大规模 C++ 编译性能优化系统 OMAX 介绍

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一、背景

随着大型互联网公司的业务不断发展,后端C++模块的逻辑处理越来越复杂,且参与开发人员众多,代码质量参差不齐,服务面临性能不断退化风险,大型程序模块,常见的通过代码上优化,主要存在以下问题:

  • 成本高:典型推荐业务服务海量代码,逻辑功能复杂,有的往往需要深入理解业务进行优化,优化门槛高
  • 效率低:模块迭代频繁,定向优化,没有一定的通用性和可持续性,往往随着迭代优化逐渐消失优势,需要不断循环往复投入开展优化

二、编译优化技术简介

编译优化技术,主要通过编译器或者优化工具框架来优化改写代码实现,实现性能提升,同时保障和未优化时功能上一致,对于代码开发者透明,这样可降低人工代码优化成本,提升优化效率,且可持续解决一类性能问题。

目前编译性能优化技术,按照编译过程来划分,主要有编译期,链接期和编译后的优化,下面简要介绍下这些优化技术特点,使用方式和优化效果等情况。

2.1 编译期

  • 基础参数优化

在程序编译期间进行的优化,主要是基于编译器提供的能力,在不同的场景,综合编译时间,编译产出体积大小、性能优化幅度和CPU硬件支持等权衡选择最合适的优化参数,各参数优化汇总如下表:

类别选项优化效果主要优缺点备注
O系列-O0减少编译时间,使调试产生预期的结果优点:方便程序调试

缺点:无优化

默认选项
-O/-O1优化编译需要更多的时间,对于一个大函数来说,需要更多的内存,降低代码体积大小,优化执行时间,不会使用需要大量编译时间的优化优点:相对O0进一步提升优化效果
-O2启用-O1所有优化之外,还会采用几乎所有的目标配置支持的优化算法,用以提高目标代码的运行速度优点:相对O1进一步提升优化效果

缺点:增加编译时间和体积大小

性能优化优先
-O3启用所有-O2优化,还开启其它优化,如一般采取很多向量化算法,提高代码的并行执行程度,利用现代CPU中的流水线,Cache机制优点:相对O2进一步提升优化效果

缺点:增加编译时间和目标体积大小

追求性能较大优化
-Ofast启用所有-O3优化,还开启并非对所有符合C++标准的优化优点:相对O3进一步提升优化效果

缺点:不严格遵循语言标准,存在一定未知问题,如禁用符合IEEE标准的浮点,这可能会导致计算不准确

追求性能最大优化
-Og启用所有O1除不影响调试的优化,保持快速编译和良好的调试体验优点:快速编译,保持优化对调试友好

缺点:损失一些优化效果

适合开发调试期场景,使用优于O0
-Os启用所有通常不会增加代码大小的-O2优化。它还执行旨在减少代码大小的进一步优化优点:优化产出bin大小

缺点:损失一些优化效果

适合磁盘空间受限的运行场景
-Oz主要以优化bin体积大小为主,启用大部分O2优化优点:优化产出bin大小

缺点:损失一些优化效果

和Os类似
CPU硬件扩展指令集MMX多媒体信息的处理能力,64位整型优点:高效数值、媒体,字符串,文体计算

缺点:需要CPU硬件支持

SSE

(-msse,

-msse2,

-msse3,

-msse4.1

-msse4.2)

SSE:128位浮点运算

SSE2: 整型数据的支持,支持双精度浮点数运算,CPU快取的控制指令

SSE3: 寄存器的局部位之间的运算,如高位和低位之间的加减运算;浮点数到整数的转换,以及对超线程技术的支持

SSE4: 高性能库函数,字符串,文本处理

AVX

(-mavx,

-mavx2,

-mavx512

-mamx)

AVX: 256位浮点运算

AVX256:对256位整型数据的支持,三运算指令

AVX512:512位运算

AMX:矩阵计算(2022)

代码生成方式fpic生成相对位置无关的代码优点:多应用共享代码段,节省内存空间占用

缺点:地址跳转处理,性能非最佳

适用so库形式
fno-pic生成位置相关的代码优点:相对pic性能没有相对地址寻址,性能处理上较好

缺点:相同代码,每个进程持有一份拷贝,浪费内存空间

静态库

优化效果:

