我们最近购买了一些新服务器，但是发现在使用memcpy()函数时性能较差。相比于我们的笔记本电脑，服务器上memcpy()函数的性能要慢3倍。
服务器规格
- 机箱和主板：SUPER MICRO 1027GR-TRF
- CPU：2个Intel Xeon E5-2680 @ 2.70 Ghz
- 内存：8x 16GB DDR3 1600MHz
我还在另一台规格略高的服务器上进行测试，结果与上述服务器相同。
第二台服务器规格
- 机箱和主板：SUPER MICRO 10227GR-TRFT
- CPU：2个Intel Xeon E5-2650 v2 @ 2.6 Ghz
- 内存：8x 16GB DDR3 1866MHz
笔记本电脑规格
- 机箱：Lenovo W530
- CPU：1个Intel Core i7 i7-3720QM @ 2.6Ghz
- 内存：4x 4GB DDR3 1600MHz
操作系统
$ cat /etc/redhat-release
Scientific Linux release 6.5 (Carbon)
$ uname -a
Linux r113 2.6.32-431.1.2.el6.x86_64 #1 SMP Thu Dec 12 13:59:19 CST 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
编译器（适用于所有系统）
$ gcc --version
gcc (GCC) 4.6.1
根据@stefan的建议，我们还测试了基于gcc 4.8.2。但是两个编译器之间没有性能差异。
测试代码
下面的测试代码是一个预先设计好的测试，用来复制我在我们的生产代码中遇到的问题。我知道这个基准测试比较简单，但它能够发现并利用我们的问题。该代码创建了两个1GB缓冲区，并在它们之间执行内存复制，计时memcpy调用时间。您可以使用命令行指定替代缓冲区大小：./big_memcpy_test [SIZE_BYTES]
#include <chrono>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <cstdint>
class Timer
{
public:
Timer()
: mStart(),
mStop()
{
update();
}
void update()
{
mStart = std::chrono::high_resolution_clock::now();
mStop = mStart;
}
double elapsedMs()
{
mStop = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::chrono::milliseconds elapsed_ms =
std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(mStop - mStart);
return elapsed_ms.count();
}
private:
std::chrono::high_resolution_clock::time_point mStart;
std::chrono::high_resolution_clock::time_point mStop;
};
std::string formatBytes(std::uint64_t bytes)
{
static const int num_suffix = 5;
static const char* suffix[num_suffix] = { "B", "KB", "MB", "GB", "TB" };
double dbl_s_byte = bytes;
int i = 0;
for (; (int)(bytes / 1024.) > 0 && i < num_suffix;
++i, bytes /= 1024.)
{
dbl_s_byte = bytes / 1024.0;
}
const int buf_len = 64;
char buf[buf_len];
// use snprintf so there is no buffer overrun
int res = snprintf(buf, buf_len,"%0.2f%s", dbl_s_byte, suffix[i]);
// snprintf returns number of characters that would have been written if n had
// been sufficiently large, not counting the terminating null character.
// if an encoding error occurs, a negative number is returned.
if (res >= 0)
{
return std::string(buf);
}
return std::string();
}
void doMemmove(void* pDest, const void* pSource, std::size_t sizeBytes)
{
memmove(pDest, pSource, sizeBytes);
}
int main(int argc, char* argv[])
{
std::uint64_t SIZE_BYTES = 1073741824; // 1GB
if (argc > 1)
{
SIZE_BYTES = std::stoull(argv[1]);
std::cout << "Using buffer size from command line: " << formatBytes(SIZE_BYTES)
<< std::endl;
}
else
{
std::cout << "To specify a custom buffer size: big_memcpy_test [SIZE_BYTES] \n"
<< "Using built in buffer size: " << formatBytes(SIZE_BYTES)
<< std::endl;
}
// big array to use for testing
char* p_big_array = NULL;
////////////
// malloc
{
Timer timer;
p_big_array = (char*)malloc(SIZE_BYTES * sizeof(char));
if (p_big_array == NULL)
{
std::cerr << "ERROR: malloc of " << SIZE_BYTES << " returned NULL!"
