How do I configure persistent memory as local disks? - Elastic Compute Service: Central de Documentação do Alibaba Cloud

Pré-requisitos

A memória persistente é compatível com os seguintes tipos de instância e versões de imagem:

Tipos de instância
- Família de instâncias em que a memória persistente pode ser usada como memória: ecs.re6p-redis
  Importante
  Ao utilizar a memória persistente como memória em uma instância, observe as seguintes condições:
  - É possível usar a memória persistente imediatamente após a compra da instância, sem necessidade de inicialização.
  - A memória persistente configurada como memória não oferece persistência de dados; portanto, as informações armazenadas serão perdidas quando a instância for parada ou reiniciada.
- Famílias de instâncias em que a memória persistente pode ser usada como discos locais: ecs.re6p e ecs.i4p
  Importante
  Ao utilizar a memória persistente como discos locais em uma instância, considere os pontos abaixo:
  - A inicialização da memória persistente deve ser feita após a compra da instância. Para mais detalhes, consulte a seção Configure persistent memory as a local disk neste tópico.
  - Embora a memória persistente usada como discos locais garanta a persistência dos dados, ainda existe risco de perda de informações. Recomendamos fazer backup dos dados antecipadamente. Para mais informações sobre discos locais, consulte Local disks.
Versões de imagem
- Alibaba Cloud Linux 2
- CentOS 7.6 ou superior
- Ubuntu 18.04 e 20.04

Informações gerais

Comparada à memória convencional, a memória persistente apresenta maior latência de acesso, mas oferece melhor custo-benefício, sendo ideal para uso como armazenamento local. Os dados armazenados nesse tipo de memória permanecem intactos mesmo após parar ou reiniciar as instâncias. A memória persistente pode funcionar como memória principal ou como discos locais.

Quando utilizada como memória, permite migrar parte dos dados da memória convencional para a memória persistente, como dados frios que não exigem acesso de alta velocidade. Com grande capacidade e menor preço por GiB, essa abordagem ajuda a reduzir o custo total de propriedade (TCO) por GiB de memória.
Quando configurada como discos locais, suporta operações de leitura e gravação no nível de bloco, entregando desempenho de I/O extremamente alto e latência de apenas 170 nanossegundos. Essa configuração é indicada para bancos de dados de aplicações críticas que demandam tempos de resposta consistentes. Além disso, substituir SSDs NVMe (Non-Volatile Memory Express) por discos locais baseados em memória persistente proporciona maior IOPS, maior largura de banda e menor latência, eliminando gargalos de desempenho.

Importante

A confiabilidade dos dados na memória persistente depende diretamente da confiabilidade dos dispositivos físicos e dos servidores aos quais estão conectados, havendo riscos de ponto único de falha. Para garantir a integridade dos dados da aplicação, recomendamos implementar redundância na camada de aplicação e utilizar discos cloud para armazenamento de longo prazo.

Configurar memória persistente como disco local

Este exemplo utiliza uma instância com as seguintes configurações:

Tipo de instância: ecs.re6p.2xlarge
Imagem: Alibaba Cloud Linux 2.1903 LTS 64 bits

Faça login em uma instância existente.

Para mais informações, consulte Connect to Linux.

Execute os comandos abaixo para instalar os utilitários de gerenciamento de memória persistente e remover todos os namespaces e rótulos:

sudo yum install -y ndctl daxctl
sudo ndctl disable-namespace all && sudo ndctl destroy-namespace all #Delete all namespaces.
sudo ndctl disable-region all && sudo ndctl zero-labels all && sudo ndctl enable-region all #Delete all labels.

Verifique o tamanho da memória persistente.
```
ndctl list -R
```
A figura a seguir mostra um exemplo de saída do comando, onde o parâmetro size indica o tamanho da memória persistente.
Defina o modo de uso como fsdax.
```
sudo ndctl create-namespace --reconfig=namespace0.0 -m fsdax --size={region-size} --force
```
Nota
Substitua a variável {region-size} pelo valor de tamanho obtido na etapa anterior.
Execute os comandos a seguir para formatar e montar o dispositivo de memória persistente (/dev/pmem):
```
sudo mkfs -t ext4 /dev/pmem0
sudo mkdir /mnt/sdb
sudo mount -o dax,noatime /dev/pmem0 /mnt/sdb
```
Visualize o dispositivo /dev/pmem montado.
```
df -h
```
Após montar o dispositivo /dev/pmem, utilize ferramentas de teste de desempenho de disco para avaliar o dispositivo.

Para saber como testar o desempenho de discos locais em instâncias i4p ou re6p, consulte a seção Test the performance of local disks on an i4p instance deste tópico.

