分布式KV存储Cellar演进之路 美团点评·基础架构 齐泽斌 美团点评基础架构部，存储研发团队负责人 • Cellar：分布式KV存储服务 • Databus：数据库变更实时传输服务 • Venus：图片服务 11年毕业于天津大学 11 年到 14 年任职于百度，负责分布式文件系统和 KV 存储系统研发 有多年分布式存储研发经验 个人简介 • Cellar起源 • 中心节点架构演进 • 美团引入阿里Tair作为NoSQL存储 • 14年底 大范围应用，并对Tair修修补补，积累领域问题 • 16年初 基于开源版本研发新一代KV存储系统Cellar • Now Cellar日请求量达万亿级，美团点评最大NoSQL存储 Cellar起源 Cellar起源—Tair架构 路由表 Cellar起源—Tair架构 HASH Key 桶号 存储节点 固定HASH算 法 法 固定数目 数据分片 桶->存储节点 对照表 Cellar起源—Tair架构 服务层 请求 mdb 响应 ldb fdb rdb 引擎层 迁移 复制 • 中心化集群问题 • 可用性问题 • 性能问题 • 运维问题 Cellar起源—Tair问题 Cellar起源 架构升级 性能优化 可用性优 化 可运维性 Cellar 开源 Tair • Cellar起源

业务性能优化概览 By Xargin 《Go 语⾔⾼级编程》合著者 Go contributor ⽬ 录 优化的前置知识 01 ⽣产环境的优化 02 Continuous profiling 03 优化的前置知识 第⼀部分 Latency numbers every programmer should know https://colin-scott.github.io/p io/personal_website/research/interactive_latency.html 优化的前置知识 • 要能读得懂基本的调⽤栈 • 了解 Go 语⾔内部原理(runtime，常⽤标准库) • 了解常⻅的⽹络协议(http、pb) https://github.com/bagder/http2-explained https://github.com/bagder/http3-explained ⽤户声明的对象，被放在栈上还是堆上， 是由编译器的 escape analysis 来决定的 ⽅法论 内存使⽤优化 CPU 使⽤优化 阻塞优化 GC 优化 标准库优化 runtime 优化 应⽤层优化 底层优化 • 越靠近应⽤层，优化带来的效果越好 • 涉及到底层优化的，⼤多数情况下还是修改应⽤代码 逻辑优化 ⽣产环境的优化 第⼆部分 ⾸先，是发现问题 API 压测 全链路压测 ⽣产环境被 ⾼峰流量打爆了

⾼高可⽤用分布式流数据存储设计 李玥 京东集团 技术架构部 架构师 ⾃自我介绍 ⾃自我介绍 李李玥 京东集团 技术架构部 架构师 负责主导设计新⼀一代京东消息中间件系统，专注于流数据的⼀一致性分发和可靠存储、分布式实时计算和⾼高可⽤用分 布式系统架构等技术领域。 从事互联⽹网研发、架构10余年年，曾在浪潮集团、当当⽹网等公司从事架构相关⼯工作。2017年年加⼊入京东，期间提升京 如何定位？如何融入生态系统？ How 如何实现？如何优化？ WHY 为什什么需要流数据存储？ 单体应⽤用 烟筒式 SOA 微服务 那些年年的服务 MySQL ES HDFS KV HBase Hive 这些年年的数据 Services Data MySQL ES HDFS KV HBase Hive 统⼀一的流数据存储平台 我们的愿景 Services Streaming Streaming Storage Data 有序 Append only：尾部写入，不变 顺序读取 分布式 高性能 可靠性 顺序一致性 （近乎）无限容量 我们需要什什么样的存储？ WHAT Pub/Sub Powered by United Stream Store Streaming Connector Distributed Application Coordinating

深入浅出访存优化 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 为什么往 int 数组里赋值 1 比赋值 0 慢一倍？ 第 1 章：内存带宽 cpu-bound 与 memory-bound • 而 sine 这种内部需要泰勒展开来计算，每次迭代计算量很大的 循环体，并行才有较好的加速效果。称为计算瓶颈（ cpu- bound ）。 • 并行能减轻计算瓶颈，但不减轻内存瓶颈，故后者是优化的重点 。 浮点加法的计算量 • 冷知识：并行地给浮点数组每个元素做一次加法反而更慢。 • 因为一次浮点加法的计算量和访存的超高延迟相比实在太少了。 • 计算太简单，数据量又大，并行只带来了多线程调度的额外开销 CPU 的厂商早就意识到了内存延迟高，读写效率低 下的问题。因此他们在 CPU 内部引入了一片极小的存储 器——虽然小，但是读写速度却特别快。这片小而快的 存储器称为缓存（ cache ）。 • 当 CPU 访问某个地址时，会先查找缓存中是否有对应的 数据。如果没有，则从内存中读取，并存储到缓存中； 如果有，则直接使用缓存中的数据。 • 这样一来，访问的数据量比较小时，就可以自动预先加

Python机器学习性能优化 以BERT服务为例例，从1到1000 刘欣 ⽬目录 CONTENTS 1. 优化的哲学 2. 了解你的资源 3. 定位性能瓶颈 4. 动⼿优化 1. 优化的哲学 "There ain't no such thing as a free lunch" Ahmdal’s Law • 系统整体的优化，取决于热点部分的占⽐比和该部分的加速程度 No Free Free Lunch • 定位热点 & 热点加速 • 对于项⽬目开发周期：
 1. 先做出效果
 2. 确定整体pipeline
 3. 再考虑优化 • 对于⼈人⼯工智能项⽬目：迭代周期更更⻓长，更更是如此 以BERT服务为例 • BERT：
 TODO： ⼀一句句话解释
 • 横扫多项NLP任务的SOTA榜 • 惊⼈人的3亿参数 以BERT服务为例 • Self Attention机制 's=Happy birthday to [MASK].' 
 