通过测试程序(排序算法),验证下参数类优化效果,测试O3优化情况下,相比没有开优化方式,处理性能提升49%,可见参数优化简单有效。
优化运行时间优化幅度编译命令
3905 msgcc sort.c -o sort_base
O31990 ms-49%gcc sort.c -O3 -o sort_O3
  • PGO反馈编译优化技术

FDO/AutoFDO

通过收集程序性能优化数据,编译期间结合该性能反馈数据,指导编译器进行精准优化,产出优化程序过程,根据收集性能数据方式,主要包含以下两种优化技术:
选项优化方法优缺点
FDO通过编译插桩版本,构造流量运行程序,生成性能优化数据优点:优化数据收集准确

缺点:需要编译插桩版本,无法生产环境获取优化数据,不支持获取内核代码的执行计数等

AutoFDO改进版FDO适配实践应用,利用perf工具来收集程序的性能信息,可在生产环境收集真实业务运行时性能数据优点:可基于生产或者测试环境收集优化数据,对服务影响低

缺点:采样收益数据,优化数据没有FDO准确,采样下热点数据有可能覆盖不到位

优化步骤:
FDO
1.插桩版本编译:首先编译特殊的插桩版本,这个用于采集性能数据
gcc test.c -o test_instrumented -fprofile-generate
2.数据采集:运行插桩版本的程序,程序退出后产出收集的数据test.gcda
./test_instrumented
3.编译优化:数据采集完成后,编译器基于该数据在编译器进行再次编译优化
gcc -O3 test.c -o test_fdo -fprofile-use=test.gcda
AutoFDO
1.数据采集:通过perf工具收集运行时的程序,产出性能数据perf.data
perf record -b -e br_inst_retired.near_taken:pp -- ./test
2.数据转换:结合程序,将perf.data性能数据,转换为函数信息,供后续编译器优化使用
create_gcov --binary=./test --profile=perf.data --gcov=test.gcov -gcov_version=1
3.编译优化:gcov数据准备好了,编译器基于此数据开展编译器的优化
gcc -O3 -fauto-profile=test.gcov test.c -o test_autofdo

优化效果:

通过测试程序,测试FDO和AutoFDO优化的处理性能,相对比O3基础上,FDO性能提升11.4%,AutoFDO性能提升11.5%,可以见反馈优化还能进一步提升可观的性能。
优化运行时间优化幅度编译命令
FDO1762 ms相对O3基础再提升11.4%插桩版本:gcc sort.c -o sort_instrumented -fprofile-generate

采集数据:./sort_instrumented

优化:gcc -O3 sort.c -o sort_fdo -fprofile-use=sort.gcda

AutoFDO1760 ms相对O3基础再提升11.5%采集数据:perf record -b -e br_inst_retired.near_taken:pp — ./sort

数据转换:create_gcov –binary=./sort –profile=perf.data –gcov=sort.gcov -gcov_version=1

优化:gcc -O3 -fauto-profile=sort.gcov sort.c -o sort_autofdo

2.2 链接期

LTO

编译器在link阶段进行的优化,由于在编译尾部阶段,能够获取全部的object文件,这样可以以全局视角进行优化,进一步优化提升性能,目前主要有以下几种, GCC编译器 >=4.7, TinLTO Clang编译器
选项优化方式优缺点
LTO全局优化视角,部分串行优化优点:优化效果最大化

缺点:优化时间较长

TinLTO损失部分优化效果,部分并行处理,提升优化速度优点:优化时间较短

缺点:损失部分优化效果

主要优化项:
优化项描述
1.inline上下文调用环境,内联优化
2. remove no use function去除无用函数
3. link opt内存L2→L1
4. LIR opt芯片指令集的优化
5. global opt过程优化,常量传播、生存期分析

优化效果:

通过测试程序,加入-flto优化,相对O3基础上,发现有8%左右性能提升
优化运行时间优化幅度编译命令
LTO1831 ms相对O3基础优化8%gcc sort.c -O3 -flto -o sort_O3_lto

2.3 链接后

BOLT

Facebook最新开源的链接后的反馈优化技术, 基于LLVM基础框架开发,目前已合入llvm-project作为其一部分, 在其公司内部服务和大型C++程序Clang & GCC实践验证,采用反馈数据指导框架优化程序技术,执行程序bin + 反馈profile数据进行优化,优化产出新的bin,目前支持主要的X86-64 and AArch64 ELF程序格式。

主要特点:

