spcached : memcached 的多线程实现

实现 spcached 的目的：不是与 memcached 进行竞争，只是为了测试。

最初想到要实现 spcached 的时候，是因为想对 spserver 这个框架做一个压力测试。当时想用作个简单的 http 服务器，然后用 apache 的 ab 工具进行测试。后来觉得如果做测试，最好能有一个对比，因此就想起了 memcached 来。并且刚好 memcached 和 spserver 都是基于 libevent 的。

memcached 是公认的高性能服务器，而且里面完全不涉及文件的 IO 操作，适合用来衡量以下几个方面：单线程 event-driven VS. 多线程，内存池 VS. 非内存池，hash table VS. BalancedTree。

memcached 采用的通信协议有详细的说明文档：
http://code.sixapart.com/svn/memcached/trunk/server/doc/protocol.txt
spcached 就是根据这份文档进行开发的，目前只实现了测试必须的几个命令：add，set，replace，get，delete，incr，decr，stats，version，quit 。

memcached 采用 ansi c 实现，采用了很多的优化手段，包括
1.程序基于libevent，使用单线程 event-driven 的风格（1.2.0 版本，1.2.2 版本已经开始使用多线程）
2.使用了内存池
3.使用 hash table 来保存 (key, value) pair

spcached 采用 c++ 实现，对应上面的各个方面，采用的手段为
1.程序基于半同步半异步的多线程风格（使用 spserver 框架）
2.没有使用内存池，直接使用 c++ 的 new/delete/malloc/free
3.使用 BalancedTree 来保存 (key, value) pair （使用 spdict 库）

对比测试结果在后面回贴中陆续更新。

great，望尽快提供性能测试对比:)
从猜测角度来说，感觉使用new/delete和平衡树的开销会大一些

测试环境：
CPU：intel T2300 1.66G ，1G MEM
HOST：windows xp + vmware 5.5.1 + RedHatLine 7.2 ( linux 2.4.18-3 )
vmware 的内存设置为 128M
测试之前，先重启了 windows xp，再重启 vmware。测试期间不上网，不运行其他程序。
T2300 是双核 CPU ，但是在 vmware 中使用 top 命令只能看到一个 CPU 。

测试工具：
com/danga/MemCached/test/MemCachedBench
由于使用 jdk1.4，所以用的不是最新的包，而是 java_memcached-release_1.3.2.tar.gz 。
MemCachedBench 经过少量修改，以便在命令行指定不同的端口。

测试模型：
1.限定 memcached 和 spcached 在测试中将保存同样多的 items 数目。memcached 通过内存使用量来限定 items 数目，spcached 直接有参数来限定 items 数目。
2.MemCachedBench 的步骤是先增加 五十万 个 item 到服务器（实际真正保存的数目为291984），然后再查询这 五十万 个 item 。分别计算插入的时间和查询的时间。
3.运行一次测试之后，通过 stats 命令查询 memcached 和 spcached 的内部状态。
4.由于分配给 vmware 的内存少，测试 memcached 的时候，停止 spcached ；测试 spcached 的时候，停止 memcached 。
5.memcached ， spcached 和 测试工具 都运行在同一个操作系统中。

软件版本：
memcached 1.2.0
spcached svn revision 5 + spserver 0.3 + spdict 0.2

具体的测试数据见后面，先来看结果。

从客户端计算测试的结果（处理速度之比，spcached/memcached）：
插入 162758 / 229266 = 71 %
查询 201934 / 284856 = 71 %

从服务器计算测试的结果（使用 cpu 时间之比，spcached/memcached）：
rusage_user    1.330000  / 0.770000  = 1.72
rusage_system  38.670000 / 75.630000 = 0.51

即从客户端来看，spcached 只达到 memcached 71% 的性能。
从服务器的 cpu 使用角度来看，spcached 的 system 时间只有 memcached 的一半，user 时间是 memcached 的 1.72 倍。

测试的环境使用的是 linux 2.4.18-3 ，使用 LinuxThreads 。spcached 的 user 时间比 memcached 多，应该是由于 LinuxThreads 进行调度耗费了不少时间。另外 hash table 和 BalancedTree 的操作也是属于 user 时间，BalancedTree 的操作比 hash table 慢。
出乎意料，memcached 的 system 时间居然是 spcached 的两倍。没仔细看 memcached 的代码，不知道是什么原因。

结合客户端和服务器两方面的结果来看，令人非常迷茫。服务器费时少的程序，对应的客户端用的时间居然反而长。
要解释这种情况，看来要进一步看看操作系统方面的书。

最初希望 spcached 能达到 memcached 80% 的性能，现在只能达到 70% ，也算是一个还能接受的结果。

rusage_user       32u:32u  Accumulated user time for this process 
                           (seconds:microseconds)
rusage_system     32u:32u  Accumulated system time for this process 
                           (seconds:microseconds)

bash-2.05a$ ./memcached -m 128

bash-2.05a$ java com/danga/MemCached/test/MemCachedBench 500000 0 11211
500000 sets: 162758ms
500000 gets: 201934ms

bash-2.05a$telnet 0 11211
STAT rusage_user 0.770000
STAT rusage_system 75.630000

bash-2.05a$ ./spcached -c 291984

bash-2.05a$ java com/danga/MemCached/test/MemCachedBench 500000 0 11216
500000 sets: 229266ms
500000 gets: 284856ms

bash-2.05a$ telnet 0 11216
STAT rusage_user 1.330000
STAT rusage_system 38.670000

bash-2.05a$ top
  PID USER     PRI  NI  SIZE  RSS SHARE STAT %CPU %MEM   TIME COMMAND
15854 svn       15   0  112M  96M 66952 S     0.0 77.9   0:21 spcached

