原文:SQL SERVER SQLOS的任务调度

原文地址:http://blogs.msdn.com/b/apgcdsd/archive/2011/11/24/sql-server-sqlos.aspx

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【介绍】

SQL Server 通过WORKER, SCHEDULER, TASK等来对任务进行调度和处理。了解这些概念,对于了解SQL Server 内部是如何工作,是非常有帮助的。

通常来讲,SCHEDULER个数是跟CPU个数相匹配的 。除了几个系统的SCHEDULER以外,每一个SCHEDULER都映射到一个CPU,如下面的查询结果所示,我们有四个CPU,也就有相应四个SCHEDULER。

而WORKER (又称为WORKER THREAD), 则是工作线程。在一台服务器上,我们可以有多个工作线程。因为每一个工作线程要耗费资源,所以,SQL Server有一个最大工作线程数。一个TASK进来,系统会给它分配一个工作线程进行处理。但是当所有的工作线程都在忙,而且已经达到了最大工作线程数,SQL Server就要等待,直到有一个忙的工作线程被释放。最大工作线程数可以通过下面的查询得到。SQL SERVER并不是一开始就把这些所有的工作线程都创建,而是依据需要而创建。

TASK是由BATCH而来。我们知道,一个连接,可以包含多个BATCH,而每个BATCH则可以分解成多个TASK。如下面某一个连接要做的事情。这个连接要做的有两个BATCH,而每个BATCH,如SELECT * FROM TABLE_B,因为可以支持并行化查询,所以可能会被分解成多个TASK。具体BATCH怎么分解成TASK,以及分解成多少个,则是由SQL Server内部决定的。

INSERT INTO TABLE_B VALUES (‘aaa’)

GO

SELECT * FROM TABLE_B

GO

【关系】

我们初步了解了Connection, Batch, Task, Worker, Scheduler, CPU这些概念,那么,它们之间的关系到底是怎么样呢?

如上图所示,左边是很多连接,每个连接有一个相应的SPID,只要用户没有登出,或者没有timeout, 这个始终是存在的。标准设置下,对于用户连接数目,是没有限制的。

在每一个连接里,我们可能会有很���batch,在一个连接里,batch都是按顺序的。只有一个batch执行完了,才会执行下面一个batch。因为有很多连接,所以从SQL Server层面上看,同时会有很多个batch。

SQL Server会做优化,每一个batch,可能会分解成多个task以支持如并行查询。这样,在SQL层面上来看,同时会有很多个TASK。

SQL Server 上,每一个CPU通常会对应一个Scheduler, 有几个额外的系统的Scheduler,只是用来执行一些系统任务。对用户来讲,我们只需要关心User Scheduler就可以了。如果有4个CPU的话,那么通常就会有4个User Scheduler。

每个Scheduler上,可以有多个worker对应。Worker是真正的执行单元,Scheduler(对CPU的封装)是执行的地方。Worker的总数受max worker thread限制。每一个worker在创建的时候,自己需要申请2M内存空间。如果max worker thread为1024,并且那些worker全部创建的话,至少需要2G空间。所以太多的worker,会占用很多系统资源。

【跟踪】

我们了解了Connection, Batch, Task, Worker, Scheduler, CPU之间的关系,下面我们用DMV跟踪一下运作的流程。

步骤一:

执行下面的脚本,创建一个测试数据库和测试数据表

CREATE DATABASE TEST

go

use TEST

go

CREATE TABLE TEST

(ID int,

name nvarchar(50)

)

INSERT INTO TEST VALUES (1, 'aaa')

步骤二:

打开一个查询窗口,执行下面的语句,注意,我们这里并没有commit transaction.

begin tran

update TEST set name='bbb' where [ID] = 1

步骤三:

打开另外一个窗口,执行下面的语句,我们会看到,下面的查询会一直在执行,因为我们前面的一个transaction并没有关闭。从查询窗口,我们可以看到,下面语句执行的SPID为58

SELECT * FROM TEST

步骤四:查看连接。

从下面的查询来看,我们的连接对应的SPID是58,被block住了。

步骤五:查看batch

我们查看SQL Profiler, 看到我们的Batch是SELECT * FROM TEST

步骤六:查看TASK

用下面的DMV, 我们可以看到,针对SESSION_ID=58的,只有一个task. (地址为0x0064F048), 而针对该TASK的worker地址为: 0x803081A0。同时我们也可以看到该worker运行在Scheduler 0上面。

