打造次世代分析型数据库（七）：向量化计算层缓存

腾讯云大数据

发布于 2022-09-27 16:40:24

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发布于 2022-09-27 16:40:24

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作者介绍

azurezhao（赵阳），腾讯云数据库高级工程师，具备多年存储经验，包括文件存储、kv存储、数据库存储等。目前在腾讯专注于CDW PG数据库内核相关的研发。

1. 整体架构和设计目标

向量化计算层缓存(VectorTableSlot Cache, 下面简称VTS-Cache)。和传统的OLTP数据按行聚簇方式不同，在OLAP场景下，查询大多数是对某些列进行的，数据存储按照列式存储，查询运算时的数据也是按照列式存储，如下图所示。当前每次执行都需要去存储层读取数据，会有开销，所以考虑引入一层缓存层。但是在OLAP场景下，因为数据很大，如果使用一个类似OLTP下的BufferPool的磁盘-内存映射缓存，会因为频繁的换入换出导致缓存几乎不生效。所以考虑引入一层执行层的缓存，缓存的粒度是如下的ColumnVector，因为缓存的数据会带Qualification，所以能比较大的过滤一些数据，从而减少数据cache的量，并且支持DML，不影响数据的一致性，支持缓存的LRU淘汰机制，目前只对Estore支持，后续会考虑支持Heap表，从而为HTAP提供统一的缓存层。

2. 竞品对比

2.1 查询结果缓存（MySQL）

缓存语句，通过配置项和规则（内存大小、语句条件是否含有变量等等）将满足要求的语句和结果缓存在query_cache中，并且使用LRU规则做内存替换。

优点：对于前端透明，如果缓存命中，能有很大的收益。
缺点：必须语句一模一样，发生DDL、DML后数据全部失效，导致命中率不高。

在高版本MySQL中已经去除了这个特性。

2.2 物理文件映射（PG）

通过内存块和物理文件按照block大小做映射，数据访问如果没有在内存中，则在磁盘中读取到内存中，再返回给上层。

优点：粒度很细，不同query可以复用。在OLTP系统下，数据量不多，并且大多数是点查点写的SQL，TP数据遵循LRU的假设，所以cache的命中率很高。
缺点：对于磁盘文件远大于内存、并且数据访问很大的OLAP场景，cache命中率很低。

3. VTS-Cache生成

本章将介绍VTS-Cache生成原理和细节。如下图所示

只对EstoreseqScan生效。
是否是Estore并且vector_buffer_size大于0。
是否缓存没命中。
是否表的大小小于vector_buffer_size/3，分区表看整个表的大小。
做完Qualification之后，将数据merge进新开辟暂存区。
暂存区如果满了，则去freelist找到CVDItem，将暂存区存储下来，清空暂存区。
如果有tiny buffer，需要存下tinybuffer_freelist找到可用的tiny buffer，做内存拷贝，并且记录下每个tiny buffer原始的内存地址baseaddress。

3.1 VTS-Cache使用

本章将介绍VTS-Cache使用原理和细节。如下图所示

判断是否满足使用VTS-Cache。
在htab_vts_cache_for_rel寻找是否有对应relation的缓存。
如果htab_vts_cache_for_rel有对应的cache，则遍历这个列表。
遍历每一个CVDItem里面的query_id，在htab_vts_cache_for_condition里面寻找，判断scankey是否满足并且query里面的attnums是否是cache里面的子集。
如果不满足，则将本次query_id插入临时hashtab，如果下次再遇到，则跳过。
找到满足条件的query_id，然后找到这个query_id所对应的全部CVDItem。
判断每个attnum对应的CVDItem数量是否一致，如果不一致，则说明发生过内存淘汰，需要重新选取满足的query_id。
将满足要求的CVDItem的refcount+1，使用完之后或者事务abort的时候将refcount-1.
在拷贝tinybuffer的时候，需要同步将cv_vals里面的项跟baseaddress做相应偏移

3.2 VTS-Cache 的使用举例

图解如下：

3.2.1 原始数据

create table student(id int，varchar name，int age) with (orientation = column);select id, age from student where age > 15;

3.2.2 命中缓存场景1，列包含

select age from student where age > 15;

3.2.3 命中缓存场景2，qualification包含

select age from student where age > 16;

3.3 VS-Cache 的DML

发生update或者delete。
将发生变更的relation的oid和siloid记录到链表invalid_list。
等待表结构自身变更完成。
遍历invalid_list，对比VTS-Cache里面的内容，如果有匹配的，则将CVDItem的xmax置位为当前的xid。
将事务提交。
查询时候需要对比CVDItem里面的xmax和当前的事务id，和普通的MVVC事务处理机制相同。

3.4 VTS-Cache 的内存回收逻辑

VTS-Cache的内存回收按照朴素的LRU算法进行回收，需要注意的是，缓存块需要按需被pin住，直到使用结束，并且考虑各种异常场景需要释放引用计数，否则会有缓存泄露。

此外，VTS-Cache和普通的缓存不同，它是由一条query产生多个有关联的cache，所以回收内存也需要按照query级别来回收关联所有cache块。

3.5 VTS-Cache在HTAP系统中的运用

对于一个典型的HTAP应用，我们会将普通heap表里面按行存储的数据存储到按列聚簇的内存数据结构VectorTableSlot中，然后按照向量化的方式做运算，加速运算过程，也就是所谓的“行转列”。

对于运算层来说，拿到的是VectorTableSlot这个数据结构，如果我们对于行存的查询也构建一套VTS-Cache，就能为OLTP和OLAP提供统一的运算层缓存，进而加速HTAP场景运算。

4. 总结

VTS-Cache是一个OLAP场景下向量化执行缓存，考虑OLAP场景下处理的数据量比较大，直接用传统的内存-文件映射的缓存难以解决缓存的低效命中。所以考虑使用执行层的缓存，能够过滤大多数的数据，并且比类似MySQL的语句缓存更加灵活，能够方便支持Heap表，为OLAP和OLTP提供统一的HTAP执行层缓存。

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