記錄的是保存拍攝內(nèi)存快照那一刻的內(nèi)存數(shù)據(jù)）
圖片來(lái)源于：參考資料[1] 第 8 頁(yè)
5.2 Async-fork 詳解
前面提到，每個(gè)進(jìn)程都有自己的虛擬內(nèi)存空間，Linux 使用一組虛擬內(nèi)存區(qū)域 VMA 來(lái)描述進(jìn)程的虛擬內(nèi)存空間，每個(gè) VMA 包含許多頁(yè)表項(xiàng)。
在默認(rèn) fork 中，父進(jìn)程遍歷每個(gè) VMA，將每個(gè) VMA 復(fù)制到子進(jìn)程，并自上而下地復(fù)制該 VMA 對(duì)應(yīng)的頁(yè)表項(xiàng)到子進(jìn)程，對(duì)于 64 位的系統(tǒng)，使用四級(jí)分頁(yè)目錄，每個(gè) VMA 包括 PGD、PUD、PMD、PTE，都將由父進(jìn)程逐級(jí)復(fù)制完成。在 Async-fork 中，父進(jìn)程同樣遍歷每個(gè) VMA，但只負(fù)責(zé)將 PGD、PUD 這兩級(jí)頁(yè)表項(xiàng)復(fù)制到子進(jìn)程。
隨后，父進(jìn)程將子進(jìn)程放置到某個(gè) CPU 上使子進(jìn)程開(kāi)始運(yùn)行，父進(jìn)程返回到用戶態(tài)，繼續(xù)響應(yīng)用戶請(qǐng)求。由子進(jìn)程負(fù)責(zé)每個(gè) VMA 剩下的 PMD 和 PTE 兩級(jí)頁(yè)表的復(fù)制工作。
如果在父進(jìn)程返回用戶態(tài)后，子進(jìn)程復(fù)制內(nèi)存頁(yè)表期間，父進(jìn)程需要修改還未完成復(fù)制的頁(yè)表項(xiàng)，怎樣避免上述提到的破壞快照一致性問(wèn)題呢？
圖片來(lái)源于：參考資料[1] 第 7 頁(yè)
5.2.1 主動(dòng)同步機(jī)制
父進(jìn)程返回用戶態(tài)后，父進(jìn)程的 PTE 可能被修改。如果在子進(jìn)程復(fù)制內(nèi)存頁(yè)表期間，父進(jìn)程檢測(cè)到了 PTE 修改，則會(huì)觸發(fā)主動(dòng)同步機(jī)制，也就是父進(jìn)程也加入頁(yè)表復(fù)制工作，來(lái)主動(dòng)完成被修改的相關(guān)頁(yè)表復(fù)制，該機(jī)制用來(lái)確保 PTE 在修改前被復(fù)制到子進(jìn)程。
當(dāng)一個(gè) PTE 將被修改時(shí)，父進(jìn)程不僅復(fù)制這一個(gè) PTE，還同時(shí)將位于同一個(gè)頁(yè)表上的所有 PTE（一共 512 個(gè) PTE），連同它的父級(jí) PMD 項(xiàng)復(fù)制到子進(jìn)程。
父進(jìn)程中的 PTE 發(fā)生修改時(shí)，如果子進(jìn)程已經(jīng)復(fù)制過(guò)了這個(gè) PTE，父進(jìn)程就不需要復(fù)制了，否則會(huì)發(fā)生重復(fù)復(fù)制。怎么區(qū)分 PTE 是否已經(jīng)復(fù)制過(guò)？
Async-fork 使用 PMD 項(xiàng)上的 RW 位來(lái)標(biāo)記是否被復(fù)制。具體而言，當(dāng)父進(jìn)程第一次返回用戶態(tài)時(shí)，它所有 PMD 項(xiàng)被設(shè)置為寫保護(hù)（RW=0），代表這個(gè) PMD 項(xiàng)以及它指向的 512 個(gè) PTE 還沒(méi)有被復(fù)制到子進(jìn)程。當(dāng)子進(jìn)程復(fù)制一個(gè) PMD 項(xiàng)時(shí)，通過(guò)檢查這個(gè) PMD 是否為寫保護(hù)，即可判斷該 PMD 是否已經(jīng)被復(fù)制到子進(jìn)程。如果還沒(méi)有被復(fù)制，子進(jìn)程將復(fù)制這個(gè) PMD，以及它指向的 512 個(gè) PTE。
在完成 PMD 及其指向的 512 個(gè) PTE 復(fù)制后，子進(jìn)程將父進(jìn)程中的該 PMD 設(shè)置為可寫（RW=1），代表這個(gè) PMD 項(xiàng)以及它指向的 512 個(gè) PTE 已經(jīng)被復(fù)制到子進(jìn)程。當(dāng)父進(jìn)程觸發(fā)主動(dòng)同步時(shí)，也通過(guò)檢查 PMD 項(xiàng)是否為寫保護(hù)判斷是否被復(fù)制，并在完成復(fù)制后將 PMD 項(xiàng)設(shè)置為可寫。同時(shí)，在復(fù)制 PMD 項(xiàng)和 PTE 時(shí)，父進(jìn)程和子進(jìn)程都鎖定 PTE 表，因此它們不會(huì)出現(xiàn)同時(shí)復(fù)制同一 PMD 項(xiàng)指向的 PTE。
