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异步 invalid buffer

最后更新时间:2024-01-22 16:17:09

    背景介绍

    PostgreSQL 主从复制的逻辑在具有大量数据表的 DDL 变更时会导致从库恢复数据极其缓慢。为了避免此类问题,TencentDB 针对此类场景进行了优化和修改。

    原理介绍

    PostgreSQL 是通过物理复制实现主从复制。日志同步到备机之后,备机会解析 wal 日志,来与主库保持数据一致。在 PostgreSQL 从库在恢复一条 drop 类语句时要做的操作如下:
    1. 恢复系统表,例如 pg_class,pg_attrbute,pg_type 等,相当于移除表的元信息。
    2. close 表对应的文件。
    3. 遍历 buffer 中的页面,如果缓存的是该表的页面,则标记为 invalid,后面其他进程可以使用该页面。
    4. 发异步失效消息给其他 backend,通知该表已删除。
    5. 删除表对应的物理文件。
    但在 PostgreSQL 内核中第3步将会执行 DropRelFileNodesAllBuffers 函数。其函数需要遍历整个 shard_buffer,以查看 buffer 是否缓存有将要删除的表的数据,将其标记为失效。而 PostgreSQL 中页面大小默认为8K,以 shard_buffer 大小16GB为例,则一共有16GB/8K = 200W个 page,每删除一个表这里需要循环200万次,如果表上面有索引,每个索引也要循环200万次。
    所以从业务上看,当存在大量表变更并且快速删除表操作的时候,由于主库可以并发执行所以感觉不出性能的影响,但是因为 PostgreSQL 的备库是单进程的 recovery,就会出现主备同步日志堆积,数据延迟的问题。

    问题解决

    腾讯云数据库 PostgreSQL 在 recover drop table 操作时,将表信息写入一个共享的 hash 表中。当存在表文件删除场景下,不再直接进行物理删除,将删除实际文件的动作作为异步动作存储其中。
    当 invalid buffer 结束时将表从 hash 表中移除,这样,如果在此过程中发生打开文件失败,检查是否存在此 hash 表中即可。并且如果在新创建文件的时候也去遍历一下此队列,若队列中存在同名文件正在 invalid buffer,则等待即可。 而 PostgreSQL 关于表文件命名是一个 uint32 整数保存,采用的是“全局分配,局部存储”的方式,即一个实例下的所有数据库使用一个计数器生成文件号,生成的文件保存在各自库的目录下,分配时,如果当前库下已有同名文件,则尝试下一个,直到没有冲突为止,计数器绕圈后重新开始。
    经过优化后,可以明显发现同类场景下主从同步性能增强了3W多倍。
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