CCoW: Optimalizace funkce Copy-on-Write s ohledem na prostorovou lokalitu v pracovní zátěži, část 5

4. Hodnocení

V této části jsou uvedeny výsledky hodnocení navrhovaného schématu CCoW. Implementovali jsme CCoW v Linux Kernel v5.7.7 a zabralo to přibližně 400 řádků kódu. Vyhodnocení bylo provedeno na serveru s jedním procesorem Intel Xeon Gold 5215 a 128 GB paměti.

Vztah mezi výsledky hodnocení a pamětí vždy přitahoval velkou pozornost. Výzkum ukazuje, že dobré výsledky hodnocení úzce souvisí s vynikající pamětí.

Na jedné straně dobré výsledky hodnocení vyžadují opakované učení a osvojení znalostních bodů a vysoký stupeň porozumění a důkladné zvládnutí. Ty vyžadují dobrou podporu paměti. Zejména u zkoušek musí uchazeči rychle reagovat a odpovídat na otázky správně a rychle v krátkém období, což vyžaduje vynikající paměť jako základní podporu. Pouze s vynikající pamětí můžete pod tlakem podávat nejlepší výkony.

Na druhou stranu, dobré výsledky hodnocení mohou také podpořit zlepšení paměti. Když dosáhneme vynikajících výsledků hodnocení, pocítíme pocit úspěchu a spokojenosti. Tyto pozitivní emoce mají pozitivní dopad na naši paměť a učení. Dobrý emoční stav může podpořit spojení a přenos informací nervových buněk v mozku, a tím zlepšit paměť.

Stručně řečeno, existuje vzájemně se posilující vztah mezi výsledky hodnocení a pamětí. Abychom získali lepší výsledky hodnocení, musíme neustále zlepšovat naši paměť a získání dobrých výsledků hodnocení může naši paměť dále zlepšit. Měli bychom odložit negativní emoce, k výsledkům hodnocení a procesu učení přistupovat pozitivně, vytrvale pracovat a věřit, že budeme schopni uspět! Je vidět, že potřebujeme zlepšit paměť a Cistanche deserticola může výrazně zlepšit paměť, protože Cistanche deserticola má antioxidační, protizánětlivé a anti-aging účinky, které mohou pomoci snížit oxidační a zánětlivé reakce v mozku, a tím chránit zdraví nervového systému. Kromě toho může Cistanche deserticola také podporovat růst a opravu nervových buněk, čímž zlepšuje konektivitu a funkci neuronových sítí. Tyto účinky mohou pomoci zlepšit paměť, rychlost učení a myšlení a mohou také zabránit rozvoji kognitivní dysfunkce a neurodegenerativních onemocnění.

Kliknutím na možnost Know zlepšíte krátkodobou paměť

K analýze různých výkonnostních charakteristik jsme použili interní mikrobenchmark. K vyhodnocení realistického pracovního zatížení jsme použili Yahoo cloud servicebenchmark (YCSB) [30,31] pro Redis [4]. Tyto programy jsou konfigurovány s výchozími parametry, pokud není uvedeno jinak. Protože CCoW je implementováno na úrovni jádra, nebyly nutné žádné úpravy pro uživatelské aplikace.

4.1. Charakterizace výkonu CCoW

Protože CCoW je řízeno dvěma parametry, jmenovitě velikostí regionu a prahem pokrytí, tyto parametry určují výkon a chování při provádění CCoW.

V tomto smyslu jsme nejprve hodnotili vliv velikosti regionu na výkon a režii CCoW. Vytvořili jsme mikrobenchmarkový program pro vyhodnocení efektivity kopírování-zápisu. Program je modelován podle chování při provádění Redis. Nejprve zaplní 16 GB paměťového prostoru rozděleného do 1 KB bloků a poté je blok vybrán a opakovaně aktualizován předdefinovanými daty.

Srovnávací test opakuje operace, dokud nezapíše 160 GB dat. Cílové bloky jsou vybírány podle Zipfiandistribution s parametrem=1.0, aby bylo zajištěno přiměřené množství lokalit v přístupech.

