Перейти к основному содержимому
Перейти к основному содержимому

Собрать ClickHouse с DEFLATE_QPL

  • Убедитесь, что ваша хост-машина соответствует требованиям QPL предварительные условия

  • deflate_qpl включен по умолчанию во время сборки cmake. В случае если вы случайно изменили это, пожалуйста, дважды проверьте флаг сборки: ENABLE_QPL=1

  • Для общих требований, пожалуйста, обратитесь к общим инструкциям по сборке ClickHouse

Запустить бенчмарк с DEFLATE_QPL

Список файлов​

Папка benchmark_sample под qpl-cmake предоставляет пример для запуска бенчмарка с помощью python-скриптов:

client_scripts содержит python-скрипты для выполнения типичного бенчмарка, например:

  • client_stressing_test.py: скрипт на python для стресс-тестирования запросов с [1~4] экземплярами сервера.
  • queries_ssb.sql: файл, в котором перечислены все запросы для Star Schema Benchmark
  • allin1_ssb.sh: Этот скрипт оболочки автоматически выполняет весь рабочий процесс бенчмарка.

database_files означает, что он будет хранить файлы базы данных согласно кодекам lz4/deflate/zstd.

Запустить бенчмарк автоматически для Star Schema:​

$ cd ./benchmark_sample/client_scripts
$ sh run_ssb.sh

После завершения, пожалуйста, проверьте все результаты в этой папке:./output/

В случае сбоя, пожалуйста, вручную запустите бенчмарк в следующих разделах.

Определение​

[CLICKHOUSE_EXE] означает путь к исполняемой программе clickhouse.

Окружение​

pip3 install clickhouse_driver numpy

[Самопроверка для IAA]

$ accel-config list | grep -P 'iax|state'

Ожидаемый вывод будет таким:

    "dev":"iax1",
    "state":"enabled",
            "state":"enabled",

Если вы не видите никакого вывода, это означает, что IAA не готова к работе. Пожалуйста, проверьте установку IAA снова.

Генерация сырых данных​

$ cd ./benchmark_sample
$ mkdir rawdata_dir && cd rawdata_dir

Используйте dbgen для генерации данных объемом 100 миллионов строк с параметрами: -s 20

Ожидается, что файлы, такие как *.tbl, будут находиться в ./benchmark_sample/rawdata_dir/ssb-dbgen:

Настройка базы данных​

Настройка базы данных с кодеком LZ4

$ cd ./database_dir/lz4
$ [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_lz4.xml >&/dev/null&
$ [CLICKHOUSE_EXE] client

Здесь вы должны увидеть сообщение Подключено к серверу ClickHouse в консоли, что означает, что клиент успешно установил соединение с сервером.

Завершите три шага, упомянутые в Star Schema Benchmark

  • Создание таблиц в ClickHouse
  • Вставка данных. Здесь следует использовать ./benchmark_sample/rawdata_dir/ssb-dbgen/*.tbl в качестве входных данных.
  • Преобразование "звездной схемы" в денормализованную "плоскую схему"

Настройка базы данных с кодеком IAA Deflate

$ cd ./database_dir/deflate
$ [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_deflate.xml >&/dev/null&
$ [CLICKHOUSE_EXE] client

Завершите три шага так же, как и для lz4 выше.

Настройка базы данных с кодеком ZSTD

$ cd ./database_dir/zstd
$ [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_zstd.xml >&/dev/null&
$ [CLICKHOUSE_EXE] client

Завершите три шага так же, как и для lz4 выше.

[самопроверка] Для каждого кодека (lz4/zstd/deflate) выполните следующий запрос, чтобы убедиться, что базы данных были успешно созданы:

select count() from lineorder_flat

Ожидаемый вывод будет таким:

┌───count()─┐
│ 119994608 │
└───────────┘

[Самопроверка для кодека IAA Deflate]

При первом выполнении вставки или запроса из клиента ожидается, что консоль сервера clickhouse напечатает этот лог:

Кодек DeflateQpl с аппаратным ускорением готов!

