最近有一个朋友问我这样一个问题：
我的业务依赖一些数据，因为数据库访问慢，我把它放在Redis里面，不过还是太慢了，有什么其它的方案吗？
其实这个问题比较简单的是吧？Redis其实属于网络存储，我对照下面的这个表格，可以很容易的得出结论，既然网络存储的速度慢，那我们就可以使用内存RAM存储，把放Redis里面的数据给放内存里面就好了。
| 操作 | 速度 |
|---|---|
| 执行指令 | 1/1,000,000,000 秒 = 1 纳秒 |
| 从一级缓存读取数据 | 0.5 纳秒 |
| 分支预测失败 | 5 纳秒 |
| 从二级缓存读取数据 | 7 纳秒 |
| 使用Mutex加锁和解锁 | 25 纳秒 |
| 从主存(RAM内存)中读取数据 | 100 纳秒 |
| 在1Gbps速率的网络上发送2Kbyte的数据 | 20,000 纳秒 |
| 从内存中读取1MB的数据 | 250,000 纳秒 |
| 磁头移动到新的位置(代指机械硬盘) | 8,000,000 纳秒 |
| 从磁盘中读取1MB的数据 | 20,000,000 纳秒 |
| 发送一个数据包从美国到欧洲然后回来 | 150 毫秒 = 150,000,000 纳秒 |
提出这个方案以后，接下来就遇到了另外一个问题：
但是数据比我应用的内存大，这怎么办呢？
笔者突然回想起来，似乎从来没有考虑过数据比应用大是该怎么处理，面对这种性能问题，最方便的方案就是直接扩容，在基础设施完备的公司，一般只需要提交一个工单"8G->64G"就能解决这个问题，这种成本似乎不是该考虑的事情。
不过对于有一些朋友的公司，因为多个方面的原因（主要还是预算），没有办法扩容机器。或者体量非常大，每个实例扩容1GB内存，数万个容器就是非常大的开销。
于是我们可以采用一些内存+磁盘的缓存方式，因为现在大多数都是SSD磁盘，服务器NVME顺序读写速度早已突破7GB/s，随机读写早已突破100K IOPS，而且还可以通过RAID0进一步增加性能。
最简单的就是我们在本地跑一个Sqlite，然后将数据缓存到本地磁盘中，但是Sqlite并不是专业的KV Store，读写性能并不是特别好。KV-Store的话还有基于LSM-Tree的RocksDB、LevelDB等等。
不过那些KV都是C++的实现，在C#中集成需要Bind和P/Invoke，需要自己编译比较麻烦；这让我想起了多年前微软开源FASTER项目。
项目如其名，FASTER是目前蓝星最快的KV-Store（开源的项目中），根据论文中的性能表现，它可以实现1.6亿次操作/秒，当然这一切也是有代价的，就是它目前只支持简单的几种操作，Read、Upser、RMW和Delete，不过这已经够了，毕竟在缓存场景这些操作就足够了。
在它2018年开源和论文发表时，我就有关注，不过当时它的API易用性不够，另外C#版本存在一些问题，所以一直都没有体验它，现在它经过几年的迭代，易用性得到了很大的提高，一些之前存在的问题也已经修复。
笔者简单的体验了一下它，可以说这是我使用过比较复杂的的KV-Store了，从它的API使用风格来说，它的设计的目的只有一个，那就是性能。
具体的使用详情大家可以直接看官方文档，Github开源地址和文档在文末给出，需要详细了解的可以查看文档。首先就是安装NuGet包：
<PackageReference Include="Microsoft.FASTER.Core" Version="2.0.22" />
然后下面简单的几行代码就可以把Demo运行起来了，它支持In-Memroy(内存模式)和混合模式。和对数据库操作需要创建链接一样，它的维度是session，注意这个session就代表一个线程对它进行读写，如果多线程场景，那么每个线程对应的session应该要不一致，要单独创建，当然我们也可以把它池化。
// 内存模式
using var fasterKvSetting = new FasterKVSettings<string, string>(null);
// 混合模式
using var fasterKvSetting = new FasterKVSettings<long, byte[]>("./faster-query");
// 创建fasterKv Store
using var fasterKv = new FasterKV<long, byte[]>(fasterKvSetting);
var session = fasterKv.For(new SimpleFunctions<long, byte[]>()).NewSession<SimpleFunctions<long, byte[]>>();
// 准备一个utf-8字符
var str = "yyds"u8.ToArray();
// 写入
session.Upsert(1024, str);
// 读取
var result = session.Read(1024);
Console.WriteLine($"{Encoding.UTF8.GetString(result.output)}");
输出结果就是yyds。
另外也有丰富的参数可以调整内存占用，以下列出了几个相关的内存占用参数,当然，更低的内存使用，意味着更多的使用磁盘空间，性能也就会下降的越多：
IndexSize: 主Hash索引的大小，以字节为单位(四舍五入为2的幂)。最小大小为64字节。MemorySize: 表示混合日志的内存部分的大小(四舍五入为2的幂)。注意，如果日志指向类键或值对象，则此大小仅包括对该对象的8字节引用。日志的旧部分溢出到存储中。LogSettings: 这些是几个与日志相关的设置，例如页面大小的 PageSize。ReadCacheEnable: 是否为存储提供并启用了单独的读缓存。ReadCacheMemorySize: 读缓存内存占用大小，ReadCachePageSize: 读缓存页面大小那么FASTER到底有多强呢？笔者构建了一个测试，和我们常用的ConcurrentDictionary做比较，那是我能找到在.NET平台上差不多的东西，按道理来说我们应该和RocksDB、LevelDB来比较。