在操作系統(tǒng)中，PTE 的修改分為兩類：
1）VMA 級(jí)的修改。例如，創(chuàng)建、合并、刪除 VMA 等操作作用于特定 VMA 上，VMA 級(jí)的修改通常會(huì)導(dǎo)致大量的 PTE 修改，因此涉及大量的 PMD。
2）PMD 級(jí)的修改。PMD 級(jí)的修改僅涉及一個(gè) PMD。
5.2.2 錯(cuò)誤處理
Async-fork 在復(fù)制頁(yè)表時(shí)涉及到內(nèi)存分配，難免會(huì)發(fā)生錯(cuò)誤。例如，由于內(nèi)存不足，進(jìn)程可能無(wú)法申請(qǐng)到新的 PTE 表。當(dāng)錯(cuò)誤發(fā)生時(shí)，應(yīng)該將父進(jìn)程恢復(fù)到它調(diào)用 Async-fork 之前的狀態(tài)。
在 Async-fork 中，父進(jìn)程 PMD 項(xiàng)目的 RW 位可能會(huì)被修改。因此，當(dāng)發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)，需要將 PMD 項(xiàng)全部回滾為可寫。
6、Redis 優(yōu)化實(shí)踐
6.1 Async-fork 阻塞現(xiàn)象
在支持 Async-fork 的操作系統(tǒng)（即 Tair 專屬操作系統(tǒng)鏡像）機(jī)器上測(cè)試，理論上來(lái)說(shuō)，按照文章的預(yù)期，用戶不需要作任何修改（Async-fork 使用了原生 fork 相同的接口，沒(méi)有另外新增接口），就可以享受 Async-fork 優(yōu)化帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)，但是，使用 Redis 實(shí)際測(cè)試過(guò)程中，結(jié)果不符合預(yù)期，在 Redis 壓測(cè)過(guò)程中手動(dòng)執(zhí)行 bgsave 命令觸發(fā) fork 操作，還是觀察到了 TP100 抖動(dòng)現(xiàn)象。
測(cè)試環(huán)境
Redis 版本：優(yōu)化前 Redis-Server
機(jī)器操作系統(tǒng)：Tair 專屬操作系統(tǒng)鏡像
測(cè)試數(shù)據(jù)量：54.38G
127.0.0.1:6679> info memory
# Memory
used_memory:58385641120
used_memory_human:54.38G
問(wèn)題現(xiàn)象
現(xiàn)象：fork 耗時(shí)正常，但是壓測(cè)過(guò)程中執(zhí)行 bgsave，TP100 不正常
在壓測(cè)過(guò)程中執(zhí)行 bgsave，使用 info stats 返回上次 fork 耗時(shí)：latest_fork_usec:426
TP100 結(jié)果如下：
# 壓測(cè)過(guò)程中執(zhí)行 bgsave
[root@xxx ~]# /usr/bin/Redis-benchmark -d 256 -t set -n 1000000 -a xxxxxx -p 6679
====== SET ======
1000000 requests completed in 7.88 seconds
50 parallel clients
256 bytes payload
keep alive: 1
100.00% <= 411 milliseconds
100.00% <= 412 milliseconds
100.00% <= 412 milliseconds
126871.35 requests per second
也就是說(shuō)，觀察到的 fork 耗時(shí)正常，但是壓測(cè)過(guò)程中 Redis 依然出現(xiàn)了尾延遲，這顯然不符合預(yù)期。
追蹤過(guò)程
使用 strace 命令進(jìn)行分析，結(jié)果如下：
$ strace -p 32088 -T -tt -o strace00.out
