避免锁存器

谈谈存储软件的无锁设计

面向磁盘的存储软件不需要考虑市场竞争锁带来的性能危害。磁盘存储软件的性能短板取决于磁盘，磁盘抖动会导致巨大的性能损失。所以传统存储软件的设计并不容易，尤其是CPU的应用效率。以前一个存储虚拟化手机软件的性能优化，在锁市场竞争层面做了很多改进。最终没有达到性能提升的实际效果。原因是存储虚拟化的性能缺点取决于磁盘，而不是CPU的应用效率。正因为如此，很多为磁盘设计的手机软件都采用了并行处理和单队列的解决方案，这也可以在一定程度上防止高并发带来的磁盘震动问题。

在面向NVMeSSD设计的存储软件中，这一切都在改变。与传统磁盘相比，NVMeSSD具有非常高的IO读写能力，不会出现传统磁盘的搜抖问题。为了充分发挥NVMeSSD的性能，在手机软硬件配置上都必须选择多队列技术，按照多队列的方法充分利用NVMeSSD的性能。一般NVMeSSD控制板可以呈现128个IO提交和完成队列，NVMe驱动会根据CPU核心数使用SSD控制板呈现的硬件配置能力来完成IO的高并发解决方案。在驱动端，可以将CPU与IO队列关联起来，从而达到高IO并发解决方案的实际效果。在这种情况下，业务流程必须使用线程同步、高并发的CPU，才能真正使用NVMeSSD的多队列。在很多情况下，业务流程的手机软件实体模型通常分为两部分:度量模块和数据内存。度量模块通常是线程同步和高并发的解决方案；内存是传统磁盘上的并行处理方式，在NVMeSSD上成为线程同步和高并发的解决方案。这种手机软件解决方案实体模型可以描述如下:

在手机软件的物理模型中，如果将计算和IO模块按照有效的资源划分一起划分，并且计算和IO模块在同一个上下文中，那么所有手机软件的效率可能会越来越高。但是很多时候测量和存储可以是两个手机软件控制模块，或者测量和服务器资源无法合理划分。在这种情况下，测量和存储过程之间的通信必须根据信息队列进行。这种信息交流可以抽象为运营商-客户实体模型。计算模块是 *** 作符；IO是客户。

运营商-客户必须进行全过程同步控制。如果用传统的加锁系统来完成“运营商-客户”队列，分布式存储的性能短板可能会迁移到加锁市场的竞争点。一方面，市场竞争使得CPU长时间等待或睡眠质量生产调度；另一方面，由于很多缓存文件是无效的，实际 *** 作大大降低了CPU的内存访问效率。总的来说，锁市场的竞争可能会降低CPU的应用效率，然后我们可以看到CPU的IPC指标值越来越低。

那么，在手机软件实体模型中，如何提高CPU效率，充分利用NVMeSSD的性能呢？这必须考虑到无锁设计的选择。在线程同步和高并发的情况下，进程间进行数据和信息交互是不可避免的。为了提高CPU的效率，可以使用无锁的方法来进行这种进程交互。无锁设计必须选择独特的优化算法和CPU给出的独特命令。常见的无锁优化算法包括CAS命令完成的无锁队列。这种优化算法必须有一个伪连接点，所以存在动态分配内存的问题。为了更好的防止动态内存分配，可以选择固定长度的无锁队列的无锁环，但是会存在队列深度固定的问题。在分布式存储的设计中，最好能防止运行内存资源在关键线上的频繁分配，此外还必须完成队列的深度可变性和IO总数的流量控制。因此，必须根据分布式存储的特点，设计无锁优化算法。最近，在一个新的存储项目中，我们创建了一个无锁 *** 作员-客户和无锁流量控制优化算法。选择这种优化算法后，我们可以发现IO的性能可以随CPU核的数量线性变化。CPU内核数量越多，IO性能越高。下图显示了检测到的特定性能与IO进程总数之间的关系:

在图中我们可以看到，当IO进程总数增加到28时，任意读性能没有明显变化，有一定的性能下降。在这个测试平台上，有28个CPUtops，按照超线程的方法实现了56个CPU核。从上面的测试结果来看，超线程对IO性能的贡献并不大。iothreads总数为8后，任意读取性能达到最高值。是因为后端开发的NVMeSSD磁盘的性能达到了最高值。

NVMe分布式存储设计遇到了CPU性能不足的问题。如何提高CPU的IO解决效率是高性能分布式存储设计中必须考虑的问题。无锁设计是提高CPU效率的合理途径，好的无锁设计必须和系统设计一起考虑。