ЗАМЕР
bench/stretched-cache/waitcost.py
Скрипт, которым получены числа в статье, и запись прогона. Файл читается на сборке из репозитория — это тот самый код, который запускали, а не его копия.
- Цитируется в статье
- /ru/system-design/caching/stretched-cache
- Прогон
- Redis 7.0.15, PostgreSQL 16.13, Python 3.11.15, redis-py 8.1.0
- Как запустить
python3 bench/stretched-cache/replication.py # блоки 1-3 python3 bench/stretched-cache/cluster.py # блоки 4-6 python3 bench/stretched-cache/latency.py # блок 7 python3 bench/stretched-cache/readsdown.py # блок 8 python3 bench/stretched-cache/offsets.py # блок 9 python3 bench/stretched-cache/waitcost.py # блок 10 python3 bench/stretched-cache/relaycheck.py # блоки 11-14 python3 bench/stretched-cache/versions.py # блок 15
Запись прогона
Замеры для статьи «Растянутый кэш на два датацентра»
| Скрипт | Что делает |
|---|---|
link.py |
канал между датацентрами: ретранслятор в пользовательском коде, который задерживает байты и умеет обрываться. Два варианта: конвейерный DelayedLink и сериализующий SerializingLink — разница между ними измерена в блоке 13. Общий модуль, сам ничего не печатает |
replication.py |
мастер в одном ДЦ, реплика в другом: отставание, потеря подтверждённых записей при переключении, цена WAIT — блоки 1–3 |
cluster.py |
кластер из шести узлов, три раскладки по датацентрам, разрыв канала — блоки 4–6 |
latency.py |
кэш в чужом ДЦ против базы в своём — блок 7 |
readsdown.py |
что решает cluster-allow-reads-when-down — блок 8 |
offsets.py |
чем измеряется окно потерь: отставание против круга — блок 9 |
waitcost.py |
из чего складывается цена WAIT, на трёх расстояниях — блок 10 |
relaycheck.py |
проверка самого стенда: во что он обходится при нулевой задержке, сколько раз задержка применяется к операции, сериализующий канал против конвейерного, калибровка — блоки 11–14 |
versions.py |
те же утверждения на Redis 7.0.15, Redis 8.10.1 и Valkey 9.1.2 — блок 15 |
python3 bench/stretched-cache/replication.py # блоки 1-3
python3 bench/stretched-cache/cluster.py # блоки 4-6
python3 bench/stretched-cache/latency.py # блок 7
python3 bench/stretched-cache/readsdown.py # блок 8
python3 bench/stretched-cache/offsets.py # блок 9
python3 bench/stretched-cache/waitcost.py # блок 10
python3 bench/stretched-cache/relaycheck.py # блоки 11-14
python3 bench/stretched-cache/versions.py # блок 15
Нужен redis-server в PATH, для кластера ещё и redis-cli, для latency.py
— работающий PostgreSQL (DSN в DE_TEST_DATABASE_URL). Другую сборку можно
подсунуть через REDIS_SERVER_BIN и REDIS_CLI_BIN; versions.py берёт список
из DE_REDIS_BUILDS вида «имя=каталог/bin» через запятую. Узлы поднимаются во
временных каталогах на случайных портах и убиваются в finally; после себя
скрипты не оставляют ни процессов, ни файлов.
Чем изображается разрыв, и почему двумя разными способами
В replication.py, latency.py, offsets.py, waitcost.py и
relaycheck.py — ретранслятором link.py. Он слушает порт, соединяется с
настоящим Redis и переносит байты, задерживая каждую порцию на заданное время.
tc netem был бы честнее, но в ядре этой среды его попросту нет:
CONFIG_NET_SCH_NETEM не собран, и tc qdisc add ... netem отвечает
Error: Specified qdisc kind is unknown. Права тут ни при чём.
И у этого ретранслятора нашлось два дефекта — оба измерены и устранены.
Первый: на его двух соединениях не был выставлен TCP_NODELAY, и пара
«алгоритм Нейгла — отложенное подтверждение» добавляла сорок миллисекунд к
каждой операции, где по каналу шло несколько мелких сообщений подряд. Ровно
эти сорок миллисекунд первая версия статьи опубликовала как «слагаемое
неизвестной природы» в цене WAIT. Второй: задержка ставилась между recv и
sendall в одном потоке, поэтому порции шли по очереди, а не параллельно, и
операция стоила на один лишний перелёт дороже. Пока первый дефект был на
месте, второй был невидим — он вчетверо меньше. Подробности печатает
relaycheck.py.
