新闻来源：Arm 社区

BOLT 是一种链接后优化技术，能够为多种工作负载带来性能提升。BOLT 一般可以通过 CoreSight 和 perf 实现来改善某些典型工作负载的性能。然而，CoreSight 需要采集分支的 perf 数据，不便于在生产环境中部署。

BOLT Instrumentation 是一种替代方法，它通过 instrument 和运行二进制文件来收集 Profile 数据，然后基于该数据来优化可执行二进制文件。由于其不依赖 CoreSight 和 perf，因此只需要 llvm-bolt 工具就可以支持。

本文将为你介绍如何在 MongoDB 上启用 BOLT Instrumentation，并取得基准测试结果。

测试环境

我们为基准测试预留了两个阿里云 ECS 实例。终端运行 ycsb，服务器则运行 MongoDB。服务器上连接了 200G 的 ESSD AutoPL 云盘，具有更高的带宽，可确保驱动器不会出现瓶颈。

图：MongoDB BOLT Instrumentation 测试环境

运行 ycsb 分为加载和运行两个步骤。期间将发送四千万条记录和五百万次操作。运行以下命令：

启用 BOLT Instrumentation 的步骤

构建默认 MongoDB：

• 下载 MongoDB 源代码并选用 7.0.5 版本

• 将 gcc 版本升级到 11.4.0，这是编译 MongoDB 7.0.5 所需的版本

• 使用以下选项编译 mongo，命名为 mongod.orig：

收集 Profile 数据：

• 使用 6841395 版本来编译 llvm-bolt

• 将 mongod.orig 转换为 mongod.inst：

• 启动 mongod.inst，并运行 ycsb 以收集配置文件数据。运行以下命令：

• 停止 mongod.inst

优化可执行文件：

• 将 mongod.orig 转换为优化后的可执行文件，命名为 mongod.bolt：

• 运行 mongod.orig 和 mongod.bolt，并比较两者结果

测试结果

基准测试结果显示，MongoDB 在 INSERT 方面性能提高了 58%，在 READ 和 UPDATE 方面性能提高了 52%。启用 BOLT 后，延迟也显著降低。

INSERT:

READ 和 UPDATE（比例为 1:1）：

吞吐量提升

使用 BOLT 后，INSERT 的吞吐量提高了 58%，READ 和 UPDATE 的吞吐量提高了 52%：

图：BOLT 的吞吐量提升结果

延迟改进

使用 BOLT 后，INSERT 平均延迟改进了 37%，READ 平均延迟改进了 35%，UPDATE 平均延迟改进了 34%：

图：BOLT 延迟改进结果

perf 数据

perf 数据表明，L1-icache-misses、branch-misses 和 iTLB-load-misses 显著下降。使用以下命令采集 perf 数据：

图：BOLT 的 perf 数据结果

总结

BOLT Instrumentation 使 MongoDB 的 READ 和 UPDATE 测试性能提升了 52%，延迟也得到显著下降。此外，BOLT Instrumentation 无需依赖硬件计数器和 perf，因此更易于部署。