| 要点：
通常Web服务器具有的内存远远超过了.NET GC在正常情况下可以有效处理的量。
缓存服务器的性能优势通常会因增加了网络成本而下降。
内存映射文件通常是在系统重新启动后填充缓存的最快方式。
服务器端调优的目的是出站网络连接达到饱和的程度。 通过最小化CPU、磁盘和内部网络的使用来达到网络连接饱和的程度。
通过在内存中保存对象图，可以获得图形数据库的性能优势，而且不会提高复杂性。
延续关于.NET平台（part1，part2）的Big Memory主题，本文介绍了使用Agincore’s
Big Memory Pile在受管CLR服务器环境中使用大型数据集的优势。
综述
现今RAM已经非常快速和实惠，但是生命周期较短。 每次重新启动进程，内存将被清除，一切都必须重新加载。为了解决这个问题，我们最近添加了内存映射文件来支持我们的解决方案，即NFX堆。
使用内存映射文件，可以在重新启动后从磁盘快速获取数据。
总的来说，Big Memory方法对于开发人员和企业来说是有益的，因为它改变了.NET平台上的高性能计算模式。
传统的Big Memory系统是以C/C ++风格的语言构建的，主要处理字符串和字节数组。 但是当专注于底层数据结构时，就很难解决实际的业务问题了，所以我们要专注于CLR对象。
内存堆允许开发人员根据对象实例进行思考，并与具有属性、编码、继承和其他CLR原生功能的数亿个实例配合工作。
与语言无关的对象模型不同，就像一些软件供应商（如支持Java和.NET的供应商）所提出的那些，它们引入额外的变换以及需要额外流量/上下文切换/序列化的所有进程外解决方案。相反，我们将讨论进程内的本地堆或类“堆”对象，或者是在托管代码中的大型字节数组中的对象。这些对象对于GC来说是不可见的。
用例
为什么有人会使用几十或几百GB的RAM呢？以下是Big Memory Pile技术的一些已验证过的用例。
首先是缓存。在电子商务后端，存储着数十万种用来显示为详细目录列表的产品。每种产品可能有数十种变体。当在单个屏幕上构建一个展示30多个产品的目录视图时，即使是单个用户使用渐进式加载滚动页面，也需要很快速地获取到这些对象。为什么不使用Redis或Memcached？因为在同一个进程中做相同的事情，可以节省网络流量和序列化开销。将网络数据包转换成对象可能是非常昂贵的操作过程。如果要持有数十万种产品及其变体，您是否会使用字典<id，Product>（或IMemoryCache）？单单缓存数据便提供了足够的动机来使用RAM，但其实还有更多的方面...
另一个缓存用例是REST API服务器，可以将约5000万个很少更改的JSON向量序列化为UTF8编码的字节数组。大约1024字节的数组可以直接发送到Http流中，使得网络瓶颈处在80,000
req / sec左右。
使用复杂对象图是Pile的另一个完美案例。在社交应用中，需要遍历Twitter上的对话线程。当追踪谁在社区媒体网站上什么时候说了什么时，在内存中持有数亿个小向量的价值是无法估量的。也可以选择使用graph
DB，而在这个案例中，在同一个进程中（它是由Web MVC应用程序托管的组件），正是使用了graph
DB。我们现在正在处理每秒100K以上的REST API调用，这受限于我们的网络连接数，并且我们将CPU使用率保持在较低的水平。
在这个和其他用例中，后台工作人员随着变化而异步地更新社交图表。在许多情况下，如前面提到的产品目录，它可被优先完成。但是你不应该使用只持有数据子集的普通缓存来完成更新。
工作原理
Big Memory Pile通过在大型字符数组中使用CLR对象图的透明序列化来解决GC问题，有效地“隐藏”了GC可获取范围内的对象。然而并不是所有的对象类型都需要完全序列化，
字符串和字节数组对象会被写入堆中，因为缓冲区会绕过所有的序列化机制，在6核主机上每秒可完成超过6百万次64字的字符串插入。
这种方法的主要优点是其实用性。现实生活中的案例，在使用原生CLR对象模型时已显示出惊人的整体性能，因为不需要创建专用DTO，这样可以节省开发时间，而且因为不需要创建中间过程所需的额外副本，运行速度也会更快。
总的来说，Pile将大部分I/O绑定代码转换成CPU限制代码。通常情况下，异步（具有I/O绑定）实现的典型案例是100％的同步线性代码，这种代码更加简单，并且在单个服务器上执行多个100K操作/秒时性能更好，因为Task和其他异步/等待的实现有隐藏开销（参见这里和这里）。
Big Memory 映射文件
内存中的处理过程是快速和容易实现的，但是当进程重新启动时，数据集会丢失，这个数据集通常（几十到几百GB）是很大的。从原始数据源拉出所有数据可能是非常耗时的，那是在重新启动后无法承受的时间开销。
为了解决这个问题，我们添加了内存映射文件（MMF）来支持使用标准的.NET类：MemoryMappedFile和MemoryMappedViewAccessor。现在，我们使用MemoryMappedViewAccessor实例和一些低级技巧来直接使用指针访问数据，而不是使用字节数组作为内存段的后备存储，所有这些操作都使用标准的C＃来完成，不需要C
++参与，以保持一切简单，特别是构建链。
通过MemoryMappedViewAccessor（MMFMemory类）写入内存直接修改OS层中的虚拟内存页面。如果操作系统不能将这些页面交换到磁盘中，便会尝试将这些页面放在物理RAM中。将Pile写入MMF的一个很好的功能是，进程在关闭后马上重启则不需要从磁盘重新读取所有内容。即使在进程终止之后，操作系统仍将映射到进程地址空间的页面保留。启动时，MMFPile可以以比从磁盘重新读取更快的方式访问RAM中的页面。
