GaussDB(DWS)CBB组件之SysCache、RelCache、PartCache内存管控介绍

在之前的文章中，详细介绍了Cache的工作原理：当用户连续执行SQL时，DWS内核会将该SQL所需要用到的元数据加载到SysCache、RelCache和PartCache中，以牺牲内存空间为代价，减少磁盘操作，提高查询性能。然而DWS内存空间并非无穷大，为保证数据库的高可用性，需要在内存空间紧张时主动清理Cache缓存，以有效释放内存占用。因此，这里产生了一个tradeoff：

何时失效Cache？

失效哪些Cache？

在本文中，我们将围绕这两个问题进行分析，介绍DWS是如何实现Cache内存管控的。

原始的内存降低手段--全失效

图1 Cache主动全失效流程图

如图所示，为Cache全失效流程图，每个CN线程和DN线程在接收到新请求或事务开始时，将做一次Cache占用判断，如果Cache占用超过256MB，则执行一次全失效，清空Cache。

该方法简单粗暴，能有效降低内存占用，凡是内存超过256MB的线程都会得到清理，但有以下几个问题：

该清理只在接收到新请求时才开始生效，若线程执行SQL过程较长，或SQL执行完毕以后，没有后续SQL执行，内存占用有可能无法得到及时释放。一旦该线程占用的内存资源无法释放，可能导致其他线程发生OOM错误。

在这里，结合一个现场例子进行理解：

在局点XXX的环境中，用户现场有个超大分区表，在用户业务脚本执行分区表查询操作后，单个线程的内存占用从0增长至200+MB，根据当时环境部署，一个节点包括一个CN进程和4个DN进程，也就是说共5个进程，每个进程都有200MB的内存无法及时回收，导致其他线程报OOM错误。

分析该问题的原因，共有两点：

其一是，在线程执行SQL过程中，内存需要进行及时释放，不要等到线程结束才统一释放；其二是，线程执行SQL结束以后，重新回归线程池，根据图一中Cache内存释放原理，此时回归线程池以后，内存并没有释放，需要等到该线程开始执行其他SQL时，才能进行内存释放。

Cache全失效对性能有一定影响，有可能失效掉访问频繁的Cache，降低性能。

在该方案中，内存失效方式比较暴力，不管Cache的访问频率，直接失效掉所有cache，然而这是不合理的，会影响性能。

比如，对于pg_class中pg_attribute记录，该记录必然会频繁访问，失效掉该记录是不合理的，因为下一条SQL必然会加载该Cache。

为解决以上问题，我们在迭代过程中，逐渐实现了以下几个Cache内存管控机制。

定时内存降低手段--idle线程内存回收

为解决a）中的问题，我们设计了idle线程内存回收机制，其主要工作原理如下：

图2 内存清理信号发送流程图

图中左侧和右侧为两个线程，其中左侧线程在执行SQL过程中，在线程palloc内存过程中如果发生OOM错误，则该线程开始扫描其他线程的内存占用，对于内存占用超过64MB的线程，将发送内存清理信号，在其他线程（右侧线程）接收到信号以后，若该线程处于空闲状态，则执行内存清理。该方式有效解决了a）中线程结束后，无法清理的问题。

这里有几个关键点：

在该内存释放机制中，为避免信号发送过于频繁，会在发送信号前将进行检测，60s内最多发送一次信号，防止信号爆炸。

发送内存清理信号时机需要优化：其实该回收机制的主要目的是，在内存紧张时，主动通知（唤醒）其他idle线程执行内存清理，然而若等到palloc失败才开始通知，可能此时已经严重阻塞业务执行，应该更早通知其他线程进行缓存清理。

待实现的内存降低手段--LRU / Global Cache

这两种内存管控手段暂时还未实现，但作为内存管控方式之一，我们也可以单独拿出来分析一下。

LRU：该内存管控主要目的是末尾淘汰不常用的缓存，对于SysCache，其本质上就是一个队列；对于RelCache和PartCache，其实现逻辑是哈希表，通过对象的Oid进行哈希。综合考虑SysCache、RelCache和PartCache，可以发现，LRU内存管控是可能的，但实现LRU的前提是：1）如何评价Cache使用率；2）LRU性能影响分析。

Global Cache：DWS当前Cache为ThreadLocal类型，也就是说，每个线程维护自身Cache，然而在用户SQL任务并发较高的情况下，Cache会在线程间重复存储，占用额外的内存。因此，Global Cache的想法应运而生，该想法的主要目标是，取消掉Cache线程间的存储，所有Cache都通过指针，指向GlobalCache，以降低内存。然而，经过调查发现，Global Cache实现起来相对比较麻烦，其主要原因是，加锁频繁，在DDL频繁的情况下，严重影响性能。

至此，DWS内核Cache内存管控手段已经介绍完毕，如果小伙伴还有其他内存降低想法，欢迎留言讨论！

Gauss AP SQL 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 运维

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。