ITPGCHANNEL Telegram 2523
Forwarded from Loser story
В ydb используется google tcmalloc, well, он примерно двухлетней давности.
Недавно один коллега обратил на это внимание, попробовал обновить и посмотреть на разных бенчмарках, что получится.
Memory usage упал в tcp-c упал аж на 15%, но латенси стало похуже.

Меня заинтересовало, что метрика того сколько занимают tcmalloc кеши изменилась довольно значительно, не только по размеру (как раз те 15%) но и по форме (став меняться динамически).

Я довольно давно не следил за tcmalloc репой (примерно с тех времён как они рассказывали как сделали большие аллокации huge page aware, 21~ год).
Ну и думал придется покопаться в их коммитах чтобы найти что такого в кешах они поменяли.

Но в процессе поиска наткнулся на то что недавно, они написали статью как меняли tcmalloc на скейле гугла последние два года.

https://zzhou612.com/publication/2024-asplos-malloc/2024-asplos-malloc.pdf

Статья прям приятно читается, хотя как следствие и не содержит каких-то подробных технических деталей.

Но если приводить TLDR, то
1) Взяли больших потребителей внутри гугла (spanner, f1, bigtable, etc) и пару внешних отличающихся workload-ов (redis, tensor flow, etc)
2) Начали все это активно и по разному мерять (a/b тесты, continues profiling, etc)
3) На каждом уровне кеширования нашли определеные проблемы
4) Получили средний профит на своих ворклоадах уровне: 3.5% по памяти, 1.5% по пропускной способности
5) Ещё интересно что как и с большинством идей из tcmalloc многие из этих можно переиспользовать в других аллокаторах

Ещё наверное интересно, что это показывает в какой-то степени насколько general-purpose аллокаторы (jemalloc, tcmalloc-и, может быть mimalloc) сложно сделать лучше чем сейчас.
Не потому что нельзя под конкретный ворклоад написать аллокатор быстрее в 2 раза, а потому что это замедлит другие юзкейсы.

Резюмируя кажется то что я искал, они называют "Heterogeneous per-CPU cache"
собственно включение которого у нас нет https://github.com/google/tcmalloc/commit/2407bb02b75ba00fd066bd5730a42cd319c303b0
сам код
https://github.com/google/tcmalloc/commit/691f9f62affb27764db8ca26f27159172c439001
🔥28



tgoop.com/itpgchannel/2523
Create:
Last Update:

В ydb используется google tcmalloc, well, он примерно двухлетней давности.
Недавно один коллега обратил на это внимание, попробовал обновить и посмотреть на разных бенчмарках, что получится.
Memory usage упал в tcp-c упал аж на 15%, но латенси стало похуже.

Меня заинтересовало, что метрика того сколько занимают tcmalloc кеши изменилась довольно значительно, не только по размеру (как раз те 15%) но и по форме (став меняться динамически).

Я довольно давно не следил за tcmalloc репой (примерно с тех времён как они рассказывали как сделали большие аллокации huge page aware, 21~ год).
Ну и думал придется покопаться в их коммитах чтобы найти что такого в кешах они поменяли.

Но в процессе поиска наткнулся на то что недавно, они написали статью как меняли tcmalloc на скейле гугла последние два года.

https://zzhou612.com/publication/2024-asplos-malloc/2024-asplos-malloc.pdf

Статья прям приятно читается, хотя как следствие и не содержит каких-то подробных технических деталей.

Но если приводить TLDR, то
1) Взяли больших потребителей внутри гугла (spanner, f1, bigtable, etc) и пару внешних отличающихся workload-ов (redis, tensor flow, etc)
2) Начали все это активно и по разному мерять (a/b тесты, continues profiling, etc)
3) На каждом уровне кеширования нашли определеные проблемы
4) Получили средний профит на своих ворклоадах уровне: 3.5% по памяти, 1.5% по пропускной способности
5) Ещё интересно что как и с большинством идей из tcmalloc многие из этих можно переиспользовать в других аллокаторах

Ещё наверное интересно, что это показывает в какой-то степени насколько general-purpose аллокаторы (jemalloc, tcmalloc-и, может быть mimalloc) сложно сделать лучше чем сейчас.
Не потому что нельзя под конкретный ворклоад написать аллокатор быстрее в 2 раза, а потому что это замедлит другие юзкейсы.

Резюмируя кажется то что я искал, они называют "Heterogeneous per-CPU cache"
собственно включение которого у нас нет https://github.com/google/tcmalloc/commit/2407bb02b75ba00fd066bd5730a42cd319c303b0
сам код
https://github.com/google/tcmalloc/commit/691f9f62affb27764db8ca26f27159172c439001

BY commit -m "better"


Share with your friend now:
tgoop.com/itpgchannel/2523

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

During the meeting with TSE Minister Edson Fachin, Perekopsky also mentioned the TSE channel on the platform as one of the firm's key success stories. Launched as part of the company's commitments to tackle the spread of fake news in Brazil, the verified channel has attracted more than 184,000 members in less than a month. 2How to set up a Telegram channel? (A step-by-step tutorial) Other crimes that the SUCK Channel incited under Ng’s watch included using corrosive chemicals to make explosives and causing grievous bodily harm with intent. The court also found Ng responsible for calling on people to assist protesters who clashed violently with police at several universities in November 2019. Telegram iOS app: In the “Chats” tab, click the new message icon in the right upper corner. Select “New Channel.” Joined by Telegram's representative in Brazil, Alan Campos, Perekopsky noted the platform was unable to cater to some of the TSE requests due to the company's operational setup. But Perekopsky added that these requests could be studied for future implementation.
from us


Telegram commit -m "better"
FROM American