У ретранслятора есть cut(): он закрывает все соединения и перестаёт
принимать новые. Это важнее задержки. Разрыв между датацентрами — это не
«стало медленно», а «перестало ходить вовсе», и изображать его увеличенной
задержкой нельзя: репликация с задержкой в десять секунд всё равно догонит,
а оборванная — нет.
В cluster.py — сигналом STOP дальней половине. Здесь ретранслятор не
годится: узлы кластера общаются друг с другом по шине напрямую, а не через
клиентский порт, и ставить ретранслятор пришлось бы на каждую пару. Процесс,
остановленный SIGSTOP, жив и держит порт открытым, но не отвечает и не шлёт
heartbeat — для оставшейся половины он неотличим от узла за оборванным
каналом. Убить узлы было нельзя: вторую половину надо было опросить тоже, и
а каждая половина наблюдается на СВОЁМ свежем кластере с той же, заданной
руками топологией. Это исправление: раньше обе половины проверялись по очереди
на одном кластере, и повышение реплики в первой проверке могло изменить
топологию для второй. Две последовательные проверки — не две стороны одного
разрыва.
Что здесь важно прочитать правильно
Абсолютные миллисекунды не переносятся никуда — ни на другую машину, ни на другую версию Redis. Содержательны отношение внутри блока, знак разницы и то, какая половина кластера ответила, а какая нет. Двадцать миллисекунд в одну сторону выбраны не «чтобы было хуже», а как обычное расстояние между датацентрами в пределах одной страны.
Номера портов в блоках 4–6 случайны и в каждом прогоне свои. Читаются не они, а роли узлов и столбец состояния. Именно поэтому в блоке 5 стоит проследить пальцем, чья реплика где: в этом весь результат.
Блоки 5 и 6 различаются одной перестановкой реплики. Деление узлов по датацентрам в них одинаковое; меняется только то, чью реплику оставили дома. Разница в исходе — между «отказали обе половины» и «одна работает».
Замер задержки сравнивает самую дешёвую операцию базы. Пять тысяч строк, всё в памяти, чтение по первичному ключу. Из того, что первые две строки блока 7 почти совпали, не следует, что кэш не нужен, — следует только правило: поход в кэш обязан быть дешевле той операции источника, которую он заменяет, на этом расстоянии. Для дорогого агрегата ответ может быть и другим, и здесь он не мерился.
Опубликованная основа — Redis 7.0.15, но она не единственная проверка.
Блок 15 (versions.py) прогоняет те же утверждения на Redis 8.10.1 и
Valkey 9.1.2: ни одно не разошлось. Числа блоков 1–10 при этом на новые версии
не переносятся и не заменяются ими — вопрос блока 15 другой: не разъехалось ли
поведение.
Что получилось (Redis 7.0.15, PostgreSQL 16.13, Python 3.11.15, redis-py 8.1.0)
Мастер и реплика, канал 20 мс в одну сторону:
| что | значение |
|---|---|
| реплика в том же ДЦ: запись видна через | 1,1 мс |
| реплика в другом ДЦ: запись видна через | 20,1 мс |
В этом опыте при низкой нагрузке дополнительная задержка видимости почти совпала с добавленным перелётом в одну сторону. Совпадение не есть закон: обработка, буферизация и нагрузка добавляют своё.
Переключение на реплику, 200 подтверждённых клиенту записей:
| когда оборвали | оказалось на реплике | потеряно |
|---|---|---|
| сразу после записи | 107 | 93 (46,5 %) |
| через секунду после записи | 200 | 0 |
Обе строки — один и тот же опыт с единственной разницей: успела ли репликация догнать до обрыва. Проценты — не свойство Redis; переносится граница: под угрозой то, что не доехало до реплики. Чем эта граница измеряется, см. ниже — здесь первая версия ошибалась.
Цена WAIT 1:
| что | значение |
|---|---|
| обычная запись | 0,24 мс |
запись с WAIT 1 |
41,73 мс |
| во сколько раз дороже | ×171,6 |
Это ровно один круг до реплики — разбор на трёх расстояниях ниже. Купленное
свойство в любом случае слабее ожидаемого: WAIT сообщает число подтвердивших
реплик, но не отменяет запись, если их меньше.
