openGauss3.0.0新特性--并行解码浅谈

导言
在信息技术飞速发展的今天，各种类型数据库层出不穷。由于支持数据在异构数据库间同步，逻辑复制的重要性与日俱增。当前openGauss逻辑复制串行解码平均性能为3~5MBps，在业务压力大的场景下难以满足实时同步的需求，导致日志堆积，从而影响生产集群业务。因此，我们设计了并行解码特性，令多个线程协同并行解码从而提高解码性能，在基础场景下解码性能可达到100MBps.
设计思路——为什么考虑并行解码？
原有的串行解码逻辑，从读取日志，到日志解码，以及结果拼接发送都是由单线程处理的，主要流程及耗时的大致比例如下图所示：

 
可以看出，整个流程的主要时间消耗在解码步骤中，需要通过多线程解码来进行优化；而发送步骤的耗时也较为明显，可以使用批量发送来做进一步优化。
工作流程——并行解码消息序列图
如下所示，在并行解码中，openGauss的数据节点（Data Node, DN）上的工作线程被分为三种：
1. Sender/Collector线程，负责接收客户的解码请求，以及拼接各解码线程的结果并发送给客户，该线程在一次解码请求中仅建立一个；
2. Reader/Dispatcher线程，负责读取WAL日志并分发给各解码线程进行解码，该线程在一次解码请求中仅建立一个；
3. Decoder线程，即解码线程，负责将Reader/Dispatcher线程发给自己的日志解码（当该线程已经在解码时，该部分日志暂存于read change队列中），并将解码结果（当尚未解到提交日志时，该部分结果暂存于decode change队列中）发给Sender/Collector线程，该线程在一次解码请求中可以建立多个。
 
该消息序列图说明如下：
1. 客户端向DN发送逻辑复制请求，该DN可为主机或备机。逻辑复制选项里可以设置参数选择仅连接备机，以防止主机压力过大。

2. 除了接收到客户请求的Sender线程外，DN还需建立Reader/Dispatcher线程和若干Decoder线程。

3. Reader读取xlog日志，进行预处理。如果相关日志涉及TOAST列，需在此步骤完成TOAST拼接。

4. Dispatcher将预处理后的日志派发给各Decoder线程。

5. Decoder线程各自独立进行解码。这里可以通过配置选项来设置解码格式（json、text或bin）。

6. Decoder将解码结果发送给Collector。

7. Collector以事务为单位汇总解码结果。

8. 为减少发送次数，降低网络I/O对解码性能的影响，在开启批量发送功能（即sending-batch参数设置为1）时，Sender积攒一定量的日志后（阈值设置为1MB），批量向客户返回解码结果。

9. 客户如需停止逻辑复制流程，断开与DN的逻辑复制连接即可。

10. Sender向Reader/Dispatcher线程和Decoder线程发送退出信号。

11. 各线程收到退出信号后，释放占用的资源，完成环境清理并退出。
技术细节1——可见性改造
在逻辑解码中，由于是对历史日志进行解析，因此对日志中元组的可见性判断至关重要。在原有串行解码的逻辑里，我们使用活跃事务链表机制来进行可见性判断。但是对于并行解码，每个解码线程各自维护一个活跃事务链表代价较大，会对解码性能产生不利影响，因此我们做了可见性改造，使用CSN（Commit Sequence Number，即提交事务号）来进行元组可见性判断。针对每一个事务号xid，其可见性流程如下：

 
其主要流程为：
1. 根据xid获取用来判断可见性的CSN，这里确保可以根据任一xid获取到CSN值。如果xid为异常值，会返回表示特定状态的CSN，这种CSN也可用于可见性判断；
2. 若CSN已提交，将其与快照中CSN比较，该事务CSN较小则可见，否则不可见；
3. 若CSN不是已提交，则不可见。
基于上述逻辑，在并行解码中，判断一个元组的快照可见性的逻辑则为依次判断元组Xmin（插入时的事务号）和Xmax（删除/更新时的事务号）的快照可见性。这里的整体思路是，Xmin不可见/未提交或Xmax可见则元组不可见，而Xmin可见且Xmax不可见/未提交则元组可见。元组中的各标记位维持其原有含义参与可见性判断。
技术细节2——批量发送
在使用并行解码之后，解码过程占用的时间出现显著下降，但此时解码结果发送线程又将成为瓶颈，对于每条解码结果均执行一次完整的发送流程代价太大。因此这里我们采用了批量发送的方式，将解码的结果暂时收集起来，在超过阈值时一并发送给客户端。在批量发送时，需额外记录每条解码结果的长度，以及约定好的分隔符，以便并行解码功能的使用者对批量发送的日志进行拆分处理。
使用方式
我们为并行解码新增了一些可选配置项：

