CCoW: Оптимізація копіювання під час запису з урахуванням просторової локалізації робочих навантажень, частина 5
Apr 03, 2024
4. Оцінювання
У цьому розділі наводяться результати оцінки запропонованої схеми CCoW. Ми реалізували CCoW у ядрі Linux версії 5.7.7, і для цього знадобилося приблизно 400 рядків коду. Оцінку проводили на сервері з одним процесором Intel Xeon Gold 5215 і 128 ГБ пам’яті.
Зв'язок між результатами оцінювання та пам'яттю завжди привертав велику увагу. Дослідження показують, що хороші результати оцінювання тісно пов’язані з чудовою пам’яттю.
З одного боку, хороші результати оцінювання вимагають багаторазового вивчення та засвоєння пунктів знань, а також високого ступеня розуміння та поглибленого засвоєння. Для цього потрібна хороша підтримка пам’яті. Особливо на іспитах кандидати повинні швидко реагувати та відповідати на запитання правильно та швидко за короткий проміжок часу, що вимагає відмінної пам’яті як основної підтримки. Лише з чудовою пам’яттю ви можете показувати найкращі результати під тиском.
З іншого боку, хороші результати оцінювання також можуть сприяти покращенню пам’яті. Коли ми отримуємо чудові результати оцінювання, ми відчуваємо досягнення та задоволення. Ці позитивні емоції позитивно впливають на нашу пам'ять і навчання. Хороший емоційний стан може сприяти з’єднанню та передачі інформації нервових клітин у мозку, тим самим покращуючи пам’ять.
Підводячи підсумок, між результатами оцінювання та пам’яттю існує взаємопідсилювальний зв’язок. Щоб отримати кращі результати оцінювання, нам потрібно постійно вдосконалювати нашу пам’ять, а отримання хороших результатів оцінювання може ще більше покращити нашу пам’ять. Треба відкинути негативні емоції, позитивно поставитися до результатів оцінювання та процесу навчання, наполегливо працювати та вірити, що ми зможемо досягти успіху! Можна побачити, що нам потрібно покращити пам’ять, і Cistanche deserticola може значно покращити пам’ять, оскільки Cistanche deserticola має антиоксидантну, протизапальну та антистарільну дію, що може допомогти зменшити окислення та запальні реакції в мозку, тим самим захищаючи здоров'я нервової системи. Крім того, Cistanche deserticola також може сприяти росту та відновленню нервових клітин, таким чином покращуючи зв’язок і роботу нейронних мереж. Ці ефекти можуть допомогти покращити пам’ять, навчання та швидкість мислення, а також можуть запобігти розвитку когнітивної дисфункції та нейродегенеративних захворювань.
Натисніть Знати, щоб покращити короткочасну пам'ять
Для аналізу різних характеристик продуктивності ми використовували власний мікротест. Щоб оцінити реалістичні робочі навантаження, ми використовували Yahoo Cloud Service Benchmark (YCSB) [30,31] для Redis [4]. Ці програми налаштовано з параметрами за замовчуванням, якщо не вказано інше. Оскільки CCoW реалізовано на рівні ядра, модифікація програм користувача не потрібна.
4.1. Характеристика продуктивності CCoW
Оскільки CCoW контролюється двома параметрами, а саме розміром регіону та пороговим значенням покриття, ці параметри визначають продуктивність і поведінку виконання CCoW.
У цьому сенсі, по-перше, ми оцінили вплив розміру регіону на продуктивність і накладні витрати CCoW. Ми створили програму мікротесту для оцінки ефективності копіювання-запису. Програма моделюється за поведінкою виконання Redis. Спочатку він заповнює 16 ГБ простору пам’яті, розділеного на блоки по 1 КБ, а потім блок вибирається та неодноразово оновлюється попередньо визначеними даними.
Еталонний тест повторює операції, доки не запише 160 ГБ даних. Цільові блоки вибираються відповідно до розподілу Zipfian із параметром=1.0, щоб забезпечити розумну кількість локальності в доступах.
Ці операції імітують операції оновлення Redis із робочими навантаженнями YCSB. Щоб імітувати функцію знімка Redis, тест періодично forkchild'shildprocess. Після створення дочірнього процесу продуктивність основного процесу тестування різко падає через збільшення витрат на обробку помилок сторінки.