  1. 对程序和GCC编译器版本要求低
  2. 采用perf收集性能数据,可在生产和测试环境生产优化数据,对服务影响低
  3. 一般的大型程序(40w+)优化速度快,实际优化过程平均4-5min,优于FDO/AutoFDO优化时长(15min+)
主要优化项:
优化项描述
1. strip-rep-retAMD处理器的指令优化:repz retq指令中剥离repz
2. icf相同代码折叠
3. icp提升间接调用
4. peepholes简单peephole 优化 ,如

X * Z – Y * Z => Z * (X – Y)

5. inline-small小函数内联
6. simplify-ro-loads从.rodata中获取已知常量数据,指令转换优化(load into a mov)
7. plt从PLT调用中删除间接寻址
8. reorder-bbs重新排序基本块,并将热/冷块拆分为单独的部分(布局优化)
9. uce消除无法访问的基本块
10. fixup-branches修复基本块终止符指令,以匹配CFG和当前布局(通过重新排序基本块)
11. reorder-functions采样HFSort算法重新排序函数(布局优化)
12. sctc简化条件尾部调用
13. frame-opts删除不必要的调用方保存的寄存器溢出
14. shrink-wrapping删除不必要的调用方保存的寄存器溢出,通过优化数据分析,将被调用方保存的寄存器溢出移到需要的位置
 
优化步骤:
1.数据采集
通过perf工具采集程序运行时CPU LBR (branch information)事件,可通过采样频率和时间控制采集一定指令数(>=1B指令)的数据perf.data,供后续优化使用。
#非常驻服务
perf record -e cycles:u -j any,u -o perf.data -- <executable> <args> ...
#常驻服务
perf record -F <frequency>  -e cycles:u  -o  perf.data  -j any,u -a -p <pid> -- sleep <time_length>
主要参数说明:
-F <frequency> 采样频率
-o perf.data 输出采样文件
-p <pid> 程序进程pid
— sleep <time_length> 采样时长,单位秒
2.数据转换
perf.data 采集好之后,使用bolt框架工具perf2bolt 进行优化数据格式转换
perf2bolt -p perf.data -o perf.fdata <executable>
3.优化处理
perf.fdata 优化数据准备好之后,使用bolt框架工具llvm-bolt 进行程序优化,产出<executable>.bolt程序
llvm-bolt -enable-bat=1 <executable> -o <executable>.bolt -data perf.fdata  -align-macro-fusion=all  -reorder-blocks=cache+ -reorder-functions=hfsort+ -split-functions=3 -split-all-cold -split-eh -dyno-stats -icf=1 -update-debug-sections
主要参数说明:

-enable-bat=1 支持bolt优化程序再次循环优化

-reorder-functions=hfsort+ 支持多种算法选择

-dyno-stats 指令优化统计输出

-update-debug-sections debug版本

优化效果:

Facebook数据中心服务,BOLT应用实现了高达7.0%的性能加速。开源的程序GCC和Clang编译器测试,评估表明,BOLT在FDO和LTO的基础上将程序的处理速度提高了20.4%,如果程序在构建时没有FDO和LTO,则速度将提高52.1%

通过测试程序对比,使用BOLT优化,对比O3优化提升18%性能。
优化运行时间优化幅度编译命令
BOLT1630 ms相对O3基础提升18%正常版本:gcc -O3 sort.c -o sort

数据采集:perf record -e cycles:u -j any,u -o perf.data — sort

数据转换:perf2bolt -p perf.data -o perf.fdata sort

优化处理:llvm-bolt sort -o sort.bolt -data=perf.fdata -reorder-blocks=cache+ -reorder-functions=hfsort -split-functions=2 -split-all-cold -split-eh -dyno-stats

三、整体技术架构方案

基于以上的编译优化技术,大规模C++系统上实践落地,面临一些问题&挑战。

  • 接入成本:内部系统有大量微服务模块,代码版本和编译参数不一,开源技术至工程可实践问题,反馈优化技术数据如何收集和维护,如何高效支持复杂模块的低成本接入问题;
  • 优化速度:业务迭代频繁, 如何在不影响变更上线效率前提下,保障优化效果,支持高效优化。

