Kobe Digital Labo, Inc.

岩瀬 高博

Twitter: @okuyamaoo

Mail: iwase@kdl.co.jp

https://github.com/okuyamaoo

NOSQLで構築した分散MemoryFS上でMySQLを動かすとどうなるか？

自己紹介 ・岩瀬 高博(@okuyamaoo)

> 株式会社 神戸デジタル・ラボ所属

業務及び活動

>大規模e-コマースサイトのチューニング、運用

>分散処理、データベースの研究及び適応

>(独)情報通信研究機構 特別研究員

研究領域:大規模Webアーカイブ

>分散KVS okuyama、CEP Setsuna の開発

>OSS、Java、DB、車が好き

1.NOSQLでファイルシステム？

ファイルシステムまわりを整理

2.NOSQLのファイルシステムの紹介

仕組みから、性能評価まで

3.まとめ

今日のお話し

NOSQLでファイルシステム？ ・そもそもファイルシステムとは？

・内臓のHDDやSSD、外付けディスク、ネットワーク上の

ストレージ(NFS等)などの記憶デバイスを等価的に扱う仕組み。

色々あります。

Wikipediaより

NOSQLでファイルシステム？ ・ファイルシステムが利用しているハードは？

・HDD 最も主流な記憶装置。

内臓する円盤に磁気を散布してそこにデータを記憶。

それを磁気ヘッドと言われる目のようなもので読み込む。

・SSD 徐々に浸透してきている記憶装置

HDDの様に円盤やヘッドなどの稼働部を持たず、

フラッシュメモリにデータを記憶。

・ioDrive 最近特に注目度の高い超高速デバイス。

NANDフラッシュメモリを記憶部に持ち、接続方式を

PCIeとすることでSSDを超える速度を発揮する。

NOSQLでファイルシステム？ ・どのようにデータを格納しているか？

・ではアプリケーションから書き出されたデータは

どのように格納されているか？

NOSQLでファイルシステム？ ・どのようにデータを保存しているか？

・すごくおおざっぱに表現すると巨大な配列として

保存されている。

全てバイトデータとして扱い、先頭からあらかじめ決められた

サイズ分だけ塊として分割しつつ、配列のように保存していく。

このサイズは最近では4096byteが主流

NOSQLでファイルシステム？ ・どのようにデータを取り出すか？

・先ほどの配列に対して位置を指定して取り出す。

ここのデータを取り出す

例えば先ほどのファイルの1バイトから2048バイトを取り出す場合

この2つを取り出す

5000バイトから12000バイトを取り出す場合は?

NOSQLでファイルシステム？ ・よくHDDが遅いといわれる原因は？

このように円盤上にデータが

保存されている。

連続してデータを取り出す場合は、

先頭から順にデータを取り出せば

よいので、高速に取り出せる。

ではこのように離れた場所のデータを

読み込みたい場合はどうするか？

円盤とヘッドが動いてデータの場所まで

移動しないといけない。

この移動に時間がかかる

NOSQLでファイルシステム？ ・SSDはなぜ速い？

SSDはHDDと違い円盤にデータを保存しない。

データを取り出す際に物理的な位置を意識した

移動などの時間をともなわず、データが保存さて

いる記憶素子上から即取り出せるため高速。

つまり1つのデータの塊に

アクセスするのが凄く速い

NOSQLファイルシステム

NOSQLの特性 ・NOSQL 特にKVSの特性は？

・KVSは1つのデータへのアクセスが速い。

NOSQLの特性 ・例えば分散KVSのokuyamaの性能 ・okuyamaは分散しスケールアウトが可能なKVS

ストレージにメモリ、圧縮メモリ、ディスクなどが選べる

okuyamaはメモリストレージを利用

メモリで合ってもWALログでデータは永続化される。

サーバ2台で

10万QPS

NOSQLの特性 ・NOSQL特にKVSの特性は？

・これって先ほどのSSDの良いところに似てませんか？

NOSQLの特性 ・KVSは1つのデータの取り出しが高速

・これって先ほどのSSDの良いところに似てませんか？

というわけで、okuyamaを記憶装置として利用できる

ファイルシステムを作ってみました

okuyamaFuse

アーキテクチャ ・FUSEを利用してデータ格納先をokuyamaへ

FUSEとはLinux系のファイルシステムを

ユーザプロセスで自由に作成できる仕組み。

okuyamaFs

データは全てokuyamaに

格納され、ファイルのメタ情報なども全て格納され

る。

動かしてみた結果 ・いくつかのパターンで検証を実施

利用環境

・テストサーバ(テストを流すサーバ)