Если вы никогда не найдете это, но увидите другой лог, как ниже:

Инициализация кодека DeflateQpl с аппаратным ускорением завершилась неудачно

Это означает, что устройства IAA не готовы, вам нужно проверить установку IAA снова.

Бенчмарк с одним экземпляром​

  • Прежде чем начать бенчмарк, пожалуйста, отключите C6 и установите губернатор частоты CPU на performance
$ cpupower idle-set -d 3
$ cpupower frequency-set -g performance
  • Чтобы исключить влияние памяти на многопоточность, мы используем numactl для привязки сервера к одному сокету, а клиента к другому сокету.
  • Один экземпляр означает один сервер, подключенный к одному клиенту.

Теперь запустите бенчмарк для LZ4/Deflate/ZSTD соответственно:

LZ4:

$ cd ./database_dir/lz4 
$ numactl -m 0 -N 0 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_lz4.xml >&/dev/null&
$ cd ./client_scripts
$ numactl -m 1 -N 1 python3 client_stressing_test.py queries_ssb.sql 1 > lz4.log

IAA deflate:

$ cd ./database_dir/deflate
$ numactl -m 0 -N 0 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_deflate.xml >&/dev/null&
$ cd ./client_scripts
$ numactl -m 1 -N 1 python3 client_stressing_test.py queries_ssb.sql 1 > deflate.log

ZSTD:

$ cd ./database_dir/zstd
$ numactl -m 0 -N 0 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_zstd.xml >&/dev/null&
$ cd ./client_scripts
$ numactl -m 1 -N 1 python3 client_stressing_test.py queries_ssb.sql 1 > zstd.log

Теперь три лога должны быть выведены как ожидается:

lz4.log
deflate.log
zstd.log

Как проверить метрики производительности:

Мы сосредоточимся на QPS, пожалуйста, ищите ключевое слово: QPS_Final и собирайте статистику.

Бенчмарк с несколькими экземплярами​

  • Чтобы уменьшить влияние малой памяти на слишком большое количество потоков, мы рекомендуем запускать бенчмарк с несколькими экземплярами.
  • Множественный экземпляр означает несколько (2 или 4) серверов, подключенных к соответствующему клиенту.
  • Ядра одного сокета необходимо разделить поровну и назначить их серверам соответственно.
  • Для нескольких экземпляров необходимо создать новую папку для каждого кодека и вставить набор данных, следуя аналогичным шагам, как и для одного экземпляра.

Есть 2 отличия:

  • Для клиентской стороны вам нужно запустить clickhouse с назначенным портом во время создания таблицы и вставки данных.
  • Для серверной стороны вам нужно запустить clickhouse с конкретным xml конфигурационным файлом, в котором был назначен порт. Все настраиваемые xml конфигурационные файлы для нескольких экземпляров представлены в ./server_config.

Здесь мы предполагаем, что есть 60 ядер на сокет и берем 2 экземпляра в качестве примера. Запустите сервер для первого экземпляра LZ4:

$ cd ./database_dir/lz4
$ numactl -C 0-29,120-149 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_lz4.xml >&/dev/null&

ZSTD:

$ cd ./database_dir/zstd
$ numactl -C 0-29,120-149 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_zstd.xml >&/dev/null&

IAA Deflate:

$ cd ./database_dir/deflate
$ numactl -C 0-29,120-149 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_deflate.xml >&/dev/null&

[Запустите сервер для второго экземпляра]

LZ4:

$ cd ./database_dir && mkdir lz4_s2 && cd lz4_s2
$ cp ../../server_config/config_lz4_s2.xml ./
$ numactl -C 30-59,150-179 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_lz4_s2.xml >&/dev/null&

ZSTD:

$ cd ./database_dir && mkdir zstd_s2 && cd zstd_s2
$ cp ../../server_config/config_zstd_s2.xml ./
$ numactl -C 30-59,150-179 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_zstd_s2.xml >&/dev/null&

