.NET Redis client has a problem and affects globally .NET apps

Summary

In diesem Video spricht Danielle über Performance-Probleme der beliebten StackExchange.Redis-Bibliothek, die häufig in Redis-Anwendungen verwendet wird. Sie untersucht den Code, um mögliche Schwachstellen zu identifizieren, und beleuchtet die Rolle von Threadpools sowie die Auswirkungen des Betriebssystems und .NET auf die Performance. Danielle diskutiert auch ineffiziente Praktiken wie die Verwendung von `GC.KeepAlive` für Ausnahmen und schlägt eine Reduzierung der Threadpool-Nutzung und eine Vereinfachung des Codes vor, um die Performance zu verbessern. Sie plant, einen Pull Request (PR) zu erstellen, um diese Probleme zu beheben und lädt die Community zur Diskussion ein.

Takeaways

• 😀 Die StackExchange.Redis-Bibliothek hat Leistungsprobleme im Zusammenhang mit der Verwaltung von Thread-Pools und asynchronen Operationen.
• 😀 Das Erstellen eines dedizierten Thread-Pools durch die Bibliothek kann unnötige Belastung und Performance-Einbußen verursachen, insbesondere bei vielen Anwendungen, die diese Bibliothek indirekt nutzen.
• 😀 Die falsche Handhabung von asynchronen Operationen, insbesondere das Fehlen von Awaiting, führt zu blockierten Operationen und der Schaffung unnötiger Threads.
• 😀 Danielle hebt hervor, dass die Thread-Verwaltung in .NET und die Art und Weise, wie das Betriebssystem mit Threads umgeht, die Performance einer Anwendung beeinflussen kann.
• 😀 Das Hinzufügen einer zu hohen Anzahl von Threads zur Thread-Pool-Konfiguration kann zu übermäßigem Kontext-Switching und damit zu einer schlechteren Performance führen.
• 😀 Die Implementierung der StackExchange.Redis-Bibliothek zeigt, dass sie intern Threads für Aufgaben wie das Warten auf Netzwerktraffic erstellt, die jedoch keine Arbeit leisten, was ineffizient ist.
• 😀 Obwohl der Entwickler der Bibliothek das Problem möglicherweise erkannt hat, gibt es umfangreiche Dokumentation zu Timeouts, was darauf hinweist, dass es bereits bekannt ist, aber keine Lösung gegeben wurde.
• 😀 Die Einrichtung einer höheren Anzahl von I/O-Threads kann die Betriebssystemressourcen belasten, da zu viele Threads mehr Kontextwechsel erfordern, was die Performance beeinträchtigt.
• 😀 In .NET werden zwei Hauptarten von Threads verwaltet: Worker-Threads für CPU-intensive Aufgaben und Completion-Threads für I/O-gebundene Aufgaben.
• 😀 Danielle plant, einen Pull-Request (PR) zu erstellen, um das Problem anzusprechen und eine Verbesserung der Thread-Pool-Management-Implementierung vorzuschlagen.
• 😀 Die Analyse des Codes zeigt, dass die Bibliothek unnötige Threads für Netzwerkoperationen erstellt, die keinen echten Nutzen bringen, was die Performance weiter beeinträchtigt.

Q & A

Welche Probleme beschreibt Danielle mit der verwendeten Bibliothek?

Danielle beschreibt Performance-Probleme, die durch eine dedizierte Thread-Pool-Implementierung in der verwendeten Stack Exchange Redis-Bibliothek verursacht werden. Insbesondere werden unnötig viele Threads erstellt, die auf Ressourcen warten, anstatt aktive Arbeiten zu leisten.

Was ist das Hauptziel von Danie in diesem Video?

Danielle möchte ein Problem mit der Performance der Stack Exchange Redis-Bibliothek aufzeigen, indem sie die zugrunde liegende Implementierung untersucht und mögliche Lösungen oder Verbesserungen vorschlägt.

Warum ist die Transaktionsimplementierung in Redis nicht ideal, laut Danielle?

Die Transaktionsimplementierung in Redis führt zu einer Warnung des Compilers, weil asynchrone Operationen nicht ordnungsgemäß mit 'await' behandelt werden. Dies erfordert umständliche Workarounds und führt zu potenziellen Problemen bei der Handhabung von Transaktionen.

Was ist Danies Erfahrung mit der Verwendung eines dedizierten Thread-Pools in der Bibliothek?

Danie ist der Meinung, dass die Entscheidung, einen dedizierten Thread-Pool zu erstellen, für die meisten Anwendungen unnötig ist, besonders da diese Bibliothek in vielen Serverumgebungen eingesetzt wird. Dies führt zu einer unnötigen Belastung des Systems.

Welche Auswirkungen hat die Verwendung eines dedizierten Thread-Pools auf Anwendungen, die diese Bibliothek verwenden?

Die Verwendung eines dedizierten Thread-Pools führt dazu, dass viele Threads unnötig erstellt werden, was zu einer hohen Systemlast führen kann. Besonders auf Maschinen mit begrenzten Ressourcen wie Laptops ist dies problematisch, und auf Servern könnte die Anzahl der Threads noch höher sein.

Was versteht Danielle unter 'Thread Switching' und warum ist es problematisch?

Thread Switching bezieht sich auf den Prozess, bei dem das Betriebssystem zwischen verschiedenen Threads wechselt, um Ressourcen zuzuweisen. Dies verursacht einen Overhead, da der Zustand eines Threads gespeichert und wiederhergestellt werden muss. Auf Systemen mit vielen Threads wird dieser Prozess ineffizient.

Warum empfiehlt Danielle, die Anzahl der IO-Threads nicht zu hoch zu setzen?

Danielle warnt davor, zu viele IO-Threads zu setzen, da dies zu einer Erhöhung des Kontextwechsel-Overheads führt und die Leistung des Systems negativ beeinflussen kann. Eine hohe Anzahl von Threads kann die Betriebssystemressourcen überlasten und zu Performance-Problemen führen.

Welche Empfehlungen gibt Danielle hinsichtlich der Thread-Pool-Management in .NET?

Danielle erklärt, dass das .NET-Thread-Pool-Management zwei Arten von Threads umfasst: Worker-Threads für CPU-intensive Aufgaben und Completion-Threads für IO-intensive Aufgaben. Sie empfiehlt, die Anzahl der IO-Threads vorsichtig zu konfigurieren, um nicht unnötige Belastung zu erzeugen.

Was ist der Grund für das 'Keep-Alive' der Exceptions im Code der Bibliothek?

Im Code der Bibliothek wird 'GC.KeepAlive' verwendet, um sicherzustellen, dass Exceptions, die während asynchroner Aufgaben auftreten, nicht vom Garbage Collector gesammelt werden, bevor der Vorgang abgeschlossen ist. Dies wird von Danielle als ungewöhnlich und problematisch angesehen.

Wie sieht Danielle die Auswirkungen der Asynchronität auf die Performance?

Danielle betont, dass Asynchronität zusätzliche Overhead-Kosten verursacht, insbesondere durch die Verwaltung von Async-Kontexten. Dies kann die Performance beeinträchtigen, besonders bei einer großen Anzahl an Threads, da das System viel Zeit für das Verwalten von Zuständen und Kontextwechsel aufwenden muss.