通过探索研究编译全流程相关的优化技术,设计通用的全流程优化解决方案,支持多种优化技术组合优化,目标实现优化效果最大化,满足多场景业务需求。

平台优化整体架构,见图1,主要包括用户接入,优化系统和数据系统,实现从业务接入至优化产出过程闭环处理,降低业务接入成本,提升优化效率。

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△图1 omax性能优化系统架构

3.1 用户接入

通过插件化方式接入后端优化服务,实现前端轻量级接入,后端复杂内部处理逻辑对业务透明,同时开放API方式兼顾其它场景接入。

3.1.1 流水线插件

百度内流水线式流程任务处理平台插件:基于现有流水线开放能力,开发优化接入插件,发布至公共插件中心供各业务线接入使用

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△图2 流水线pipeline接入优化插件

主要能力:

  1. 独立建设优化阶段:接入阶段见图2,作为流水线一个阶段插入,将所有的优化收敛到此阶段,整体支持灵活动态热插拔,功能开启和关闭可一键控制。
  2. 核心多产品优化机制:多产品概念,主要是这样一种开发和上线模式,基于同一套代码库,通过派生生成不同的配置,实现不同服务功能,广泛应用于不同的产品需求中,提升架构&代码能力复用。如何优化此类常见的迭代模式,设计基于流水线的多产品优化机制,用于一条流水线,兼容优化每个产品的产出,并保障各自的优化版本部署隔离控制。

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△图3 多产品优化机制

多产品机制见图3,主要由基于流水线任务处理的前端各插件,omax优化插件, 测试任务,发布插件,上线插件等,联动后端优化系统omax-server,上线系统,产品库等,通过唯一产品标识(流水线名+产品),串联该产品的优化,发布和上线相关处理流程。

1)产品选择阶段:通过列表方式选择,支持默认方式(提供选择不做优化),字段需要唯一,实践中我们以app上线模板名称为标识,后续阶段依赖此选择,做进一步串联处理。

2)优化插件处理阶段:插件将产品&流水线信息传递至后端服务,通过产品信息获取对应的优化数据,进行优化处理,并发布至产品库,返回发布地址至插件端生效,供后续测试和发布阶段处理。

3)测试&准入阶段:根据产品标识信息,选择相应的词表和测试策略,进行服务的功能、性能和稳定性测试。

4)发布阶段:设计防退化机制,该阶段将优化的唯一tag信息写入产品库产品的meta信息中,标记为优化版本,通过与上线平台tower制定校验规则,保障优化版本匹配上线,防止上线平台误选未优化或者其它产品版本上线,导致性能退化。

5)上线阶段:在流水线上线阶段,如果产品标识和上线模板匹配,不用再次选择上线模板,直接跳过选择模板过程发单上线,简化上线流程。

3.1.2 API接入

流水线之外,还提供原生的API接入,支持其它场景的接入需求,如编译和线下测试平台等,主要包含接口:触发任务的执行,查询当前任务状态,取消当前正在执行的任务等接口,通过HTTP方式,携带注册认证信息,与后端优化服务进行交互。

3.2 优化系统

优化系统作为服务提供者,支持优化的高效运转,主要从这几个方面来设计考虑:

  • 动态弹性扩展:分布式任务调度运行框架设计,支持资源横向扩展,解决多任务处理负载问题,支持云上部署;
  • 快速开发框架:通过设计分层的开发架构机制,将架构和业务功能解耦,业务开发支持python和shell等脚本语言方式,实现测试同学也能快速入手开发,降低开发门槛,提升对业务快速适配能力。
优化系统主要包含以下几个核心部分:
  • Webserver是OMax系统后端server的入口,主要功能是解析请求参数,并对一些参数配置进行DB (数据库)读取或写入操作,最后将包含Worker所需完整参数的请求转发给TaskManager。
  • TaskManager是一个分布式任务调度系统,支持多任务并行处理、动态横向扩缩容,通过webserver对外提供服务入口,TaskManager接收到webserver的请求后会分配一个Worker来处理具体业务;
  • Worker是具体业务的实际执行者,它由dispatcher和任务执行单元组成,dispatcher依据请求参数的不同,将不同请求分发到不同的任务执行单元上,任务执行单元支持横向或纵向扩展,可以快速接入新的业务需求,计划的任务执行单元有性能优化,发布,优化数据格式转换、监控和定时任务等。

3.3 数据系统

数据系统承担对所有优化任务的数据供给功能,数据的稳定,准确与否直接影响性能的优化情况,所有数据系统的设计上主要从数据准确性,产出能力,数据管理能力等方面考虑,开展相应的建设。