Кластер из шести узлов, разрыв канала между датацентрами:
| раскладка | ДЦ-1 | ДЦ-2 |
|---|---|---|
| A: все мастера в ДЦ-1, все реплики в ДЦ-2 | работает | CLUSTERDOWN |
| B: узлы поровну, мастера 2 и 1 | CLUSTERDOWN |
CLUSTERDOWN |
| C: то же деление, реплика чужого мастера дома | работает | CLUSTERDOWN |
Главный результат — строка B. У ДЦ-1 большинство мастеров, и голосов на повышение реплики ему хватает, а кэша всё равно нет: реплика мастера, оставшегося в ДЦ-2, тоже осталась в ДЦ-2, и слоты этого мастера не покрыты никем.
Задержка, медиана из 200 замеров:
| откуда читаем | медиана | p95 |
|---|---|---|
| кэш в своём ДЦ | 0,10 мс | 0,14 мс |
| база в своём ДЦ | 0,09 мс | 0,13 мс |
| кэш в чужом ДЦ | 41,09 мс | 41,36 мс |
Выводы, которые пришлось исправить
Разборов снаружи было два. Первый указал на три вывода, сделанных из одной точки каждый; второй — на сам измерительный стенд. Все указанные места пришлось не переписать словами, а перемерить, и четыре вывода из пяти оказались неверны.
«Наблюдаемое поведение шире документации» — неверно. Было сказано: раз
cluster-require-full-coverage описан через записи, а GET тоже получил
CLUSTERDOWN, значит поведение шире написанного. На самом деле за чтения
отвечает отдельная описанная настройка cluster-allow-reads-when-down, по
умолчанию no. readsdown.py меряет обе: с no двадцать ключей из двадцати
получают CLUSTERDOWN; с yes узел отдаёт только ключи своих слотов —
четырнадцать из двадцати, — остальные перенаправляет за оборванный канал, а
записи отказаны при обоих значениях.
«Под угрозой всё, что записано за последний круг» — неверно. Круг совпал с
потерей случайно. offsets.py меняет один только темп записи на том же канале
и получает 104, 3 и 0 потерянных записей при отставании 3548, 99 и 0 байт.
Мерой служит разница смещений потока репликации, а не круг.
«82 мс — это два круга» — неверно, и заменившее его объяснение тоже.
waitcost.py показал, что фиксированным числом кругов цена не описывается, и
статья честно написала, что сверх круга остаётся слагаемое в 42–44 мс
неизвестной природы. Природа оказалась в приборе: relaycheck.py включает и
выключает TCP_NODELAY на ретрансляторе при НУЛЕВОЙ задержке и получает 44,00
и 0,70 мс. После исправления цена WAIT — ровно один круг: 10,90, 41,52 и
81,40 мс при отношении 1,09, 1,04 и 1,02.
«Две половины одного разрыва» — так называть две последовательные проверки
было нельзя. После первой проверки топология не обязана вернуться к
исходной: реплика могла повыситься, слоты переехать. cluster.py теперь
поднимает свежий кластер на каждую сторону и печатает топологию до и после, а
также смену ролей.
«Большинство плюс реплика каждого потерянного мастера» — условие неполное.
Третья часть — свежесть реплики: отставшая сверх
cluster-replica-validity-factor выборы не начнёт. В этих опытах она не
мешала, и это теперь напечатано, а не предполагается.
Источники
- Redis. Redis replication — https://redis.io/docs/latest/operate/oss_and_stack/management/replication/
- Redis. Redis cluster specification — https://redis.io/docs/latest/operate/oss_and_stack/reference/cluster-spec/
- Redis. Scale with Redis Cluster (
cluster-require-full-coverage) — https://redis.io/docs/latest/operate/oss_and_stack/management/scaling/ - Valkey. Replication — https://valkey.io/topics/replication/
- Valkey. Cluster specification — https://valkey.io/topics/cluster-spec/
- PostgreSQL. High Availability, Load Balancing, and Replication — https://www.postgresql.org/docs/current/high-availability.html
- PostgreSQL. Replication configuration parameters — https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-replication.html
- Redis. Active-Active geo-distributed databases — https://redis.io/docs/latest/operate/rs/databases/active-active/
- Amazon. Caching challenges and strategies — https://aws.amazon.com/builders-library/caching-challenges-and-strategies/
Скрипт
198 строк"""Из чего складывается цена WAIT: проверка на трёх расстояниях.
