luckyea77 (luckyea77) wrote,
luckyea77
luckyea77

Category:

Что мешает современным СУБД работать в полную мощность на современном оборудовании

По состоянию на октябрь 2020 года на сайте db-engines (самый известный мировой рейтинг СУБД) зарегистрировано 358 продуктов для управления базами данных. Среди них можно найти традиционные реляционные и современные NoSQL продукты, решения, использующие для обработки данных оперативную память и даже аппаратные ресурсы видеокарты. Конкуренция по-прежнему высока – растут скорости обработки и объёмы данных.

Однако даже самое современное программное обеспечение далеко не всегда способно эффективно решать возложенные на него задачи. Видный исследователь в области управления данными Майкл Стоунбрейкер в одном из выступлений привёл пример: традиционная СУБД тратит лишь 4% процессорного времени непосредственно на полезную нагрузку. Всё остальное может уходить на поддержание работы системы.

Естественно, эта цифра – в значительной степени абстрактна. Но факт остаётся фактом: сегодняшние СУБД не раскрывают полностью всех возможностей многоядерной архитектуры аппаратной части, а лишь вынуждают конечного пользователя наращивать эту самую аппаратную часть. Примеры были приведены в предыдущей статье цикла.


Современные СУБД не раскрывают полностью всех возможностей многоядерной архитектуры аппаратной части, а лишь вынуждают конечного пользователя наращивать эту самую аппаратную часть

Почему так происходит? Что «под капотом» современных СУБД мешает им полностью раскрыться на многоядерной архитектуре?

Классический подход с блокировкой

Для начала вспомним, что базовая архитектура наиболее популярных сегодня классических реляционных дисковых СУБД формировалась в 80-90-е годы XX века, когда компьютеры были большими, процессоры – одноядерными, программы – однопоточными, а данные хранились на жёстких дисках. В это время работа внутренних структур СУБД строилась на принципах взаимного исключения при доступе к общему ресурсу. Если какой-то процесс хочет изменить блок данных – данные нужно временно заблокировать для других процессов, которые также могут попытаться внести свои изменения. Доступ осуществляется с помощью так называемых объектов синхронизации. Простейший пример такого объекта – спинлок.


Блокирующий алгоритм СУБД

Предположим, процесс пытается захватить спинлок. Если попытка удалась – процесс получает монопольный доступ к ресурсу и выполняет нужные действия. Если попытка не удалась, процесс ожидает в цикле пока спинлок освободится. Такой способ тратит вычислительный ресурс, не совершая полезной работы, поэтому спинлок используют, предполагая, что ожидание не будет долгим. Более сложный тип – мьютекс (от английского «mutual exclusion» – взаимное исключение) может передать управление планировщику задач (ядру) и освободить CPU для другой задачи или потока. Мьютекс удобнее спинлока, но на его работу тратится больше вычислений и времени.

Механизмы блокировок обеспечивают консистентность данных и изоляцию транзакций, но при этом сильно ограничивают возможности параллельной работы. В стремлении избежать блокировок при работе с данными в 90-х годах появился мультиверсионный контроль конкурентного доступа (MVCC) на основе «снимков» базы – изменения данных не видны другим пользователям, пока они не подтверждены. Сегодня этот механизм есть в большинстве СУБД, даже в современных NoSQL-решениях.

Между тем, вся внутренняя структура большинства классических СУБД по-прежнему построена на идее блокирующих алгоритмов и взаимного исключения. Примеры таких решений – это Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL.

Пока процессор был одноядерным – другого решения не требовалось. А вот появление многоядерных чипов и многопоточного программирования быстро показало минусы архитектуры с блокировками.

Во-первых, сама по себе работа механизма блокировки (чтение блокировки, ожидание освобождения, запись «занято», захват, освобождение, запись «свободно») требует значительного (по меркам программы) процессорного времени при наличии конкуренции. А во-вторых, есть общая проблема – всякая параллельная работа невозможна на участке, защищаемом блокировкой.

Для конечного пользователя проблема выражается в том, что в условиях конкуренции на многоядерном оборудовании работа СУБД и приложения, которое его использует, замедляется в десятки раз.

А если не блокировать?

Альтернативой являются неблокирующие алгоритмы, которые как раз и появились с развитием многоядерной архитектуры. Принцип их работы состоит не в том, чтобы запретить конкурирующим потокам доступ к ресурсу, а в том, чтобы обеспечить консистентное существование ресурса для всех потоков, которые в данный момент времени работают с ним параллельно. Преимущество неблокирующих алгоритмов — в лучшей масштабируемости по количеству процессоров.

Главный минус – неблокирующие алгоритмы предназначены для обработки данных только в памяти и подразумевают кооперативную работу конкурентных потоков. Использование таких алгоритмов в классических СУБД затруднено, прежде всего из-за активной работы с диском. Значительные временные задержки для обращения к диску не позволяют осуществить кооперативную работу конкурентных потоков при встраивании долгих операций в неблокирующий алгоритм. Поэтому наилучшим образом неблокирующие алгоритмы работают в in-memory системах.

Для потребителя это означает, что вся система будет работать в разы быстрее классической СУБД. Но база данных будет ограничена объёмом оперативной памяти сервера или кластера серверов. Естественно, если база данных вырастет – придётся докупать оперативную память.

Примеры таких решений – Redis, Tarantool, Hazelcast, SAP HANA. Они приобретают всё большую популярность в самых разных системах, могут использоваться в качестве кэша для ускорения доступа к классической дисковой реляционной базе данных. Но итоговая стоимость владения такими решениями всё ещё достаточно высока.

Как соединить несоединимое

Естественно, что разработчики и классических дисковых, и in-memory СУБД в ходе развития своих продуктов хоть и с разных концов, но приходили к одной и той же проблеме – как совместить преимущества обоих подходов и избавиться от их недостатков. Разработчики in-memory решений хотят убрать из памяти на диск неиспользуемые данные и тем самым повысить эффективность работы системы. А создатели классических СУБД хотят быстрее работать на многоядерном «железе» в случае, когда данные обрабатываются исключительно или преимущественно в памяти.

Но пока что никому из гигантов рынка не удалось создать продукт или хотя бы прототип, удовлетворяющий всем этим требованиям.

А есть ли третий вариант? С точки зрения авторов, на производительность СУБД влияют несколько факторов. Во-первых, именно подходы и методы синхронизации в итоге обеспечивают уровень эффективности использования современных многоядерных процессоров. Во-вторых, в реальных системах не все данные имеют одинаковую частоту обращений, поэтому кэширование данных в памяти позволяет более рационально использовать ресурсы сервера.

Поэтому, по мнению авторов, интересно построить архитектуру СУБД, которая базируется на комбинации неблокирующих алгоритмов при обработке данных в памяти и классических методов синхронизации при ожидании событий с длительными задержками. Такая архитектура позволяет наследовать лучшие свойства от разных классов СУБД: специализированных in-memory и классических систем.

В следующей статье читатели познакомятся с прототипом, разработанным специалистами РЕЛЭКС. Свойства прототипа и тестовые измерения его производительности позволяют утверждать, что разработчикам удалось построить именно такую – принципиально новую архитектуру.

Tags: компьютер, технологии
Subscribe

Posts from This Journal “компьютер” Tag

promo luckyea77 december 30, 15:00 8
Buy for 10 tokens
По этой ссылке (или этой) можно скачать информационную базу для программы "1С:Предприятие". С помощью данной базы можно готовиться и сдавать экзамены по темам: - Электробезопасность - Основы промышленной безопасности А.1 - Специальные требования промышленной безопасности: Б 9.31.…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 3 comments