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更新时间:2025-01-23 GMT+08:00
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SMP并行执行

在复杂查询场景中,单个查询的执行较长,系统并发度低,通过SMP并行执行技术实现算子级的并行,能够有效减少查询执行时间,提升查询性能及资源利用率。

通过算子并行来提升性能,同时会占用更多的系统资源,包括CPU、内存、网络、I/O等等。本质上SMP是一种以资源换取时间的方式,在合适的场景以及资源充足的情况下,能够起到较好的性能提升效果;但是如果在不合适的场景下,或者资源不足的情况下,反而可能引起性能的劣化。同时,生成SMP需要考虑更多的候选计划,将会导致生成时间较长,相比串行场景也会引起性能的劣化。

GaussDB(DWS)的SMP特性由GUC参数query_dop控制,该参数可设置用户自定义的查询并行度。

SMP适用场景与限制

SMP适用场景:

  • 支持并行的算子

    计划中存在以下算子支持并行:

    1. Scan:支持行存普通表和行存分区表顺序扫描、列存普通表和列存分区表顺序扫描、HDFS内外表顺序扫描;支持GDS数据导入的外表扫描并行。以上均不支持复制表。
    2. Join:HashJoin、NestLoop
    3. Agg:HashAgg、SortAgg、PlainAgg、WindowAgg(只支持partition by,不支持order by)
    4. Stream:Redistribute、Broadcast
    5. 其他:Result、Subqueryscan、Unique、Material、Setop、Append、VectoRow、RowToVec
  • SMP特有算子

    为了实现并行,新增了并行线程间的数据交换Stream算子供SMP特性使用。以下新增的算子可以看做Stream算子的子类:

    1. Local Gather:实现DN内部并行线程的数据汇总
    2. Local Redistribute:在DN内部各线程之间,按照分布键进行数据重分布
    3. Local Broadcast:将数据广播到DN内部的每个线程
    4. Local RoundRobin:在DN内部各线程之间实现数据轮询分发
    5. Split Redistribute:在集群跨DN的并行线程之间实现数据重分布
    6. Split Broadcast:将数据广播到集群所有DN的并行线程

    上述新增算子可以分为Local与非Local两类,Local类算子实现了DN内部并行线程间的数据交换,而非Local类算子实现了跨DN的并行线程间的数据交换。

  • 示例说明

    以TPCH Q1的并行计划为例:

    在这个计划中,实现了Hdfs Scan以及HashAgg算子的并行,并且新增了Local Gather和Split Redistribute数据交换算子。

    其中6号算子为Split Redistribute算子,上面标有的“dop: 4/4”表明Split Redistribute的发送端和接收端线程的并行度均为4。4号算子为Local Gather,上面标有“dop: 1/4”,该算子的发送端线程并行度为4,而接收端线程并行度为1,即下层的5号Hash Aggregate算子按照4并行度执行,而上层的1~3号算子按照串行执行,4号算子实现了DN内并行线程的数据汇总。

    通过计划Stream算子上标明的dop信息即可看出各个算子的并行情况。

非适用场景

  1. 生成计划时间占比很高的短查询场景。
  2. 不支持CN上的算子并行。
  3. 不支持不能下推的查询并行执行。
  4. 不支持子查询subplan的并行,以及包含子查询的算子并行。

资源对SMP性能的影响

SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案,计划并行之后必定会引起资源消耗的增加,包括CPU、内存、I/O和网络带宽等资源的消耗都会出现明显的增长,而且随着并行度的增大,资源消耗也随之增大。当上述资源成为瓶颈的情况下,SMP无法提升性能,反而可能导致集群整体性能的劣化。SMP支持自适应特性,该特性会根据当前资源和查询特征,动态选取最优的并行度。下面对各种资源对SMP性能的影响情况分别进行说明:

  • CPU资源

    在一般客户场景中,系统CPU利用率不高的情况下,利用SMP并行架构能够更充分地利用系统CPU资源,提升系统性能。但当数据库服务器的CPU核数较少,CPU利用率已经比较高的情况下,如果打开SMP并行,不仅性能提升不明显,反而可能因为多线程间的资源竞争而导致性能劣化。

