Scaling Up Memory Disaggregated Applications with Smart——论文泛读

ASPLOS 2024 Paper??论文阅读笔记整理

问题

近期在RDMA网络方面的发展导致了内存分解的趋势。然而，每个计算节点的性能仍然受到网络的限制，特别是当它需要执行大量并发的细粒度远程访问时。根据我们的评估，现有的IOPS受限解聚应用在32个核心以上的规模上性能并不良好，因此无法充分利用当今的多核机器。

挑战

经过对RNIC内部架构的深入分析，我们发现今天的内存分解应用吞吐量受到三个主要的瓶颈的限制：(1) 门铃寄存器的隐式争用；(2) 由于过多未完成的工作请求引起的缓存崩溃； (3) 由于CAS重试失败导致的IOPS浪费。

现有方法局限性

现有的研究 [5, 16, 27, 41] 观察到RDMA操作的吞吐量，特别是依赖可靠连接（RC）的单边操作，随着并行性的增加（即并行执行RDMA操作的线程数量）而无法很好地扩展。研究人员推测这种可扩展性问题可能是由于RNIC内的缓存争用引起的。最近的RNIC设备通过芯片上的SRAM缓存提高了元数据对象访问的性能。由于RNIC必须通过PCIe DMA从DRAM中获取数据，这需要几微秒的时间 [41]，所以缓存未命中会导致巨大的性能惩罚。为了缓解这个问题，提出了一种常用的优化方法，称为连接复用 [16, 52, 53]，以减少队列对（QP）的总数，因为QP需要建立RC连接，因此需要被缓存以获得良好的性能。与为每个线程分配一个单独的QP不同，使用连接复用，多个线程共享一个QP，以减少资源争用的代价来换取并行性。然而，现有的研究 [16, 27] 已经表明，共享QP导致性能不佳，因为对QP的访问通过锁进行串行化。

本文方法

我们提出了Smart，一个RDMA编程框架，通过提供类似单边RDMA动词的接口来隐藏上述细节。

• 通过通用的线程感知RDMA资源（例如门铃寄存器）分配机制，来解决门铃寄存器的隐式争用。

• 提出了一种基于信用的节流策略，其中深度阈值是根据当前工作负载自动确定的，解决由于过多未完成的工作请求引起的缓存崩溃。

• 提出了一种自适应退避技术，抑制不成功的CAS（compare-and-swap）操作的并发性，解决CAS重试失败导致的IOPS浪费。

我们用44行和16行代码用Smart重构了按部分分解的哈希表（RACE）和持久事务处理系统（FORD）的状态，分别将它们的吞吐量提高了132.4倍和5.2倍。我们还用Smart重构了Sherman（一个最近分解的B+树），并进行了额外的推测性查找优化（更改了48行代码），将其内存访问模式从带宽限制更改为IOPS限制，并将速度提高了2.0倍。

开源代码：https://github.com/hhyx/smart

实验环境

集群中使用了八台机器，每台机器都有两个Intel Xeon Gold 6240R CPU（共96核）、384 GB DRAM（32 GB×12）、1.5 TB Intel Optane DC持久内存（128 GB×12，5）和一个200 Gbps Mellanox ConnectX-6 InfiniBand RNIC。每个RNIC都连接到一个200 Gbps Mellanox InfiniBand交换机，RNIC在我们的测试平台上的硬件限制为110.0 MOP/s。这些机器与Ubuntu 20.04 LTS（Linux内核5.4.0）和 Mellanox OpenFabrics Enterprise Distribution for Linux（MLNX_OFED）v5.3-1.0.0.1 一起安装。

实验对比：吞吐量、延迟、可扩展性、消融实验、减少资源争用方面的有效性

总结

对RNIC内部架构进行深入分析，发现内存分解应用吞吐量受到三个主要的瓶颈的限制：(1) 门铃寄存器的隐式争用；(2) 由于过多未完成的工作请求引起的缓存崩溃； (3) 由于CAS重试失败导致的IOPS浪费。针对3个问题作者分别提出解决方案：通过通用的线程感知RDMA资源（例如门铃寄存器）分配机制，来解决门铃寄存器的隐式争用；提出了一种基于信用的节流策略，其中深度阈值是根据当前工作负载自动确定的，解决由于过多未完成的工作请求引起的缓存崩溃；提出了一种自适应退避技术，抑制不成功的CAS（compare-and-swap）操作的并发性，解决CAS重试失败导致的IOPS浪费。