Testar o desempenho de discos locais em uma instância i4p

Neste exemplo, utilizam-se as seguintes configurações e ferramenta de teste:

Tipo de instância: ecs.i4p.2xlarge
Imagem: Alibaba Cloud Linux 2.1903 LTS 64 bits
Ferramenta de teste: flexible I/O tester (fio). O fio é uma ferramenta open source robusta para benchmarking de desempenho de I/O, capaz de medir métricas de dispositivos de armazenamento em bloco, incluindo operações de leitura e gravação sequenciais e aleatórias.

O uso da ferramenta fio pode causar perda de dados. Antes de iniciar os testes, certifique-se de que os discos locais alvo não contenham informações importantes.
Caso seja necessário testar discos com dados existentes, faça um backup prévio. Para mais detalhes, consulte Back up files on a local disk.
Conecte-se a uma instância ECS.

Para mais informações, consulte Connect to Linux.

Execute o comando abaixo para instalar a ferramenta fio:

sudo yum install -y ndctl daxctl ipmctl libpmem librpmem libpmemblk libpmemlog libpmemobj libpmempool pmempool fio

Execute os comandos para testar o desempenho dos discos locais.

Para exemplos de comandos, consulte as seções Test IOPS, Test throughput e Test latency deste tópico.

Importante
Ao executar testes consecutivos, rode o comando sudo rm /mnt/sdb/* -rf após cada execução para limpar os resultados residuais nos discos locais e preparar um ambiente limpo para o próximo teste.

A tabela a seguir compara o desempenho entre discos locais NVMe (Non-Volatile Memory Express), ESSDs (Enterprise SSDs) e discos locais baseados em memória persistente.

Nota

Os dados de desempenho apresentados servem apenas como referência. Prevalecem os valores obtidos em seus próprios testes.

Métrica	Memória persistente de 128 GiB	SSD NVMe de 1.788 GiB	ESSD de 800 GiB no nível de desempenho 1 (PL1)
Largura de banda de leitura	8 GB/s a 10 GB/s	2 GB/s a 3 GB/s	0,2 GB/s a 0,3 GB/s
Largura de banda de leitura/gravação	8 GB/s a 10 GB/s	1 GB/s a 2 GB/s	0,2 GB/s a 0,3 GB/s
Largura de banda de gravação	2 GB/s a 3 GB/s	1 GB/s a 2 GB/s	0,2 GB/s a 0,3 GB/s
IOPS de leitura	1.000.000	500.000	20.000 a 30.000
IOPS de leitura/gravação	1.000.000	300.000	20.000 a 30.000
IOPS de gravação	1.000.000	300.000	20.000 a 30.000
Latência de leitura	300 a 400 nanossegundos	100.000 nanossegundos	250.000 nanossegundos
Latência de gravação	300 a 400 nanossegundos	20.000 nanossegundos	150.000 nanossegundos

Testar IOPS

Testar IOPS de leitura sequencial dos discos locais

sudo fio --name=test --directory=/mnt/sdb --ioengine=libpmem --direct=1 --thread=8 --numjobs=8 --iodepth=1 --rw=read --bs=4k --size=8GB --norandommap=1 --randrepeat=0 --invalidate=1 --iodepth_batch=1 --sync=1 --scramble_buffers=0 --numa_cpu_nodes=0 --numa_mem_policy=bind:0 --cpus_allowed_policy=split

Testar IOPS de gravação sequencial dos discos locais

sudo fio --name=test --directory=/mnt/sdb --ioengine=libpmem --direct=1 --thread=8 --numjobs=8 --iodepth=1 --rw=write --bs=4k --size=1GB --norandommap=1 --randrepeat=0 --invalidate=1 --iodepth_batch=1 --sync=1 --scramble_buffers=0 --numa_cpu_nodes=0 --numa_mem_policy=bind:0 --cpus_allowed_policy=split

Testar IOPS de leitura aleatória dos discos locais

sudo fio --name=test --directory=/mnt/sdb --ioengine=libpmem --direct=1 --thread=8 --numjobs=8 --iodepth=1 --rw=randread --bs=4k --size=8GB --norandommap=1 --randrepeat=0 --invalidate=1 --iodepth_batch=1 --sync=1 --scramble_buffers=0 --numa_cpu_nodes=0 --numa_mem_policy=bind:0 --cpus_allowed_policy=split

Testar IOPS de gravação aleatória dos discos locais

sudo fio --name=test --directory=/mnt/sdb --ioengine=libpmem --direct=1 --thread=8 --numjobs=8 --iodepth=1 --rw=randwrite --bs=4k --size=1GB --norandommap=1 --randrepeat=0 --invalidate=1 --iodepth_batch=1 --sync=1 --scramble_buffers=0 --numa_cpu_nodes=0 --numa_mem_policy=bind:0 --cpus_allowed_policy=split