7200rpmの500GBのHDDを搭載（SATA)

Core i5、メモリ4GBのデスクトップPC(ドスパラ製)

・okuyamaサーバ

テストサーバと同型機を2台利用して分散化

圧縮メモリストレージを利用

動かしてみた結果 ・連続書き込み、読み込み

・ddを利用

ddはブロックサイズを指定して読み出し、書き出しが

出来るソフトウェア。連続的なアクセスになる。

テスト方法:4.8GBのファイルを利用

HDD HDDにコピー

HDD okuyamaにコピー

ブロックサイズは1000000byte

動かしてみた結果

・連続書き込み、読み込み

・テスト結果

Write：4817158144 bytes (4.8 GB) copied, 84.9928 seconds, 56.7 MB/s

Read：4817158144 bytes (4.8 GB) copied, 36.766 seconds, 131 MB/s

HDD

Write：4817158144 bytes (4.8 GB) copied, 149.642 seconds, 32.2 MB/s

Read：4817262144 bytes (4.8 GB) copied, 191.958 seconds, 25.1 MB/s

okuyamaFuse

・HDDは秒間56MB書き出せて、131MB読み出せる

・okuyamaFuseは32MB書き出せて、25MB読み出せる

いきなり負けてる。。。 どうすんだよ。。。。。

動かしてみた結果 ・ランダム書き込み、読み込み

・fioを利用

fioはストレージベンチマーク用のソフトウェア。

ランダムなアクセスを発生させることが可能。

また、同時アクセス数を変更することも可能。

テスト方法:4.8GBのファイルを利用

ブロックサイズは16Kbyte

同時アクセス数は20

動かしてみた結果 ・ランダム書き込み、読み込み

・テスト結果

Write：io=1232.0KB, bw=36151 B/s, iops=2 , runt= 34897msec

Read：io=58128KB, bw=1928.5KB/s, iops=120 , runt= 30142msec

HDD

Write：io=176832KB, bw=5886.1KB/s, iops=367 , runt= 30038msec

Read：io=1342.7MB, bw=45823KB/s, iops=2863 , runt= 30004msec

okuyamaFuse

・HDDは秒間36KB書き出せて、1.9MB読み出せる

・okuyamaFuseは5.8MB書き出せて、45MB読み出せる

動かしてみた結果 ・MySQLでのベンチ

・InnoDBのデータファイルを配置し、tpccにてベンチ

tpccとは?

TPC-Cとは卸売業における注文・支払いなどの処理を擬似的に再現した業務モデルで、TPCという業界団体によって策定されたものです。9種類のテーブルに対する5種類のトランザクションがミックスされており、そのうち注文処理のスループットを測定結果として利用します。

※sh2さんの「SH2の日記」より http://d.hatena.ne.jp/sh2/20090212

このtpccに準拠したベンチマークツールが

MySQL用に存在する。

これがtpcc-mysql https://code.launchpad.net/~percona-dev/perconatools/tpcc-mysql

動かしてみた結果 ・MySQLでのベンチ

・tpcc-mysql

・warehouseというベンチ用のデータ全体の大きさ ※warehouse=10のようなイメージ。1でデータサイズ90MB程度

・同時アクセス数

この2つを決めてテストを行う。

あらかじめwarehouseでデータの大きさを固定して、

同時アクセス数を変化させて、HDDと性能比較

動かしてみた結果 ・MySQLでのベンチ (warehouse=50 InnoDBファイルサイズ:4.8GB)

同時接続数

性能

スコア

まとめ ・KVSをファイルシステムにしてみた結果

・シーケンシャルな書き込み、読み込みはHDD

・ランダムな書き込み、読み込みはKVS

・ランダムなアクセスが多いMｙSQLなどのRDBMSでは

性能が向上する可能性がある。

・色々とokuyama側のストレージを変えると面白そう。

SSDやioDriveなど

・取り合えず次のokuyamaに含めてリリースします。

最後に

・Information

Weｂ

http://okuyama-project.com/

Development

http://sourceforge.jp/projects/okuyama/

Facebook

http://www.facebook.com/okuyama.jp

Thank you!