通過FPGA加速，隨著連接數(shù)從128增加到1024，X-Engine-FPGA可以得到10%~15%的性能提升。當(dāng)連接數(shù)增加時(shí)，兩個(gè)系統(tǒng)的吞吐都逐漸降低，原因在于隨著連接數(shù)增多，熱點(diǎn)行的鎖競(jìng)爭(zhēng)增加；

TPC-C的讀寫比是1.8：1，從實(shí)驗(yàn)過程來(lái)看，在TPC-C benchmark下，80%以上的CPU都消耗在SQL解析和熱點(diǎn)行的鎖競(jìng)爭(zhēng)上，實(shí)際的寫入壓力不會(huì)太大，通過實(shí)驗(yàn)觀測(cè)，對(duì)于X-Engine-CPU系統(tǒng)，執(zhí)行compaction操作的線程數(shù)不超過3個(gè) （總共64核心），因此，F(xiàn)PGA的加速效果不如前幾個(gè)實(shí)現(xiàn)明顯。

SysBench

在這個(gè)實(shí)驗(yàn)中我們包含了對(duì)于InnoDB的測(cè)試（buffer size = 80G）

結(jié)果分析：

X-Engine-FPGA提高了40%以上的吞吐性能，由于SQL解析消耗了大量的CPU資源，DBMS的吞吐要小于KV接口；

X-Engine-CPU在低水位達(dá)到了平衡，原因在于compaction的速度小于寫入速度，導(dǎo)致SST文件堆積，compaction持續(xù)被調(diào)度；

X-Engine-CPU的性能兩倍于InnoDB，證明了基于LSM-tree的存儲(chǔ)引擎在寫密集場(chǎng)景下的優(yōu)勢(shì)；

和TPC-C benchmark相比，Sysbench更類似阿里的實(shí)際交易場(chǎng)景，對(duì)于交易系統(tǒng)而言，查詢的類型大部分是插入和簡(jiǎn)單的點(diǎn)查詢，很少涉及范圍查詢，熱點(diǎn)行沖突的減少使得SQL層消耗的資源減少。在實(shí)驗(yàn)過程中，我們觀測(cè)到對(duì)于X-Engine-CPU而言，超過15個(gè)線程都在執(zhí)行compaction，因此FPGA加速帶來(lái)的性能提升更加明顯。

總結(jié)

在本文中，我們提出的帶有FPGA加速的X-Engine存儲(chǔ)引擎，對(duì)于KV接口有著50%的性能提升，對(duì)于SQL接口獲得了40%的性能提升。隨著讀寫比的降低，F(xiàn)PGA加速的效果越明顯，這也說明了FPGA compaction加速適用于寫密集的workload，這和LSM-tree的設(shè)計(jì)初衷是一致的，另外，我們通過設(shè)計(jì)容錯(cuò)機(jī)制來(lái)規(guī)避FPGA本身的缺陷，最終形成了一個(gè)適用于阿里實(shí)際業(yè)務(wù)的高可用的CPU-FPGA混合存儲(chǔ)引擎。