<< std::endl;
return 1;
}
std::cout << "malloc for " << formatBytes(SIZE_BYTES) << " took "
<< timer.elapsedMs() << "ms"
<< std::endl;
}
////////////
// memset
{
Timer timer;
// set all data in p_big_array to 0
memset(p_big_array, 0xF, SIZE_BYTES * sizeof(char));
double elapsed_ms = timer.elapsedMs();
std::cout << "memset for " << formatBytes(SIZE_BYTES) << " took "
<< elapsed_ms << "ms "
<< "(" << formatBytes(SIZE_BYTES / (elapsed_ms / 1.0e3)) << " bytes/sec)"
<< std::endl;
}
////////////
// memcpy
{
char* p_dest_array = (char*)malloc(SIZE_BYTES);
if (p_dest_array == NULL)
{
std::cerr << "ERROR: malloc of " << SIZE_BYTES << " for memcpy test"
<< " returned NULL!"
<< std::endl;
return 1;
}
memset(p_dest_array, 0xF, SIZE_BYTES * sizeof(char));
// time only the memcpy FROM p_big_array TO p_dest_array
Timer timer;
memcpy(p_dest_array, p_big_array, SIZE_BYTES * sizeof(char));
double elapsed_ms = timer.elapsedMs();
std::cout << "memcpy for " << formatBytes(SIZE_BYTES) << " took "
<< elapsed_ms << "ms "
<< "(" << formatBytes(SIZE_BYTES / (elapsed_ms / 1.0e3)) << " bytes/sec)"
<< std::endl;
// cleanup p_dest_array
free(p_dest_array);
p_dest_array = NULL;
}
////////////
// memmove
{
char* p_dest_array = (char*)malloc(SIZE_BYTES);
if (p_dest_array == NULL)
{
std::cerr << "ERROR: malloc of " << SIZE_BYTES << " for memmove test"
<< " returned NULL!"
<< std::endl;
return 1;
}
memset(p_dest_array, 0xF, SIZE_BYTES * sizeof(char));
// time only the memmove FROM p_big_array TO p_dest_array
Timer timer;
// memmove(p_dest_array, p_big_array, SIZE_BYTES * sizeof(char));
doMemmove(p_dest_array, p_big_array, SIZE_BYTES * sizeof(char));
double elapsed_ms = timer.elapsedMs();
std::cout << "memmove for " << formatBytes(SIZE_BYTES) << " took "
<< elapsed_ms << "ms "
<< "(" << formatBytes(SIZE_BYTES / (elapsed_ms / 1.0e3)) << " bytes/sec)"
<< std::endl;
// cleanup p_dest_array
free(p_dest_array);
p_dest_array = NULL;
}
// cleanup
free(p_big_array);
p_big_array = NULL;
return 0;
}
CMake构建文件
project(big_memcpy_test)
cmake_minimum_required(VERSION 2.4.0)
include_directories(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR})
# create verbose makefiles that show each command line as it is issued
set( CMAKE_VERBOSE_MAKEFILE ON CACHE BOOL "Verbose" FORCE )
# release mode
set( CMAKE_BUILD_TYPE Release )
# grab in CXXFLAGS environment variable and append C++11 and -Wall options
set( CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++0x -Wall -march=native -mtune=native" )
message( INFO "CMAKE_CXX_FLAGS = ${CMAKE_CXX_FLAGS}" )
# sources to build
set(big_memcpy_test_SRCS
main.cpp
)