ConcurrentDictionary应该是.NET平台上性能最好的纯内存KV Store了，严格来说它和FASTER并不是不能相提并论，而且受制于笔记本的性能，无法做大数量的测试，要知道FASTER的场景是大型数据集。
为了方便的统计内存占用，我构建了一个结构体类型，如下所示，它应该占用32字节：
我分别构建了不同的场景来测试Add性能，测试的构建如下所示：
代码如下所示：
[GcForce]
[Orderer(SummaryOrderPolicy.FastestToSlowest)]
[MemoryDiagnoser]
[HtmlExporter]
public class AddBench
{
private const int ThreadCount = 6;
private const int NumCount = 200_0000;
private ConcurrentDictionary<long, Data> _concurrent;
[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]
private static async Task FasterInternal(double percent, bool inMemory = false, bool multi = false)
{
FasterKVSettings<long, Data> kvSetting;
if (inMemory)
{
kvSetting = new FasterKVSettings<long, Data>(null);
}
else
{
// 总计内存大小 总数 * (key + 每个Data需要占用的内存)
var dataByte = NumCount * (Unsafe.SizeOf<Data>() + 8 + 8);
// 计算memorySize 计划只使用{percent * 100}%的内存 需要是2的次幂
var memorySizeBits = (int) Math.Ceiling(Math.Log2(dataByte * percent));
// 根据数量计算IndexSize 需要是2的次幂
var numBucketBits = (int) Math.Ceiling(Math.Log2(NumCount));
kvSetting = new FasterKVSettings<long, Data>("./faster-add", deleteDirOnDispose: true)
{
IndexSize = 1L << numBucketBits,
MemorySize = 1L << memorySizeBits
};
// 不分页
kvSetting.PageSize = kvSetting.MemorySize;
}
using var fkv = new FasterKV<long, Data>(kvSetting);
if (multi)
{
await FasterMultiThread(fkv);
}
else
{
FasterSingleThread(fkv);
}
kvSetting.Dispose();
}
[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]
private static void FasterSingleThread(FasterKV<long, Data> fkv)
{
using var session = fkv.For(new SimpleFunctions<long, Data>()).NewSession<SimpleFunctions<long, Data>>();
for (int i = 0; i < NumCount; i++)
{
session.Upsert(i, new Data());
}
session.CompletePending(true);
}
[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]
private static async Task FasterMultiThread(FasterKV<long, Data> fkv)
{
const int perCount = NumCount / ThreadCount;
var tasks = new Task[ThreadCount];
for (var i = 0; i < ThreadCount; i++)
{
var i1 = i;
var session = fkv.For(new SimpleFunctions<long, Data>())
.NewSession<SimpleFunctions<long, Data>>();
tasks[i] = Task.Run(() =>
{
var j = i1 * perCount;
var length = j + perCount;
for (; j < length; j++)
{
session.Upsert(j, new Data());
}
session.CompletePending(true);
});
}
await Task.WhenAll(tasks);
}
[Benchmark]
public async Task Faster_Hybrid_10per_Memory_Add()
{
await FasterInternal(0.10);
}
[Benchmark]
public async Task Faster_Hybrid_25per_Memory_Add()
{
await FasterInternal(0.25);
}
[Benchmark]
public async Task Faster_Hybrid_50per_Memory_Add()
{
await FasterInternal(0.50);