IAA Deflate:

$ cd ./database_dir && mkdir deflate_s2 && cd deflate_s2
$ cp ../../server_config/config_deflate_s2.xml ./
$ numactl -C 30-59,150-179 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_deflate_s2.xml >&/dev/null&

Создание таблиц и вставка данных для второго экземпляра

Создание таблиц:

$ [CLICKHOUSE_EXE] client -m --port=9001

Вставка данных:

$ [CLICKHOUSE_EXE] client --query "INSERT INTO [TBL_FILE_NAME] FORMAT CSV" < [TBL_FILE_NAME].tbl  --port=9001
  • [TBL_FILE_NAME] представляет имя файла, названного регулярным выражением: *. tbl в папке ./benchmark_sample/rawdata_dir/ssb-dbgen.
  • --port=9001 означает назначенный порт для экземпляра сервера, который также определен в config_lz4_s2.xml/config_zstd_s2.xml/config_deflate_s2.xml. Для еще большего количества экземпляров вам нужно заменить его значением: 9002/9003, что соответствует экземплярам s3/s4 соответственно. Если вы не назначаете его, порт по умолчанию 9000, который уже используется первым экземпляром.

Бенчмаркинг с 2 экземплярами

LZ4:

$ cd ./database_dir/lz4
$ numactl -C 0-29,120-149 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_lz4.xml >&/dev/null&
$ cd ./database_dir/lz4_s2
$ numactl -C 30-59,150-179 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_lz4_s2.xml >&/dev/null&
$ cd ./client_scripts
$ numactl -m 1 -N 1 python3 client_stressing_test.py queries_ssb.sql 2 > lz4_2insts.log

ZSTD:

$ cd ./database_dir/zstd
$ numactl -C 0-29,120-149 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_zstd.xml >&/dev/null&
$ cd ./database_dir/zstd_s2
$ numactl -C 30-59,150-179 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_zstd_s2.xml >&/dev/null& 
$ cd ./client_scripts
$ numactl -m 1 -N 1 python3 client_stressing_test.py queries_ssb.sql 2 > zstd_2insts.log

IAA deflate

$ cd ./database_dir/deflate
$ numactl -C 0-29,120-149 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_deflate.xml >&/dev/null&
$ cd ./database_dir/deflate_s2
$ numactl -C 30-59,150-179 [CLICKHOUSE_EXE] server -C config_deflate_s2.xml >&/dev/null&
$ cd ./client_scripts
$ numactl -m 1 -N 1 python3 client_stressing_test.py queries_ssb.sql 2 > deflate_2insts.log

Здесь последний аргумент: 2 в client_stressing_test.py обозначает количество экземпляров. Для большего количества экземпляров вам нужно заменить его значением: 3 или 4. Этот скрипт поддерживает до 4 экземпляров.

Теперь три лога должны быть выведены как ожидается:

lz4_2insts.log
deflate_2insts.log
zstd_2insts.log

Как проверить метрики производительности:

Мы сосредоточимся на QPS, пожалуйста, ищите ключевое слово: QPS_Final и собирайте статистику.

Настройка бенчмарка для 4 экземпляров аналогична настройке для 2 экземпляров выше. Мы рекомендуем использовать данные бенчмарка для 2 экземпляров в качестве окончательного отчета для обзора.

Советы​

Каждый раз перед запуском нового сервера clickhouse, пожалуйста, убедитесь, что нет запущенных процессов clickhouse в фоновом режиме, проверьте и завершите старые:

$ ps -aux| grep clickhouse
$ kill -9 [PID]

Сравнив список запросов в ./client_scripts/queries_ssb.sql с официальным Star Schema Benchmark, вы обнаружите, что 3 запроса не входят: Q1.2/Q1.3/Q3.4. Это связано с тем, что использование ЦПУ% очень низкое < 10% для этих запросов, что означает, что не удается продемонстрировать различия в производительности.