步骤七:查看WORKER

从下面的查询可以知道,这个WORKER已经执行了5291个task了。这个worker相应的Scheduler地址是0x00932080

步骤八:查看SCHEDULER

从下面的查询可以得知,Scheduler_address (0x00932080) 相应的CPU_ID是0。在我们的系统上,有4个CPU, 编号分别为0, 1, 2, 3. 但是有7个SCHEDULER, 其中3个是SYSTEM SCHEDULER, 4个是USER SCHEDULER。在每个SCHEDULER上,有相应的WORKER数目。因为WORKER是根据需要而创建的,所以,在每个SCHEDULER上,目前WORKER数目很少。而且其中有些WORKER还处于SLEEPING状态。

【应用】

我们了解了SQL SERVER任务调度的机制,那么有些问题,就会更加清楚。

设置MAXDOP的作用。MAXDOP=1的话,可以使得一个BATCH只对应一个TASK。如果一个BATCH产生多个TASKS,那么TASK之间的协调,等待等等,将是很大的开销。把MAXDOP设小,能同时减少WORKER的使用量。所以,如果我们看到等待类型为CXPACKET的话,那么我们可以设置MAXDOP,减少并行度。

比较大的SPID。如果我们看到SPID的号码非常大,如超过1000, 那么通常表明,我们系统有很严重的BLOCKING。SQL SERVER不对连接数做限制,但是对于WORKER数,是有限制的。缺省情况下,最大个数如下:

Number of CPUs

32bit

64 bit

<=4 processors

256

512

8 processors

288

576

16 processors

352

704

32 processors

480

960

对于很大的SPID编号,通常表明,我们的WORKER数是很高的。这种情况比较危险,如果一个新的连接进来,可能没有空闲WORKER来处理这个连接。在CLUSTER环境下,ISALIVE检查会失败,会导致SQL SERVER做FAILOVER。

NON-YIELDING SCHEDULER错误。我们有时候会看到SQL Server会报一个17883错误, NON-YIELDING SCHEDULER。这个错误指的是,在一个SCHEDULER上,会有多个WORKER,它们以友好的方式,互相占用一会儿SCHEDULER资源。某个WORKER占用SCHEDULER后,执行一段时间,会做YIELD,也就是退让,把SCHEDULER资源让出来,让其他WORKER去使用。如果某一个WORKER出于某种原因,不退让SCHEDULER资源,导致其他WORKER没有机会运行,这种现象叫NON-YIELDING SCHEDULER。出现这种情况,SQL SERVER有自动检测机制,会打一个DUMP出来。我们需要进一步分析DUMP为什么该WORKER不会YIELD。

WORKER 用完。我们可以做一个小实验。我们在一台32位机器上,创建上面提及的测试数据库,并且,开启一个同样的未关闭transaction的update语句。

然后执行下面的程序。下面的程序会开启256个连接到SQL Server, 这256个连接由于前面的transaction未闭合,都处于BLOCKING状态。

using System;

using System.Diagnostics;

namespace WORKER

{

class Program

{

static void Main(string[] args)

{

for(int i=0; i<256; i++)

{

OpenConnection();

}

}

static void OpenConnection()

{

ProcessStartInfo startInfo = new ProcessStartInfo();

startInfo.FileName = "sqlcmd.exe";

startInfo.Arguments = " -E -S SERVERNAME -d TEST -q \" SELECT * FROM TEST \"";

Process.Start(startInfo);

}

}

}

查询SELECT * FROM sys.dm_os_tasks这时候我们发现有278个TASK,而查询sys.dm_os_schedulers 我们发现有两个CPU, 因此有两个用户SCHEDULER, 每个SCHEDULER上,有128个workers. 加起来有256个WORKERS。针对两个CPU的架构,我们缺省最大的WORKER数是256。所以已经到了极限了。

这时候,我们新开启一个连接,会发现SQL Server连不上,并报如下错误:

这是因为WORKER用完的缘故。新的连接无法获得一个WORKER来做login process。所以导致连接失败。在群集环境下,如果连接不上SQL Server, ISALIVE检查会失败,会引起SQL Server FAILOVER。所有的连接都会被强迫中止,并且SQL Server会在新结点上重新启动。针对这种情况,我们可以修改提高MAX WORKER THREAD,但是并不能最终解决问题,由于BLOCKING缘故,新的连接会迅速积累,一直把MAX WORKER THREAD用完,所以这时候,我们应该检查BLOCKING。使得task能及时完成,释放WORKER。

【总结】

SQL Server的任务调度使得SQL SERVER能够以最快方式处理用户发过来的请求。了解SQL SERVER的任务调度过程,对于我们调整系统性能是非常有帮助的。如适当增加MAX WORKER THREAD,调整MAXDOP,去除BLOCKING等等,了解这些概念,会使得我们的调整更有目的性。

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    https://blogs.msdn.microsoft.com/apgcdsd/2011/11/23/sql-server-sqlos/

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