【易运维】GaussDB(DWS)脏页空间回收实践

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GaussDB(DWS)采用MVCC(Multi-Version Concurrency Control) 多版本并发控制实现对数据库的并发访问，以及带来诸如锁冲突少、事务回滚代价低等好处，但同时给数据库空间管控带来极大挑战。

脏页率过高，也带来访问性能下降风险，本文未重点阐述此信息；。

本文主要从数据仓库的实践出发，结合数仓周期性的批量特征，制定数据表脏页空间回收实践，规避数据ETL过程带来空间几何膨胀问题，做到普通业务用户只关注业务实现，具体脏页空间运维对业务透明。

相信不久将来，GaussDB(DWS)会在脏页空间管理上更上一层楼，不再需要DBA关注与运维。

下文由DWS简称代替GaussDB(DWS)数据库产品全称，便于复述；

本文基于8.1.0版本数据库阐述；

1 实施设计

1.1 系统表

  • 理念
    • 避免脏页空间回收引入集群性能、业务连续性影响，即减少业务用户感知；
    • 允许系统表存在一定膨胀空间（合理范围内的脏页率，并不影响集群性能）；
    • 业务高峰时段（业务重点保障时段）不实施脏页管控相关行为，最大化保障业务；
    • 长期周期性vacuum(利用DWS行存vacuum打标脏页复用特性)与定期vacuum full(彻底回收脏页)相结合，有效控制空间膨胀；
    • 过往实践，脏页率（脏页数据/总数据）超80%以上，有跟踪到性能下降风险；
  • 思路
    • 虽然DWS提供系统表auto vacuum（自动脏页空间管控），可较好管控系统表空间膨胀，但当前版本也存在无法完全适配客户实际场景（如高峰时段，业务影响系统表越频繁，业务和系统vacuum资源争抢越严重，进而影响集群整体性能）；
    • 系统表vacuum full属于重操作（八级锁），影响业务登录、DDL等操作，故当前不建议程序化定期操作（若业务存在明显空载时间窗口除外）；
    • 系统表vacuum操作，对业务影响有限，结合数仓周期性ETL特性，建议每日业务低峰时段自动化运行一次；由于每日业务ETL过程相当，故系统表每日一次vacuum，让系统表脏页重新复用，即系统表整体空间增长有限；
    • 系统表对象有限，可一次性从pg_catalog模式中提取系统表清单，免去每次二次检索；
    • 每次下发单张表vacuum操作前，需确认集群负载情况（本文当前采用pgxc_stat_activity查询活动非业务会话个数，各位可根据CPU、IO等负载管控阀值，但不建议太复杂），同时减少在业务DDL操作时段下发vacuum操作；
    • 创建日志表，保存vacuum过程信息，即vacuum时间、当前表空间情况，用于后续分析；

1.2 用户表

  • 理念
    • 用户表影响范围有限，直接选择程序化vacuum full操作（列存也暂不支持vacuum效果）；
    • 限定业务低峰时段运行，避免资源争抢；
    • 存在vacuum full最晚发起时间窗口管控，规避脏页回收清单过多，自动化程序超出限定时段运行；
    • Vacuum full优先从可回收最大空间域值出发，保障回收结果，释放更多空间；
    • Vacuum full兼顾脏页率，确保对应用户表性能保障；
    • 固定周期（每周末，个人用户低峰期），对所有存在脏页的数据表，集群级遍历vacuum full，进一步管控好用户表脏页空间；
  • 思路
    • 收集过往集群资源使用相当稳定低峰时段，用于下发用户表vacuum full时间窗口；
    • 收集用户表当前空间大小、脏页率信息，保存相关日志表；
    • 根据日志表，筛选可回收空间大于阀值（如空间大小*脏页率>200MB）及脏页率大于阀值（如脏页率>30%）的常规用户表，用于每日vacuum full下发清单；
    • Vacuum full用户表时，建议增加analyze操作，更新用户表统计信息，保持用户表最佳访问状态；
    • 每周末（2天）除了常规vacuum full清单，增加一个队列，遍历本周以来，筛选存在脏页但又未被vacuum full的清单；
    • 常规vacuum full清单，优先从可回收最大表空间的用户表开始下发，少量并发（如6个，主要根据集群负载资源出发，确保IO资源使用低于70%；当然也可以不敢调整并发，只要不影响业务用户使用，就可以增加并发），管控好下发时间窗口，一旦vacuum full超过时间窗口，不再发起新任务，并逐步停止调度；
    • 周末遍历vacuum full清单，优先从表空间最小的表出发，适当提高并发度（如20个），这样较好解决小表脏页率高、但可回收空间低的矛盾点，也适量提高集群可用空间；
    • 下发vacuum full前，主动通过pgxc_stat_activity的query字段，跟踪对应业务表是否正在被访问(active)，减少vacuum full带来锁冲突、锁等待；

2 实现过程

2.1 关闭系统脏页空间管控

集群内下发相关参数，关闭当前版本auto vacuum特性。

gs_guc reload -Z coordinator -N all -I all -c "autovacuum=off"

gs_guc reload -Z datanode -N all -I all -c "autovacuum=off"

gs_guc reload -Z coordinator -N all -I all -c " autovacuum_max_workers=0"

gs_guc reload -Z datanode -N all -I all -c " autovacuum_max_workers=0"

 

2.2 创建相关日志表

  • 表空间大小采集表

记录收集日期、模式名、表名、表大小、脏页率、（*表倾斜率）

  • 表vacuum日志表

模式名、表名、回收前表大小、回收开始时间、回收后表大小、回收结束时间

*注，系统表、用户表复用该日志表

2.3 实现程序

  • 主要使用python实现主线逻辑；
  • Python封装gsql，实现数据库便捷交互连接（connect）、访问（sql_submit）；
  • 利用theading实现多线程并发（本文线程主要用于数据库交互并发）；
  • 将系统表、用户表vacuum拆分两个自动化程序；
  • 利用文本配置交互，实现中途并发数增减操作；

2.4 调度程序

添加到crontab中每日低峰开始时间，发起程序自动化调度。

3 待改进

  • 当前业务低峰周期是人为界定，遇到国家法定假日问题（工作日放假、周末补班）、源业务异常等业务高峰推迟、设备故障等问题，脏页空间回收程序，无法自动化适应变化；
  • 当前每日用户表vacuum full时，在脏页率和可回收脏页空间之间没有做到平衡，对于部分场景（集群资源有限），可能导致小表脏页率居高，进而影响该用户表访问性能；

 

（完）