PostgreSQL内核中引入了一个很有意思的插件，pg_prewarm。它可以用于在系统重启时，手动加载经常访问的表到操作系统的cache或PG的shared buffer，从而减少检查系统重启对应用的影响。这个插件是这个通过这个patch加入PG内核的。 pg_prewarm的开发者在设计pg_prewarm时，把它设计成一个执行单一任务的工具，尽求简单，所以我们看到的pg_prearm功能和实现都非常简单。下面我们对它进行性能实测并分析一下它的实现。

    基本信息

    利用下面的语句可以创建此插件：

    1. create EXTENSION pg_prewarm;

    实际上，创建插件的过程只是用下面的语句创建了pg_prewarm函数。这个函数是此插件提供的唯一函数：

    1. CREATE FUNCTION pg_prewarm(regclass,
    2. mode text default 'buffer',
    3. fork text default 'main',
    4. first_block int8 default null,
    5. last_block int8 default null)
    6. RETURNS int8
    7. AS 'MODULE_PATHNAME', 'pg_prewarm'
    8. LANGUAGE C

    函数的第一个参数是要做prewarm的表名，第二个参数是prewarm的模式（prefetch模式表示异步预取到操作系统cache；read表示同步预取；buffer则表示同步读入到PG的shared buffer），第三个参数是relation fork的类型（一般用main，其他类型有visibilitymap和fsm，参见[1][2]），最后两个参数是开始和结束的block number（一个表的block number从0开始，block总数可以通过pg_class系统表的relpages字段获得）。

    性能实测

    再来看看，这个prewarm性能上能达到多大效果。我们先将PG的shared buffer设为2G，OS总的memory有7G。然后创建下面的大小近1G的表test：

    1. pgbench=# \d test
    2. Table "public.test"
    3. Column |     Type      | Modifiers
    4. --------+---------------+-----------
    5. name   | character(20) |
    1. pgbench=#  SELECT pg_size_pretty(pg_total_relation_size('test'));
    2. pg_size_pretty
    3. ----------------
    4. 995 MB

    在每次都清掉操作系统cache和PG的shared buffer的情况下，分别测试下面几种场景：

    1）不进行pg_prewarm的情况：

    1. pgbench=# explain analyze select count(*) from test;
    2. QUERY PLAN
    3. ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    4. Aggregate  (cost=377389.91..377389.92 rows=1 width=0) (actual time=22270.304..22270.304 rows=1 loops=1)
    5. ->  Seq Scan on test  (cost=0.00..327389.73 rows=20000073 width=0) (actual time=0.699..18287.199 rows=20000002 loops=1)
    6. Planning time: 0.134 ms
    7. Execution time: 22270.383 ms

    可以看到，近1G的表，全表扫描一遍，耗时22秒多。

    2）下面我们先做read这种模式的prewarm，test表的数据被同步读入操作系统cache（pg_prewarm返回的是处理的block数目，此处我们没指定block number，也就是读入test的所有block），然后再做全表扫：

    1. pgbench=# select pg_prewarm('test', 'read', 'main');
    2. pg_prewarm
    3. ------------
    4. 127389
    1. pgbench=# explain analyze select count(*) from test;
    2. QUERY PLAN
    3. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    4. Aggregate  (cost=377389.90..377389.91 rows=1 width=0) (actual time=8577.767..8577.767 rows=1 loops=1)
    5. ->  Seq Scan on test  (cost=0.00..327389.72 rows=20000072 width=0) (actual time=0.086..4716.444 rows=20000002 loops=1)
    6. Planning time: 0.049 ms
    7. Execution time: 8577.831 ms

    时间降至8秒多！这时反复执行全表扫描，时间稳定在8秒多。

    3）再尝试buffer模式：

    1. pgbench=# select pg_prewarm('test', 'buffer', 'main');
    2. pg_prewarm
    3. ------------
    4. 127389
    1. pgbench=# explain analyze select count(*) from test;
    2. QUERY PLAN
    3. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    4. Aggregate  (cost=377389.90..377389.91 rows=1 width=0) (actual time=8214.277..8214.277 rows=1 loops=1)
    5. ->  Seq Scan on test  (cost=0.00..327389.72 rows=20000072 width=0) (actual time=0.015..4250.300 rows=20000002 loops=1)
    6. Planning time: 0.049 ms
    7. Execution time: 8214.340 ms

    比read模式时间略少，但相差不大。可见，如果操作系统的cache够大，数据取到OS cache还是shared buffer对执行时间影响不大（在不考虑其他应用影响PG的情况下）。

    4）最后尝试prefetch模式，即异步预取。这里，我们有意在pg_prewarm返回后，立即执行全表查询。这样在执行全表查询时，可能之前的预取还没完成，从而使全表查询和预取并发进行，缩短了总的响应时间：

    1. explain analyze select pg_prewarm('test', 'prefetch', 'main');
    2. QUERY PLAN
    3. ------------------------------------------------------------------------------------------
    4. Result  (cost=0.00..0.01 rows=1 width=0) (actual time=1011.338..1011.339 rows=1 loops=1)
    5. Planning time: 0.124 ms
    6. Execution time: 1011.402 ms
    1. explain analyze select count(*) from test;
    2. QUERY PLAN
    3. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    4. Aggregate  (cost=377389.90..377389.91 rows=1 width=0) (actual time=8420.652..8420.652 rows=1 loops=1)
    5. ->  Seq Scan on test  (cost=0.00..327389.72 rows=20000072 width=0) (actual time=0.065..4583.200 rows=20000002 loops=1)
    6. Planning time: 0.344 ms
    7. Execution time: 8420.723 ms

    可以看到，总的完成时间是9秒多，使用pg_prewarm做预取大大缩短了总时间。因此在进行全表扫描前，做一次异步的prewarm，不失为一种优化全表查询的方法。

    实现

    pg_prewarm的代码只有一个pg_prewarm.c文件。可以看出，prefetch模式下，对于表的每个block，调用一次PrefetchBuffer，后面的调用为：

    1. PrefetchBuffer -> smgrprefetch  -> mdprefetch -> FilePrefetch -> posix_fadvise（POSIX_FADV_WILLNEED）

    可见，它是最终调用posix_fadvise，把读请求交给操作系统，然后返回，实现的异步读取。

    而在read和buffer模式（调用逻辑分别如下）中，最终都调用了系统调用read，来实现同步读入OS cache和shared buffer的（注意buffer模式实际上是先读入OS cache，再拷贝到shared buffer）：

    1. read模式：smgrread -> mdread -> FileRead  -> read
    1. buffer模式：ReadBufferExtended -> ReadBuffer_common -> smgrread -> mdread -> FileRead -> read

    问题

    可能有人比较疑惑：执行1次select * from 不就可以将表的数据读入shared buffer和OS cache而实现预热了吗？岂不是比做这样一个插件更简单？实际上，对于较大的表（大小超过shared buff的1/4），进行全表扫描时，PG认为没必要为这种操作使用所有shared buffer，只会让其使用很少的一部分buffer，一般只有几百K，详细描述可以参见关于BAS_BULKREAD策略的代码和README）。所以，预热大表是不能用一个查询直接实现的，而pg_prewarm正是在这方面大大方便了用户。