Cette thèse s'intéresse à la performance des serveurs de données sur les architectures multi-cœurs. Nous avons choisi d'étudier ce problème sous deux aspects différents. Premièrement, nous étudions un support d'exécution événementiel. Nous montrons notamment que le mécanisme de vol de tâches, utilisé pour équilibrer la charge entre les cœurs, peut pénaliser la performance d'un serveur Web. Nous proposons donc diverses optimisations pour améliorer les performances de ce mécanisme sur les processeurs multi-cœurs. Deuxièmement, nous étudions la performance du serveur Web Apache, exploitant à la fois un ensemble de threads et de processus, sur une architecture multi-cœurs NUMA. Nous montrons notamment que, sous une charge réaliste, ce serveur Web ne passe pas idéalement à l'échelle. Grâce à une analyse détaillée des coûts, nous déterminons les raisons de ce manque de passage à l'échelle et présentons un ensemble de propositions visant à améliorer la performance de ce serveur sur une architecture NUMA.

Cette thèse traite des performances des serveurs de données en multi-cœur. Plus précisément nous nous intéressons au passage à l'échelle avec le nombre de cœurs. Dans un premier temps, nous étudions le fonctionnement interne d'un support d'exécution événementiel multi-cœur. Nous montrons tout d'abord que le faux-partage ainsi que les mécanismes de communications inter-cœurs dégradent fortement les performances et empêchent le passage à l'échelle des applications. Nous proposons alors plusieurs optimisations pour pallier ces comportements. Dans un second temps, nous comparons les performances en multi-cœur de trois serveurs Web chacun représentatif d'un modèle de programmation. Nous remarquons que les différences de performances observées entre les serveurs varient lorsque le nombre de cœurs augmente. Après une analyse approfondie des performances observées, nous identifions la cause de la limitation du passage à l'échelle des serveurs étudiés. Nous présentons une proposition ainsi qu'un ensemble de pistes pour lever cette limitation.

Cette thèse traite des performances des serveurs de données en multi-cœur. Plus précisément nous nous intéressons au passage à l'échelle avec le nombre de cœurs. Dans un premier temps, nous étudions le fonctionnement interne d'un support d'exécution événementiel multi-cœur. Nous montrons tout d'abord que le faux-partage ainsi que les mécanismes de communications inter-cœurs dégradent fortement les performances et empêchent le passage à l'échelle des applications. Nous proposons alors plusieurs optimisations pour pallier ces comportements. Dans un second temps, nous comparons les performances en multi-cœur de trois serveurs Web chacun représentatif d'un modèle de programmation. Nous remarquons que les différences de performances observées entre les serveurs varient lorsque le nombre de cœurs augmente. Après une analyse approfondie des performances observées, nous identifions la cause de la limitation du passage à l'échelle des serveurs étudiés. Nous présentons une proposition ainsi qu'un ensemble de pistes pour lever cette limitation. / This thesis studies the performances of data servers on multicores. More precisely, we focus on the scalability with the number of cores. First, we study the internals of an event-driven multicore runtime. We demonstrate that false sharing and inter-core communications hurt performances badly, and prevent applications from scaling. We then propose several optimisations to fix these issues. In a second part, we compare the multicore performances of three Webservers, each reprensentative of a programming model. We observe that the differences between each server's performances vary as the number of cores increases. We are able to pinpoint the cause of the scalability limitation observed. We present one approach and some perspectives to overcome this limit.