Anatomy of a Database System学习笔记 - 概论、并发控制

《Anatomy of a Database System》这篇发表于87年、一共48页的论文据说是DBA入门必看，但是找了全网没有找到中文翻译。这篇文章对关系型数据库确实有提纲挈领的作用，看完能带来融会贯通的感觉，值得抄写一遍，如有任何抄写不当的地方请诸位看官留言。

1. 文章结构

 

文章把数据库划分为4块，chap2、4、5、6都对应上图每一块；chap3浅显的讲了磁盘存储的设计。

 

 

2. Process Manager

这一章讲数据库的并发模型，稍微翻下chap2的图片就能明白，下面只简要贴出自己感兴趣的部分：

2.1 各并发模型对比

2.2 线程间传递数据

理想的服务器处理架构有非阻塞异步I/O、有dispatcher threads将客户端连接分发给worker threads，这就引来一个问题：数据如何在进程货线程间传递？答案通常是：使用buffer。

buffer类型	描述
Disk I/Obuffer	1. 来自DB的I/O请求：缓冲池 缓冲池是堆内数据结构，所有数据库都有缓冲池。刷盘时，线程生成包含当前页frame地址、空frame指针的I/O请求，实际刷盘、读到缓冲池的操作都是一步的 2. 日志文件I/O请求：log tail 数据库事务执行过程中日志被写在log tail内存队列里，由FIFO顺序随机（比如事务提交/事务组提交触发、log buffer满触发、DML触发等）刷入磁盘。
Client communication buffer	适用于pull模型，客户端主动拉取。一笔查询的worker thread包含指向结果队列的指针： 1. 每个客户端连接有一个socket，则worker线程引用socket内队列； 2. 客户端连接与网络socket多对多，则为每个client维护一个通信队列(放SQL结果)，并有一个专门的调度agent处理来自client的fetch请求。

2.3 数据库线程与OS处理器的映射

大多数DB起源于70年代，商业化于80年代，很多OS特性在当时是不支持的，例如文件系统缓冲控制、异步I/O；还有就是以前的OS线程包并不高效。出于这些历史遗留、移植性、性能等考虑，很多DB自己做了操作系统应该做的事情，例如非阻塞的异步接口（用来处理慢任务如I/O）、事件流编程、任务切换、线程状态管理、调度等。然而，使用DB级的线程包引出一些设计问题：给定的DB线程组，应该有多少个OS处理器？那些DB任务需要有单独的线程？如何给线程分配处理器？

为了讨论以上问题，首先将问题简化为：只有DB线程和OS处理器两个单元参与、没有OS线程支持的情况。这种情况下DB包含以下处理器：

1. 1-n个processes给SQL处理线程，通常dba可调。
2. 1-n个dispatcher processes。监听网络端口、分发连接请求给其他process的线程、为连接创建session，通常dba可调。
3. 与数据库磁盘数对应的I/O proccesses。如果OS不支持异步I/O，需要数据库为每个数据库磁盘起一个process来处理I/O请求。
4. 与log磁盘数对应的I/O processes。如3。
5. 与client session数对应的调度器代理process。有的系统中，需要为client session分配一个处理器来维护session状态、处理客户通信；有的系统中，不需要分配处理器，有单独的数据结构供db线程访问就行了。
6. 后台工具。如统计、监控、日志归档、物理结构优化，每个任务，由调度器动态的启一个专门处理器。

现代操作系统的线程切换仍然比DB希望的还有重量级，但是多处理器下效率比古典操作系统有很多提升。历史上看，DB首先是多进程单线程的，后来随着OS多线程能力的提升DB将多进程改为多线程，这样的好处是编程方便。当代DB“ are written in this manner, and can be run over either processes or threads.”，把线程视为可调度单元。那么为什么还有现代DB还坚持着多进程的并发模型呢？当前的硬件，例如x86的Linux一个进程只能支持到3GB ram，多进程可以减轻这个问题。

例举几种数据库的并发模型

	Oracle	DB2	SQL Server
Unix环境	Process-Per-User	Process-Per-User	不支持
Window环境	以线程为调度单元	以线程为调度单元	thread-per-session，但是thread可复用

