人人网－英特尔技术专题讨论会实录
Intel/Qianxiang server workshop
（这横幅很搞 叫Qianxiang不如叫RenRen，千橡的英文：Oak Pacific）
intel技术专家
互联网大客户技术技术服务内容
1.idc机房相关
2.性能优化：调试、锁等基础知识
下面由请intel技术专家：一个阿姨先讲话，可能是，无自我介绍
数据中心专家：张静、oracle专家津鹏、泰勒、优化组的徐进
（以上纯音译）
泰勒说话
性能技术分享 cpu 至强服务器优化产品
数据中心 Optimized Datacenters
技术专家津鹏开始说话
国内普通机房2.2kw-3kw每机柜
放视频：英特尔原料的一个生产厂 现在是一个数据中心 一个三层的楼 （真TM大） 视频里一个老外一层一层地介绍 每机柜30kw（国内的十倍）（听不懂老外在介绍啥，没有字幕，一帮人在看纯视频）
视频放完
在研究散热与机柜
张静开始
PPT
数据中心未来的发展和案例分析
从九六年到零九年的服务器成本的柱状图。power & cooling的费用在增长。
数据中心：可靠性、可扩容性、管理
神奇了（第一个大哥讲了半天，第二个大哥上来说PPT是他准备的。。。）
津鹏大哥来说话了
数据分散
数据中心要求越高、成本越高、建的时间就越长。
运营数据中心与灾备数据中心。
张静大哥又回来了
数据中心的需求与建设的花费的策略：考虑未来几年的增长
空调的增加更加容易：逐渐投入
超级用户：类似腾讯，模块化的数据中心建设.集装箱数据中心。快速实施。
如何在数据中心里节能：PUE Data Center Power Usage Effectiveness
SPUE
TPUE = PUE+SPUE
目前通常在3.2
一个数据中心基本上只有三分之一是用来计算的。
1.使用更高效率的电源。80PLUS 铜 银 金
2.（UPS有三次电源转换：整流器 逆变器 变压器）英特尔在佬实验中取消了UPS （高压直流供电）
3.气流与温度
冷气流不够 上半部分服务器过热
风量过大 风速过大 冷空气短路（只有一半的温度降了），下面的解决办法：
1.封闭冷通道改变冷气流风向 可节能36％ 温差变大后更能节能50％
2.烟窗式机柜
水冷
打了下瞌睡
现在是津鹏大哥在讲集装箱机房
案例：一家佬上市的国内顶级的互联网公司 我猜是百度
评估一个数据中心的好与坏
最后又是一个视频：的集装箱数据中心 有个的兄弟穿个MAIL的Tshirt很cool
津鹏这哥们播视频用的QQ影音
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徐进大哥上台，这兄弟来过一回，讲CPU ASE全球对云计算／互联网数据中心的支持
这兄弟讲课老是晃
解决性能缺陷：概念和方法及策略
一个表，按获益排序：1.系统级（网络磁盘内存） 2.应用级（进程堆数据结构） 3.微架构级（微架构级优化指令集） 越前面的策略获益越高 难度越低
intel tools&libraries;
线程级并行：Thread Building Block Open Standards OpenMP
数据并行：Ct,C/C++ Stds
2008年的硬件概述
理论计算能力：102.4G指令／秒
实际只是三分之一到二分之一，经常是四分之一或者五分之一
2009年的硬件概述
理论计算能力：不变
内存带宽提高了3倍：6通道DDR3：64G／s
硬盘系统 SSD RAID5＊6： IOPS：100，000（上百倍提升） SSD写性能远差于自己的读性能1：100 但也比传统的高
SSD随机读性能非常好 随机写一般
BIOS设置：－SMT／EIST／NUMA／Prefetcher
NUMA:不跨CPU访问内存 尽量不调度原来的CPU上的指令
SSD VS HD
一般情况下，索引文件都比较大。
在更新索引文件的过程中，磁盘压力较大，SSD能获得较好性能。
应用级的性能缺陷
多核环境下，多线程程序的设计需要非常细致的设计
－锁的粒度
－并发
－软件流水线的设计
－选择合适的线程库（TBB）
锁的粒度
一个例子，对应用程序内部的缓存加锁造成的线程冲突，将缓存拆分成多个部分，分别加以保护，大大缓解了冲突，应用程序性能提高了21％
典型的应用性能缺陷
滥用STL：滥用可能会造成非常密集的内存管理作；多线程环境下会更坏
Glibc的malloc/free在多核环境下扩展性很差、如果在多线程环境下需要频繁分配和释放内存，可以考虑SmartHeap(收费的)\hoard\intel TBB
内存作：memcpy memset是耗时的，特别是在Xeon E5400平台上，每秒memcpy/memset 2GB将会对整个系统的性能造成极大的影响。
Bitmap:随机写位图的某些图，如果造成了缓存缺失每次访问都能造成上百个CPU cycle（一个小循环里写10W到20W次，读没有关系）
算法的选择 JPEG缩略图生成
通过在频率域减采样可以将原图非常快的缩小到1／（2的N次方）大小，然后再缩小到合适的大小，与直接缩小相比，性能提高了2.5倍（校内相册吕威大侠曾经说过，我记得是2.8倍）
加密算法AES VS TEA
AES比TEA要快3倍以上
搜索引擎中，为了减少磁盘访问，通常倒排表被压缩后存放，SSE4.2优化后的PForDelta算法可以达到3GB／s的解压速度，是VBYTE速度的10倍，而压缩率更好。
采取正确的IO API
SSD的IO延迟很小，并且能同时处理几十个IO请求，单线程上的同步IO不能最大化发SSD的性能。
要SSD发挥到最大，要使用许多个线程去同步作SSD。
BufferIO会造成内核的内存拷贝，如果需要每秒处理上GB的磁盘读作，则需要考虑是否需要采用Direct-IO mmap等无需拷贝的方式。
当文件大于系统内存的情况下，通过mmap的方式随机的访问会造成频繁缺页。
采用高性能库函数
intel ipp库：JPEG resize IPP是libjpeg的2部
Westmere上新的AES指令可以提供10倍于普通AES的性能，IPP将会在第一时间提供支持。
例子：用SSE4.2优化P_FOR_dELTA解压缩 很复杂 看不懂
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四个内部案例
分享时间：小白 铁安 军辉
passport优化 小白
以前的情况
read->mysql->loginCache->write
Ice.Server.ThreadPool
第三个阶段非常慢，用户登录不上。
现在
read
Ice.Server.ThreadPool
mysql->loginCache->write
另一个pool
延长二十分钟在线，从产品上解决问题。
新鲜事重构 铁安
文件存储
索引存储4－5W写入每秒
每秒中用户产生的feed有500条左右，这500条需要发给特定的一群人，平均分给一百人，每秒大概5W
SearchCache 全站用户数据全缓存服务 长青
以struct形式存储用户，一个亿的用户会占65.2G内存，不包括内存碎片等实际开销。
去掉struct的内存结构化开销，通过序列化反序列化来压缩内存占用。
内存优化比例大概在40－70％之间。
锁的效率 军辉
原子作效率最好
自旋锁的效率还不错
hash函数：boobs（memcache里的） 性能和均匀程度最好的是murmur stdhash是最不好的
其他经验：
一个锁有严重的效率问题
锁的数目在并发线程数的10部时最好
pthread spinlock有效率问题 争用发生时延迟达5－10ms
spinlock的cpu消耗比mutex低
实现lockfree需要抛弃一些特性
专家说明：spinlock使用时可能会cpu特高，用的时候小心。
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Posted by 54chen linux