ЗАЧЕМ ЭТОТ ЗАМЕР ПОЯВИЛСЯ. В первой версии статьи стояло объяснение: «82 мс —
это два круга: сама запись и опрос реплики». Число измерено, а объяснение к
нему — нет: из одной точки нельзя сказать, два там круга или полтора, и что
будет на другом расстоянии. Утверждение о механизме, выведенное из одной
точки, — это догадка, даже если она правдоподобна.
ЧТО ДЕЛАЕТ СКРИПТ. Меряет ту же пару команд на трёх расстояниях: 5, 20 и 40 мс
в одну сторону. Если цена WAIT — это фиксированное число кругов, отношение
«цена WAIT / круг» на всех трёх строках будет одним и тем же. Если нет —
объяснение придётся менять.
ЕГО ПЕРЕСНИМАЛИ, И ЭТО ЧАСТЬ РЕЗУЛЬТАТА. Первый прогон дал отношения 5.20,
2.10 и 1.55 — то есть «фиксированное число кругов» не подтвердилось, но и
внятной замены не нашлось: сверх круга оставалось 42-44 мс неизвестного
происхождения. Блок 11 (`relaycheck.py`) выяснил происхождение: у
ретранслятора, изображавшего канал, не был выставлен TCP_NODELAY, и залипание
«алгоритм Нейгла — отложенное подтверждение» добавляло сорок миллисекунд к
каждой операции, где по каналу шло несколько мелких сообщений подряд. После
исправления отношение стало единицей на всех трёх расстояниях.
ЗАПУСК: python3 bench/stretched-cache/waitcost.py
Нужен redis-server в PATH (или в REDIS_SERVER_BIN).
"""
from __future__ import annotations
import os
import socket
import statistics
import subprocess
import sys
import tempfile
import time
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
from link import DelayedLink # noqa: E402
import redis # noqa: E402
# Какой сервер запускать. По умолчанию тот, что в PATH; REDIS_SERVER_BIN и
# REDIS_CLI_BIN позволяют прогнать тот же замер на другой сборке — так снята
# таблица регрессии на Redis 8.10.1 и smoke-прогон на Valkey.
SERVER = os.environ.get("REDIS_SERVER_BIN", "redis-server")
CLI = os.environ.get("REDIS_CLI_BIN", "redis-cli")
DELAYS_MS = (5.0, 20.0, 40.0)
WRITES = 20
def free_port() -> int:
s = socket.socket()
s.bind(("127.0.0.1", 0))
port = s.getsockname()[1]
s.close()
return port
def start_redis(port: int, dirname: str) -> subprocess.Popen:
proc = subprocess.Popen([
SERVER, "--port", str(port), "--dir", dirname,
"--save", "", "--appendonly", "no",
"--logfile", os.path.join(dirname, "redis.log"),
])
deadline = time.time() + 10
while time.time() < deadline:
try:
c = redis.Redis(port=port, socket_timeout=0.5)
if c.ping():
c.close()
return proc
except Exception:
time.sleep(0.05)
raise RuntimeError(f"redis на порту {port} не поднялся")
def wait_sync(client: redis.Redis, timeout: float = 15.0) -> None:
deadline = time.time() + timeout
while time.time() < deadline:
if client.info("replication").get("master_link_status") == "up":
return
time.sleep(0.1)
raise RuntimeError("реплика не синхронизировалась")
def median_ms(f, n: int) -> float:
samples = []
for i in range(n):
t0 = time.perf_counter()
f(i)
samples.append((time.perf_counter() - t0) * 1000.0)
return statistics.median(samples)
def main() -> None:
tmp_a = tempfile.mkdtemp(prefix="wait-a-")
tmp_b = tempfile.mkdtemp(prefix="wait-b-")
port_a, port_b = free_port(), free_port()
proc_a = proc_b = None
try:
proc_a = start_redis(port_a, tmp_a)
proc_b = start_redis(port_b, tmp_b)
a = redis.Redis(port=port_a, decode_responses=True)
b = redis.Redis(port=port_b, decode_responses=True)
version = a.info("server")["redis_version"]
print(f"Redis {version} · один хост, два процесса")
print(f"{WRITES} записей на строку, медиана; клиент ходит к мастеру")
print("напрямую, задержка стоит только на канале мастер — реплика")
print()
print("10. ЦЕНА WAIT РАСТЁТ ВМЕСТЕ С РАССТОЯНИЕМ, И ЭТО ПРОВЕРЯЕТСЯ")
print("-" * 66)
print(" в одну сторону круг обычная с WAIT 1 WAIT / круг")
rows: list[tuple[float, float, float]] = []
for one_way in DELAYS_MS:
b.replicaof("no", "one")
link = DelayedLink(port_a, delay_ms=one_way)
try:
b.replicaof("127.0.0.1", link.port)
wait_sync(b)
time.sleep(0.5)
