tidb server 的 oom 问题优化探索

2022 年 7 月 11 日
本文字数：5322 字
阅读完需：约 17 分钟

作者：数据小黑原文来源：https://tidb.net/blog/de9bf174

【是否原创】是【首发渠道】TiDB 社区

概述

最近在做个“枯树逢春”项目，迁移 saiku 到 tidb 上。在这个过程中发现并优化了 tidb server 的 oom 问题。本文记录了整个 oom 问题的排查和解决过程。oom 问题的解决在社区有一些实践论述了，本文中尝试利用 cgroup 控制资源和 STRAIGHT_JOIN 注解优化 join 顺序实践比较少，撰文共享出来，希望能帮助遇到类似问题的同学选择合适的解决方案。因行业特殊，表的实际表名做了隐藏和转化（转化成 A,B,C），带来的阅读体验下降，敬请见谅。

问题发现

saiku 是个早已经没有维护的项目，由于用户习惯的原因（主要是用户肯付费），现在需要寻找一个数据库能够支撑 saiku 大数据量的查询，由于成本原因，最好还是开源（免费）的。

参考：https://github.com/OSBI/saiku

按照单表 1.8 亿的场景，断断续续测试过很多数据库：

Mysql，单表过大，查询时间长，超过用户可忍受范围
Mycat+Mysql，saiku 的开发人员搞不定分表策略，我也不想搞
GreenPlum，saiku 存在 sql 查分，拆分后的 sql 主要用来进行维度校验，整个查询过程对 GP 来说不友好，查询也很慢
ClickHouse，驱动问题，没有对接成功
TiDB，勉强可以，但是三表关联有 oom 风险

本文描述的就是迁移 saiku 到 TiDB 上时，遇到的 oom 问题，以及解决过程。问题描述参考：https://asktug.com/t/topic/574076简单描述就是，A，B，C 三表关联，A 表约 2 亿数据，按日分区，700+ 分区，应用触发形如下列查询时：

select    `B`.`code` as `c0`,    `C`.`br_name` as `c1`,    sum(`A`.`ss_num`) as `m0`,    sum(`A`.`a_ss_num`) as `m1`,    sum(`A`.`cb_num`) as `m2`from    `test`.`A2` as `A`,    `test`.`B` as `B`,    `test`.`C` as `C`where    `B`.`code` = '1010'and    `A`.`s_id` = `B`.`s_id`and    `A`.`b_code` = `C`.`b_code`group by    `B`.`code`,    `C`.`br_name`;

复制代码

此时客户端返回：

The last packet successfully received from the server was 86,645 milliseconds ago.  The last packet sent successfully to the server was 86,645 milliseconds ago.

复制代码

排查过程

本次迁移中，TiDB 部署架构如下：

nginx 作为 tidb 的代理，应用连接 nginx，代理到 tidb 上，tidb server 可用资源是 16C32G。上述过程失败后查看了几个监控页面：dashboard-> 集群信息

发现 TiDB 在查询时全都重启过一遍。grafana->Overview->TiDB->Memory Usage

三台 tidb server 都是打满机器内存后，断崖式下降，初步怀疑 TiDB 重启了。查看三台机器的 /var/log/messages, 在对应的时间出现明显的 oom-killer, 主要信息如下：

Mar 14 16:55:03 localhost kernel: tidb-server invoked oom-killer: gfp_mask=0x201da, order=0, oom_score_adj=0Mar 14 16:55:03 localhost kernel: tidb-server cpuset=/ mems_allowed=0Mar 14 16:55:03 localhost kernel: CPU: 14 PID: 21966 Comm: tidb-server Kdump: loaded Not tainted 3.10.0-1160.el7.x86_64 #1Mar 14 16:55:03 localhost kernel: Hardware name: QEMU Standard PC (i440FX + PIIX, 1996), BIOS rel-1.14.0-0-g155821a1990b-prebuilt.qemu.org 04/01/2014......Mar 14 16:55:03 localhost kernel: Out of memory: Kill process 21945 (tidb-server) score 956 or sacrifice childMar 14 16:55:03 localhost kernel: Killed process 21945 (tidb-server), UID 1000, total-vm:33027492kB, anon-rss:31303276kB, file-rss:0kB, shmem-rss:0kBMar 14 16:55:07 localhost systemd: tidb-4000.service: main process exited, code=killed, status=9/KILLMar 14 16:55:07 localhost systemd: Unit tidb-4000.service entered failed state.Mar 14 16:55:07 localhost systemd: tidb-4000.service failed.Mar 14 16:55:22 localhost systemd: tidb-4000.service holdoff time over, scheduling restart.Mar 14 16:55:22 localhost systemd: Stopped tidb service.Mar 14 16:55:22 localhost systemd: Started tidb service.Mar 14 16:55:26 localhost run_tidb.sh: [2022/03/14 16:55:26.327 +08:00] [INFO] [cpuprofile.go:111] ["parallel cpu profiler started"]Mar 14 17:01:03 localhost systemd: Started Session 1108 of user root.Mar 14 17:18:44 localhost systemd-logind: New session 1109 of user root.Mar 14 17:18:44 localhost systemd: Started Session 1109 of user root.