# create an executable file named "big_memcpy_test" from
# the source files in the variable "big_memcpy_test_SRCS".
add_executable(big_memcpy_test ${big_memcpy_test_SRCS})
测试结果
Buffer Size: 1GB | malloc (ms) | memset (ms) | memcpy (ms) | NUMA nodes (numactl --hardware)
---------------------------------------------------------------------------------------------
Laptop 1 | 0 | 127 | 113 | 1
Laptop 2 | 0 | 180 | 120 | 1
Server 1 | 0 | 306 | 301 | 2
Server 2 | 0 | 352 | 325 | 2
从上面可以看出，在我们的服务器上，memcpy()和memset()明显比在我们的笔记本电脑上慢得多。
缓冲区大小不同
我尝试过从100MB到5GB的各种缓冲区大小，但结果都差不多（服务器比笔记本电脑慢）。
NUMA亲和性
我读到有些人遇到了NUMA性能问题，于是我尝试使用numactl设置CPU和内存亲和性，但结果仍然相同。
服务器NUMA硬件：
$ numactl --hardware
available: 2 nodes (0-1)
node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7 16 17 18 19 20 21 22 23
node 0 size: 65501 MB
node 0 free: 62608 MB
node 1 cpus: 8 9 10 11 12 13 14 15 24 25 26 27 28 29 30 31
node 1 size: 65536 MB
node 1 free: 63837 MB
node distances:
node 0 1
0: 10 21
1: 21 10
笔记本NUMA硬件：
$ numactl --hardware
available: 1 nodes (0)
node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7
node 0 size: 16018 MB
node 0 free: 6622 MB
node distances:
node 0
0: 10
设置 NUMA 亲和性：
$ numactl --cpunodebind=0 --membind=0 ./big_memcpy_test
非常感谢任何帮助解决这个问题的援助。
编辑：GCC选项
我尝试使用不同的GCC选项进行编译：
使用将-march和-mtune设置为本地的编译。
g++ -std=c++0x -Wall -march=native -mtune=native -O3 -DNDEBUG -o big_memcpy_test main.cpp
结果：性能完全相同
使用 -O2 编译而不是 -O3
g++ -std=c++0x -Wall -march=native -mtune=native -O2 -DNDEBUG -o big_memcpy_test main.cpp
结果：完全相同的性能
编辑：更改memset（）以写入0xF而不是0，以避免NULL页面
结果：完全相同的性能
编辑：Cachebench结果
为了排除我的测试程序过于简单的可能性，我下载了一个真正的基准测试程序LLCacheBench。
我在每台计算机上分别构建了基准测试程序，以避免架构问题。下面是我的结果。
请注意，在较大的缓冲区大小上性能差异非常大。测试的最后一个大小（16777216）在笔记本电脑上的性能为18849.29 MB / sec，在服务器上为6710.40。这是性能差异约为3倍。您还可以注意到，服务器的性能降低速度比笔记本电脑快得多。
编辑：memmove()在服务器上比memcpy()快2倍
根据一些实验，我尝试在我的测试用例中使用memmove()而不是memcpy()，并发现服务器性能提高了2倍。在笔记本电脑上，memmove()速度比memcpy()慢，但奇怪的是与服务器上的memmove()速度相同。这引出了一个问题，为什么memcpy()如此缓慢？
更新的代码以测试memmove()以及memcpy()。我不得不将memmove()包装在一个函数中，因为如果我将其内联，GCC将对其进行优化，并执行与memcpy()完全相同的操作（我认为GCC将其优化为memcpy()，因为它知道位置不重叠）。
更新的结果：
Buffer Size: 1GB | malloc (ms) | memset (ms) | memcpy (ms) | memmove() | NUMA nodes (numactl --hardware)
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
Laptop 1 | 0 | 127 | 113 | 161 | 1
Laptop 2 | 0 | 180 | 120 | 160 | 1
Server 1 | 0 | 306 | 301 | 159 | 2
Server 2 | 0 | 352 | 325 | 159 | 2
编辑：天真的memcpy()
我已经实现了自己天真版本的 memcpy() 并对其进行了测试：
naiveMemcpy() 源代码