# Прогрев: первая запись после синхронизации несёт лишнее.
a.set("warm", "1")
a.wait(1, 5000)
plain = median_ms(lambda i: a.set(f"p:{i}", i), WRITES)
def with_wait(i: int) -> None:
a.set(f"w:{i}", i)
a.wait(1, 5000)
waited = median_ms(with_wait, WRITES)
finally:
link.cut()
rt = 2 * one_way
rows.append((one_way, plain, waited))
print(f" {one_way:>10.0f} мс {rt:>7.0f} мс {plain:>9.2f} мс "
f"{waited:>10.2f} мс {waited / rt:>13.2f}")
print()
print(" Последний столбец — то, ради чего замер и поставлен. Если бы")
print(" цена WAIT была фиксированным числом кругов, он был бы одним и")
print(" тем же на всех трёх строках. Он и есть один и тот же, и равен")
print(" единице: WAIT стоит РОВНО ОДИН круг.")
print()
print(" Разности между строками говорят то же самое:")
for (ow1, _, w1), (ow2, _, w2) in zip(rows, rows[1:]):
d_rt = 2 * (ow2 - ow1)
d_w = w2 - w1
print(f" круг вырос на {d_rt:>5.0f} мс, цена WAIT — на "
f"{d_w:>6.2f} мс (в {d_w / d_rt:.2f} раза)")
print()
# Остаток, не зависящий от расстояния: цена минус один круг.
print(" Сверх круга остаётся немного, и это не расстояние, а работа")
print(" самого Redis:")
for ow, _, w in rows:
print(f" при {ow:>4.0f} мс в одну сторону: {w:>6.2f} - "
f"{2 * ow:>3.0f} = {w - 2 * ow:>6.2f} мс сверх круга")
print()
print(" ИСТОРИЯ ЭТОГО БЛОКА СТОИТ ТОГО, ЧТОБЫ ЕЁ ЗНАТЬ, потому что")
print(" ошибались тут дважды и по-разному.")
print()
print(" Сначала в статье стояло объяснение «82 мс — это два круга»,")
print(" выведенное из одной точки. Этот замер его опроверг: на трёх")
print(" расстояниях отношение к кругу было 5.20, 2.10 и 1.55, то есть")
print(" никаким фиксированным числом кругов цена не описывалась.")
print(" Вместо объяснения тогда осталось честное «сверх круга есть")
print(" слагаемое в 42-44 мс, и чем оно вызвано, замер не")
print(" устанавливает».")
print()
print(" Устанавливает блок 11, и ответ оказался про прибор, а не про")
print(" Redis: у ретранслятора, изображавшего канал, не был выставлен")
print(" TCP_NODELAY, и пара «алгоритм Нейгла — отложенное")
print(" подтверждение» добавляла ровно эти сорок миллисекунд. Флаг")
print(" выставлен, замер переснят — и картина стала простой: WAIT")
print(" стоит один круг плюс полторы миллисекунды.")
print()
print(" Что переносится: WAIT добавляет к записи круг до реплики,")
print(" и растёт он с расстоянием один к одному. Что не переносится:")
print(" конкретные числа. Что стоит унести отдельно: вывод, сделанный")
print(" на непроверенном стенде, бывает неверен даже когда он")
print(" осторожен.")
finally:
for proc in (proc_a, proc_b):
if proc is not None:
proc.terminate()
try:
proc.wait(timeout=5)
except subprocess.TimeoutExpired:
proc.kill()
if __name__ == "__main__":
main()