14:18:12.933441 clone(child_stack=NULL, flags=CLONE_CHILD_CLEARTID|CLONE_CHILD_SETTID|SIGCHLD, child_tidptr=0x7f461c0daa50) = 13772 <0.000380>
14:18:12.933884 open("/data1/6679/6679.log", O_WRONLY|O_CREAT|O_APPEND, 0666) = 60 <0.000019>
14:18:12.933948 lseek(60, 0, SEEK_END) = 11484 <0.000013>
14:18:12.933983 stat("/etc/localtime", {st_mode=S_IFREG|0644, st_size=556, ...}) = 0 <0.000016>
14:18:12.934032 fstat(60, {st_mode=S_IFREG|0644, st_size=11484, ...}) = 0 <0.000014>
14:18:12.934062 mmap(NULL, 4096, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_PRIVATE|MAP_ANONYMOUS, -1, 0) = 0x7f461c0e4000 <0.358768>
14:18:13.292883 write(60, "32088:M 21 Mar 14:18:12.933 * Ba"..., 69) = 69 <0.000032>
14:18:13.292951 close(60) = 0 <0.000014>
14:18:13.292980 munmap(0x7f461c0e4000, 4096) = 0 <0.000019>
$ strace -p 11559 -T -tt -e trace=memory -o trace00.out
14:18:12.934062 mmap(NULL, 4096, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_PRIVATE|MAP_ANONYMOUS, -1, 0) = 0x7f461c0e4000 <0.358768>
14:18:13.292980 munmap(0x7f461c0e4000, 4096) = 0 <0.000019>
可以觀察到，clone 耗時(shí) 380 微秒，已經(jīng)大幅降低，也就 fork 快速返回了用戶態(tài)響應(yīng)用戶請(qǐng)求。然而，注意到，緊接著出現(xiàn)了一個(gè) mmap 耗時(shí) 358 毫秒，與 TP100 數(shù)據(jù)接近。
由于 mmap 系統(tǒng)調(diào)用會(huì)在當(dāng)前進(jìn)程的虛擬地址空間中，尋找一段滿足大小要求的虛擬地址，并且為此虛擬地址分配一個(gè)虛擬內(nèi)存區(qū)域( vm_area_struct 結(jié)構(gòu))，也就是會(huì)觸發(fā) VMA 級(jí)虛擬頁(yè)表變化，也就觸發(fā)父進(jìn)程主動(dòng)同步機(jī)制，父進(jìn)程主動(dòng)幫助完成相應(yīng)頁(yè)表復(fù)制動(dòng)作。VMA 級(jí)虛擬頁(yè)表變化，需要將對(duì)應(yīng)的三級(jí)和四級(jí)所有頁(yè)目錄都復(fù)制到子進(jìn)程，因此，耗時(shí)比較高。
那么，這個(gè) mmap 調(diào)用又是哪里來(lái)的呢？
定位問(wèn)題
perf 是 Linux下的一款性能分析工具，能夠進(jìn)行函數(shù)級(jí)與指令級(jí)的熱點(diǎn)查找。
通過(guò) perf trace 可以看到響應(yīng)調(diào)用堆棧及耗時(shí)，分析結(jié)果如下：
$ perf trace -p 11559 -o trace01.out --max-stack 15 -T
616821913.647 (358.740 ms): Redis-server_4/32088 mmap(len: 4096, prot: READ|WRITE, flags: PRIVATE|ANONYMOUS ) = 0x7f461c0e4000
__mmap64 (/usr/lib64/libc-2.17.so)
__GI__IO_file_doallocate (inlined)
__GI__IO_doallocbuf (inlined)
__GI__IO_file_overflow (inlined)
_IO_new_file_xsputn (inlined)