}
[Benchmark]
public async Task Faster_Hybrid_90per_Memory_Add()
{
await FasterInternal(0.90);
}
[Benchmark]
public async Task Faster_Hybrid_100per_Memory_Add()
{
await FasterInternal(1.0);
}
[Benchmark]
public async Task Faster_Default_InMemory_Add()
{
await FasterInternal(0, true);
}
[Benchmark]
public async Task Faster_Hybrid_10per_Memory_Multi_Add()
{
await FasterInternal(0.10, multi: true);
}
[Benchmark]
public async Task Faster_Hybrid_25per_Memory_Multi_Add()
{
await FasterInternal(0.25, multi: true);
}
[Benchmark]
public async Task Faster_Hybrid_90per_Memory_Multi_Add()
{
await FasterInternal(0.90, multi: true);
}
[Benchmark]
public async Task Faster_Hybrid_100per_Memory_Multi_Add()
{
await FasterInternal(1.0, multi: true);
}
[Benchmark]
public async Task Faster_Hybrid_50per_Memory_Multi_Add()
{
await FasterInternal(0.50, multi: true);
}
[Benchmark]
public async Task Faster_Default_InMemory_Multi_Add()
{
await FasterInternal(0, true, true);
}
[Benchmark]
public void Concurrent_Add()
{
_concurrent = new ConcurrentDictionary<long, Data>(1, NumCount);
for (long i = 0; i < NumCount; i++)
{
_concurrent.TryAdd(i, new Data());
}
}
[Benchmark]
public async Task Concurrent_Multi_Add()
{
const int perCount = NumCount / ThreadCount;
var tasks = new Task[ThreadCount];
_concurrent = new ConcurrentDictionary<long, Data>(1, NumCount);
for (var i = 0; i < ThreadCount; i++)
{
var i1 = i;
tasks[i] = Task.Run(() =>
{
var j = i1 * perCount;
var length = j + perCount;
for (; j < length; j++)
{
_concurrent.TryAdd(j, new Data());
}
});
}
await Task.WhenAll(tasks);
}
}
结果如下所示：
Query测试我一共创建了100W条记录，然后测试了如下场景:
[GcForce]
[Orderer(SummaryOrderPolicy.FastestToSlowest)]
[MemoryDiagnoser]
[HtmlExporter]
public class QueryBench
{
public const int Threads = 6;
public const int NumCount = 100_0000;
private static readonly Random Random = new(NumCount);
private static readonly long[] RandomIndex =
Enumerable.Range(0, 1000).Select(i => Random.NextInt64(0, (int)(NumCount * 0.10))).ToArray();
private static readonly ConcurrentDictionary<long, Data> Concurrent;
private static readonly FasterKV<long, Data> FasterKvHybrid;
private static readonly FasterKV<long, Data> FasterKvInMemory;
private static readonly ClientSession<long, Data, Data, Data, Empty, SimpleFunctions<long, Data>> HybridSession;
private static readonly ClientSession<long, Data, Data, Data, Empty, SimpleFunctions<long, Data>> InMemorySession;
static QueryBench()
{
// 初始化字典
GC.Collect();
var heapSize = GC.GetGCMemoryInfo().HeapSizeBytes;
Concurrent = new ConcurrentDictionary<long, Data>(Threads, NumCount);
