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세상에서 가장 빠른 인-메모리 스토어
Dragonfly는 현대 애플리케이션 작업을 위한 인-메모리 데이터스토어입니다.
Dragonfly는 Redis와 Memcached API와 완벽하게 호환되며, 이를 적용하기 위한 코드 변경을 필요로 하지 않습니다. Dragonfly는 기존 레거시 인-메모리 데이터스토어와 비교하여 25배 이상의 높은 처리량과 캐시 히트율, 낮은 꼬리 지연시간을 갖고있으며 간편한 수직 확장성을 지니고 있습니다.
콘텐츠
벤치마크
벤치마크에 따르면, Dragonfly는 레디스와 비교하여 처리량이 25배이상 증가하였고, c6gn.16xlarge 인스턴스에서 3.8M QPS를 돌파하였음을 보여줍니다.
Dragonfly의 피크 처리량에서의 99퍼센트 지연 시간 지표:
| op | r6g | c6gn | c7g |
|---|---|---|---|
| set | 0.8ms | 1ms | 1ms |
| get | 0.9ms | 0.9ms | 0.8ms |
| setex | 0.9ms | 1.1ms | 1.3ms |
모든 벤치마크는 서버 및 인스턴스 유형별로 조정된 스레드 수를 사용하여 memtier_benchmark(아래를 참고) 수행되었습니다. memtier는 별도의 c6gn.16xlarge 머신에서 실행되었습니다. 저희는 테스트 종료 이후에도 유효하게 유지되도록 보장하기 위해 SETEX 벤치마크의 만료 시간을 500으로 설정하였습니다.
memtier_benchmark --ratio ... -t <threads> -c 30 -n 200000 --distinct-client-seed -d 256 \
--expiry-range=...
파이프라인 모드에서 --pipeline=30은 Dragonfly가 SET 연산으로 10M QPS, GET 연산으로 15M QPS에 도달할 수 있음을 나타냅니다.
Dragonfly vs. Memcached
저희는 AWS의 c6gn.16xlarge 인스턴스에서 Dragonfly와 Memcached를 비교하는 작업을 수행했습니다.
비슷한 지연시간을 가진 상황에서, Dragonfly의 처리량은 쓰기 및 읽기 작업 모두에서 Memcached보다 성능이 뛰어났습니다. 쓰기 작업에서는 Memcached의 쓰기 경로에서의 경합으로 인하여 Dragonfly가 보다 적은 지연시간을 보였다는 점이 입증되었습니다.
SET 벤치마크
| Server | QPS(thousands qps) | latency 99% | 99.9% |
|---|---|---|---|
| Dragonfly | 🟩 3844 | 🟩 0.9ms | 🟩 2.4ms |
| Memcached | 806 | 1.6ms | 3.2ms |
GET 벤치마크
| Server | QPS(thousands qps) | latency 99% | 99.9% |
|---|---|---|---|
| Dragonfly | 🟩 3717 | 1ms | 2.4ms |
| Memcached | 2100 | 🟩 0.34ms | 🟩 0.6ms |
Memcached는 읽기 벤치마크의 지연 시간은 적었지만, 처리량도 낮았습니다.
메모리 효율
메모리 효율을 테스트하기 위해서, 저희는 debug populate 5000000 key 1024 명령어를 활용하여 Dragonfly와 Redis에 ~5GB 정도의 데이터를 채운 후, memtier 를 통하여 업데이트 트래픽을 전송한 후, bgsave 명령을 통하여 스냅샷을 시작했습니다.
이 그림은 메모리 효율 측면에서 각 서버가 어떻게 동작했는지 보여줍니다.
Dragonfly는 유휴 상태에서 Redis보다 메모리 효율이 30% 더 좋았으며, 스냅샷 단계에서 메모리 사용량이 눈에 띄게 증가하지 않았습니다. Redis는 고점에서 Dragonfly에 비해 메모리 사용량이 약 3배 증가하였습니다.
Dragonfly는 스냅샷 단계를 몇 초안에 더 빨리 마쳤습니다.
Dragonfly의 메모리 효율에 대한 정보가 더 필요하시다면, 저희의 Dastable 문서를 참고하시기 바랍니다.
설정
Dragonfly는 적용 가능한 Redis 인수를 지원합니다. 예를 들면, dragonfly --requirepass=foo --bind localhost와 같은 명령어를 사용할 수 있습니다.
Dragonfly는 현재 아래와 같은 Redis 인수들을 지원합니다 :
port: Redis 연결 포트 (기본값: 6379).bind:localhost를 사용하여 로컬호스트 연결만 허용하거나 공용 IP 주소를 사용하여 해당 IP 주소에 연결을 허용합니다.(즉, 외부에서도 가능)requirepass: AUTH 인증을 위한 패스워드 (기본값: "").maxmemory: 데이터베이스에서 사용하는 최대 메모리 제한(사람이 읽을 수 있는 바이트 단위) (기본값: 0).maxmemory의 값이0이면 프로그램이 최대 메모리 사용량을 자동으로 결정합니다.dir: Dragonfly Docker는 스냅샷을 위해 기본적으로/data폴더를 사용하고, CLI은""을 사용합니다. Docker 옵션인-v을 통해서 호스트 폴더에 매핑할 수 있습니다.dbfilename: 저장하고 불러올 데이터베이스 파일 이름 (기본값: dump).