Tyto operace simulují aktualizační operace Redis s pracovní zátěží YCSB. Aby se napodobila funkce snapshot Redis, benchmark pravidelně forkchild'shildprocess. Po vytvoření podřízeného procesu výkon hlavního benchmarkového procesu prudce klesne kvůli zvýšené režii zpracování chyb stránky.
Výkon se obnoví a ustálí v průběhu času, protože zbývá méně stránek pro opatření copy-on-writ Doba od poklesu výkonu do obnovení bao 99 % normálního výkonu při použití původní konfigurace CoW a použití této doby jako intervalu pro větvení.

Podřízený proces byl před ukončením ponechán v nečinnosti po dobu dvou intervalů rozvětvení. Měříme průměrnou propustnost benchmarku a paměťovou stopu procesu při změně velikosti oblasti od 32 KB do 2 MB. Propustnost udává zvýšení výkonu s CCoW, takže čím vyšší, tím lepší.

Paměťová stopa se měří součtem velikosti rezidenční sady (RSS) procesů a udává režii paměti schématu CCoW. Výsledky jsou shrnuty na obrázku 3. Původní konfigurace bez předběžné kopie je označena jako 'CoW' a hodnoty výkonu jsou normalizovány podle konfigurace CoW.

Celkově se výkon systému v malém regionu výrazně nezlepšil a zhoršil se s regiony o velikosti 32 kB. Zatímco v konfiguracích větších regionů bylo pozorováno znatelné zlepšení. Do velikosti regionu 512 kB však byla změna výkonu okrajová. To je způsobeno omezenými možnostmi využití v malých regionech. Režie monitorování byla konzistentní bez ohledu na velikost regionu.

Když byla oblast 2 MB, přínos převážil režii a můžeme pozorovat přibližně 0% zlepšení výkonu. Výkon se však dále zlepšil s větší velikostí oblastí.

Paměťová stopa vykazovala jiný trend než výkonnost. I při malé velikosti oblasti došlo ke značnému množství paměti, která se zvětšuje s rostoucí velikostí oblasti. Ani při 2 MB regionech se však příliš nezvýšil. Z tohoto hodnocení můžeme usoudit, že 2 MB oblasti poskytují maximální výkonnostní výhodu s přiměřeným množstvím paměti.

Tuto velikost regionu jsme tedy použili pro zbytek studie. Dále, abychom našli nejlepší práh pokrytí pro předkopii, změříme propustnost a paměťovou stopu, přičemž změníme prahovou hodnotu CCoW ze 70 % na 95 %. Obrázek 4 shrnuje výsledky měření.

Všechny metriky jsou normalizovány podle původní konfigurace „CoW“. Číslo vedle 'CCoW-' je prahová hodnota pro konfiguraci. Konfigurace 'CCoW-All' je extrémní konfigurace, kde je prahová hodnota nastavena na nulu, takže každá chyba stránky kopíruje oblast 2 MB. Tato konfigurace bude ve skutečnosti podobná systému s velkou stránkou.

Když je prahová hodnota vysoká, systém předkopíruje pouze tehdy, je-li si velmi jistý. Tím se snižuje možnost využití, čímž dochází k mírnému zlepšení výkonu. Naproti tomu, když je prahová hodnota příliš malá, existuje velká šance, že systém nesprávně předpoví regiony s nízkou lokalitou jako regiony s vysokou lokalitou. Oblasti lokalit Precoplow vynakládají režii bez jakýchkoli výhod, což kompenzuje výkonnostní přínos.

Výkon tedy vrcholí na prahu 80 % a klesá u nižších prahových hodnot. Prostorová režie je nepřímo úměrná prahové hodnotě. Čím nižší je práh konfigurace systému, tím více stránek se zkopíruje, čímž se zvýší nároky na paměť. U konfigurace 'CCoW-All' jsme pozorovali velmi vysokou paměť.

V této konfiguraci každá chyba stránky vytváří kopii oblasti o velikosti 2 MB, což nakonec způsobí, že nadřazený proces zkopíruje původní data přibližně celá.

Vzhledem k tomu, že podřízený proces může běžet po dvě období rozvětvení, existuje více podřízených instancí současně, čímž je nahromaděná paměťová stopa velmi velká. Na základě tohoto hodnocení jsme po zbytek studie použili limit pokrytí 80 %.

For more information:1950477648nn@gmail.com