 [“you"] 以BERT服务为例 • 我们现在上线了了这样⼀一个服务，每秒钟只能处理理10个请求 • Q: ⼤大家⼀一开始如何着⼿手优化 • Profile before Optimizing • 建⽴立闭环 2 了解你的资源 cpu/内存/io/gpu GPU为什么“快”？ 计算⼒对⽐ • GFLOPS/s
 


性能优化 之 无分支编程 Branchless Programming by 彭于斌（ @archibate ） 两种代码写法：分支 vs 三目运算符 两种使用方式：排序 vs 不排序 测试结果（均为 gcc -O3 ） 测试结果可视化 图表比较：分支 vs 无分支 分支 无分支 0 0.01 0.02 0.03 耗时（越低越好） 乱序 有序 • 传统的分支方法实现的 排序过的数据明显比乱序时高效。 • 无分支的方法对于乱序和有序的数据一样 高效，性能吊打了传统的分支方法。 • 对于传统分支的做法，为什么排序了的更 高效？既然无分支更高效，我要怎样优化 才能让我的程序变成无分支的呢？那就来 看本期性能优化专题课吧！ 分支预测成败对性能的影响 排序为什么对有分支的版本影响那么大 为什么需要流水线 • 为了高效， CPU 的内部其实是一个流水 线 (pipeline) 节省时间。 • 例如洗脸需要眼睛嘴巴手，刷牙需要嘴巴手 ，那么洗脸和刷牙不能同时进行。但是烧开 水只需要占用煤气灶，和洗脸刷牙不冲突， 所以可以一边烧开水一边洗脸刷牙。 • 所以让小彭老师来优化的话，可以只需要 5 + 5 + 10 + 20 = 40 分钟，比你快一倍多。 任务 时间 占用资源 洗脸 5 分钟 眼睛，嘴巴，手 烧开水 10 分钟 煤气灶 刷牙 5 分钟 嘴巴，手

从汇编角度看编译器优化 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： reduce ， scan ，矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键：稀疏数据结构 *(rsp - 4) = edi; 开启优化： -O3 movl %edi, %eax 相当于： eax = edi 32 位乘法运算： imull imull %esi, %eax 相当于： eax *= esi 64 位乘法运算： imulq imulq %rsi, %rax 相当于： rax *= rsi 不过是 int64_t 的 整数加法：被优化成 leal 了 eax = rdi

IPC性能极致优化方案-RPAL落地实践 谢正尧 字节跳动 研发工程师 目 录 方案诞生的背景 01 全进程地址空间共享与保护 02 用户态进程切换 03 高效的Go Event Poller 04 RPC框架Kitex集成 05 性能收益与业务展望 06 方案诞生的背景 第一部分 方案诞生的背景 几种常见的同机通信场景： 1. 微服务合并部署（亲和性部署、sidecar Call，对比同进程 Function Call 仅增加 200 ns 延迟。 业务真实数据 性能收益与业务展望 业务展望 1. 定制化场景深度优化： 同步 RPAL Call; 请求/响应 Zero Copy； 2. 业务进程与服务网格 IPC 性能优化： 结合用户态协议栈，实现网络 IO 绕过内核 CloudWeGo 是一套由字节跳动基础架构服务框架团队开源的、 可快速构建企业级云原生微服务架构

cgo 原理解析及优化实践 朱德江 蚂蚁集团 MOSN 核心成员 Golang contributor Envoy Golang extension maintainer 公众号 • 开源爱好者 • 十余年网关研发 • OpenResty 老司机（NGINX + LuaJIT） • MOSN 核心成员 • Envoy Golang extension maintainer • • 玩过 DSL 编译器 • 对 LuaJIT、Go 有一些研究 目 录 背景介绍 01 cgo 工作机制 02 cgo 调度机制 03 CPU 优化 04 GC 优化 05 背景介绍 第一部分 网关发展历史 网关的扩展机制 什么是 MoE 举个例子 为什么需要 MoE Envoy  研发效能  良好的生态，上手门槛低  Wasm？Lua？ Golang P，会携带新建的 newg，在一个新的 Go 线程上执行 Go 调 C ① “释放”P 并没有立即执行，需要等 sysmon 来 retake  属于优化；通常 C 很快返回 ② 获取不到 P，也会将 G 放入全局 G 队列 CPU 优化 第四部分 发现过程  needm：获取 extra M，确保 go 需要的信号没有被屏蔽  dropm：释放 extra M，恢复信号 8

Java Chassis通信处理详解 通信优化实践 议题  问题不挑战  整体线程模型  Consumer  Producer 问题不挑战 消费者 编程 模型 透明 RPC Spring MVC Transport Highway Vertx REST Servlet REST 生产者 编程 模型 透明 业务线程 Vertx Message Buffer Connection.send -> Socket.write(buf) Consumer Highway client-优化单连接模型 Eventloop TcpClientConnecton 业务线程 …… 业务线程 Vertx Message Buffer CAS Message Queue Socket.write(composite buffer) TPS Latency(ms) CPU Consumer Producer 优化前 81986 1.22 290% 290% 优化后 145369 0.688 270% 270% Connection.send Consumer Highway client-多连接模型 Eventloop