아래는 Dragonfly 전용 인수 입니다 :
memcached_port: Memcached 호환 API를 위한 포트 (기본값: disabled).keys_output_limit:keys명령을 통해 반환 되는 최대 키의 수 (기본값: 8192).keys명령은 위험하기 때문에, 너무 많은 키를 가져올 때 메모리 사용량이 급증하지 않도록 결과를 해당 인수만큼 잘라냅니다.dbnum:select명령에 대해 지원되는 최대 데이터베이스 수.cache_mode: 아래의 섹션 새로운 캐시 설계을 참고해주시기 바랍니다.hz: 키가 만료되었는지를 판단하는 빈도(기본값: 100). 낮은 빈도는 키 방출이 느려지는 대신, 유휴 상태일 때 CPU 사용량을 줄입니다.primary_port_http_enabled:true인 경우 HTTP 콘솔로 메인 TCP 포트 접근을 허용합니다. (기본값: true).admin_port: 할당된 포트에서 관리자 콘솔 접근을 활성화합니다. (기본값: disabled). HTTP와 RESP 프로토콜 모두를 지원합니다.admin_bind: 주어진 주소에 관리자 콘솔 TCP 연결을 바인딩합니다. (기본값: any). HTTP와 RESP 프로토콜 모두를 지원합니다.admin_nopass: 할당된 포트에 대해서 인증 토큰 없이 관리자 콘솔 접근을 활성화합니다. (default: false). HTTP와 RESP 프로토콜 모두를 지원합니다.cluster_mode: 클러스터 모드가 지원됩니다. (기본값: ""). 현재는emulated만 지원합니다.cluster_announce_ip: 클러스터 명령을 클라이언트에게 알리는 IP 주소.
주요 옵션을 활용한 실행 스크립트 예시:
./dragonfly-x86_64 --logtostderr --requirepass=youshallnotpass --cache_mode=true -dbnum 1 --bind localhost --port 6379 --maxmemory=12gb --keys_output_limit=12288 --dbfilename dump.rdb
인수들은 dragonfly --flagfile <filename>을 실행하여 설정 파일을 통해서도 전달할 수 있습니다. 전달될 파일은 각 줄에 키-값 형태의 플래그 나열 하기위해 등호를 사용합니다.
로그 관리나 TLS 지원과 같은 추가 옵션을 확인하고 싶다면, dragonfly --help 를 실행해보시길 바랍니다.
로드맵과 상태
Dragonfly는 현재 ~185개의 Redis 명령어들과 cas 뿐만 아니라 모든 Memcached 명령어를 지원합니다. 이는 거의 Redis 5 API와 동등하며, Dragonfly의 다음 마일스톤은 기본 기능 을 안정화하고 복제 API를 구현하는 것입니다. 아직 구현되지 않은 필요한 명령가 있다면, 이슈를 오픈해주세요.
Draginfly 고유 복제기능을 위해, 저희는 몇 배 높은 속도를 지원할 수 있는 분산 로그 형식을 설계하고 있습니다.
복제 기능을 추가한 뒤에 저희는 Redis 3-6 API에 해당되는 누락 명령어들을 계속 추가할 예정입니다.
Dragonfly에 의해 현재 지원되는 명령어를 확인하기 위해서 명령어 레퍼런스를 참고해주시기 바랍니다.
설계 의사결정
새로운 캐시 설계
Dragonfly는 단순하고 메모리 효율적인 단일, 통합, 적응형 캐싱 알고리즘을 제공합니다.
--cache_mode=true 플래그를 전달하여 캐싱 모드를 활성화할 수 있습니다. 이 모드가 활성화되면, Dragonfly는 maxmemory 한도에 가까워질 때만, 미래에 재사용 될 가능성이 가장 낮은 항목을 방출합니다.
상대적인 정확성을 가진 만료 기한
만료 범위는 약 ~4년으로 제한됩니다.
밀리초 단위의 정밀한 만료 기한(PEXPIRE, PSETEX, 등)은 134217727ms (대략 37 시간) 보다 큰 기한에 대해 가장 가까운 초로 반올림됩니다. 이는 0.001% 미만의 오차를 가지며, 큰 범위에 대해 적용될 때는 수용 가능한 수준입니다. 만약 이런 방식이 사용사례에 적합하지 않다면, 문의를 주시거나 해당 사용사례를 설명하는 이슈를 오픈해주세요.
Dragonfly와 Redis의 만료 기한에 대한 구현의 차이는 여기서 확인하실 수 있습니다.