数据系统主要由采集端模块Sample、数据转换、数据管理等几部分构成。通过在实例粒度上部署采集Sample (非常驻进程,没有采集任务时不消耗任何资源),将采集到的数据传输到存储服务,远程采集的具体实例、采集周期以及采集时间点都由任务中控控制,并且支持不同服务的个性化配置,然后数据转换任务进行perf数据至profile优化数据格式转换,最终对数据打上版本信息,存储入库,供优化任务拉取处理。核心主要包括以下三部分:

  • 数据采集:线上数据 + 线下数据(构造+引流),满足全方位的数据需求,支持多场景业务;
  • 数据转换:实时+例行转换,兼顾性能、效率和资源消耗,覆盖全场景业务
  • 数据管理:数据版本管理,支持数据按版本优化,同时满足异常时回滚需求,提升优化兼容能力。

3.4 系统报警监控机制

整个优化服务的平稳运行,离不开完善的监控报警机制,通过自身架构任务分发机制和处理能力,建设自闭环的监控机制,辅助机器人巡检能力,及时感知优化和数据的异常处理情况,方便运维及时进行相关的异常排查处理,保障系统稳定运行。主要从以下三个核心方面,保障优化系统的服务质量。

  • 数据规模:例行的数据采集规模覆盖度监控任务,保障优化精度,天级汇总优化数据生产和优化处理运行情况,消息群和邮件通知;
  • 指令数覆盖:优化规模指令数不足拦截机制;
  • 任务异常:架构通过唯一ID标识任务运行标识,中间处理过程可追溯,异常时消息群和邮件及时通知。

四、关键技术

4.1 组合叠加优化

通过在优化的编译期,链接期和链接后三个阶段,各种采用相应的优化技术,综合叠加优化,实现最大化的优化效果,流水线主要优化过程见图4。

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△图4 组合叠加优化

 

4.1.1 编译期

  • 基础参数优化
工程实践
1.优化参数选择:
O系列: 生产环境主要使用-O3优化,开发调试使用-Og方式,保障调试体验下具备一定的性能提升。
CPU指令集:通过cpu-z工具获取支持的CPU型号,可选择使用开启编译指令mmx, sse, avx的程序版本。
代码生成:静态库fno-pic,目前存在不少静态库依赖库使用fpic场景,进行编译适配,提升整体性能。
2.最大化优化效果:
大型服务主要由主模块+依赖模块构成,独立功能模块便于代码间复用,提升程序健壮性和开发效率,但是参数优化一般只在主模块配置,这样依赖模块不生效,影响整体优化效果。
通过联合编译平台,实现全局参数配置生效编译方式,将优化参数携带到所有模块参与编译,如GO3 开启全局03优化, 实现全模块优化效果。
  • PGO反馈编译优化技术-FDO/AutoFDO
工程实践:

1.FDO

应用程序要求:目前随程序启动常驻线程较多,大多没有退出处理,有的主要通过_exit(0)等方式退出,由于优化数据产出依赖程序优雅退出,所以需要对程序启动的线程做退出处理。
编译器要求:建议GCC>=8.2以上,编译要求两次编译代码及其依赖版本保持一致。
2.AutoFDO
应用程序要求:实际大型程序编译,涉及依赖模块众多,有的以编译好的.a或so形式引入,这样参与编译优化时,存在一些编译优化失败,建议尽量源码形式参与编译,提升优化覆盖面,减少异常编译优化错误。
编译器要求:建议GCC>=8.2以上。

4.1.2 链接期

LTO

工程实践:

应用程序要求:接入简单,编译时添加链接参数-flto参数即可,针对FDO编译添加”-fprofile-correction”选项纠正多线程收集的数据一致性问题;

编译器要求:建议GCC>=8.2以上,相对gcc ld链接器,提升优化速度可使用llvm的lld link器替换。

4.1.3 链接后

BOLT

工程实践

1. 应用适配:对于GCC8 添加编译参数 -freorder-blocks-and-partition,对依赖模块尽量要求以源码方式参与编译,如果存在对应库优化失败,通过添加编译参数重新编译即可。

