1、通用广告引擎的索引设计和性能优化,阿里妈妈事业部 师陀,Agenda,背景 索引设计和实现 遇到的问题 下一步工作 性能优化过程 性能优化小结 Q&A,背景,广告引擎的基本状况 层级结构： 广告主-广告计划-广告商品-竞价词,背景,广告引擎的基本状况 层级结构： 广告主-广告计划-广告商品-竞价词广告查询流程 Query解析- 倒排查询-过滤-算分-排序-拼装结果返回,背景,广告引擎的基本状况 层级结构： 广告主-广告计划-广告商品-竞价词在线查询流程 Query解析- 倒排查询-过滤-算分-排序-拼装结果返回索引数据： 每天重建全量 + 实时更新增量,背景,广告引擎的基本状况 层级结构： 广
2、告主-广告计划-广告商品-竞价词在线查询流程 Query解析- 倒排查询-过滤-算分-排序-拼装结果返回索引数据： 每天重建全量 + 实时更新增量多条产品线，引擎技术有通用性,背景,一年前： 使用搜索引擎isearch的索引内核 + 自己开发的辅表结构 相对实现复杂，正排读接口不清晰 性能问题,背景,一年前： 使用搜索引擎isearch的索引内核 + 自己开发的辅表结构 相对实现复杂，正排读接口不清晰 性能问题重构：新的通用广告引擎（一期） 索引支持主辅表结构 只做广告引擎需要的功能 目标：性能和可维护性,索引设计,倒排：全量 + 增量 Payload字段可配置 增量的多级可回收内存池,索引设
3、计,正排：主/辅表结构 多种值类型：bit/int8/int16/float/string 多种字段类型：单值/固定多值/变长多值 定长字段和变长字段的紧密存储 Package 表的关联 字段平铺,索引设计,正排：主/辅表结构 多种值类型：bit/int8/int16/float/string 多种字段类型：单值/固定多值/变长多值 Package 表的关联 字段平铺,索引设计,正排 多种值类型：bit/int8/int16/float/string 多种字段类型：单值/固定多值/变长多值 定长字段和变长字段的紧密存储 Package 表的关联 字段平铺 主/辅表 + keyId-docId的
4、hash表 + DeleteMap,索引实现,索引实现,索引实现,索引实现,索引实现,其他 TableWriter的其他成员 DeleteMap KeyIdHashTable 相关小工具：indexLibPrinter,遇到的问题（1）,Mmap的得失 天然的弱持久化方案 利用系统page cache管理数据局部性,遇到的问题（1）,Mmap的得失 天然的弱持久化方案 利用系统page cache管理数据局部性 脏页回写不可控,遇到的问题（1）,Mmap的得失 天然的弱持久化方案 利用系统page cache管理数据局部性 脏页回写不可控 短期解决方案2.6.18内核：flush_mmap_p
5、ages=0,遇到的问题（1）,Mmap的得失 天然的弱持久化方案 利用系统page cache管理数据局部性 脏页回写不可控 短期解决方案2.6.18内核：flush_mmap_pages=0 Page cache换入换出不可控,遇到的问题（1）,Mmap的得失 天然的弱持久化方案 利用系统page cache管理数据局部性 脏页回写不可控 短期解决方案2.6.18内核：flush_mmap_pages=0 Page cache换入换出不可控 mlock：不符合极端情况的异常处理需求,遇到的问题（1）,Mmap的得失 天然的弱持久化方案 利用系统page cache管理数据局部性 脏页回写不
6、可控 短期解决方案2.6.18内核：flush_mmap_pages=0 Page cache换入换出不可控 mlock：不符合极端情况的异常处理需求 另外的解决方案：使用shm替换mmap，主动控制持久化和故障恢复,遇到的问题（2）,稳定性 每天build全量的过程牵涉的系统太多太复杂 故障恢复的能力需要加强 解决方案：索引重整 + 索引压缩,遇到的问题（2）,稳定性 每天build全量的过程牵涉的系统太多太复杂 故障恢复的能力需要加强 解决方案：索引重整能力 + 索引压缩 数据灵活性 跟分布式build的结合 批量更新能力,下一步工作,广告引擎设计时的各项指标优先级 稳定性 正确性 灵活性
7、 问题定位能力 性能,下一步工作,一期的新引擎还是很像搜索引擎,dispatcher,searchNode,searchNode,searchNode,merger,下一步工作,dispatcher,searchNode,searchNode,searchNode,merger,分布式 引擎索引数据中心,服务化的 searchNode 集群,期望的广告引擎,性能优化,目标： searchNode的单机qps优化，主要是cpu优化 方法： Perf 热点分析 代码优化 业务层优化 索引数据层优化 Cpu资源利用最大化,性能优化过程,性能优化小结,工具帮助理解分析性能瓶颈，但不要仅对热点进行代码优
8、化 推荐Intel vtune的top-down视图,性能优化小结,工具帮助理解分析性能瓶颈，但不要仅对热点进行优化 推荐Intel vtune的top-down视图 针对内核/硬件特性的优化需谨慎,性能优化小结,工具帮助理解分析性能瓶颈，但不要仅对热点进行优化 推荐Intel vtune的top-down视图 针对内核/硬件特性的优化需谨慎 关注数据局部性和整体代码质量（CPI）,性能优化小结,工具帮助理解分析性能瓶颈，但不要仅对热点进行优化 推荐Intel vtune的top-down视图 针对内核/硬件特性的优化需谨慎 关注数据局部性和整体代码质量（CPI） Cpu压不上去的几种原因： 并发压力不够 网卡跑满/某个线程or进程的cpu跑满 锁竞争 strace + pstack + taskset + 逐个调高并发数,性能优化的下一步,数据局部性：全量数据重排 小库化：适应nehalem架构 资源管理系统,谢谢,Q&A,
