GaussDBforDWS：内存自适应控制技术总结
1.技术背景
在SQL语句复杂、处理数据量大的AP场景下，单个查询对内存的需求越来越大，多个语句的并发很容易将系统的内存吃满，造成内存不足的问题。为了应对这种问题，GaussDB for DWS引入了内存自适应控制的技术，在上述场景下能够对运行的作业进行内存级的管控，避免高并发场景下内存不足产生的各种问题。
2. GaussDB的静态内存管理机制及缺陷
GaussDB的执行引擎继承自PG，对于优化器生成的执行计划树，总体采取执行算子+流水线的处理方式，如下图所示。
对于NestLoop算子节点，需要首先从左树的IndexScan算子节点获取元组，然后到右子树的IndexScan算子节点进行连接，匹配元组后进行输出。流水线的执行方式使得对于NestLoop, IndexScan类的一般算子，同时只有一定数量的元组处于内存中，对于行引擎每个算子仅占用一条元组的空间，对于列引擎占用一个batch（最多1000条元组）的空间，占用的空间较小，基本可以忽略不计。
但是，GaussDB中也有一些需要将所有数据收集后进行处理的算子，在执行时需要使用较多的内存，通常我们称这类算子为物化算子。GaussDB中主要存在如下不同种类的物化算子：
（1）HashJoin：Hash连接操作符，主要思想是计算左右两表连接列的hash值，通过hash值比较减少元组比较的次数，需要将一个表建立hash表，另一个表进行hash值比较操作，建立hash表需要在内存中进行。
（2）HashAgg：Hash聚集操作符，主要思想同HashJoin类似，通过hash值比较减少元组去重比较的次数，需要将不同值的元组保存的内存中。
（3）Sort：排序操作符，需要获取所有元组后进行排序操作，待排序元组均存在于内存中。
（4）Materialize：物化操作符，通常在需要重复扫描时使用，通过将结果存储在内存中，保证重复扫描时的效率。
同时，GaussDB也提供下盘的机制，当上述操作符需要使用的内存太大时，可以将部分或全部的数据下盘处理，提高内存的使用效率，但相应的查询性能也会受到影响。PG使用 work_mem参数来控制算子可使用内存的阈值，当使用内存超过阈值时，就需要做下盘处理。GaussDB的静态内存管理机制也延续了PG的处理机制，使用work_mem来控制单算子的内存使用上限。
GaussDB的静态内存管理存在较大弊端，需要调优人员能够根据数据量、语句复杂程度和系统的内存大小设置合理的work_mem，既避免work_mem设置太大导致系统资源不够用，还要考虑到数据规模，保证大部分算子不下盘。通常情况下，这个是很难做到的，有以下几点原因：
（1）通常情况下，复杂语句的执行计划中包含多个复杂算子，每个算子的内存使用上限是work_mem，我们没有办法计算一个语句要使用多少内存，因此也就不容易设置一个最优的work_mem参数，保证尽可能不下盘，同时内存又够用。并发场景更无法设置了。
（2）work_mem只是每个算子内存使用的上限，并不是预分配；如果数据量没有那么大的话，实际内存使用是达不到work_mem的。因此也会影响work_mem的设置。
（3）每个语句的场景不一样，有的语句包含多个物化算子，而另外的语句只有一个物化算子，而这个算子对内存的需求会比较大，因此无法全局统一地进行设置。
3. GaussDB的内存自适应技术介绍
针对静态内存管理机制的弊端，我们设计了内存自适应控制技术，目的有两个：
（1）去除静态内存管理对work_mem的依赖。可以由SQL引擎优化器模块自动估算每个算子所需的内存。
（2）避免大并发场景下内存不足现象的发生。资源管理模块根据SQL引擎优化器对于每个查询内存的估算值，对每个查询进行调度，如果超过系统可用内存，则进行排队。
如上图所示，动态资源管理与内存自适应技术的组件图如上图所示。我们从多个CN中选择一个CN，命名为CCN（Central CN），进行语句队列的管理。对于每个查询SQL，CN在生成完执行计划后，为每个物化算子分配合适的内存，同时计算整个语句内存使用量，并将语句及对应的内存使用量发给CCN。CCN维护系统可用的内存值，对于新来的语句，如果语句内存使用量小于可用内存值，则允许其下发到DN执行，否则挂起，等到有语句结束释放内存后再次将其唤醒，是否可以下发。
为了达到上述目的，SQL引擎实现了内存自适应控制技术，步骤如下：