_IO_vfprintf_internal (inlined)
__GI_fprintf (inlined)
serverLogRaw (/usr/local/Redis/Redis-server)
serverLog (/usr/local/Redis/Redis-server)
rdbSaveBackground (/usr/local/Redis/Redis-server)
bgsaveCommand (/usr/local/Redis/Redis-server)
call (/usr/local/Redis/Redis-server)
processCommand (/usr/local/Redis/Redis-server)
processInputBuffer (/usr/local/Redis/Redis-server)
aeProcessEvents (/usr/local/Redis/Redis-server)
616822272.562 ( 0.010 ms): Redis-server_4/32088 munmap(addr: 0x7f461c0e4000, len: 4096 ) = 0
__munmap (inlined)
__GI__IO_setb (inlined)
_IO_new_file_close_it (inlined)
_IO_new_fclose (inlined)
serverLogRaw (/usr/local/Redis/Redis-server)
serverLog (/usr/local/Redis/Redis-server)
rdbSaveBackground (/usr/local/Redis/Redis-server)
bgsaveCommand (/usr/local/Redis/Redis-server)
call (/usr/local/Redis/Redis-server)
processCommand (/usr/local/Redis/Redis-server)
processInputBuffer (/usr/local/Redis/Redis-server)
aeProcessEvents (/usr/local/Redis/Redis-server)
aeMain (/usr/local/Redis/Redis-server)
main (/usr/local/Redis/Redis-server)
也就可以看到，在 bgsave 執(zhí)行邏輯中，有一處打印日志中的 fprintf 調(diào)用了 mmap，很顯然這應(yīng)該是 fork 返回父進(jìn)程后，父進(jìn)程中某處調(diào)用。
6.2 Async-fork 適配優(yōu)化
針對(duì)找出來(lái)的代碼位置，可以進(jìn)行相應(yīng)優(yōu)化，針對(duì)此處的日志影響，我們可以屏蔽日志或者將日志移動(dòng)到子進(jìn)程進(jìn)行打印，通過(guò)同樣的分析手段，如果存在其他影響，均可進(jìn)行對(duì)應(yīng)優(yōu)化。進(jìn)行相應(yīng)適配優(yōu)化修改后，我們?cè)俅芜M(jìn)行測(cè)試。
測(cè)試環(huán)境
Redis 版本：優(yōu)化后 Redis-Server
機(jī)器操作系統(tǒng)：Tair 專屬操作系統(tǒng)鏡像
測(cè)試數(shù)據(jù)量：54.38G
127.0.0.1:6680> info memory
# Memory
used_memory:58385641144
used_memory_human:54.38G
現(xiàn)象
在壓測(cè)過(guò)程中執(zhí)行 bgsave，fork 耗時(shí)和 TP100 均正常。
使用 info stats 返回上次 fork 耗時(shí)：latest_fork_usec:414
TP100 結(jié)果如下：
# 壓測(cè)過(guò)程中執(zhí)行 bgsave
[root@xxx Redis]# /usr/bin/Redis-benchmark -d 256 -t set -n 1000000 -a dRedis123456 -p 6680
====== SET ======
1000000 requests completed in 7.50 seconds
50 parallel clients
256 bytes payload
keep alive: 1
99.99% <= 1 milliseconds