1. 解码线程并发度
通过配置选项parallel-decode-num，指定并行解码的Decoder线程数量。其取值范围为1~20的int型，取1表示按照原有的串行逻辑进行解码，不会进入本特性代码逻辑。默认值为1。当该选项配置为1时，禁止配置下面的解码格式选项decode-style。
2. 解码白名单
通过配置选项white-table-list，指定需要解码的表。其取值为text类型包含白名单中表名的字符串，不同的表以','为分隔符进行隔离。例：select * from pg_logical_slot_peek_changes('slot1', NULL, 4096, 'white-table-list', 'public.t1,public.t2');。
3. 限制仅备机解码
通过配置选项standby-connection，指定是否限制仅备机解码。其取值为bool型，取true代表限制仅允许连接备机解码，连接主机解码时会报错退出；取false时不做限制。默认值为false。
4. 解码格式
通过配置选项decode-style，指定解码格式。其取值为char型的字符’j’、’t’或’b’，分别代表json格式、text格式及二进制格式。默认值为’b’即二进制格式解码。
5. 批量发送
通过配置选项sending-batch，指定是否批量发送解码结果。其取值为int型的0或1，0代表不开启批量发送，1代表解码结果累计达到或刚超过1MB时批量发送解码结果，这里默认值为0，即默认不开启批量发送。
以使用JDBC进行并行解码为例，建立连接时需进行如下配置：

PGReplicationStream stream = conn
.getReplicationAPI()
.replicationStream()
.logical()
.withSlotName(replSlotName)
.withSlotOption("include-xids", true)
.withSlotOption("skip-empty-xacts", true)
.withSlotOption("parallel-decode-num", 10)
.withSlotOption("white-table-list", "public.t1,public.t2")
.withSlotOption("standby-connection", true)
.withSlotOption("decode-style", "t")
.withSlotOption("sending-bacth", 1)
.start();

从倒数第6行到倒数第2行为新增逻辑，代表10并发解码、仅解码表public.t1和public.t2、启用备机连接、解码格式为text且开启批量发送功能，在配置参数超出范围时，会报错并提示参数允许取值范围。
辅助功能——监控函数
在进行并行解码时，为在解码速度较慢的场景下方便定位解码性能瓶颈，我们增加了gs_get_parallel_decode_status()函数，用来查看当前DN上各解码线程的存储尚未解码日志的read change队列和存储尚未发送解码结果的decode change队列的长度。
该函数没有入参，返回结果共四列，分别是slot_name、parallel_decode_num、read_change_queue_length、decode_change_queue_length。
slot_name为复制槽名，类型为text；parallel_decode_num为并行解码线程数，类型为int；read_change_queue_length类型为text，其记录了每个解码线程的read change）队列长度；decode_change_queue_length类型为text，其记录了每个解码线程的decode change队列长度。使用方式如下所示：

 
对于解码失速场景，在解码DN上执行此函数，然后查看查询结果的read_change_queue_length，这里记录每个解码线程里读取日志队列长度，如果这里的值过小表示日志读取阻塞，需继续定位是否为磁盘I/O不足。查看查询结果的decode_change_queue_length，这里记录每个解码线程里解码日志队列长度，如果这里值过小表示解码速度过慢，可以适当增加解码线程数量。如果read_change_queue_length和decode_change_queue_length均比较大，说明解码日志发送被阻塞，需检测并行解码使用者在目标数据库的回放日志速度。通常来说，解码失速场景一般有CPU、I/O、或内存资源不足造成，通过使用备机解码保证以上资源充足一般可以避免解码失速问题。
结语
并行解码可以大幅提升逻辑复制解码性能，其对解码实例增加的业务压力相较而言显得不那么重要。作为异构数据库数据复制的关键技术方案，并行解码对于openGauss的重要性也是不言而喻的。

文章转自公众号：openGauss