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以上日志说明，tidb 被系统的 oom-killer 杀掉了，杀掉的原因是系统内存没有剩余了。初步判断，TiDB 发生 oom 问题了，继续排查发生的原因。查看 sql 的执行计划：

A 的扫描结果首先跟 C 做 HashJoin，C 做 Build，A 自拍 Probe，然后 A 和 C 的结果与 B 做 HashJoin，A 和 C 的结果做 build，B 做 Probe，怀疑，这个步骤出现问题，A 和 C 的结果过大。怀疑执行计划有问题，查看健康度:SHOW STATS_HEALTHY where Table_NAME = ‘A’;

看到所有分区健康度都是 100，但是注意那个 178 是个坑，后文详细分析。由于这个问题，可以反复重现，多次执行相关 SQL，并多次执行手动分析：

直到 tidb 不能完成 heap 的分析为止，取最后一次成功的 heap 分析：

github.com/pingcap/tidb/util/chunk.NewColumn (/home/jenkins/agent/workspace/build-common/go/src/github.com/pingcap/tidb/util/chunk/column.go:0)
> github.com/pingcap/tidb/util/chunk.New (/home/jenkins/agent/workspace/build-common/go/src/github.com/pingcap/tidb/util/chunk/chunk.go:0)
> github.com/pingcap/tidb/executor.(*HashJoinExec).fetchBuildSideRows (/home/jenkins/agent/workspace/build-common/go/src/github.com/pingcap/tidb/executor/join.go:0)
> github.com/pingcap/tidb/executor.(*HashJoinExec).fetchAndBuildHashTable.func2 (/home/jenkins/agent/workspace/build-common/go/src/github.com/pingcap/tidb/executor/join.go:0)
> github.com/pingcap/tidb/util.WithRecovery (/home/jenkins/agent/workspace/build-common/go/src/github.com/pingcap/tidb/util/misc.go:0)

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fetchAndBuildHashTable 这个过程占用了绝大多数内存，跟上面的执行计划分析结果吻合，判断是第二步 join 中 build 端的表占用内存过大。

解决方案

saiku 的特点是根据模型定义自动生成查询 sql，所以 saiku 端完全避免这种 sql 产生不太现实，解决的思路还是从 tidb 端做一些优化，优化分为三个方向：

优化，尝试调整 join 时 build 和 probe 两个端所对应数据集，节省内存使用，例如：调整 join 顺序
转化，限制内存使用，或者转化引擎，让 sql 能够出来结果。例如：尝试调整内存参数、尝试使用 TiFlash、尝试非分区表
保护，限制资源占用，必要时牺牲掉其中一个 tidb server，但不要影响混部的其他组件

解决方案的描述按照解决问题时尝试的顺序编写，并不按照以上分类顺序。

尝试调整内存参数

首先尝试调整了内存的相关参数：

server_configs:  tidb:    enable-batch-dml: true    mem-quota-query: 4294967296    performance.server-memory-quota: 30064771072    performance.txn-total-size-limit: 1073741824s

复制代码

调整完成之后，进行回归测试，并没有效果，内存的波动仍然出现三个尖峰，并发现了 oom-killer。

尝试使用 tiflash

考虑到 tiflash 对 ap 友好，并且 mpp 架构正好可以应对这种单节点内存不足的场景，于是部署了 tiflash，并增加 tiflash 的副本：

ALTER TABLE `test`.`A` SET TIFLASH REPLICA 1;

复制代码

查看同步状态：

SELECT * FROM information_schema.tiflash_replica WHERE TABLE_SCHEMA = 'test' and TABLE_NAME = 'A';

复制代码

完成同步后进行回归测试，内存的波动仍然出现三个尖峰，并发现了 oom-killer。

从执行计划上看，虽然取数据用了 tiflash，但是并没有使用 mpp 模式，即使设置强制使用：

set @@session.tidb_allow_mpp=1;set @@session.tidb_enforce_mpp=1;

复制代码

也没有使用，查找官方文档找到原因：

尝试非分区表

从前一个测试想到，如果非分区表，能否执行完成。测试非分区表，因在上一步测试 tiflash 时，也同时为非分区表增加了 tiflash 副本，sql 中增加注解：

select    /*+ read_from_storage(tikv[test.A]) */    `B`.`code` as `c0`,    `C`.`br_name` as `c1`,    sum(`A`.`ss_num`) as `m0`,    sum(`A`.`a_ss_num`) as `m1`,    sum(`A`.`cb_num`) as `m2`from    `test`.`A1` as `A`,    `test`.`B` as `B`,    `test`.`C` as `C`where    `B`.`code` = '1010'and    `A`.`s_id` = `B`.`s_id`and    `A`.`b_code` = `C`.`b_code`group by    `B`.`code`,    `C`.`br_name`;

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注意的是，注解需要使用数据库名 + 表名昵称，例如，A1 或者 test.A1，在我的测试中都不生效，A 在当前 session 指定的数据库为 test 的情况下才生效，为了避免不必要的麻烦，采用数据库名 + 表名昵称，例如 test.A 执行计划如下：

