” 百度 BigSQL 可为用户提供高性能的即席查询服务，它需要大内存在计算节点本地缓存热数据，以减少 DFS I/O 对查询性能的影响。我们使用来自英特尔的傲腾持久内存，在缓存质量得到保证的同时，极大地提升了集群的处理能力，获得了明显的 TCO 收益。”—- 百度资深系统工程师黎世勇”
在近年来全球数据规模指数级增长的大背景下，如何满足用户对服务响应时间的要求成为了摆在众多企业，特别是科技企业面前的严峻挑战。别看只是响应晚一秒钟，但企业很有可能流失数以万计的客户，因此没有哪家企业敢对客户体验掉以轻心。
这也是顶级互联网企业百度面临的苦恼。用黎世勇的话说，客户体验是我们的第一 KPI，响应时间是客户体验好不好最直接的体现之一。为此，百度这些年一直在寻找、尝试、开发更好的技术来改善用户体验。
本文要讲的百度联合英特尔进行的一系列技术创新，便是其为用户获得更好体验不断努力的一个缩影。
软硬一起抓
Apache Spark 是大规模数据处理的快速通用计算引擎，当前应用极其广泛。Spark SQL 模块是 Apache Spark 专门为大型数据中心结构化数据处理开发的功能模块。百度 BigSQL 数据处理平台基于 Spark SQL 开发，在性能上做了很多优化，开发了不少新功能。
交互式查询能力就是 BigSQL 在性能优化方面体现非常明显的一个例证。关于交互式查询的重要性，相信不用多解释了，服务响应快不快，跟它紧密相关。为实现次秒级的交互式查询响应，百度和英特尔在软硬两个层面都下了不少功夫。
软件层面，百度联合英特尔开展了 Spark 平台优化分析包（OAP）项目合作。其中，OAP 能很好地利用列式数据以及选定列上的用户定义索引，提高数据检索效率。与此同时，OAP 还采用了细粒度的内存数据缓存策略，以此来消除磁盘和网络中的 I/O 瓶颈，将性能最大化。
硬件层面，百度与英特尔合作，利用英特尔傲腾持久内存替代部分 DRAM，部署更具成本效益的解决方案。
百度内部测试显示，与使用传统纯内存的解决方案相比，使用傲腾持久内存可有效提高 OAP 的缓存性能及成本效益，大幅提升业务成效，例如帮助百度即席查询服务图灵减少工作负载、降低平均查询延时等。
具体如何实现的呢？两步走。
把常用的数据放在更快的存储里
OAP 的核心是使用索引和缓存技术来加快交互式查询响应的速度。
当查询具有非常特定的筛选条件时，OAP 可以在符合条件的列上创建索引。通过与列数据文件并排创建与存储完整的 B+Tree 索引，OAP 可快速搜索 B+Tree 索引来识别目标行，同时跳过后端存储（例如 HDFS）上不必要的数据扫描。由于索引文件与原始数据文件保持分离，在创建或删除索引时均无需重写原始数据文件。
在此基础之上，OAP 还借助缓存来优化索引和数据访问进程。通过将索引和数据缓存在内存中，来提升索引加载和数据扫描速度，缩短从分布式文件系统读取时磁盘和网络的 I/O 时间。此外，通过将索引和数据单独缓存，其缓存清除和内存空间管理实现了彼此独立。
由于采用列式缓存，OAP 只需缓存查询所需的列。基于最近最少使用（LRU）策略，当缓存达到最大容量时，那些最近最少使用的数据项将被淘汰，为缓存最新数据释放空间。依照该策略，BigSQL 启用了一个高级缓存管理器，可以主动填充热点列，并清除缓存中不再需要的列。
让更快的存储空间再大一点
显而易见，OAP 的本质是将热数据放在更快的内存中，从而起到加速的目的。但由此也带来了新的问题：一、内存是不可能无限扩展的，二、超过一定内存容量后，成本是呈指数级上涨的。
这也是硬件层面采用傲腾持久内存的根本出发点。众所周知，傲腾持久内存是一种将高容量、经济实用性和数据持久性相结合的突破性技术，其拥有两大特点：一、大容量和更低的成本，二、适合顺序读。