2.4 并发、进程模型、内存协调

	描述	pros	cons
shared memory	由于OS通常支持可调度单元（线程或进程）在多处理器之间的透明调度，且共享内存可全部被读到	简便	硬件行业摇钱树
shared Nothing	由PC机（一般是刀片）组成；某CPU不能直接访问另一个CPU的内存或磁盘；由于便宜、扩展性好，这类机器常用于数据仓库； 硬件共享上没有抽象，因此要求DBMS能调度如此多的机器：除运行服务进程，还需要支持单个请求在多台机器上并行执行。 数据上，一般水平切割；查询调度器负责分派查询任务、传播数据，不需要动到每个机器的线程状态、或其他底层信息。 数据拆分并不能保证事务、负载均衡、维护任务（如死锁检测、两阶段提交），因此既要有额外逻辑保障以上功能，又不能让以上逻辑成为瓶颈。 无共享架构下节点故障三种情况： 1. 整个系统挂机 2. 若看中可用性强过一致性，允许查询宕机节点以外数据 3. 通过冗余如链式分解保证可用性。链式分解目前只实现了粗糙的方案，例如数据库复制。	便宜、扩展性好	贵，因为license按软件包收费，例如IBM SP2、NCR WorldMark机器； 按数据拆分，DBA运维压力大；
shared disk	single-box数据库，分布式部署在多台服务器上。随着NAS的流行，这种数据库也流行开来。 例如MemSQL，例如Oracle不支持sharednothing但是支持shared disk。	1. 比起shared nothing，DBA不需要考虑数据分片； 2. 比起shared memory，不用担心丢失调度单元 3.节点故障完全不影响其他节点；但是存储的可靠性非常重要。	数据的共享需要软件去协调：所有节点都能从磁盘拷贝到自己内存，都有自己的锁、buffer pool页。因此至少需要： 1. 分布式锁管理机制 2. cache-coherency缓存一致性协议来管理分布的buffer pool。 以上代码复杂，可能成为瓶颈。
NUMA	在NUMA架构中，每个Node有多个Core，Node内CPU与内存通过片内总线连接，Node间通过互联网模块进行连接。每个core地位是平等的，都可以访问所有内存，访问其它节点内存耗时用node-distance衡量，一般比访问本机慢3倍。IBM这类厂商提供NUMA架构的机器。 虽与shared-memory同为共享内存架构的并行机器，NUMA一般被看作比较贵的Shared-nothing架构机器： 1. 像shared-nothing一样轻巧的Node：Node一般是4通道CPU 2. DBMS通常忽略其共享内存的特性，这是因为本机/跨机内存访问速率不一致。		所有数据库都被NUMA坑过，例如MySQL swap insanity，其原因基本上“CPU亲和策略导致内存分配不均”或者“NUMA Zone Clain内存回收”

2.5 准入控制

“如何支持并发的请求”。为什么说准入控制是必要的？因为当负载拆过临界点后，系统就会开始抖动，从OS层面看，抖动多数情况由DBMS的buffer pool不停换入换出导致的，DBMS在执行排序、hash join，或者锁竞争、事务死锁的情况下尤其消耗内存。 准入控制可以使服务优雅降级：事务延迟会随着请求速率慢慢降低，但系统吞吐量维持在峰值。
如何做DB准入控制？
1. 限流。要求dispatcher进程保障客户连接数载某个数字以内，这样既可以保证不过度消耗网络连接资源，也可以使查询解析器和查询优化器掉用量比较小。有些DB把这个功能甩锅给其它应用，如应用服务器、事务监视器TPM、Web服务器。
2. 执行准入控制器execution admission controller，需要再DBMS查询处理器内部实现。执行控制器用于决策一个查询要立即执行还是延迟执行，是在查询被解析、优化后调用的，因为它需要优化器产生的查询计划里的信息来估算资源，这些信息包括：

2.1 有哪些磁盘访问
2.2 每块设备的随机/次序IO的预期CPU负载
2.3 查询内存占用，尤其是排序和hash表 ***

2.3是execution admission controller最重要的决策信息，因为内存压力才是抖动的主要原因。

2.6 小结

1. 当代DBMS既有Process-per-User又有“Server process”模型。前者简单；后者可支持更高性能。
2. 有些DBMS自己实现了线程包（如Oracle、Informix），因此以线程为可调度单元。
3. 不同OS上可调度单元不同，有的OS以进程为可调度单元，有的OS以单进程内的线程为可调度单元。
并发架构上，市面上有Shared-Nothing、Shared-Memory和Shared-Disk的架构。其中，Shared-nothing善于高性价比的处理海量数据的复杂查询，因此在协作决策支持系统中占据高端地位；其它两种善于处理多个小事务。将单处理器DB应用到shared-nothing架构难度较高，很多数据库公司宁愿直接开发新产品线，如Oracle直接不支持Shared-Nothing架构。