Doris开发手记2：用SIMD指令优化存储层的热点代码

最近一直在进行Doris的向量化计算引擎的开发工作，在进行CPU热点排查时，发现了存储层上出现的CPU热点问题。于是尝试通过SIMD的指令优化了这部分的CPU热点代码，取得了较好的性能优化效果。借用本篇手记记录下问题的发现，解决过程一些对于C/C++程序性能问题的一些解决思路，希望各位也能有所收获。

1.热点代码的发现

最近在进行Doris的部分查询调优工作，通过perf定位CPU执行热点时，发现了以下的热点部分：

这里通过perf可以看到，将近一半的CPU耗时损耗在BinaryDictPageDecoder::next_batch与BinaryPlainPageDecoder::next_batch这两个函数上。这两部分都是字符串列进行数据读取的解码部分，所以我们得研读一下这部分代码，来看看是否有可能得优化空间。

通过Perf进一步进入函数之中，看看哪部分占用了大量的CPU。由上图可以看到大量的CPU耗时都在解码时的内存分配之上了。尤其是int64_t RoundUpToPowerOf2这个函数的计算，这个函数是为了计算内存分配时按照对齐的内存分配的逻辑。

哪儿来的内存分配

这里得先了解Doris在Page级别是如何存储字符串类型的。这里有两种Page：

DictPage

字典编码，适合在字符串重复度较高的数据存储。Doris会将字典写入PlainPage之中，并记录每一个字符串的偏移量。而实际数据Page之中存储的不是原始的字符串了，而是偏移量了。而实际解码的时候，则需要分配内存，并从字典之中将对应偏移量的内存拷贝出来。这就是上面代码热点产生的地方。
PlainPage

直接编码，适合在字符串重复度不高时。Doris会自动将DictPage转为PlainPage。而实际解码的时候，则需要分配内存，并将PlainPage的内容拷贝出来。这也是上面代码热点产生的地方。

无论是DictPage与PlainPage，解码流程都是这样。Doris每次读取的数据量是1024行，所以每次的操作都是

取出一行数据
通过数据长度，计算分配对齐内存长度
分配对应的内存
拷贝数据到分配的内存中

2.使用SIMD指令解决问题

好的，确认了问题，就开始研究解决方案。从直觉上说，将1024次零散的内存分配简化为一次大内存分配，肯定有较好的性能提升。

但是这样会导致一个很致命的问题：批量的内存分配无法保证内存的对齐，这会导致后续的访存的指令性能低下。但是为了保证内存的对齐，上面提到的尤其是int64_t RoundUpToPowerOf2这个函数的计算是无法绕过的问题。

那既然无法绕过，我们就得想办法优化它了。这个计算是一个很简单的函数计算，所以笔者尝试是否能用SIMD指令优化这个计算流程。

2.1 什么是SIMD指令

SIMD是(Single instruction multiple data)的缩写，代表了通过单一一条指令就可以操作一批数据。通过这种方式，在相同的时钟周期内，CPU能够处理的数据的能力就大大增加了。

上图是一个简单的乘法计算，我们可以看到：4个数字都需要进行乘3的计算。这需要执行

4个load内存指令
4个乘法指令
4个内存回写指令

而通过SIMD指令则可以按批的方式来更快的处理数据，由上图可以看到。原先的12个指令，减少到了3个指令。当代的X86处理器通常都支持了MMX，SSE，AVX等SIMD指令，通过这样的方式来加快了CPU的计算。

当然SIMD指令也是有一定代价的，从上面的图中也能看出端倪。

处理的数据需要连续，并且对齐的内存能获得更好的性能
寄存器的占用比传统的SISD的CPU多

更多关于SIMD指令相关的信息可以参照笔者在文末留下的参考资料。

2.2 如何生成SIMD指令

通常生成SIMD指令的方式通常有两种：

Auto Vectorized

自动向量化，也就是编译器自动去分析for循环是否能够向量化。如果可以的话，便自动生成向量化的代码，通常我们开始的-O3优化便会开启自动向量化。

这种方式当然是最简单的，但是编译器毕竟没有程序员那样智能，所以对于自动向量化的优化是相对苛刻的，所以需要程序员写出足够亲和度的代码。

下面是自动向量化的一些tips：

1.简单的for循环
2.足够简单的代码，避免：函数调用，分支跳动
3.规避数据依赖，就是下一个计算结果依赖上一个循环的计算结果
4.连续的内存与对齐的内存

手写SIMD指令

当然，本身SIMD也通过库的方式进行了支持。我们也可以直接通过Intel提供的库来直接进行向量化编程，比如SSE的API的头文件为xmmintrin.h， AVX的API头文件为immintrin.h。这种实现方式最为高效，但是需要程序员熟悉SIMD的编码方式，并且并不通用。比如实现的AVX的向量化算法并不能在不支持AVX指令集的机器上运行，也无法用SSE指令集代替。

3.开发起来，解决问题

通过上一小节对SIMD指令的分析。接下来就是如何在Doris的代码上进行开发，并验证效果。

3.1 代码开发

思路是最难的，写代码永远是最简单的。直接上笔者修改Doris的代码吧：

    // use SIMD instruction to speed up call function `RoundUpToPowerOfTwo`

    auto mem_size = 0;

    for (int i = 0; i < len; ++i) {

        mem_len[i] = BitUtil::RoundUpToPowerOf2Int32(mem_len[i], MemPool::DEFAULT_ALIGNMENT);

        mem_size += mem_len[i];

    }

这里利用了GCC的auto vectorized的能力，让上面的for循环能够进行向量化的计算。由于当前Doris默认的编译选项并不支持AVX指令集，而原有的BitUtil::RoundUpToPowerOf2的函数入参为Int64，这让只有128位的SSE指令有些捉襟见肘，所以这里笔者实现了BitUtil::RoundUpToPowerOf2Int32的版本来加快这个过程.

  // speed up function compute for SIMD

    static inline size_t RoundUpToPowerOf2Int32(size_t value, size_t factor) {

        DCHECK((factor > 0) && ((factor & (factor - 1)) == 0));

        return (value + (factor - 1)) & ~(factor - 1);

    }

如果是32位的计算，SSE指令支持128位的计算。也就是能够能够一次进行4个数字的操作。

完整的代码实现请参考这里的PR。

3.2 性能验证

Coding完成之后，编译部署，进行测试。同样用Perf进行热点代码的观察，向量化之后，对应的代码的CPU占比显著下降，执行性能得到了提升。

	no vectorized	vectorized
DictPage	23.42%	14.82%
PlainPage	23.38%	11.93%

随后在单机SSB的模型上测试了一下效果，可以看到不少原先在存储层较慢的查询都得到了明显的加速效果。

接着就是老方式：提出issue，把解决问题的代码贡献给Doris的官方代码仓库。完结撒花

4.小结

Bingo！ 到此为止，问题顺利解决，得到了一定的性能提升。

本文特别鸣谢社区小伙伴：

@wangbo的Code Review
@stdpain在内存对齐上的问题的讨论。

最后，也希望大家多多支持Apache Doris，多多给Doris贡献代码，感恩~~

5.参考资料

Vectorization教程

 SIMD

Apache Doris源代码