99.99% <= 2 milliseconds
100.00% <= 2 milliseconds
133386.69 requests per second
跟蹤驗(yàn)證
再次使用 strace 和 perf 工具跟蹤驗(yàn)證
strace 跟蹤父進(jìn)程只看到 clone，并且耗時(shí)只有 378 微秒，
# strace -p 14697 -T -tt -o strace04.out
14:42:00.723224 clone(child_stack=NULL, flags=CLONE_CHILD_CLEARTID|CLONE_CHILD_SETTID|SIGCHLD, child_tidptr=0x7fa5340d0a50) = 15470 <0.000378>
Perf trace 跟蹤父進(jìn)程也只看到 clone 調(diào)用
# perf trace -p 14697 -o trace04.out --max-stack 15 -T
618249694.830 ( 0.423 ms): Redis-server/14697 ... [continued]: clone()) = 15470 (Redis-server)
__GI___fork (inlined)
rdbSaveBackground (/usr/local/Redis/Redis-server)
bgsaveCommand (/usr/local/Redis/Redis-server)
call (/usr/local/Redis/Redis-server)
processCommand (/usr/local/Redis/Redis-server)
processInputBuffer (/usr/local/Redis/Redis-server)
aeProcessEvents (/usr/local/Redis/Redis-server)
aeMain (/usr/local/Redis/Redis-server)
main (/usr/local/Redis/Redis-server)
由于我們的優(yōu)化是將觸發(fā) mmap 的相關(guān)日志修改到子進(jìn)程中，使用 Perf trace 跟蹤 fork 產(chǎn)生的子進(jìn)程，命令為：
strace -p 14697 -T -tt -f -ff -o strace05.out
通過(guò) Redis 日志文件找到子進(jìn)程 pid 為 15931；打開(kāi)對(duì)應(yīng)生成的保存子進(jìn)程 strace 信息的文件strace05.out.15931（父進(jìn)程 strace 信息保存在文件strace05.out.14697）
# 以下為子進(jìn)程 strace 信息
14:47:40.878387 mmap(NULL, 4096, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_PRIVATE|MAP_ANONYMOUS, -1, 0) = 0x7fa5340da000 <0.000008>
14:47:40.878415 write(6, "15931:C 21 Mar 14:47:40.878 * Ba"..., 69) = 69 <0.000015>
14:47:40.878447 close(6) = 0 <0.000006>
14:47:40.878467 munmap(0x7fa5340da000, 4096) = 0 <0.000010>
14:47:40.878494 open("temp-15931.rdb", O_WRONLY|O_CREAT|O_TRUNC, 0666) = 6 <0.000020>
14:47:40.878563 fstat(6, {st_mode=S_IFREG|0644, st_size=0, ...}) = 0 <0.000006>
14:47:40.878584 mmap(NULL, 4096, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_PRIVATE|MAP_ANONYMOUS, -1, 0) = 0x7fa5340da000 <0.000006>
在子進(jìn)程中看到了 mmap 調(diào)用，子進(jìn)程中調(diào)用不會(huì)影響父進(jìn)程對(duì)業(yè)務(wù)訪問(wèn)的響應(yīng)。
7性能測(cè)試
