Doris开发手记4：倍速性能提升，向量化导入的性能调优实践( 二 ) _生活百科

Virtual Address，需要经过特别的CPU结构MMU进行虚拟地址到物理地址的映射。而MMU会到TLB(Translation lookaside buffer，记住这个是个缓存)，查找对应的虚拟地址到物理地址的映射。由于操作系统中，内存都是通过页进行管理的，地址都是基于页内存地址的偏移量，所以这个过程变成了查找起始页地址的一个工作。如果目标虚存空间中的内存页，在物理内存中没有对应的页映射，那么这种情况下，就产生了缺页中断（Page Fault）。
缺页中断显然会带来一些额外的开销：

用户态到内核态的切换
内核处理缺页错误

所以，频繁的出现缺页中断，对导入的性能产生了不利的影响，需要尝试解决它。
内存复用这里大量的内存使用，取址都是对于Column进行操作导致的，所以得尝试从内存分配的源头来解决这个问题。
解决思路也很简单，既然缺页中断是内存没有映射引起的，那这里就尽量复用之前已经使用过的内存，这样，自然也不会引起缺页中断的问题了，对于TLB的缓存访问也有了更高的亲和度。
Doris内部本身支持了ChunkAlloctor的类来进行内存分配，复用，绑核的逻辑，通过ChunkAlloctor能大大提升内存申请的效率，对于当前case的缺页中断也能起到规避的效果：

文章插图
通过替换podarray的内存分配的逻辑之后，效果也很符合预期，通过火焰图进行观察，缺页中断的占比大量的减少，性能上也获得了可观的收益。
优化前优化后980s776s3.一些相关的优化的TODO：

CSV的数据格式解析：通过4kb的cache 来预取多行数据，利用并SIMD指令集来进一步性能优化
缺页中断的优化：部分内存分配拷贝过程之中的page fault的问题, 可以考虑引入大页内存机制来进一步进行缺页中断，页内存cache的优化

4.小结当然，笔者进行的向量化导入工作只是Doris向量化导入中的一部分工作。很多社区的同学也深入参与了相关工作，在当前的基础上又有得到了更为理想的性能表现。总之，性能优化的工作是永无止境的.
这里也特别鸣谢社区的两位同学的code review和分析帮助：@xinyiZzz, @Gabriel
Bingo！请大家期待下一个1.2版本全面向量化的Doris，相信在性能和稳定性上，一定会带给各位惊喜。
【Doris开发手记4：倍速性能提升，向量化导入的性能调优实践】最后，也希望大家多多支持Apache Doris，多多给Doris贡献代码，感恩~~