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ToplingDB CSPP Trie 设计解析

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· 阅读数 27

一提到 Trie，很多人可能会想到 Double Array Trie，但是，在这里，必须断了 Double Array Trie 这个念头。

这个 CSPP Trie 是要为 MemTable 服务的，所以性能需求十分苛刻，按照预期：

  1. 插入性能至少要达到 rbtree 的 150%
  2. 精确搜索的性能至少要达到 rbtree 的 300%
  3. 范围搜索 (lower_bound 语义) 至少要与 rbtree 持平
  4. 最坏情况下的内存占用不能超过 rbtree

CSPP Trie 代码已开源：topling-zip/cspptrie.cpp，以极低的内存用量，在性能上远远超出了最开始的预期

设计思想

  1. 使用 MemPool，用 uint32 偏移代替 64 bit 指针
    1. 偏移对齐到 4，寻址空间扩大 4 倍，从 4G 扩大到 16G
  3. 使用 Copy On Write 解决并发问题
  4. 多个并发级别:
并发级别限制条件
NoWriteReadOnly只读，不可修改
SingleThreadStrict插入导致 Iterator 失效
SingleThreadShared插入保持 Iterator 有效
OneWriteMultiRead插入保持 Iterator 有效
MultiWriteMultiRead插入保持 Iterator 有效

内存分配

在自动机的语境中，结点与状态是等价的，文中有些地方会两者混用，比如：孩子结点，终止状态。

  • 首先，内存池是必需的：内存分配释放必须要快
  • 其次，内存池仅包含单块内存：内存地址 = 内存池基地址 + 池内偏移

从内存池中分配出来的内存块用一个整数偏移来表示，偏移和尺寸都对齐到 4，这样做有两个好处：

  1. 性能更高：CPU 访问对齐的数据更快
  2. 寻址能力更大：32 位的寻址能力是 4GB，对齐到 4，寻址能力就扩大到 16GB

为了最小化内存用量，光是把 64 位的指针换成 32 位的偏移是远远不够的：

  1. 一个 Patricia Trie 结点最多有 256 个孩子指针
  2. 最大需要 254 字节的压缩路径（保存字符串）
  3. 如果该结点是终止状态，还需要 ValueSize 大小的空间保存该节点对应的 value
  4. 结点的最大尺寸超过 1KB
  5. 一般情况下，结点的平均尺寸也就 10 字节左右

所以，结点的大小不能是固定的，而是要按需分配！

Copy On Write & Access Token

写线程插入一条数据，会修改一些结点，在多线程场景下……

Copy On Write 不用解释。

Access Token 包含 Reader Token 和 Writer Token，它表示，每个 Token 可以通过某种方式持有对一些结点的引用，在该 Token Invalidate 这些引用之前，这些引用必须保持有效。

严格讲，只有 Access Token 是必须的（Copy On Write 非必须）：如果结点大小是固定的，并且不是带有路径压缩的 Patricia Trie，那么：

  1. 每个结点都有 256 个孩子结点的指针，NULL 指针表示该孩子不存在
  2. 修改指针是原子操作，所以我们可以原子性地在父节点中修改一个指向孩子结点的指针

从而，我们只需要确保，即便孩子指针已被修改为新值，旧的仍然被 Token 引用的孩子继续保持有效，那么，其它并发的操作就是有效的：要么访问新值，要么访问旧值，绝对不会出现未定义行为。在这里，只有 Access Token，没有 Copy On Write。

现在，结点的尺寸和布局不是固定的，修改无法通过原子操作完成，只能对整个读操作和整个写操作加锁，然而，即便使用读写锁，性能的损失也非常巨大。

所以，我们采用了 Copy On Write 机制：一个写操作（例如整个插入操作）所有的修改，都是在源结点的拷贝上进行修改，所有的新结点（和新节点上面的链接关系）完全构造好之后，再修改父结点上的指针。此时，需要结合 Copy On Write 与 Access Token。

一些实现细节

  1. Patricia Trie 保持一个版本计数器，每次写操作会使版本计数器加 1
  2. Token 构造时拷贝 Trie 版本计数器的当前值
  3. 所有 Token 通过循环双链表连接，新 Token 放入表尾，表头 Token 版本计数器最小
  4. Token 可以 update，update 时把该 Token 移动到 List 尾部并更新版本计数器
  5. 被 Copy On Write 的 Trie 结点放入 LazyFreeQueue，每个 Queue 元素 = (nodePtr, version)
// 伪代码，省略加锁、延迟删除等具体细节
    if (LazyFreeQueue.head.version < TokenList.head.version)
        MemPool.Delete(LazyFreeQueue.pop().nodePtr);

并发级别

0: NoWriteReadOnly

这个场景最简单：

  1. Patricia Trie 完全创建好，不再需要修改，只有读操作
  2. 持久化到文件的 Patricia Trie 从文件加载(mmap)进来，只读，不写
  3. 只有读操作，不需要 Token，并发(读)能力最大

1: SingleThreadStrict

单线程，不需要任何并发控制，也不需要 Token，修改会导致之前的 Iterator 失效。牺牲了这么多特性，获得的收益有：

  1. 不需要 Copy On Write，可以对结点原地修改
  2. 不需要 Access Token
  3. 分配结点时，如果超出了内存池的容量，可以 realloc 一块更大内存