修改 Redis 代碼，針對(duì) Async-fork 適配優(yōu)化后，我們針對(duì) fork 與 Async-fork 進(jìn)行了性能對(duì)比測(cè)試；測(cè)試包含不同數(shù)據(jù)量下 fork() 命令耗時(shí)與 fork() 操作對(duì)壓測(cè)過(guò)程中 TP100 的影響。
7.1 fork() 命令耗時(shí)
fork() 命令耗時(shí)，即針對(duì) Redis 執(zhí)行 bgsave 命令后，通過(guò) Redis 提供的 info stats命令觀察到的latest_fork_usec用時(shí)。
注：由于 fork 與 Async-fork 系統(tǒng)下，fork() 操作產(chǎn)生的latest_fork_usec數(shù)據(jù)差距懸殊非常大，使用單縱軸會(huì)導(dǎo)致 Async-fork 的數(shù)據(jù)在圖表中顯示不明顯，不方便查看，因此，該圖表使用了雙縱軸；雖然 Async-fork 的圖表看起來(lái)比較高，但是實(shí)際右縱軸范圍小，所以數(shù)據(jù)小
從圖表可以看出，使用支持 Async-fork 的操作系統(tǒng)，fork() 操作產(chǎn)生的耗時(shí)非常小，不管數(shù)據(jù)量多大，耗時(shí)都非常穩(wěn)定，基本在 200 微秒左右；而原生 fork 產(chǎn)生的耗時(shí)會(huì)隨著數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)而增長(zhǎng)，而且是從幾十毫秒增長(zhǎng)到幾百毫秒。
7.2 TP100 抖動(dòng)
在使用 Redis-benchmark 壓測(cè)過(guò)程中，手動(dòng)執(zhí)行 bgsave 命令，觸發(fā)操作系統(tǒng) fork() 操作，觀察不同數(shù)據(jù)量下，fork 與 Async-fork 對(duì) Redis 壓測(cè)時(shí) TP100 的影響。
從圖上可以看出，使用支持 Async-fork 的操作系統(tǒng)，fork() 操作對(duì) Redis 壓測(cè)產(chǎn)生的性能影響非常小，性能提升非常明顯，不管數(shù)據(jù)量多大，耗時(shí)都非常穩(wěn)定，基本在 1-2 毫秒左右；而原生 fork 產(chǎn)生的抖動(dòng)影響時(shí)間會(huì)隨著數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)而增長(zhǎng)， TP100 從幾十毫秒增長(zhǎng)到幾百毫秒。
8、總結(jié)
通過(guò)不同數(shù)據(jù)量下對(duì)比測(cè)試，我們可以看到，Async-fork 相比原生 fork，阻塞時(shí)間大大減少，性能提升非常明顯。而且阻塞時(shí)間非常穩(wěn)定，不會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)量的增長(zhǎng)出現(xiàn)倍數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。
在單機(jī)測(cè)試場(chǎng)景下，8G 數(shù)據(jù)量大小下，TP100 和latest_fork_usec 耗時(shí)均減少 98% 以上。
基于論文中 Async-fork 的設(shè)計(jì)思想，Tair 專屬操作系統(tǒng)鏡像已支持該特性，并且將該特性集成在原生 fork 中，沒(méi)有新增系統(tǒng)調(diào)用接口，理論上用戶只需要使用支持 Async-fork 的操作系統(tǒng)，程序無(wú)需做任何修改，就可以享受到 Async-fork 特性帶來(lái)的性能提升。對(duì)于 Redis 而言，我們也只需要對(duì) Redis 稍加適配就可以獲得該技術(shù)帶來(lái)的紅利。
在 Redis 應(yīng)用場(chǎng)景中，在添加從節(jié)點(diǎn)、RDB 文件備份、AOF 持久化文件重寫等場(chǎng)景下，應(yīng)用支持 Async-fork 的操作系統(tǒng)，都將極大的減少對(duì)業(yè)務(wù)的影響。
網(wǎng)站欄目：VLDB頂會(huì)論文Async-fork解讀與Redis實(shí)踐
新聞來(lái)源：http://www.fisionsoft.com.cn/article/cossgpp.html
