MySQL · 资源管理 · PFS内存管理分析

引言

Performance schema(PFS)是mysql提供的强大的性能监控诊断工具。 PFS将采集到的性能数据存储在performance_schema存储引擎中，全部保存在内存。打开pfs会带来一定的额外开销，为了尽可能小的影响业务，PFS的性能和内存管理也显得非常重要了。

MySQL · 最佳实践 · 今天你并行了吗？—洞察PolarDB 8.0之并行查询 在PolarDB 8.0中，我们领先社区支持了并行查询，Performance schema也添加了对并行查询的支持，因为并行的原因，对PFS带来了更大的并发访问的挑战。

MySQL · 引擎特性 · Performance_schema 内存分配 这篇已经对PFS的内存分配做了整体流程的分析，本文主要更深入分析下pfs的内存管理的底层机制，以及一些改进思路。 本文代码基于Mysql-8.0.24版本。

简单总结一下PFS内存分配模型：

  • 一旦分配直到shutdown不会释放，但会复用已分配的内存
  • 内存占用会随着负载升高而增加

核心数据结构

PFS_buffer_scalable_container是PFS内存管理的核心数据结构，整体结构如下图： pic

Container中包含多个page，每个page都有固定个数的records，每个record对应一个事件对象，比如PFS_thread。每个page中的records数量是固定不变的，但page个数会随着负载增加而增长。

Allocate时Page选择策略

PFS_buffer_scalable_container是PFS内存管理的核心数据结构 涉及内存分配的关键数据结构如下：

  1. PFS_PAGE_SIZE  // 每个page的大小, global_thread_container中默认为256
  2. PFS_PAGE_COUNT // page的最大个数，global_thread_container中默认为256
  4. class PFS_buffer_scalable_container {
  5.   PFS_cacheline_atomic_size_t m_monotonic;            // 单调递增的原子变量，用于无锁选择page
  6.   PFS_cacheline_atomic_size_t m_max_page_index;       // 当前已分配的最大page index
  7.   size_t m_max_page_count;                            // 最大page个数，超过后将不再分配新page
  8.   std::atomic<array_type *> m_pages[PFS_PAGE_COUNT];  // page数组
  9.   native_mutex_t m_critical_section;                  // 创建新page时需要的一把锁
  10. }

首先m_pages是一个数组，每个page都可能有free的records，也有可能整个page都是busy的，Mysql采用了比较简单的策略，轮训挨个尝试每个page是否有空闲，直到分配成功。如果轮训所有pages依然没有分配成功，这个时候就会创建新的page来扩充，直到达到page数的上限。

轮训并不是每次都是从第1个page开始寻找，而是使用原子变量m_monotonic记录的位置开始查找，m_monotonic在每次在page中分配失败是加1。

核心简化代码如下：

  1. value_type *allocate(pfs_dirty_state *dirty_state) {
  2.   current_page_count = m_max_page_index.m_size_t.load();
  4.   monotonic = m_monotonic.m_size_t.load();
  5.   monotonic_max = monotonic + current_page_count;
  6.   while (monotonic < monotonic_max) {
  7.     index = monotonic % current_page_count;
  8.     array = m_pages[index].load();
  9.     pfs = array->allocate(dirty_state);
  10.     if  (pfs) {
  11.       // 分配成功返回
  12.       return pfs;
  13.     } else {
  14.       // 分配失败，尝试下一个page， 
  15.       // 因为m_monotonic是并发累加的，这里有可能本地monotonic变量并不是线性递增的，有可能是从1 直接变为 3或更大，
  16.       // 所以当前while循环并不是严格轮训所有page，很大可能是跳着尝试，换者说这里并发访问下大家一起轮训所有的page。
  17.       // 这个算法其实是有些问题的，会导致某些page被跳过忽略，从而加剧扩容新page的几率，后面会详细分析。
  18.       monotonic = m_monotonic.m_size_t++;
  19.     }
  20.   }
  22.   // 轮训所有Page后没有分配成功，如果没有达到上限的话，开始扩容page
  23.   while (current_page_count < m_max_page_count) {
  24.     // 因为是并发访问，为了避免同时去创建新page，这里有一个把同步锁，也是整个PFS内存分配唯一的锁
  25.     native_mutex_lock(&m_critical_section);
  26.     // 拿锁成功，如果array已经不为null，说明已经被其它线程创建成功
  27.     array = m_pages[current_page_count].load();
  28.     if (array == nullptr) {
  29.       // 抢到了创建page的责任
  30.       m_allocator->alloc_array(array);
  31.       m_pages[current_page_count].store(array);
  32.       ++m_max_page_index.m_size_t;
  33.     }
  34.     native_mutex_unlock(&m_critical_section);
  36.     // 在新的page中再次尝试分配
  37.     pfs = array->allocate(dirty_state);
  38.     if (pfs) {
  39.       // 分配成功并返回
  40.       return pfs;
  41.     }
  42.     // 分配失败，继续尝试创建新的page直到上限
  43.   }
  44. }