네이티브 HTTP 콘솔과 Prometheus 호환 매트릭
기본적으로, Dragonfly는 메인 TCP 포트(6379)에 HTTP 접근을 허용합니다. 즉, Redis 프로토콜과 HTTP 프로토콜 모두를 통해 Dragonfly에 연결할 수 있습니다. - 서버는 연결 초기화 과정에서 프로토콜을 자동으로 인식합니다. 웹 브라우저를 통하여 시도해보시기 바랍니다. 현재 HTTP 접근은 많은 정보를 제공하지 않지만, 유용한 디버깅 및 관리 정보를 향후 추가할 예정입니다.
:6379/metrics 에 접근하게 되면, Prometheus 호환 매트릭을 확인할 수 있습니다.
Prometheus에서 내보내는 매트릭들은 Grafana 대시보드와 호환됩니다. 자세한 내용은 여기를 참조해주세요.
중요! HTTP 노솔은 안전한 네트워크 내에서 접근하도록 설계되었습니다. Dragonfly의 TCP 포트를 외부로 노출한다면, --http_admin_console=false 혹은 --nohttp_admin_console과 같은 인수를 활용하여 콘솔을 비활성화하는 것을 조언해드립니다.
개발배경
Dragonfly는 2022년에 인-메모리 데이터스토어를 설계한다면 어땠을까에 대한 실험으로 시작되었습니다. 클라우드 회사에서 근무한 엔지니어 및 메모리 스토어 사용자의 경험을 바탕으로, 저희는 Dragonfly에 핵심적인 두 가지 핵심 특성을 보존해야함을 알았습니다: 모든 작업에 대한 원자성 보장과 매우 높은 처리량에 대한 밀리초 이하의 낮은 지연 시간을 보장하는 것이었습니다.
첫 번째 문제는 오늘날 퍼블릭 클라우드 환경에서 사용 가능한 서버를 사용하여 CPU, 메모리 및 I/O 자원을 어떻게 최대한 활용할 수 있을지였습니다. 이 문제를 해결하기 위해 저희는 비공유 아키텍처(Shared Nothing Architecture)를 사용했습니다. 이는 저희가 메모리 스토어의 각 스레드 사이의 키 공간을 분할할 수 있게하였습니다. 이를 통해 각 스레드들은 그들의 딕셔너리 데이터들의 조각을 관리할 수 있게 되었습니다. 저희는 이 조각들을 "샤드(shards)"라 불렀습니다. 비공유 아키텍처에 대한 스레드 및 I/O 관리를 위한 라이브러리는 여기에서 오픈소스로 제공됩니다.
멀티-키 작업에 대한 원자성 보장을 위해, Dragonfly의 트랜잭션 프레임워크를 개발하기 위해 저희는 최근 학계의 연구 발전을 활용했고 "VLL: a lock manager redesign for main memory database systems” 논문을 채택했습니다. 비공유 아키텍처와 VLL의 선택은 우리가 뮤텍스나 스핀락을 사용하지 않고도 원자적 멀티-키 작업을 구성할 수 있게 했습니다. 이것은 저희의 PoC에 있어서 주요한 마일스톤이었고, 그 성능은 다른 상용 및 오픈소스 솔루션보다 성능이 뛰어났습니다.
두 번째 문제는 새로운 저장소를 위하여 더 효율적인 데이터 구조를 설계하는 것이었습니다. 이 목표를 달성하기 위해서 저희는 핵심 해시테이블 구조를 "Dash: Scalable Hashing on Persistent Memory" 논문을 기반으로 작업했습니다. 이 논문은 영속적인 메모리 도메인을 중심으로 다루며, 이는 메인-메모리 저장소와 직접적인 연관관계는 없었습니다. 하지만 여전히 저희 문제를 해결하기 위해서 가장 적합했습니다. 해당 논문의 제안된 해시테이블 설계는 저희가 레디스 딕셔너리에 표현된 두 가지 특별한 특성을 유지 가능하게 해줬습니다: 데이터스토어 확장 중 증분 해싱 기능과 상태 없는 스캔 작업을 사용하여 변화하는 딕셔너리를 순회하는 능력이었습니다. 이 두 가지 속성 외에도 Dash는 CPU와 메모리 사용에서 더 효율적입니다. 저희는 다음과 같은 기능들로 더욱 혁신할 수 있었습니다:
- TTL 레코드에 대한 효율적인 만료 처리
- LRU와 LFU 같은 다른 캐시 전략보다 더 높은 히트율을 달성하는 새로운 캐시 방출 알고리즘과 제로 메모리 오버헤드.
- 새로운 fork-less 스냅샷 알고리즘.
저희는 Dragonfly의 기반을 구축하고 성능에 만족하게 되었을 때, Redis와 Memcached의 기능을 구현하기 시작했습니다. 저희는 약 185개의 Redis 명령(대략적으로 Redis 5.0 API와 동등)과 13개의 Memecached 명령을 구현했습니다.
마지막으로,
저희의 임무는 최신 하드웨어 발전을 활용하는 클라우드 작업을 위한 멋진 설계와 초고속 처리량 그리고 비용효율적인 인-메모리 데이터스토어를 만드는 것입니다. 저희는 현재 솔루션의 제품 API들이나 제안을 유지하면서 당면 과제를 해결하고자 합니다.