请注意，由于在MMFMemory类中完成了非托管代码的上下文切换，MMFPile的性能会比DefaultPile慢（基于字节数组）。
以下是一些测试结果：
基准测试插入200,000,000字符串[32] 12个线程：
（机器：Intel Core I7 3.2 Ghz，6 Core，Win 7 64bit，VS2017，.NET
4.5）
DefaultPile
24秒@ 8.3百万次插入/秒= 8.5 Gb内存;全GC <8 ms
MMFPile
1.41秒@ 4.9百万次插入/秒= 8.5 GB内存+磁盘;全GC
<10 ms
2.在Stop（）上清除所有数据到磁盘：10秒
3.读取所有数据到ram：48秒=?177 mbyte /秒
正如你所看到的，MMF解决方案确实有额外的开销。由于非托管的MMF转换，吞吐量较低，并且一旦从磁盘安装Pile，则耗时与使用磁盘数据预先分配给RAM的内存量成比例。然而，你不需要等待加载整个工作集，因为MMFPile在Pile.Start()之后立即可用于写入和读取，数据的全部负载将需要时间开销，在上面的示例中8.5
GB数据集需要48秒的时间才能在中档SSD的RAM中预热。
基准测试插入200,000,000 个Person对象（具有7个字段）
12个线程：
DefaultPile
85秒@ 2.4百万次插入/秒= 14.5 Gb内存;全GC <10ms
MMFPile
101秒@ 1.9百万次插入/秒= 14.5 GB内存+磁盘;全GC <10ms
在Stop()上清除所有数据到磁盘：30秒
读取所有数据到ram：50秒=?290万字节/秒
其他改进
从上一次在InfoQ上发表文章以来，我们对NFX.Pile做了很多改进：
原始分配器/分层设计
Pile的实现可以更好地分层，从而可以将字符串和字节数组直接从RAM的较大的连续块中直接写入/读取。整个序列化机制完全绕过字节数组，从而可以使用Pile作为一个原始的字节数组分配器。
| var
ptr = pile.Put（“abcdef”）; //这将绕过所有序列化程序
//并使用UTF8Encoding代替
var original = pile.Get（ptr）as string; |
性能提升
由于引入了试图避免多线程竞争的滑动窗口优化实现，段分配逻辑已经被修改，并且在多线程插入期间提高了50％以上的性能。此外，在大多数情况下字符串和字节数组完全绕过串行器会提高速度近5百万次插入/秒（200％以上的改进）。
枚举
利用IEnumerable <PileEntry>接口实现，可以获得整个堆的内容。 PileEntry结构体如下：
| foreach(var
entry in pile){
Console.WriteLine(“{0} points to
{1} bytes”.Args( entry.Pointer,
entry.Size));
var data = pile.Get(entry.Pointer);
…
} |
缓存持久化
出于性能原因，缓存的默认模式是“推测的”。在这种模式下，即使存在足够的内存，散列码冲突也可能导致较低的优先级项从高速缓存中弹出。
缓存服务器可以以“持久”模式存储数据，工作方式更像普通的字典。因为持久化模式需要在bucket中进行重新排列，所以相比推测模式会慢5-10％。对于大多数应用程序来说是难以察觉的。但是需要根据特定的情况进行测试从而确定最佳实现方式。
| //为所有表指定TableOptions，将表持久化
cache.DefaultTableOptions = new TableOptions（“*”）
{
CollisionMode = CollisionMode.Durable
}; |
原地对象突变和预分配
可以在现有PilePointer地址改变对象。新的API Put（PilePointer ...）允许在现有位置放置不同的有效载荷。如果新的有效载荷不适合现有的块，那么Pile将创建一个内部链接到新位置（*
nix系统中的一个文件系统链接），有效地使原始指针指向新的位置。删除原始指针将删除链接及其所指向的内容。别名是完全透明的，并在读取时产生目标有效载荷。
还可以通过在调用Put（）时指定preallocateBlockSize，为有效负载预分配更多的RAM。
| //堆中存储链表的实现
public class ListNode{
public PilePointer Previous;
public PilePointer Next;
public PilePointer Value;}
...
private IPile m_Pile;//big memory pile
private PilePointer m_First;//list head
private PilePointer m_Last;//list tail
...
//将Person实例追加到堆中存储的人员链接列表
//返回最后一个节点
public PilePointer Append(Person person){
var newLast = new ListNode{ Previous = m_Last,
Next = PilePointer.Invalid,
Value = m_Pile.Put(person)};
var existingLast = m_Pile.Get(m_Last);
existingLast.Next = node;
m_Pile.Put（m_Last，existingLast）; //在现有的ptr m_Last中进行编辑
m_Last = m_Pile.Put（newLast）; //向尾部添加新节点
return m_Last;
} |
|