void naiveMemcpy(void* pDest, const void* pSource, std::size_t sizeBytes)
{
char* p_dest = (char*)pDest;
const char* p_source = (const char*)pSource;
for (std::size_t i = 0; i < sizeBytes; ++i)
{
*p_dest++ = *p_source++;
}
}
naiveMemcpy() 与 memcpy() 的结果对比：
Buffer Size: 1GB | memcpy (ms) | memmove(ms) | naiveMemcpy()
------------------------------------------------------------
Laptop 1 | 113 | 161 | 160
Server 1 | 301 | 159 | 159
Server 2 | 325 | 159 | 159
编辑：汇编输出
简单的memcpy()源代码：
#include <cstring>
#include <cstdlib>
int main(int argc, char* argv[])
{
size_t SIZE_BYTES = 1073741824; // 1GB
char* p_big_array = (char*)malloc(SIZE_BYTES * sizeof(char));
char* p_dest_array = (char*)malloc(SIZE_BYTES * sizeof(char));
memset(p_big_array, 0xA, SIZE_BYTES * sizeof(char));
memset(p_dest_array, 0xF, SIZE_BYTES * sizeof(char));
memcpy(p_dest_array, p_big_array, SIZE_BYTES * sizeof(char));
free(p_dest_array);
free(p_big_array);
return 0;
}
汇编输出：无论是服务器还是笔记本电脑，这完全相同。
.file "main_memcpy.cpp"
.section .text.startup,"ax",@progbits
.p2align 4,,15
.globl main
.type main, @function
main:
.LFB25:
.cfi_startproc
pushq %rbp
.cfi_def_cfa_offset 16
.cfi_offset 6, -16
movl $1073741824, %edi
pushq %rbx
.cfi_def_cfa_offset 24
.cfi_offset 3, -24
subq $8, %rsp
.cfi_def_cfa_offset 32
call malloc
movl $1073741824, %edi
movq %rax, %rbx
call malloc
movl $1073741824, %edx
movq %rax, %rbp
movl $10, %esi
movq %rbx, %rdi
call memset
movl $1073741824, %edx
movl $15, %esi
movq %rbp, %rdi
call memset
movl $1073741824, %edx
movq %rbx, %rsi
movq %rbp, %rdi
call memcpy
movq %rbp, %rdi
call free
movq %rbx, %rdi
call free
addq $8, %rsp
.cfi_def_cfa_offset 24
xorl %eax, %eax
popq %rbx
.cfi_def_cfa_offset 16
popq %rbp
.cfi_def_cfa_offset 8
ret
.cfi_endproc
.LFE25:
.size main, .-main
.ident "GCC: (GNU) 4.6.1"
.section .note.GNU-stack,"",@progbits
进展！！！ asmlib
根据@tbenson的建议，我尝试使用memcpy()的asmlib版本。起初我的结果很差，但在将SetMemcpyCacheLimit()更改为1GB（我的缓冲区的大小）后，我以与朴素的 for 循环相当的速度运行！
坏消息是，memmove()的asmlib版本比glibc版本慢，现在在300毫秒左右运行（与memcpy()的glibc版本相当）。奇怪的是，在笔记本电脑上，当我将SetMemcpyCacheLimit()设置为一个大数字时，它会降低性能...
下面的结果中，标有SetCache的行将SetMemcpyCacheLimit设置为1073741824。没有SetCache的结果不调用SetMemcpyCacheLimit()。
使用asmlib函数的结果：
Buffer Size: 1GB | memcpy (ms) | memmove(ms) | naiveMemcpy()
------------------------------------------------------------
Laptop | 136 | 132 | 161
Laptop SetCache | 182 | 137 | 161
Server 1 | 305 | 302 | 164
Server 1 SetCache | 162 | 303 | 164
Server 2 | 300 | 299 | 166
Server 2 SetCache | 166 | 301 | 166
开始倾向于缓存问题，但是是什么导致了这个问题呢？