查看了 MemCachedBench 的源代码之后，发现了问题所在。

                pool.setInitConn(100);
                pool.setMinConn(100);

测试工具在开始测试的时候就发起了 100 个连接到服务器，而测试过程中只会用到一个连接。由于测试环境的 linux 版本低，所以使用的还是 select ，而不是 epoll 。epoll 对于这种只有少量连接活跃的情况能够处理的很好，但是 select 却是相反，因此导致服务器在 select 上消耗了大量的时间。

spcached 比 memcached 消耗少的原因在于 spcached 对于不活跃的连接设置了 60 秒的超时时间，而 memcached 是永不超时的。所以 spcached 在前 60 秒受到 99 个不活跃连接的干扰，而 memcached 是一直受干扰。

改 MemCachedBench 的代码如下，重新测试

                pool.setInitConn(1);
                pool.setMinConn(1);

从客户端计算测试的结果（处理速度之比，spcached/memcached）：
插入 132917 / 204055 = 65 %
查询 150149 / 220507 = 68 %

从服务器计算测试的结果（使用 cpu 时间之比，spcached/memcached）：
rusage_user 0.800000 / 0.470000 = 1.7
rusage_system 34.050000 / 53.730000 = 0.63

测试结果是 memcached 更快了。

./memcached -m 96

bash-2.05a$ java com/danga/MemCached/test/MemCachedBench 500000 0 11211
500000 sets: 132917ms
500000 gets: 150149ms

bash-2.05a$ telnet 0 11211
STAT rusage_user 0.470000
STAT rusage_system 53.730000

bash-2.05a$ top
  PID USER     PRI  NI  SIZE  RSS SHARE STAT %CPU %MEM   TIME COMMAND
16587 liusf     15   0 99.8M  80M  2800 S     0.0 65.3   0:54 memcached

bash-2.05a$ ./spcached -c 185808

bash-2.05a$ java com/danga/MemCached/test/MemCachedBench 500000 0 11216
500000 sets: 204055ms
500000 gets: 220507ms

bash-2.05a$ telnet 0 11216
STAT rusage_user 0.800000
STAT rusage_system 34.050000

bash-2.05a$ top
  PID USER     PRI  NI  SIZE  RSS SHARE STAT %CPU %MEM   TIME COMMAND
16563 svn       15   0 74916  73M   608 S     0.0 59.1   2:07 spcached

使用 cprof 对 spcached 做 profiler ，其中对 key 进行比较的函数占用差不多 60% 的时间。

bash-2.05a$ cprof spcached cmon.out  | more
Function Name                        calls   func%  func(ms)    f+c%   f+c(ms)
                                         0 4930875599.984 11095618832560 100.000    225023
compare__19SP_CacheItemHandlerPCvT1  32320411  35.035     78837  57.750    129949

int xxx :: compare( ... )
{
        ......
        return strcmp( i1->getKey(), i2->getKey() );
}

如果使用 hash table ，会减少很多对这个函数的调用。

改用和 memcached 同样的 hash table 之后，数据如下：

Function Name                        calls   func%  func(ms)    f+c%   f+c(ms)
                                         0 13660645568.442 11095652346241 100.000     81223
hashCode__19SP_CacheItemHandlerPCv   2600000   8.435      6851  13.449     10923
compare__19SP_CacheItemHandlerPCvT1    785604   2.392      1942   3.983      3235

bash-2.05a$ java com/danga/MemCached/test/MemCachedBench 500000 0 11216
500000 sets: 193644ms
500000 gets: 207668ms

bash-2.05a$ telnet 0 11216
STAT rusage_user 0.220000
STAT rusage_system 27.780000

bash-2.05a$ top
 PID USER     PRI  NI  SIZE  RSS SHARE STAT %CPU %MEM   TIME COMMAND
19315 svn       15   0 77164  75M   608 S     0.0 60.9   1:57 spcached

高手问个问题。

memcached 对 cache 对象 大小有什么限制 。

我在程序中 如果对象的大小 超过255kb 就出错。

(SERVER_ERROR object too large for cache)
[50:30.597] - ++++ error storing data in cache for key: test_key7 -- length: 1048603
[50:30.597] - SERVER_ERROR object too large for cache
[50:30.597] - ++++ serializing for key: test_key8 for class: [I
[50:30.701] - ++++ memcache cmd (result code): set test_key8 8 0 1048603
(SERVER_ERROR object too large for cache)
[50:30.702] - ++++ error storing data in cache for key: test_key8 -- length: 1048603
[50:30.703] - SERVER_ERROR object too large for cache
[50:30.703] - ++++ serializing for key: test_key9 for class: [I
[50:30.805] - ++++ memcache cmd (result code): set test_key9 8 0 1048603
(SERVER_ERROR object too large for cache)
[50:30.806] - ++++ error storing data in cache for key: test_key9 -- length: 1048603
[50:30.806] - SERVER_ERROR object too large for cache

memcached现在可以./configure --enable-threads，用-t参数指定threads数量。

从 error message 来看，出错的时候，size 不是 255kb 哦，而是



1M = 1048576 ，这里显示的是 1048603 ，超过 1M 了。

这里有说明 memcached 的限制是 1M 。
http://lists.danga.com/pipermail/memcached/2006-October/002986.html