2: SingleThreadShared

单线程情况下，很多时候，我们需要保证修改操作不会破坏已有的 Iterator，此时：

  1. 需要 Copy On Write
  2. 需要 Reader Token，但不需要 Writer Token
  3. 可以 realloc

3: OneWriteMultiRead

一个写线程，多个读线程

  1. 写线程分配内存时不需要加锁，甚至连连 Lock Free Atomic 都不需要。
  2. 需要 Reader Token，但不需要 Writer Token
  3. 不能 realloc，从而内存池的容量必须一开始就固定下来
  • 因为整个内存池中只有一大块内存，realloc 会导致整块内存被搬移到其它位置并释放原内存块，而其他线程可能正在读取原内存块。

因为写操作不需要加锁，所以写性能可以达到极致，实测和 SingleThread 几乎相同。

4: MultiWriteMultiRead

最彻底的并发：

  1. 使用 ThreadCache 内存池，减小内存分配释放的开销
  2. 需要 Reader Token，也需要 Writer Token
  3. 不能 realloc

实测中，在 i7-6700K（4核8线程） 上，开 8 线程，写性能加速比达到 6.5 倍，所以，超线程还是非常有用的！

额外红利 & 将来的进一步提升

对 NVM（例如 Intel Optane DIMM）非常友好，每次插入最多修改三个 NVM 内存块！

  • 元数据（结点数、条目数等计数器、空闲表）可以放入 DRAM

实测性能

我们达到的性能远超预期，特别是，动态随机插入的性能，比 strVec 还快！ 这个性能是非常惊人的，Patricia 内存占用更小，并且是 有序的，动态的，并发的，性能还要比静态的 sort 更高！

  1. 这里的 strVec 是指以 StringVector 作为存储，进行排序、查找
  2. StringVector 进行了深度优化：
    1. 使用一块连续内存保存所有的 StringData
    2. 另外一块连续内存是索引，指向 StringData 中的偏移和相应 String 的长度
  4. 插入指在 StringVector 上逐个 Append String，然后排序
    1. Append 开始前预分配大小刚够容纳所有 String 的内存
    2. Patricia 的插入，使用的并发级别是 OneWriteMultiRead
    3. NLT 的插入，指 build 整个 NLT
    4. RbTree 和 Patricia 的插入就是通常意义的插入
  6. 点查指使用 std::binary_search 语义的搜索
  7. LB 指 lower_bound 语义的搜索，使用 Iterator 定位 LB 以后可以前进后退
    1. strVec.lower_bound 经过了深度优化，比 std::lower_bound 更快
    2. NLT, RbTree, Patricia 的 LB 采用各自的优化实现

点查 & LB(lower_bound)

  • strVec 和 RbTree 的点查基于 LB 实现，所以比它们自己的 LB 要慢一点
  • Patricia 和 NLT 的点查相当于在 DFA 上执行匹配，原则上比它们自己的 LB 要快
  • Patricia 和 NLT 的 LB 通过一个重量级的 Iterator 对象来实现
    • Iterator 需要一个内部栈，LB 过程中还需要重建 Key……
    • 所以，尽管 Patricia 的 LB 经过了极高度的优化，性能仍然比点查慢
  • 对于 NLT，不管是点查还是 LB，搜索过程中都需要重建压缩路径
    • 重建压缩路径是一个昂贵的操作，占用了大部分 CPU 时间
    • 所以，NLT 的点查，并没有比 LB 快多少（两者几乎一样）

按照最开始的预期，不管是 Patricia 还是 NLT，他们的点查要比 LB 快得多，但实测结果是各自的点查和 LB 性能相差无几！使用 Profiling 工具，我们最终发现，性能瓶颈是内存墙，在 Patricia 的点查里面，对 DFA 状态的访存（随机访问），占了 90% 的时间，所以，可以看到，顺序和随机搜索，性能差了那么多，其实就是随机访存的缘故！

NLT 的点查与 LB 性能比 Patricia 更接近，是因为在 NLT 中，内存的访问更加随机，内存墙造成的影响更大！

下面是性能对比图，测试用的数据是维基百科英文版的标题:

ToplingDB CSPP Trie 设计解析

我们还加入了和静态 Patricia NLT(Nest Louds Trie) 的对比

  • NLT 的插入指从排序好的 StringVector 创建 NLT

图中 OPS 表示每秒插入或搜索多少个 Key（1 M op/sec 表示每秒 100万 次操作），把 OPS 折算成吞吐率，要乘以 Key 的平均长度，对这个维基百科数据，要乘以 20。

内存占用

对于 Patricia Trie，在大部分情况下，随机插入比顺序插入要占用更多内存，极端情况下，内存占用会多出 20%。即便如此，内存占用仍比 RbTree 低很多：

ToplingDB CSPP Trie 设计解析

性能对比：数据已排序

ToplingDB CSPP Trie 设计解析

性能对比：数据随机打乱

ToplingDB CSPP Trie 设计解析

这个性能意味着：把这个 Patricia Trie 用在 RocksDB 的 MemTable 上，性能会比 RocksDB 自身的 vector MemTable 更高！要知道，vector MemTable 为了写性能而牺牲了读性能，读(搜索)是 O(n) 的，这相当于放弃了读(搜索)功能！

转载自:https://juejin.cn/post/7133104081085841421
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