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
===
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
＝＝＝
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。
原创文章如转载，请注明：转载自五四陈科学院[http://www.54chen.com]
捐赠说明