SPDK项目RDMA场景下NVMe写性能下降问题分析与修复
2025-06-25 02:40:31作者:钟日瑜
问题背景
在SPDK存储性能开发套件中,用户发现从v23.01版本升级到v24.01版本后,在使用RDMA传输协议的NVMe over Fabrics场景下,目标端(nvmf-tgt)的写操作平均延迟显著增加。这个问题在实际生产环境中表现为数据库应用性能下降,特别是在高队列深度(QD=64)情况下更为明显。
问题现象
通过性能监控工具可以观察到以下现象:
- 目标端写延迟从v23.01的45微秒左右增加到v24.01的120微秒以上
- 延迟波动明显增大,出现大量延迟尖峰
- 问题在使用blktrace重放数据库负载时尤为明显
根本原因分析
经过深入排查,发现问题源于v24.01版本中引入的一个优化补丁。该补丁原本旨在改进RDMA多SGL(Scatter-Gather List)描述符的处理方式,但在特定场景下反而导致了性能退化。
具体来说,当处理RDMA读操作完成时,请求(req_a)虽然被重新插入到pending_rdma_read_queue队列头部,但如果后续工作完成(wc)中还有另一个请求(req_b)也提交了单独的读操作,req_b会成为新的队列头,导致req_a无法被及时处理。这种处理顺序的变化增加了请求在队列中的等待时间,从而提高了整体延迟。
解决方案
修复方案的核心思想是优化RDMA读操作完成后的请求处理顺序。具体修改包括:
- 确保完成RDMA读操作的请求能够优先得到处理
- 避免后续请求"插队"导致先前请求被延迟处理
- 保持高队列深度下的请求处理效率
验证结果
修复后进行了多轮测试验证:
- 使用spdk_nvme_perf工具模拟高队列深度(64)的随机写负载
- 对比修复前后的性能指标
- 监控目标端延迟变化
测试数据显示:
- 修复后目标端写延迟从120+微秒降至45微秒左右
- 延迟波动显著减少
- 性能指标与v23.01版本持平
技术启示
这个案例为我们提供了几个重要的技术启示:
- 性能优化补丁需要充分考虑各种负载场景,特别是高队列深度情况
- RDMA请求处理顺序对整体性能有显著影响
- 数据库类应用的I/O模式往往能暴露出底层存储栈的潜在问题
- 全面的性能回归测试应该包括真实应用负载的模拟
该修复已被合并到SPDK主分支,并计划向后移植到v24.01和v24.05稳定版本中,为使用这些版本的用户提供性能改进。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
275
97
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1