（1）对于每个SQL，生成计划前首先从资源管理模块获取系统当前的最大可用内存（Query Max Mem）和当前可用内存（System Available Mem）。最大可用内存通常为每个DN的最大可用内存去除系统预分配内存，例如：数据缓存等，表示语句可用的最大内存，如果语句使用内存超过该值，必须下盘。当前可用内存用于表示当前系统的繁忙程度，如果当前可用内存比较小，倾向于选择耗费内存少的计划。
（2）依据当前可用内存生成计划，同时根据SQL引擎优化器计划生成过程中的cost估算值估算每个物化算子的内存使用量，以及流水线场景下整个查询使用的内存总量估算值。如果该值大于当前可用内存，则尝试将整个查询的内存使用量调到当前可用内存以下，此时会造成部分算子下盘。
（3）将语句及估算的语句内存发送到CCN，如果当前可用内存小于语句估算内存，则估算语句的内存进一步减少是否对查询性能造成较大的影响，如果根据cost评估影响不大，则进一步减少算子的内存使用，使语句内存使用满足当前可用内存，将语句下发执行，否则则进入排队状态。
（4）由于每个算子的内存使用量是基于cost评估获得，可能存在一定的误差。因此，在SQL语句执行时，支持内存的动态调整，包括：执行算子内存的自动扩展和提前下盘。当算子达到估算的内存值上限，但系统还有宽裕的内存时，会进行算子内存的扩展，继续保持不下盘的状态。当系统已用内存达到80%或更高时，如果算子已有最小内存保证，则会触发提前下盘逻辑，保证不会由于内存不足而报错。
4.GaussDB内存自适应的使用和参数控制
通过开启use_workload_manager和enable_dynamic_workload两个参数开启GaussDB for DWS的内存自适应控制机制。
使用内存自适应机制时，打印SQL语句的explain performance执行计划运行信息时，会包含以下额外的信息辅助定位问题：
（1）在最下方的Query Summary一栏中，会显示出System available mem、Query max mem和Query estimated mem，分别表示：系统当前可用内存、语句可用最大内存（系统可用最大内存），语句估算内存使用量，均为单DN的衡量值。下图表示当前语句的语句最大可用内存和系统当前可用内存均为22G，语句估算内存使用为1.6G。
（2）在Memory Information一栏，会显示CN和每个DN的内存使用峰值，如下图所示，语句实际内存使用，单DN使用16GB，CN使用76MB。
（3）在Memory Information一栏下方每个算子对应的位置，会显示每个算子单DN的内存峰值，同时会显示每个DN上内存使用的自动扩展和提前下盘情况，例如下图，可以看出第15号HashJoin算子，每个SMP线程的内存使用均为3.8GB，估算内存是860MB，经历了五次内存自动扩展，在第五次扩展后，系统内存告急，算子未用到第五次扩展后的峰值即提前下盘。
（4）在explain performance最顶层的表格中，汇总了每个算子的估算内存和实际使用内存的情况，见下图的E-memory和Peak Memory两列所示。与上面信息对应，第15号算子单SMP线程的peak memory，最大值为3766MB，最小值为3753MB，估算内存值（单DN4个SMP线程）为860MB。
可以看出，上面例子由于cost估算不准导致内存估算值较小，实际场景也会出现内存估算值较大的场景，会导致CCN预留内存较多，阻塞其它作业的执行。因此，可以使用参数query_mem来控制语句最大可用内存上限（单DN），相当于代替了Query max mem。此参数默认为0，表示未开启。当此值大于32MB（最小语句内存分配值）时，表示开启，此时使用work_mem控制系统当前可用内存进行估算，相当于代替了System available mem进行估算。此时，CCN会使用query_mem值进行语句内存估算值的预留和排队，提高并发场景下的内存使用效率。
5.总结
内存自适应控制技术是GaussDB for DWS的资源管理结合SQL引擎所做的一次尝试，当然还存在一些不足，比如：cost估算对内存的评估影响较大，部分场景存在失真需要进行参数控制；系统中内存使用情况比较复杂，还存在部分内存不在管控范围内需要增强。欢迎各位在实用过程中，将遇到的各种问题及时反馈，也帮助我们更好的改进！
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