for (long i = 0; i < NumCount; i++)
{
Concurrent.TryAdd(i, new Data());
}
Helper.PrintHeapSize("Concurrent", heapSize);
// 初始化混合FasterKv
heapSize = GC.GetGCMemoryInfo().HeapSizeBytes;
// 总计内存大小 总数 * (key + 每个Data需要占用的内存)
var dataByte = NumCount * (Unsafe.SizeOf<Data>() + 8 + 8);
// 计算memorySize 计划只使用50%的内存 需要是2的次幂
var memorySizeBits = (int) Math.Ceiling(Math.Log2(dataByte * 0.5));
// 根据数量计算IndexSize 需要是2的次幂
var numBucketBits = (int) Math.Ceiling(Math.Log2(NumCount));
var kvHybridSetting = new FasterKVSettings<long, Data>("./faster-query", deleteDirOnDispose: true)
{
IndexSize = 1L << numBucketBits,
MemorySize = 1L << memorySizeBits
};
// 32分页
kvHybridSetting.PageSize = kvHybridSetting.MemorySize / 32;
Console.WriteLine($"memorySizeBits:{memorySizeBits},numBucketBits:{numBucketBits},{kvHybridSetting}");
FasterKvHybrid = new FasterKV<long, Data>(kvHybridSetting);
HybridSession = FasterKvHybrid.For(new SimpleFunctions<long, Data>()).NewSession<SimpleFunctions<long, Data>>();
for (long i = 0; i < NumCount; i++)
{
HybridSession.Upsert(i, new Data());
}
HybridSession.CompletePending(true);
Helper.PrintHeapSize("Faster Hybrid", heapSize);
// 初始化In Memory
GC.Collect();
heapSize = GC.GetGCMemoryInfo().HeapSizeBytes;
var inMemorySetting = new FasterKVSettings<long, Data>(null);
FasterKvInMemory = new FasterKV<long, Data>(inMemorySetting);
InMemorySession = FasterKvInMemory.For(new SimpleFunctions<long, Data>()).NewSession<SimpleFunctions<long, Data>>();
for (long i = 0; i < NumCount; i++)
{
InMemorySession.Upsert(i, new Data());
}
InMemorySession.CompletePending(true);
Helper.PrintHeapSize("Faster In Memory", heapSize);
}
[Benchmark]
public async Task Faster_Hybrid_Multi_Query()
{
var tasks = new Task[Threads];
for (int i = 0; i < Threads; i++)
{
var session = FasterKvHybrid.For(new SimpleFunctions<long, Data>())
.NewSession<SimpleFunctions<long, Data>>();
tasks[i] = Task.Run(() =>
{
Data data = default;
for (int j = 0; j < RandomIndex.Length; j++)
{
session.Read(ref RandomIndex[j], ref data);
}
});
}
await Task.WhenAll(tasks);
}
[Benchmark]
public void Faster_Hybrid_1Thread_Query()
{
Data data = default;
for (long j = 0; j < RandomIndex.Length; j++)
{
HybridSession.Read(ref RandomIndex[j], ref data);
}
}
[Benchmark]
public async Task Faster_InMemory_Multi_Query()
{
var tasks = new Task[Threads];
for (int i = 0; i < Threads; i++)
{
var session = FasterKvInMemory.For(new SimpleFunctions<long, Data>())
.NewSession<SimpleFunctions<long, Data>>();
tasks[i] = Task.Run(() =>
{
Data data = default;
for (int j = 0; j < RandomIndex.Length; j++)
{
session.Read(ref RandomIndex[j], ref data);