Продуктивність відновлюється та стабілізується з часом, оскільки залишається менше сторінок для вимірювання копіювання під час запису. Час від зниження продуктивності до відновлення становить 99% від нормальної продуктивності з використанням оригінальної конфігурації CoW і використанням цього часу як інтервалу для розгалужень.
Дочірній процес залишався неактивним протягом двох інтервалів розгалуження перед виходом. Ми вимірюємо середню пропускну здатність тесту та обсяг пам’яті процесу, змінюючи розмір області від 32 КБ до 2 МБ. Пропускна здатність вказує на підвищення продуктивності за допомогою CCoW, тому чим вище, тим краще.
Відбиток пам’яті вимірюється підсумовуванням розміру постійного набору (RSS) процесів і вказує накладні витрати пам’яті схеми CCoW. Результати узагальнено на малюнку 3. Оригінальна конфігурація без попередньої копії позначається як «CoW», а значення продуктивності нормалізуються відповідно до конфігурації CoW.
Загалом продуктивність системи не покращилася суттєво в невеликому регіоні та погіршилася з регіонами розміром 32 КБ. Тоді як у конфігураціях великих регіонів спостерігалося помітне покращення. Однак зміна продуктивності була незначною до розміру регіону 512 КБ. Це пов'язано з обмеженими можливостями експлуатації в невеликих регіонах. Накладні витрати на моніторинг були постійними незалежно від розміру регіону.
Коли регіон становив 2 МБ, користь переважала накладні витрати, і ми спостерігали приблизно 0% підвищення продуктивності. Проте продуктивність була покращена із збільшенням розмірів області.
Відбиток пам’яті показав іншу тенденцію, ніж у продуктивності. Навіть із невеликим розміром регіону він зазнав значного розвантаження пам’яті, яке збільшується зі збільшенням розміру регіону. Однак він не сильно збільшився навіть із 2 МБ регіонів. З цієї оцінки ми можемо зробити висновок, що області розміром 2 МБ забезпечують максимальну перевагу в продуктивності з розумною кількістю накладних витрат пам’яті.
Таким чином, ми використовували цей розмір області для решти дослідження. Далі, щоб знайти найкращий поріг покриття для попереднього копіювання, ми вимірюємо пропускну здатність і обсяг пам’яті, змінюючи порогове значення CCoW із 70% до 95%. На рисунку 4 підсумовано результати вимірювання.
Усі показники нормалізовано до вихідної конфігурації "CoW". Число поруч із «CCoW-» є пороговим значенням для конфігурації. Конфігурація «CCoW-All» — це екстремальна конфігурація, де порогове значення встановлено на нуль, тому кожна помилка сторінки копіює область розміром 2 МБ. Ця конфігурація буде фактично схожа на систему a з величезною сторінкою.
Коли порогове значення високе, система виконує попереднє копіювання, лише якщо вона є високовпевненою. Таким чином, зменшується можливість використання, що демонструє незначне покращення продуктивності. Навпаки, коли порогове значення занадто мале, існує висока ймовірність того, що система неправильно передбачить регіони з низькою локальністю як регіони з високою локальністю. Регіони місцевості Precoplow несуть накладні витрати без будь-яких переваг, компенсуючи перевагу продуктивності.
Таким чином, продуктивність досягає піку при пороговому значенні 80% і знижується при нижчих порогових значеннях. Накладні витрати на простір обернено пропорційні пороговому значенню. Чим нижчий поріг конфігурації системи, тим більше сторінок копіюється, тим самим збільшуючи обсяг пам’яті. Для конфігурації «CCoW-All» ми спостерігали дуже високе розвантаження пам’яті.
У цій конфігурації кожна помилка сторінки створює копію області розміром 2 МБ, що зрештою змушує батьківський процес копіювати вихідні дані приблизно повністю.
Оскільки дочірній процес може виконуватися протягом двох періодів розгалуження, кілька дочірніх екземплярів існують одночасно, що робить обсяг накопиченої пам’яті дуже великим. На підставі цієї оцінки ми використовували порогове значення покриття 80% для решти дослідження.
For more information:1950477648nn@gmail.com
