Apache Pegasus 中副本复制任务优先级优化分析
背景介绍
Apache Pegasus 是一个分布式键值存储系统,它采用多副本机制来保证数据的高可用性。在 Pegasus 的设计中,副本复制(duplication)是一个核心功能,它确保了当主集群发生故障时,备份集群能够接管服务并保持数据一致性。
问题发现
在 Pegasus 的现有实现中,副本复制过程中的 load_from_private_log 阶段被分配了较低的线程优先级(LOW)。这个阶段主要负责从私有日志中加载数据,是整个复制流程中最耗时的IO密集型操作,由 THREAD_POOL_REPLICATION_LONG 线程池处理。
通过分析 Pegasus 的线程池任务分配机制,我们发现 THREAD_POOL_REPLICATION_LONG 线程池处理多种类型的RPC请求,包括:
- 远程增量文件学习(LPC_LEARN_REMOTE_DELTA_FILES)
- 远程文件复制(LPC_REPLICATION_COPY_REMOTE_FILES)
- 日志和副本的垃圾回收(LPC_GARBAGE_COLLECT_LOGS_AND_REPLICAS)
- 磁盘状态检查(LPC_DISK_STAT)
- 冷备份(LPC_BACKGROUND_COLD_BACKUP)等
这些任务大多被赋予了 COMMON 优先级,而副本复制任务却被分配了较低的 LOW 优先级。
问题分析
这种优先级分配存在几个不合理之处:
-
实时性要求:在实际生产环境中,用户通常要求副本复制具有较高的实时性。如果复制延迟过高,当主集群宕机时,备份集群可能无法完全接管所有数据。
-
任务重要性:
load_from_private_log是复制过程中的关键路径,其性能直接影响整个复制流程的吞吐量和延迟。相比之下,像磁盘状态检查(LPC_DISK_STAT)和垃圾回收(LPC_GARBAGE_COLLECT_LOGS_AND_REPLICAS)这类维护性任务对系统实时性的影响较小。 -
资源竞争:IO密集型操作在低优先级下运行时,容易被其他高优先级任务抢占资源,导致复制延迟不可预测。
优化方案
基于上述分析,我们建议将 load_from_private_log 阶段的优先级从 LOW 提升至 COMMON 级别。这一调整具有以下优势:
-
提高复制实时性:确保副本数据能够及时同步,降低主备切换时的数据丢失风险。
-
合理资源分配:使关键路径任务获得与其实时性要求相匹配的系统资源。
-
保持系统平衡:COMMON 优先级既能满足复制任务的实时性需求,又不会过度抢占其他关键系统资源。
实现细节
在实际实现中,这一优化涉及修改任务调度相关的代码,具体包括:
- 调整任务优先级定义,将复制任务从 LOW 提升至 COMMON
- 确保线程池配置能够合理处理调整后的任务优先级
- 添加相应的监控指标,观察优化效果
预期效果
通过这项优化,我们预期能够:
- 显著降低副本复制的延迟
- 提高主备集群间数据的一致性水平
- 增强系统在主集群故障时的恢复能力
- 同时保持系统的整体稳定性
这项优化已在 Pegasus 的最新版本中实现,经过测试验证,确实改善了副本复制的实时性表现。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00