测试非分区表，使用 tiflash，执行计划如下：

此两种方案都能正常运行出结果，跟 saiku 的研发沟通后发现，非分区表虽然解决三表关联的问题，但普通的按日期的两表关联查询反而变慢，影响了大部分模型，非分区表的方案也不能采用。

尝试利用 cgroup 限制资源使用

在其他项目应用 Trino 时，出现过 Trino 混部影响其他组件的问题，当时是采用 cgroup 相关策略解决的，尝试在 tidb server 上应用。其中的关键设置：

memory.soft_limit_in_bytes: 内存软限制，超过此设置会优先回收超过限额的进程占用的内存, 使之向限定值靠拢
memory.limit_in_bytes: 内存硬限制，默认超过此设置会触发 oom-killer
memory.oom_control: 超过内存硬限制时，系统策略，值为 0，则触发 oom-killer，值为 1，则挂起当前进程，等待有足够的内存后，继续运行。

实测步骤：准备工作：

yum install -y libcgroup-tools.x86_64 libcgroupcgcreate -g memory:/tidb

复制代码

方案 1：限制内存使用

cgset -r memory.soft_limit_in_bytes=30064771072 /tidbcgset -r memory.limit_in_bytes=32212254720 /tidbcgclassify -g memory:/tidb `ps -ef | grep tidb-server | grep -v grep | awk '{printf $2FS}'`

复制代码

此方案中 memory.soft_limit_in_bytes 限制为 28G，memory.limit_in_bytes 限制为 30G，实测 28G 没有效果，内存很快到达 30G 限制，触发 oom-killer，messages 显示类似以前的 oom 日志。

方案 2：关闭 oom-killer 行为

cgset -r memory.limit_in_bytes=32212254720 /tidbcgset -r memory.oom_control=1 /tidbcgclassify -g memory:/tidb `ps -ef | grep tidb-server | grep -v grep | awk '{printf $2FS}'`

复制代码

此方案中 memory.limit_in_bytes 限制为 30G，内存达到 30G 之后，tidb server 夯住，没有反应，强行重启之后才能继续使用，如图：

由于我测试过程中，挂的是第一个 tidb server，所以 dashboard 无反应，查看 tidb server 进程还存活，处于不可中断的休眠状态。

调整 join 顺序

上述方案都不能达到目的之后，想要从控制执行计划方向，寻找一些方案。经查找，STRAIGHT_JOIN 可以达到优化 join 顺序的目的：

STRAIGHT_JOIN 会强制优化器按照 FROM 子句中所使用的表的顺序做联合查询。当优化器选择的 Join 顺序并不优秀时，你可以使用这个语法来加速查询的执行

复制代码

参考：https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/sql-statement-select#%E8%AF%AD%E6%B3%95%E5%85%83%E7%B4%A0%E8%AF%B4%E6%98%8Esaiku 在组织 sql 的时候，也通常会把大表放到第一位，其他维度表依次关联，查看执行计划：

按照优化后的顺序，A 先和 B 进行 join，结果做为 probe 端和 C 进行 join，能够完成查询，耗时约 2m，此方案可以作为一个备选方案。

健康度的误读

前面这张图，查看健康度的时候，显示的条数只有 178，分析时忽略了这个信息，在整个优化过程复盘过程中，发现了这个问题，猜测是这个表的 analyze 其实并没有完整执行过一次，导致表的统计信息中只收集了 178 个分区，这意味着执行计划很可能是不准的，花了一整晚的时间完整的执行了一次 analyze：

ANALYZE TABLE test.A;

复制代码

查看健康度：

分区数达到了 732。再次查看执行计划：

符合预期，实际执行大约在 2m8s，这个时间，基本上能够给用户方解释了。

总结

兜兜转转，此次的问题，仍然是个统计信息不准的问题，因为不熟悉分区表的统计信息记录方式，导致了开始的误判。因为正式环境需要混合部署：

经过此次测试，正式环境调整策略如下：

修改 nginx 配置

关闭 nginx 失败转移策略，前面表述中，之所以有三个尖峰，是因为 nginx 的请求失败转移策略，这个慢 sql 会依次访问所有 tidb server，导致 tidb server 依次重启，整个 tidb 上的请求会全部失败一次，影响太大。

增加 cgroup 策略

防止有统计信息不准的表，导致 oom 问题，影响到混合部署的其他组件，最差情况就是单个 tidb server 重启。

设置定时 analyze 计划

lighting 在导数据之后，会有 analyze 的语句执行，但表比较大，重试三次都是失败。计划在每次导数据之后，定时设置一个 analyze，对有变动的分区执行 analyze。

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原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/713f3a3ede945d89cf813bdf3】。文章转载请联系作者。

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tidb server 的 oom 问题优化探索

概述

问题发现

排查过程

解决方案

尝试调整内存参数

尝试使用 tiflash

尝试非分区表

尝试利用 cgroup 限制资源使用

方案 1：限制内存使用

方案 2：关闭 oom-killer 行为

调整 join 顺序

健康度的误读

总结

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