HugePages 中怎么提升数据库性能

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本篇文章给大家分享的是有关 HugePages 中怎么提升数据库性能，丸趣 TV 小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着丸趣 TV 小编一起来看看吧。

内存是计算机的重要资源，虽然今天大多数的服务对内存的需求都没有那么高，但是数据库以及 Hadoop   全家桶这些服务却是消耗内存的大户，它们在生产环境动辄占用 GB 和 TB 量级的内存来提升计算的速度，Linux   操作系统为了更好、更快地管理这些内存并降低开销引入了很多策略，我们今天要介绍的是 HugePages，也就是大页[^1]。

绝大多数的 CPU 架构都支持更大的页面，只是不同操作系统会使用不同的术语，例如：Linux 上的 HugePages、BSD 上的 SuperPages   以及 Windows 上的 LargePages，这些不同的术语都代表着类似的大页面功能。

图 1 – CPU 架构和更大的页面

我们都知道 Linux 会以页为单位管理内存，而默认的页面大小为 4KB，虽然部分处理器会使用 8KB、16KB 后者 64KB 作为默认的页面大小，不过  4KB 仍然是操作系统的默认页面配置的主流[^2]，虽然 64KB 的页面是 4KB 的 16 倍，但是与最小 2MB 的 HugePages 相比，64KB   的页面实在是不够大，更不用说默认的 4KB 了：

图 2 – 默认和大页面大小

2MB 一般都是 HugePages 的默认大小，在 arm64 和 x86_64 的架构上甚至支持 1GB 的大页面，是 Linux 默认页面大小的  262,144 倍，我们可以使用如下所示的命令查看当前机器上 HugePages 的相关信息：

$ cat /proc/meminfo | grep Huge AnonHugePages: 71680 kB ShmemHugePages: 0 kB FileHugePages: 0 kB HugePages_Total: 0 HugePages_Free: 0 HugePages_Rsvd: 0 HugePages_Surp: 0 Hugepagesize: 2048 kB Hugetlb: 0 kB

通过上面的输出结果，我们可以看到当前机器上的大页面默认大小为 2MB 并且大页面的数量也为 0，即没有进程在申请或者使用大页。各位读者可以在 Linux   尝试执行上述命令，如果机器上没有做过额外的配置，那么使用上述命令得到的输出与这里也不会有太大的差别。

/proc/sys/vm/nr_hugepages 中存储的数据就是大页面的数量，虽然在默认情况下它的值都是  0，不过我们可以通过更改该文件的内容申请或者释放操作系统中的大页：

$ echo 1   /proc/sys/vm/nr_hugepages $ cat /proc/meminfo | grep HugePages_ HugePages_Total: 1 HugePages_Free: 1 ...

在 Linux 中，与其他内存的申请和释放方式相同，我们可以在向 mmap 系统调用中传入 MAP_HUGETLB 标记申请操作系统的大页并使用  munmap 释放内存[^3]，使用如下所示的代码片段可以在操作系统中申请 2MB 的大页：

size_t s = (2UL * 1024 * 1024); char *m = mmap( NULL, s, PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_PRIVATE | MAP_ANONYMOUS | MAP_HUGETLB /* flags */, -1, 0 ); munmap(m, s);

虽然 HugePages 的申请方式与默认的内存相差不多，但是它实际上是操作系统单独管理的特殊资源，Linux 会在 /proc/meminfo   中单独展示 HugePages 的相关数据，而容器编排系统 Kubernetes 也会认为大页是不同于内存的独立资源，如下所示的 Pod   也需要单独申请大页资源[^4]：

apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: huge-pages-example spec: containers: - name: example ... volumeMounts: - mountPath: /hugepages-2Mi name: hugepage-2mi - mountPath: /hugepages-1Gi name: hugepage-1gi resources: limits: hugepages-2Mi: 100Mi hugepages-1Gi: 2Gi memory: 100Mi requests: memory: 100Mi volumes: - name: hugepage-2mi emptyDir: medium: HugePages-2Mi - name: hugepage-1gi emptyDir: medium: HugePages-1Gi

作为 Linux 从 2.6.32 引入的新特性，HugePages 能够提升数据库、Hadoop 全家桶等占用大量内存的服务的性能，该特性对于常见的  Web 服务以及后端服务没有太多的帮助，反而可能会影响服务的性能，我们在这篇文章中会介绍 HugePages 为什么能够提升数据库等服务的性能：