进一步展开，傲腾持久内存拥有两种工作模式：内存模式和应用直接访问模式。在 ” 内存模式 ” 下，应用程序能利用傲腾持久内存作为扩展的易失性系统内存，无需重新编写软件，而 DRAM 将起到缓存的作用。在 ” 应用直接访问模式 ” 下，经过专门改进的应用程序可获得更大的持久性容量。
鉴于 OAP 缓存具有索引和输入数据的特定目的，因此 OAP 采用了 ” 应用直接访问模式 “。
为更好地利用傲腾持久内存代替 DRAM，英特尔还对 OAP 进行了扩展，加入内存管理器插件，并采用支持傲腾持久内存的内存管理器。这样一来，用户可以在 DRAM 和傲腾持久内存间自由切换，甚至两者兼用，例如使用 DRAM 缓存索引，而使用傲腾持久内存缓存数据。
除此之外，为确保傲腾持久内存与百度独特的 OS 环境无缝集成，百度还与英特尔在硬件、操作系统和库等领域进行了一系列合作优化。
6 倍性能提升
为验证 OAP 项目及傲腾持久内存的性能表现，百度分两步进行了多次评估和内部测试：第一步是决策支持基准测试，第二步真实查询测试。
在决策支持基准测试中，首先将数据集大小控制为 1TB，并使用相同容量的 DRAM 和傲腾持久内存。测试结果表明，两者都能容纳所有的缓存数据，傲腾持久内存的性能略微低于 DRAM（11.7％），但成本却明显更低。
当数据集达到 3TB，且使用相同成本的 DRAM 和傲腾持久内存时，前者的容量已不足以缓存所有数据。相比之下，傲腾持久内存不仅能缓存所有的数据，性能也超出 DRAM 高达 6 倍。
此时的 DRAM 性能较差是因为：当数据规模大大超过缓存容量时，DRAM 需要频繁地从后端存储读取数据，由此延长了响应时间。决策支持基准测试清楚的表明，在成本相同的情况下，傲腾持久内存可提供比 DRAM 更高的容量和更出色的性能。
测试的第二阶段使用百度线上业务的真实查询数据，依然基于以上两种情况，但方法略有不同。在第一种情况下，DRAM 和傲腾持久内存被设置为缓存 50％的常用数据列， 此时 PMem 的缓存速度仅比 DRAM 低约 12％，但由于成本优势更为显著，因此整体性价比更高。
在第二种情况下（即 DRAM 和傲腾持久内存成本相同），只有傲腾持久内存拥有足够容量来缓存所有热点数据，且性能较 DRAM 高出 22％，同时避免了 30％不要的底层系统 I/O 请求。
数据不会说谎，在百度 BigSQL 中用傲腾持久内存取代 DRAM 显然是更具成本效益的缓存解决方案。目前，百度已在 BigSQL 中成功部署了傲腾持久内存，并以此为基础优化了百度即席查询服务图灵。在傲腾持久内存的加持下，图灵集群的工作负载降低了 30%，平均查询延时降低了 20%，每个傲腾持久内存服务器实例 Spark/OAP 的性能提高了 50％，而成本仅增加了 20％。
傲腾，还有更多用武之地
除了为 Spark SQL 输入数据提供缓存加速外，傲腾持久内存高容量和高带宽的优势还能在基于 Spark 的机器学习和深度学习场景中发挥更大作用，因为这些场景要求在规模庞大的数据集上反复进行多次计算。另外，Spark shuffle 可以通过优化，使用 RDMA 技术访问远程节点上的傲腾持久内存并将其用作随机存储，进一步减少随机延迟并提高性能。
未来，百度也将与英特尔携手为 Spark 进行一系列更深度的优化。
事实上，不仅是 Spark，包括 Redis、Oracle、Aerospike 等或开源、或商业软件通过使用傲腾持久内存都有不同程度的性能提升、成本下降，无数的客户已经从中受益。
总结全文，数字世界正在来临，数据爆炸式增长给企业带来了新的挑战，当下企业不仅要有能力处理大量增长的数据，而且要更快速的处理这些数据。这是傲腾的价值所在，提供更快速度的同时，还让你负担得起。
