本文主要是介绍DolphinDB 基于 Glibc 升级的性能优化实战案例，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在高并发查询、查询需要涉及很多个分区的情况下，低版本的 glibc（低于2.23）会严重影响查询性能。需要升级 glibc 解决该问题优化性能。我们撰写了本文，通过 patchelf 工具修改可执行文件和动态库的 rpath，达到无需升级系统便可以使用高版本 glibc 的目的。
1 概述
在高并发查询、查询需要涉及很多个分区的情况下，需要频繁读取磁盘文件，而旧版 glibc（低于2.23）的 fseek 函数性能低下，导致查询任务堆积，CPU 利用率却不高。需要升级 glibc 解决该问题。由于系统 glibc 通常和系统版本绑定，所以升级系统 glibc 需要升级系统。但是升级系统步骤繁琐，故我们撰写了本文通过 patchelf 工具修改可执行文件和动态库的 rpath，在动态链接时优先链接的高版本 glibc。从而无需升级系统便可以使用高版本 glibc。
2 环境配置与数据模拟
2.1 硬件配置
测试总共使用四台配置相同的服务器，分别命名为 P1、P2、P3、P4，具体硬件配置如表所示。
| 处理器 | 核数 | 内存 | 操作系统 | 硬盘 | 网络 |
|---|---|---|---|---|---|
| Intel(R) Xeon(R) Gold 5320 CPU @ 2.20GHz | 128 | 754 GB | CentOS Linux release 7.9 | SSD | 万兆局域网 |
2.2 集群配置
以下测试中使用的 DolphinDB Server 版本为 2.00.9.3。
基于四台服务器搭建双副本高可用集群，假设四台服务器名称分别为 P1、P2、P3、P4，P1 、P2、P3 各部署一个控制节点、一个代理节点、一个数据节点，P4 部署一个代理节点、一个数据节点。
主要配置如下表：
| 配置项 | 值 |
|---|---|
| maxMemSize | 480GB |
| workerNum | 128个 |
| TSDBCacheEngineSize | 100GB |
2.3 模拟数据
2.3.1 生成模拟数据
模拟数据为物联网测点数据，有 4 个字段，分别是 id、time、v、q，一天 28.8 亿条数据。数据库按照日期（按天）、id（HASH 128）分区。每个分区约 2250 万条记录。具体脚本见附件。
2.3.2 模拟数据查询
我们模拟单个、20、40、60、100 个并发查询，查询内容为 4 天 1000 个随机id的点查询，理论上将包含 128x4 个分区。具体脚本见附件。
3 升级 glibc
3.1 查看本机 DolphinDB 使用的 glibc 版本
执行以下命令
ldd dolphindb
找到 libc.so.6 的位置，在终端执行
/lib64/libc.so.6得到版本为如图（2.17，低于 2.23）
3.2 下载或者编译高版本 glibc
下载
- 可自行下载对应系统高版本的 glibc 库和 libgcc 库后手工提取。
- 或下载 DolphinDB 提供的压缩包（glibc 版本 2.23，Centos 7）。
- 注意：可能存在兼容性问题。
编译
可以通过自行编译的方式解决高版本 glibc 的兼容性问题。
#下载glibc源代码
git clone https://sourceware.org/git/glibc.git
cd glibc
git checkout glibc-2.23
mkdir build
cd build
#具体路径需要自己选择，不要不添加路径或者选择系统库的路径，避免系统glibc被覆盖
../configure --prefix=/home/thchen/glibc-2.23
# -j后面的数字要低于或者等于自己cpu的核数
make -j12
make install
#编译运行需要把系统的/lib64/libgcc_s.so.1 复制到/home/thchen/glibc-2.23/lib里
cp /lib64/libgcc_s.so.1 /home/thchen/glibc-2.23/lib3.3 解压高版本 glibc 到自定义位置
注意事项：
1）不要解压到系统 lib64、根目录等路径覆盖系统 glibc。
2）不要添加自定义 glibc 文件夹到 LD_LIBRARY_PATH 环境变量。
#当前位置为/home/thchen
tar -zxvf glibc-2.23.tar.gz3.4 下载 patchelf
sudo yum install patchelf3.5 文件备份
备份相关文件（dolphindb ，libDolphinDB.so，libgfortran.so.3，libopenblas.so.0，libquadmath.so.0，libstdc++.so.6，libtcmalloc_minimal.so.4）
#备份文件，需要到dolphindb 可执行文件下的目录
cp dolphindb dolphindb.bak
cp libDolphinDB.so libDolphinDB.so.bak
cp libgfortran.so.3 libgfortran.so.3.bak
cp libopenblas.so.0 libopenblas.so.0.bak
cp libquadmath.so.0 libquadmath.so.0.bak
cp libstdc++.so.6 libstdc++.so.6.bak
cp libtcmalloc_minimal.so.4 libtcmalloc_minimal.so.4.bak3.6 修改文件的 rpath 和 interpreter
1）关闭 DolphinDB
2）根据高版本 glibc 的路径，修改以下文件的 rpath：dolphindb ，libDolphinDB.so，libgfortran.so.3，libopenblas.so.0，libquadmath.so.0，libstdc++.so.6，libtcmalloc_minimal.so.4
#修改rpath，具体路径要看高版本glibc的路径
patchelf --set-interpreter /home/thchen/glibc-2.23/lib/ld-linux-x86-64.so.2 \
--set-rpath ./:/home/thchen/glibc-2.23/lib64 dolphindb
patchelf --set-rpath ./:/home/thchen/glibc-2.23/lib libDolphinDB.so
patchelf --set-rpath ./:/home/thchen/glibc-2.23/lib libgfortran.so.3
patchelf --set-rpath ./:/home/thchen/glibc-2.23/lib libopenblas.so.0
patchelf --set-rpath ./:/home/thchen/glibc-2.23/lib libquadmath.so.0
patchelf --set-rpath ./:/home/thchen/glibc-2.23/lib libstdc++.so.6
patchelf --set-rpath ./:/home/thchen/glibc-2.23/lib libtcmalloc_minimal.so.43.7 验证 glibc 库路径
使用 ldd dolphindb 命令验证当前 glibc 库的路径。当运行结果显示其路径为高版本 glibc 路径时，说明前述修改成功。
4 性能测试与对比
通过在升级前和升级后运行 2.3.2 节的模拟查询，我们得到了以下数据：
| 查询方法 | 查询用时(glibc 2.17) | 查询用时(glibc 2.34) | 加速比 |
|---|---|---|---|
| 单查询 | 3,241 ms | 2,007 ms | 1.61 |
| 20并发查询 | 33,346 ms | 15,313 ms | 2.18 |
| 40并发查询 | 85,144 ms | 24,672 ms | 3.45 |
| 60并发查询 | 134,065 ms | 28,793 ms | 4.66 |
| 100并发查询 | 224,902ms | 46,938 ms | 4.79 |
通过升级 glibc，DolphinDB 前后查询加速比为 1.61-4.79 倍。在并发情况下性能提升更加明显。
5 小结
针对高并发查询，当查询需要涉及多个分区时，如果查询任务积压但 CPU 利用率不高，可以先确定 glibc 的版本。如果 glibc 版本低于 2.23，则可以按照本方案进行升级，这可能会带来明显的性能提升。
这篇关于DolphinDB 基于 Glibc 升级的性能优化实战案例的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
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