我们再详细分析下轮训page策略的问题，因为m_momotonic原子变量的累加是并发的，会导致一些page被跳过轮训它，从而加剧了扩容新page的几率。 举一个极端一些的例子，比较容易说明问题，假设当前一共有4个page，第1、4个page已满无可用record，第2、3个page有可用record。

当同时来了4个线程并发Allocate请求，同时拿到了的m_monotonic=0.

  1. monotonic = m_monotonic.m_size_t.load();

这个时候所有线程尝试从第1个page分配record都会失败(因为第1个page是无可用record)，然后累加去尝试下一个page

  1. monotonic = m_monotonic.m_size_t++;

这个时候问题就来了，因为原子变量++是返回最新的值，4个线程++成功是有先后顺序的，第1个++的线程后monotonic值为2，第2个++的线程为3，一次类推。这样就看到第3、4个线程跳过了page2和page3，导致3、4线程会轮训结束失败进入到创建新page的流程里，但这个时候page2和page3里是有空闲record可以使用的。

虽然上述例子比较极端，但在Mysql并发访问中，同时申请PFS内存导致跳过一部分page的情况应该还是非常容易出现的。

Page内Record选择策略

PFS_buffer_default_array是每个Page维护一组records的管理类。 关键数据结构如下：

  1. class PFS_buffer_default_array {
  2. PFS_cacheline_atomic_size_t m_monotonic;      // 单调递增原子变量，用来选择free的record
  3. size_t m_max;                                 // record的最大个数
  4. T *m_ptr;                                     // record对应的PFS对象，比如PFS_thread
  5. }

每个Page其实就是一个定长的数组，每个record对象有3个状态FREE，DIRTY, ALLOCATED，FREE表示空闲record可以使用，ALLOCATED是已分配成功的，DIRTY是一个中间状态，表示已被占用但还没分配成功。

Record的选择本质就是轮训查找并抢占状态为free的record的过程。 核心简化代码如下：

  1. value_type *allocate(pfs_dirty_state *dirty_state) {
  2.   // 从m_monotonic记录的位置开始尝试轮序查找
  3.   monotonic = m_monotonic.m_size_t++;
  4.   monotonic_max = monotonic + m_max;
  6.   while (monotonic < monotonic_max) {
  7.     index = monotonic % m_max;
  8.     pfs = m_ptr + index;
  10.     // m_lock是pfs_lock结构，free/dirty/allocated三状态是由这个数据结构来维护的
  11.     // 后面会详细介绍它如何实现原子状态迁移的
  12.     if (pfs->m_lock.free_to_dirty(dirty_state)) {
  13.       return pfs;
  14.     }
  15.     // 当前record不为free,原子变量++尝试下一个
  16.     monotonic = m_monotonic.m_size_t++;
  17.   }
  18. }

选择record的主体主体流程和选择page基本相似，不同的是page内record数量是固定不变的，所以没有扩容的逻辑。 当然选择策略相同，也会有同样的问题，这里的m_monotonic原子变量++是多线程并发的，同样如果并发大的场景下会有record被跳过选择了，这样导致page内部即便有free的record也可能没有被选中。

所以也就是page选择即便是没有被跳过，page内的record也有几率被跳过而选不中，雪上加霜，更加加剧了内存的增长。

pfs_lock

每个record都有一个pfs_lock，来维护它在page中的分配状态(free/dirty/allocated)，以及version信息。

关键数据结构：

  1. struct pfs_lock {
  2.   std::atomic<uint32> m_version_state;
  3.  }

pfs_lock使用1个32位无符号整型来保存version+state信息，格式如下： pic

state 低2位字节表示分配状态。

  1. state PFS_LOCK_FREE = 0x00
  2. state PFS_LOCK_DIRTY = 0x01
  3. state PFS_LOCK_ALLOCATED = 0x11