}
});
}
await Task.WhenAll(tasks);
}
[Benchmark]
public void Faster_InMemory_Query()
{
Data data = default;
for (long j = 0; j < RandomIndex.Length; j++)
{
InMemorySession.Read(ref RandomIndex[j], ref data);
}
}
[Benchmark]
public void Concurrent_Query()
{
for (long j = 0; j < RandomIndex.Length; j++)
{
Concurrent.TryGetValue(RandomIndex[j], out _);
}
}
[Benchmark]
public async Task Concurrent_Multi_Query()
{
var tasks = new Task[Threads];
for (int i = 0; i < Threads; i++)
{
tasks[i] = Task.Run(() =>
{
for (long j = 0; j < RandomIndex.Length; j++)
{
Concurrent.TryGetValue(RandomIndex[j], out _);
}
});
}
await Task.WhenAll(tasks);
}
}
结果如下所示，这里是100%读的场景：
由于我的测试结果不是很准确，我又继续查找有没有其它的性能评测的结果，并没有找到什么有价值的。于是从论文和Wiki中找到了一些数据，和大家解读一下我比较感兴趣的部分。
这是在Faster 2018年的论文中提到的一些，如下所示：
https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2018/03/faster-sigmod18.pdf
上图是单线程情况下，跑YCSB-A(uniform)数据集和YCSB-A(Zipf)数据集的结果。可以看到在单线程的场景，FASTER速度远超于同类Intel TBB、MassTree、RocksDB等数据库。
文中的0:100、50:50、100:0是代表全写、50%写50读、全读的场景。另外FASTER支持Read-Modify-Write，RMW就是代表进行这个操作的性能。
Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) 是一个Java语言实现的主要用于云端或者服务器端的数据库性能测试工具，其内部涵盖了常见的NoSQL数据库产品，如Cassandra、MongoDB、HBase、Redis等等。
在多线程的情况下，FASTER的读性能达到了惊人的1.6亿/s。
上图是在单核和双核的更新性能数据，可以看到FASTER蓝色的线是远超同类产品，特别是在线程数变多以后，其它都是下降趋势，它是程上升趋势。
上图是表示，分别在使用5GB~45GB内存加载27GB数据时的吞吐量，分别是50%的读写，和100%的写。可以看到写性能几乎不受内存大小的影响，这也佐证了我的测试结果。
这是翻阅微软Github项目时，看到专门针对于C#的FasterKV和ConcurrentDictionary的测试。不过它只有纯内存模式的测试，并不包含内存+硬盘混合模式。
https://github.com/microsoft/FASTER/wiki/Performance-of-FASTER-in-C%23#introduction
这里它使用了一台36核72线程的512GB服务器进行测试。分别测试大型数据集(2.5亿个键)和小型数据集(250万个键)进行实验。
上图是大型数据集的加载速度，可以发现FASTER的加载速度确实很快，是ConcurrentDictionary的好10~50倍，性能还在上涨。
上图是100%写入时的场景，随着线程数量的增加还在上涨，远超ConcurrentDictionary，这和我们的测试结果相符合。
上图是分别进行50%读写的场景，可以发现吞吐量还是非常的不错的。
如果是100%纯度的场景，还是ConcurrentDictionary会更好。不过这也不是FASTER的适用场景，因为在这样的工作负载中不存在并发瓶颈，也不存在对内存的写操作。这两个系统都受到读取缓存失败次数的限制，并具有相似的性能。
上图显示了来自上面72个线程的数据，以 x 轴上的读取百分比表示。当您的工作负载中涉及到一小部分更新时，FASTER 提供了数量级更好的性能。随着非常高的读取百分比超过90% ，两个系统的性能开始像预期的那样趋于一致。
因为ConcurrentDictionary对(Int32、Int64)类型有特殊的优化，所以将Key的类型替换为Int64做了下面的测试。
可以看到(Int32、Int64)类型确实让ConcurrentDictionary更快了，不过在有写入操作的场景，还是FASTER更胜一筹。
这也解释了一些我们上面的测试中，为什么ConcurrentDictionary在读场景那么快的原因之一，就是我们用了Int64作为Key。
这个场景我就不解读了，和大数据集场景表现基本一致。
通过对FASTER的测试和翻阅论文，从目前的结果来说，在以下单机场景比较适合使用FASTER：
另外FASTER也提供了Server版本，可以通过网络访问。另外在我的测试中，读取性能和官方测试有较大的出入，感觉是使用方法和参数上出了问题，因为FASTER整体还是比较复杂，笔者需要更多的时间去了解原理和测试。
回到最开始的那个问题，FASTER可以作为内存+磁盘进程内缓存使用吗？
我的答案是可以，它虽然比不上纯内存的ConcurrentDictionary，但是有着远超RocksDB等同类KV Store的性能。不过它不适合100%读的缓存，最好是那些既有读，又有写的场景；如果需要100%读，可能我们需要看看其它的工具是否能满足我们的需求。