本文延續前篇效能校正的經驗談，上篇文章探討了關於系統呼叫, iptables 可以最佳化的部分，。本篇文章將繼續剩下最佳化步驟的探討。

Perfect Locality
預設情況下， Linux Kernel 會盡量平均地將請求給分配到所有的處理佇列，譬如 network queues, processes, CPUS. 大部分情況下這種機制運作良好不會有太多問題，不過如果今天要追求的不單單只是好的效能，而是極致的效能，則 locality 這個概念就要特別的去注意。

這篇文章中提到很多不同的方式，包含了 CPU Pinning, Receive Side Scaling(RSS), Transmit Packet Sterring(XPS)等，其實用比較簡單的介紹方式就是，希望可以使用固定的 CPU 來處理一條連線上的所有封包(進出)，這樣帶來的好處有
1. CPU Cache 可以盡可能的去使用，減少各種 miss 產生的成本
2. 減少 context switch 帶來的成本
3. 減少跨 CPU 之間交換資料帶來的成本
4. 減少 lock 之間帶來的成本
除了 CPU Pin, RSS, XPS 外，還有 irqbalance, smp_affinity_list 等相關的概念需要一併學習，對於這個概念有興趣的讀者非常歡迎去找尋這類型的資料

接者是 SO_REUSEPORT 這個參數，創建 Socket 時使用這個參數能夠使得多個 Process 共用一個連接埠，底層 Kernel 會針對 src/dst{ip/port} 來產生對應的 Hash，並且決定當前封包要送給哪一個 Process。
這個方式搭配前述各種 CPU Pin, 中斷的最佳化則會遇到問題，因為可能底層將該封包送到 CPU2 結果這個函式又把封包重新分配到 CPU0, 這樣就導致該連線要跨 CPU 處理了。
為了解決這個問題， Linux Kernel 4.6 後有新的參數 SO_ATTACH_REUSEPORT_CBPF，使用者可以自行撰寫 BPF 的程式來決定如何分配封包。作者根據這過想法撰寫了一個 BPF 的程式，來確保這個機制可以與前述的最佳化穩定運作。

這次的最佳化帶來的 38% 的成長，這時候的封包處理能力從 603k req/s 提升到 834k req/s
原文中關於這次的最佳化還有一些後續探討，有興趣的可以閱讀

Interrupt Optimizations

當封包透過網路送到網卡後，網卡必須要通知 OS 讓它知道有封包來了，要記得處理。一切處理完畢後網卡就可以繼續等待新的封包過來並且再次發送中斷給 OS 處理封包。這個流程大部分情況也是運作良好，不過當有大量的封包不停傳送來時，頻繁的中斷其實也是會造成不小的額外成本。

為了解決這個問題，目前比較嶄新的網卡都有支援中斷聚合等功能，透過這個功能可以延後中斷一個小週期，而該週期內收到的所有封包只需要透過一次的中斷就可以來處理，藉此降低中斷的次數。更為進階的網卡甚至支援動態自行調整該週期的時間，譬如當網路空閒時，減少週期使得每個封包能夠盡快的發送中斷被處理，而當網路流量很大時則會加大該該週期時間來更有效地處理封包。

註: AWS ENA 有支持這種動態調整的機制

作者基於 AWS 開啟動態調整收端中斷時間的功能，整個效能提升了 14%，從 834k req/s 提升到 955k req/s。作者說這次的調整可以說是整篇文章中幾個非常強的改動，改動的地方少，效能提升明顯，同時背後的隱憂與限制也少。

除了上述中斷的方式外，另外一種則是透過 Busy Polling 這種針對低延遲性的方式。預設情況下其允訓設定為 blocked 的 socket 能夠消耗額外的 CPU Cycle 來讀取接下來的封包，可以將其想成一成一種混合體，當底層網卡告訴我有資料要讀取時，我預期接下來還會有更多的資料，因此我就透過輪詢的方式去多問幾個封包。

由於作者的應用程式是使用 non-blocking 的方式去讀寫封包，所以預設的方式是沒有辦法使用的。而該應用程式又是使用 epoll 來進行底層封包的讀寫。 epoll 於 kenel 4.12 後正式支援 busy polling 的方式，所以這部分就沒有太大的問題。文章中有滿多關於 busy_poll 的一些參數調整。

將這兩個機制給整合後，整體的效能提升達到 28%，從 834k req/s 到達 1060k req/s，同時 99%的 latency 也從 361μs 下降到 292μs.

同時這兩個機制導入後，整個系統每秒產生的硬體中斷數量也從 183k 降到 16k。 Context switches 的數字也從 6k 下降到 1k 左右。

下篇文章會繼續從剩下的三個最佳化策略繼續介紹

https://talawah.io/blog/extreme-http-performance-tuning-one-point-two-million/

#解謎初篇 #歡迎討論 #你滿唔滿意 #劇透

【WandaVision 第四集 “We Interrupt this Program” 點評！】
開播初評(E1,E2) https://youtu.be/LffXo3ocGr4

#本集重點

●Sitcom 中的”Geraldine” 真實名為Monica Rambeau是Captain Marvel電影中Carol Danver好友女兒的成人版(開首Brie Larson aka Captain Marevl Carol Danver疑似聲音客串)。漫畫中她因為意外得到控制極強能量體的能力而以Photon為名加入Captain Marvel團隊。

●角色回歸Jimmy Woo
演員Randall Park 在電影Ant-Man and the Wasp 演出的FBI 探員Jimmy Woo 回歸，有趣的是在電影中他被Scott Lang戲弄而迷上魔術，今次劇中他就以魔術變出卡片，這彩蛋頗為有趣可惜對手未在反應交流😅。

●角色回歸 Darcy Lewis(Max😍😍😍)
喜劇2 Broken Girls演員 Kat Dennings出演電影Thor 1&2的Darcy Lewis回歸，金句不斷成為今集的MVP😍

●天劍局S.W.O.R.D. (Sentient World Observation and Response Department)在Spiderman Far from Home 彩蛋出現，主要應對外星及未知危機，本集有交代Monica Rambeau之母Captain Maria "Photon" Rambeau為創始人之一。

●Wanda 無意下可能看到是Vision真實面 面貌 — 頭上心靈寶石被奪破頭的樣子！

●在天劍局職員整理下，劇中各人也找到對應的現實人物，只有Agens 與Dottie例外。

●畫面比例上同樣以4:3(Sitcom)與現實的2.35:1.以區別現實與幻景。

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【緊急地震速報系統相關產業鏈】
有沒有人在用這套系統?
在日本我遇過不少緊急地震速報系統相關產業鏈，也就是公司非常多，甚至有不少民間公司都在幫忙如何算得更準更快，但台灣仍還是公部門在發動，民間能參與的空間有限。
台灣不少的小學都有裝緊急地震速報系統，但記得一次和醫生的討論中，發現醫院都沒有這類的因應，讓我們大吃一驚，再仔細看，科學園區的許多廠商，會很在意一次地震造成的傷害，但對人命的可能影響醫院卻還沒有這個流程在其中。
或許在體制上，如何創造一個有意義的生態系，讓這個產業鏈可以發展起來，幫助更多人，這才是最重要的。
A surgeon might not want to interrupt a procedure in the operating room for low-level shaking but would definitely stop with high shaking, so maybe the hospital only wants alerts about higher-intensity quakes.
https://temblor.net/earthquake-insights/how-good-is-earthquake-early-warning-10490/

彭啟明