version 初始version为0，每分配成功一次加1，version就能表示该record被分配成功的次数

主要看一下状态迁移代码：

  1. // 下面3个宏主要就是用来位操作的，方便操作state或version
  2. #define VERSION_MASK 0xFFFFFFFC
  3. #define STATE_MASK 0x00000003
  4. #define VERSION_INC 4
  6. bool free_to_dirty(pfs_dirty_state *copy_ptr) {
  7.   uint32 old_val = m_version_state.load();
  9.   // 判断当前state是否为FREE，如果不是，直接返回失败
  10.   if ((old_val & STATE_MASK) != PFS_LOCK_FREE) {
  11.     return false;
  12.   }
  14.   uint32 new_val = (old_val & VERSION_MASK) + PFS_LOCK_DIRTY;
  16.   // 当前state为free，尝试将state修改为dirty，atomic_compare_exchange_strong属于乐观锁，多个线程可能同时
  17.   // 修改该原子变量，但只有1个修改成功。
  18.   bool pass =
  19.       atomic_compare_exchange_strong(&m_version_state, &old_val, new_val);
  21.   if (pass) {
  22.     // free to dirty 成功
  23.     copy_ptr->m_version_state = new_val;
  24.   }
  26.   return pass;
  27. }
  29. void dirty_to_allocated(const pfs_dirty_state *copy) {
  30.   /* Make sure the record was DIRTY. */
  31.   assert((copy->m_version_state & STATE_MASK) == PFS_LOCK_DIRTY);
  32.   /* Increment the version, set the ALLOCATED state */
  33.   uint32 new_val = (copy->m_version_state & VERSION_MASK) + VERSION_INC +
  34.                    PFS_LOCK_ALLOCATED;
  36.   m_version_state.store(new_val);
  37. }

状态迁移过程还是比较好理解的, 由dirty_to_allocated和allocated_to_free的逻辑是更简单的，因为只有record状态是free时，它的状态迁移是存在并发多写问题的，一旦state变为dirty，当前record相当于已经被某一个线程占有，其它线程不会再尝试操作该record了。

version的增长是在state变为PFS_LOCK_ALLOCATED时

PFS内存释放

PFS内存释放就比较简单了，因为每个record都记录了自己所在的container和page，调用deallocate接口，最终将状态置为free就完成了。

最底层都会进入到pfs_lock来更新状态：

  1. struct pfs_lock {
  2.   void allocated_to_free(void) {
  3.     /*
  4.       If this record is not in the ALLOCATED state and the caller is trying
  5.       to free it, this is a bug: the caller is confused,
  6.       and potentially damaging data owned by another thread or object.
  7.     */
  8.     uint32 copy = copy_version_state();
  9.     /* Make sure the record was ALLOCATED. */
  10.     assert(((copy & STATE_MASK) == PFS_LOCK_ALLOCATED));
  11.     /* Keep the same version, set the FREE state */
  12.     uint32 new_val = (copy & VERSION_MASK) + PFS_LOCK_FREE;
  14.     m_version_state.store(new_val);
  15.   }
  16. }

内存分配的优化

前面我们分析到无论是page还是record都有几率出现跳过轮训的问题，即便是缓存中有free的成员也会出现分配不成功，导致创建更多的page，占用更多的内存。最主要的问题是这些内存一旦分配就不会被释放。

为了提升PFS内存命中率，尽量避免上述问题，有一些思路如下：

  1.   while (monotonic < monotonic_max) {
  2.     index = monotonic % current_page_count;
  3.     array = m_pages[index].load();
  4.     pfs = array->allocate(dirty_state);
  5.     if  (pfs) {
  6.        // 记录分配成功的index
  7.        m_monotonic.m_size_t.store(index);
  8.       return pfs;
  9.     } else {
  10.       // 局部变量递增，避免掉并发累加而跳过某些pages
  11.       monotonic++;
  12.     }
  13.   }

另外一点，每次查找都是从最近一次分配成功的位置开始，这样必然导致并发访问的冲突，因为大家都从同一个位置开始找，起始查找位置应该加入一定的随机性，这样可以避免大量的冲突重试。

总结如下：

  1. 每次Allocate是从最近一次分配成功的index开始查找，或者随机位置开始查找
  2. 每个Allocate严格轮训所有pages或records

内存释放的优化

PFS内存释放的最大的问题就是一旦创建出的内存就得不到释放，直到shutdown。如果遇到热点业务，在业务高峰阶段分配了很多page的内存，在业务低峰阶段依然得不到释放。

要实现定期检测回收内存，又不影响内存分配的效率，实现一套无锁的回收机制还是比较复杂的。 主要有如下几点需要考虑：

  1. 释放肯定是要以page为单位的，也就是释放的page内的所有records都必须保证都为free，而且要保证待free的page不会再被分配到
  2. 内存分配是随机的，整体上内存是可以回收的，但可能每个page都有一些busy的，如何更优的协调这种情况
  3. 释放的阈值怎么定，也要避免频繁分配+释放的问题

针对PFS内存释放的优化，PolarDB已经开发并提供了定期回收PFS内存的特性，鉴于本篇幅的限制，留在后续再介绍了。