2. 开源BOLT工具深度优化改造:从开源至实践面临一些可用性和易用性问题,我们通过研究框架,开展深入改造,以满足工程实践要求,主要包括以下核心方面。

  • 支持>=10G以上优化数据处理,提升对海量数据的适配,满足大量规模服务数据优化需求
  • 优化对perf采集的大数据量>=5G+ 至优化profile数据格式解析,并行化改造处理,提升优化速度
  • 完善关键优化路径调试信息,方便快速调试和定位优化失败问题,解决依赖兼容高效定位问题
3. 线上环境数据采集适配
  • perf对采集CPU硬件事件支持,通过机器生效以下配置,支持主要的lbr事件采集
1.修改不重启机器,立即生效:
echo -1 > /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid
2.设置永久生效(防止机器重启失效)
/etc/sysctl.conf
kernel.perf_event_paranoid = -1
3.提升软限大小设置
/etc/security/limits.conf
*soft nofile 65535
*hard nofile 65535
  • 规模数据采集验证

统计机器CPU型号,按照类型收集采样数据,测试不同型号和及其合并后,采样数据和热点函数对应情况

 

4.2 异步+同步优化模式

异步优化, 兼容性能和优化速度,提升实践落地可用性,满足大部分业务高频迭代场景的需求, 见图5,主要包含以下几个部分:

  • 解耦反馈优化数据产出和优化过程使用,优化和数据准备独立开展,通过数据引用关联,提升优化速度(40min->5min)
  • 线上生产环境+规模批量收集数据,提升优化的准确性,解决采样概率上的丢失和覆盖不足问题,提升优化效果 
  • 优化数据定时和例行同步生产,不断接近同步优化的效果,提升优化效果

此外流水线场景下,还支持同步优化,并给异步贡献优化数据,满足实践中实时优化的需求,追求最大优化

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△图5 omax高效性能优化模式 

 

4.3 快速上线

在取得最大性能优化的同时,还可以通过release和debug优化模式,优化缩减程序bin体积大小,提升上线时候部署速度,通过建立快速上线机制,实现业务快速接入,见图6。

  • omax后台优化服务,扩展支持两种release和debug版本优化产出,优化缩减体积大小,同时支持异常core时debug信息查看;
  • 支持通用的strip裁剪模式,实现普通未使用优化服务,也都可接入使用快速上线能力;
  • release和debug版本建立版本映射,线上服务使用release,查core拉取对应debug版本解析。

主要处理过程:

快速上线:上线发布产出时,支持同时产出debug和release版本,两者建立映射关系,通过release优化发布包中添加debug-meta的信息,用于线上异常core时,拉取debug版本, 使用gdb查看堆栈和函数信息。

一键debug:提供debug版本快捷拉取机制,由于debug版本体积较大,对于线上场景成功拉取后,根据登录和超时状态,实现debug文件自动清理退场,保障线上环境安全。

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△图6 快速上线和简化查core机制

4.4 性能数据仓库

基于线上性能采集数据通路和反馈数据技术使用到的profile性能数据,建立长期可记录、可追踪的性能退化分析数据仓库,见图7,用于进一步性能优化分析,指导代码改进优化,主要包含以下部分。

  • perf性能优化数据热点分析,指导代码层面的分析优化;
  • 程序调用cpu火焰图&指令miss数据,用于发现和优化程序热点调用函数栈问题
  • mem指令miss数据,用于分析内存性能问题。

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△图7 线上服务性能数据仓库机制

五、落地&收益情况

目前该平台在百度核心推荐系统全面落地,覆盖推荐系统所有主要模块,优化云上微服务容器数万级以上,实现CPU优化10%+,时延降低5%+,上线速度提升40%+,发布包大小减少10倍+,服务运行稳定,性能收益持续,有力支撑服务大量的优化需求,降本增效,支撑业务高速发展。

作为后续,本项目也在不断探索大规模C++服务开发的最佳实践,也欢迎志同道合者共同探讨。

六、参考资料

【1】Maksim Panchenko, Rafael Auler, Bill Nell, Guilherme Ottoni. BOLT: A Practical Binary Optimizerfor Data Centers and Beyond. Facebook, Inc.

【2】Dehao Chen,David Xinliang Li,Tipp Moseley. AutoFDO: Automatic Feedback-DirectedOptimization for Warehouse-Scale Applications. Google Inc.

【3】https://github.com/facebookincubator/BOLT/tree/main/bolt

【4】https://github.com/google/autofdo

【5】https://github.com/VictorRodriguez/autofdo_tutorial

【6】https://gcc.gnu.org/wiki/AutoFDO/Tutorial

【7】https://clang.llvm.org/docs/ThinLTO.html#introduction

【8】https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Optimize-Options.html

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