HugePages 可以降低内存页面的管理开销;

HugePages 可以锁定内存，禁止操作系统的内存交换和释放;

管理开销

虽然 HugePages 的开启大都需要开发或者运维工程师的额外配置，但是在应用程序中启用 HugePages   却可以在以下几个方面降低内存页面的管理开销：

更大的内存页能够减少内存中的页表层级，这不仅可以降低页表的内存占用，也能降低从虚拟内存到物理内存转换的性能损耗;

更大的内存页意味着更高的缓存命中率，CPU 有更高的几率可以直接在 TLB(Translation lookaside  buffer)中获取对应的物理地址;

更大的内存页可以减少获取大内存的次数，使用 HugePages 每次可以获取 2MB 的内存，是 4KB 的默认页效率的 512 倍;

因为进程的地址空间都是虚拟的，所以 CPU   和操作系统需要记录页面和进程之间的对应关系，操作系统中的页面越多，我们也就需要花费更多的时间在如下所示的五层页表结构中查找虚拟内存对应的物理内存，我们会根据虚拟地址依次访问页表中的目录 (Directory) 最终查找到对应的物理内存：

图 3 – 默认页的五层页表

如上图所示，如果我们使用 Linux 中默认的 4KB 内存页，那么 CPU 在访问对应的内存时需要分别读取 PGD、PUD、PMD 和 PTE   才能获取物理内存，但是 2MB 的大内存可以减少目录访问的次数：

图 4 – 页表与大页

因为 2MB 的内存页占用了 21 位的地址，所以我们也不再需要五层页表中的 PTE   结构，这不仅能够减少翻译虚拟地址时访问页表的次数，还能够降低页表的内存占用。

CPU 总可以通过上述复杂的目录结构找到虚拟页对应的物理页，但是每次翻译虚拟地址时都使用上述结构是非常昂贵的操作，操作系统使用 TLB   作为缓存来解决这个问题，TLB 是内存管理组件 (Memory Management Unit) 的一个部分，其中缓存的页表项可以帮助我们快速翻译虚拟地址：

图 5 – TLB

更大的内存页面意味着更高的缓存命中率，因为 TLB 缓存的容量是一定的，它只能缓存指定数量的页面，在这种情况下，缓存 2MB   的大页能够为系统提高缓存的命中率，从而提高系统的整体性能。

除了较少页表项和提高缓存命中率之外，使用更大的页面还可以提高内存的访问效率，对于相同的 1GB 内存，使用 4KB 的内存页需要系统处理 262,144   次，但是使用 2MB 的大页却只需要 512 次，这可以将系统获取内存所需要的处理次数降低几个数量级。

锁定内存

使用 HugePages 可以锁定内存，禁止操作系统的内存交换和释放。Linux   系统提供了交换分区 (Swap) 机制，该机制会在内存不足时将一部分内存页从内存拷贝到磁盘上，释放内存页占用的内存空间，而当对应的内存进程访问时又会被交换到内存中，这种机制能够为进程构造一种内存充足的假象，但是也会造成各种问题。

图 6 – 交换分区

我们在 为什么 NUMA 会影响程序的延迟 一文中就介绍过 Swap 在开启 NUMA 时可能会影响数据库的性能[^5]，系统中偶然发生的 Swap   并不是不可以接受的，但是频繁地读写磁盘会显著地降低操作系统的运行速度。

HugePages 与其他内存页不同，它是由系统工程师预先在操作系统上使用命令分配的，当进程通过 mmap   或者其他系统调用申请大页时，它们得到的都是预先分配的资源。Linux 中的 HugePages 都被锁定在内存中，所以哪怕是在系统内存不足时，它们也不会被  Swap 到磁盘上，这也就能从根源上杜绝了重要内存被频繁换入和换出的可能[^6]。

REHL 6 引入了透明大页(Transparent Huge  Pages、THP)，它是一个可以自动创建、管理和使用大页的抽象层，能够为系统管理员和开发者隐藏了大页使用时的复杂性，但是不推荐在数据库以及类似负载中开启。[^7]

以上就是 HugePages 中怎么提升数据库性能，丸趣 TV 小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注丸趣 TV 行业资讯频道。