  • 内存资源

    查询并行后会导致内存使用量的增长,但每个算子使用内存上限仍受到work_mem等参数的限制。假设work_mem为4GB,并行度为2,那么每个并行线程所分到的内存上限为2GB。在work_mem较小或者系统内存不充裕的情况下,使用SMP并行后,可能出现数据下盘,导致查询性能劣化的问题。

  • 网络带宽资源

    为了实现查询并行执行,会新增并行线程间的数据交换算子。对于Local类Stream算子,所需要进行数据交换的线程在同一个DN内,通过内存交换,不会增加网络负担。而非Local类算子,需要通过网络进行数据交换,因此会加重网络负担。当网络资源成为瓶颈的情况下,并行可能会导致一定程度的劣化。

  • I/O资源

    要实现并行扫描必定会增加I/O的资源消耗,因此只有在I/O资源充足的情况下,并行扫描才能够提高扫描性能。

其他因素对SMP性能的影响

除了资源因素外,还有一些因素也会对SMP并行性能造成影响。例如分区表中分区数据不均,以及系统并发度等因素。

  • 数据倾斜对SMP性能的影响

    当数据中存在严重数据倾斜时,并行效果较差。例如某表join列上某个值的数据量远大于其他值,开启并行后,根据join列的值对该表数据做hash重分布,使得某个并行线程的数据量远多于其他线程,造成长尾问题,导致并行后效果差。

  • 系统并发度对SMP性能的影响

    SMP特性会增加资源的使用,而在高并发场景下资源剩余较少。所以,如果在高并发场景下,开启SMP并行,会导致各查询之间严重的资源竞争问题。一旦出现了资源竞争的现象,无论是CPU、I/O、内存或者网络资源,都会导致整体性能的下降。因此在高并发场景下,开启SMP经常不能达到性能提升的效果,甚至可能引起性能劣化。

SMP相关参数配置建议

如果要打开SMP自适应功能,要设置query_dop=0,需同步调整以下相关参数值,以获取更佳的dop选择:

  • comm_usable_memory

    当系统内存较大时,max_process_memory设置较大,可适当调大该值,建议设置为max_process_memory的5%,默认值为4GB。

  • comm_max_stream

    设置建议值为:comm_max_stream=Min(dop_limit * dop_limit * 20 * 2, max_process_memory(字节数) * 0.025 / 总DN数 / 260),且该值在comm_max_stream取值范围内。

  • max_connections

    设置建议值为:max_connections=dop_limit * 20 * 6 + 24,且该值在max_connections取值范围内。

    公式中的dop_limit为集群中每个DN对应的CPU数,计算公式为:dop_limit = 单机器的CPU逻辑核数 / 单机器的DN数。

SMP配置方式

系统的CPU、内存、I/O和网络带宽等资源充足。SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案,计划并行之后必定会引起资源消耗的增加,当上述资源成为瓶颈的情况下,SMP无法提升性能,反而可能导致性能的劣化。同时,SMP计划的生成时间较串行要长。因此,在短查询为主的TP类业务中,或者出现资源瓶颈的情况下,建议关闭SMP,即设置query_dop=1。

配置步骤

  1. 观察当前系统负载情况,如果系统资源充足(资源利用率小于50%),执行步骤2;否则退出。
  2. 设置query_dop=1,利用explain打出执行计划,观察计划是否符合SMP适用场景与限制适用场景。如果符合,进入下一步。
  3. 设置query_dop=-value,在考虑资源情况和计划特征基础上,限制dop选取的范围为[1,value]。
  4. 设置query_dop=value,不考虑资源情况和计划特征,强制选取dop为1或value。
  5. 在符合条件的查询语句执行前设置合适的query_dop值,在语句执行结束后关闭query_dop。例如,
    1
    2
    3
    4
    SET query_dop = 0;
    SELECT COUNT(*) FROM t1 GROUP BY a;
    ......
    SET query_dop = 1;
    
    • 资源许可的情况下,并行度越高,性能提升效果越好。
    • SMP并行度支持会话级设置,推荐客户在执行符合要求的查询前,打开smp,执行结束后,关闭smp。以免在业务峰值时,对业务造成冲击。
    • SMP自适应(query_dop<=0)依赖资源管理,如果资源管理禁用(dws_04_0922.html#ZH-CN_TOPIC_0000001811490709__sc1692143c357427cbeadd6160010fd40为off),那么只会产生1或2并行度的计划。

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