Testar throughput

Testar throughput de leitura sequencial dos discos locais

sudo fio --name=test --directory=/mnt/sdb --ioengine=libpmem --direct=1 --thread=8 --numjobs=96 --iodepth=1 --rw=read --bs=64k --size=1GB --norandommap=1 --randrepeat=0 --invalidate=1 --iodepth_batch=1 --sync=1 --scramble_buffers=0 --numa_cpu_nodes=0 --numa_mem_policy=bind:0 --cpus_allowed_policy=split

Testar throughput de gravação sequencial dos discos locais

sudo fio --name=test --directory=/mnt/sdb --ioengine=libpmem --direct=1 --thread=1 --numjobs=8 --iodepth=1 --rw=write --bs=64k --size=1GB --norandommap=1 --randrepeat=0 --invalidate=1 --iodepth_batch=1 --sync=1 --scramble_buffers=0 --numa_cpu_nodes=0 --numa_mem_policy=bind:0 --cpus_allowed_policy=split

Testar throughput de leitura aleatória dos discos locais

sudo fio --name=test --directory=/mnt/sdb --ioengine=libpmem --direct=1 --thread=8 --numjobs=96 --iodepth=1 --rw=randread --bs=64k --size=1GB --norandommap=1 --randrepeat=0 --invalidate=1 --iodepth_batch=1 --sync=1 --scramble_buffers=0 --numa_cpu_nodes=0 --numa_mem_policy=bind:0 --cpus_allowed_policy=split

Testar throughput de gravação aleatória dos discos locais

sudo fio --name=test --directory=/mnt/sdb --ioengine=libpmem --direct=1 --thread=8 --numjobs=96 --iodepth=1 --rw=randwrite --bs=64k --size=1GB --norandommap=1 --randrepeat=0 --invalidate=1 --iodepth_batch=1 --sync=1 --scramble_buffers=0 --numa_cpu_nodes=0 --numa_mem_policy=bind:0 --cpus_allowed_policy=split

Testar latência

Testar latência de leitura sequencial dos discos locais

sudo fio --name=test --directory=/mnt/sdb --ioengine=libpmem --direct=1 --thread=1 --numjobs=1 --iodepth=1 --rw=read --bs=4k --size=8GB --norandommap=1 --randrepeat=0 --invalidate=1 --iodepth_batch=1 --sync=1 --scramble_buffers=0 --numa_cpu_nodes=0 --numa_mem_policy=bind:0 --cpus_allowed_policy=split

Testar latência de gravação sequencial dos discos locais

sudo fio --name=test --directory=/mnt/sdb --ioengine=libpmem --direct=1 --thread=1 --numjobs=1 --iodepth=1 --rw=write --bs=4k --size=8GB --norandommap=1 --randrepeat=0 --invalidate=1 --iodepth_batch=1 --sync=1 --scramble_buffers=0 --numa_cpu_nodes=0 --numa_mem_policy=bind:0 --cpus_allowed_policy=split

Resolver falha na alocação de pool de memória via LLPL

Descrição do problema

Uma instância ecs.re7p ou ecs.i4p, configurada para usar memória persistente como discos locais, apresenta falha ao tentar alocar um pool de memória usando LLPL. O sistema retorna a mensagem de erro Failed to create heap. Cannot read unsafe shutdown count**. 问题现象

Causa

Por padrão, o recurso unsafe shutdown detection vem habilitado no código-fonte da LLPL. No entanto, memórias não voláteis (NVM) virtualizadas não suportam unsafe shutdown detection. Para mais detalhes, consulte llpl.

Solução

Siga as etapas abaixo para desativar o unsafe shutdown detection no código-fonte da LLPL:

Adicione o seguinte trecho ao arquivo src/main/cpp/com_intel_pmem_llpl_AnyHeap.cpp do código-fonte da LLPL:
```
int sds_write_value=0;
pmemobj_ctl_set(NULL,"sds.at_create",&sds_write_value)
```
A imagem a seguir ilustra o código adicionado ao arquivo.
Faça login na instância.

Para mais informações, consulte Connect to Linux.
Execute o comando abaixo para rodar um caso de teste com a LLPL:
```
mvn clean && mvn test -Dtest.heap.path=/mnt/sdb
```
Se a mensagem de erro "Failed to create heap. Cannot read unsafe shutdown count**" não aparecer, você poderá prosseguir com a alocação do pool de memória.