TiKV 源码解析系列文章(十六)TiKV Coprocessor Executor 源码解析

原创
2019/12/12 10:54
阅读数 127

作者:邓力铭

在前两篇文章 TiKV 源码解析系列文章(十四)Coprocessor 概览TiKV 源码解析系列文章(十五)表达式计算框架中,讲到了 TiDB 为了最大化利用分布式计算能力,会尽量将 Selection 算子、Aggregation 算子等算子下推到 TiKV 节点上,以及下推的表达式是如何在 TiKV 上做计算的。本文将在前两篇文章的基础上,介绍下推算子的执行流程并分析下推算子的部分实现细节,加深大家对 TiKV Coprocessor 的理解。

什么是下推算子

以下边的 SQL 为例子:

select  *  from students where age >  21  limit  2

TiDB 在解析完这条 SQL 语句之后,会开始制定执行计划。在这个语句中, TiDB 会向 TiKV 下推一个可以用有向无环图(DAG)来描述的查询请求:

以上的 DAG 是一个由一系列算子组成的有向无环图,算子在 TiKV 中称为 Executor 。整个 DAG 描述了查询计划在 TiKV 的执行过程。在上边的例子中,一条查询 SQL 被翻译成了三个执行步骤:

  1. 扫表

  2. 选择过滤

  3. 取若干行

有了基本概念后,下面我们简单介绍一下这样的查询计划在 TiKV 内部的一个执行流程。

下推算子如何执行

绕不开的火山

TiKV 执行器是基于 Volcano Model (火山模型),一种经典的基于行的流式迭代模型。现在主流的关系型数据库都采用了这种模型,例如 Oracle,MySQL 等。

我们可以把每个算子看成一个迭代器。每次调用它的 next() 方法,我们就可以获得一行,然后向上返回。而每个算子都把下层算子看成一张表,返回哪些行,返回怎么样的行由算子本身决定。举个例子:

假设我们现在对一张没有主键,没有索引的表 [1] ,执行一次全表扫描操作:

select * from t where a > 2 limit 2

[1]

a (int) b (int)
3 1
1 2
5 2
2 3
1 4

那么我们就可以得到这样的一个执行计划:

每个算子都实现了一个 Executortrait, 所以每个算子都可以调用 next() 来向上返回一行。

pub trait Executor: Send {
    fn next(&mut self) -> Result<Option<Row>>;
    // ...
}
当以上的请求被解析之后,我们会在 ExecutorRunner 里边不断的调用最上层算子的 next() 方法, 直到其无法再返回行。
pub fn handle_request(&mut self) -> Result<SelectResponse> {
    loop {
        match self.executor.next()? {
            Some(row) => {
                // Do some aggregation.
            },
            None => {
                // ...
                return result;
            }
        }
    }
}

大概的逻辑就是:Runner 调用 Limit 算子的 next() 方法,然后这个时候 Limit 实现的 next() 方法会去调用下一层算子 Selectionnext() 方法要一行上来做聚合,直到达到预设的阀值,在例子中也就是两行,接着 Selection 实现的 next() 又会去调用下一层算子的 next() 方法, 也就是 TableScanTableScannext() 实现是根据请求中的 KeyRange, 向下边的 MVCC 要上一行,然后返回给上层算子, 也就是第一行 (3, 1)Selection 收到行后根据 where 字句中的表达式的值做判断,如果满足条件向上返回一行, 否则继续问下层算子要一行,此时 a == 3 > 2, 满足条件向上返回, Limit 接收到一行则判断当前收到的行数时候满两行,但是现在只收到一行,所以继续问下层算子要一行。接下来 TableScan 返回 (1,2), Selection 发现不满足条件,继续问 TableScan 要一行也就是 (5,2), Selection 发现这行满足条件,然后返回这一行,Limit 接收到一行,然后在下一次调用其 next() 方法时,发现接收到的行数已经满两行,此时返回 NoneRunner 会开始对结果开始聚合,然会返回一个响应结果。

引入向量化的查询引擎

当前 TiKV 引入了向量化的执行引擎,所谓的向量化,就是在 Executor 间传递的不再是单单的一行,而是多行,比如 TableScan 在底层 MVCC Snapshot 中扫上来的不再是一行,而是说多行。自然的,在算子执行计算任务的时候,计算的单元也不再是一个标量,而是一个向量。举个例子,当遇到一个表达式:a + b 的时候, 我们不是计算一行里边 a 列和 b 列两个标量相加的结果,而是计算 a 列和 b 列两列相加的结果。

为什么要引入向量化模型呢,原因有以下几点:

  1. 对于每行我们至少得调用 1 次 next() 方法,如果 DAG 的最大深度很深,为了获取一行我们需要调用更多次的 next() 方法,所以在传统的迭代模型中,虚函数调用的开销非常大。如果一次 next() 方法就返回多行,这样平均下来每次 next() 方法就可以返回多行,而不是至多一行。

  2. 由于迭代的开销非常大,整个执行的循环无法被 loop-pipelining 优化,使得整个循环流水线被卡死,IPC 大大下降。返回多行之后,每个算子内部可以采用开销较小的循环,更好利用 loop-pipelining 优化。

当然向量化模型也会带来一些问题:

  1. 原先最上层算子按需向下层算子拿上一行,而现在拿上多行,内存开销自然会增加。

  2. 计算模型发生变化,原来基于标量计算的表达式框架需要重构 (详见上篇文章)。

但是这样并不影响向量化查询带来的显著的性能提升,下边是引入向量化模型后一个基准测试结果:(需要注意的是,Coprocessor 计算还只是 TPC-H 中的其中一部分,所以计算任务比重很大程度上决定了开不开向量化带来的提升比例)。

引入向量化模型后,原先的 Execturor trait 就变成了 BatchExecutor, 对应的 next() 方法就成了 next_batch()。 自然的 next_batch 不再返回一个行,而是一个 BatchExecuteResult,上边记录了扫上来的一张表 physical_columns,以及子表中哪些行应当被保留的 logical_rows 和一个 is_drain 用来表示下层算子是否已经没有数据可以返回。

pub trait BatchExecutor: Send {

    /// 获取表的 `schema`
    fn schema(&self) -> &[FieldType];

    // 向下层算子要回一张表
    fn next_batch(&mut self, scan_rows: usize) -> BatchExecuteResult;

    // ...
}

pub struct BatchExecuteResult {
    // 本轮循环 `TableScan` 扫上来的数据
    pub physical_columns: LazyBatchColumnVec,

    /// 记录 `physical_columns` 中有效的行的下标
    pub logical_rows: Vec<usize>,

    // ...

    // 表示下层算子是否已经没有数据可以返回
    pub is_drained: Result<bool>,
}

在接下来的文章中,我们将简单介绍一下几种典型算子的实现细节,旨在让大家更加熟悉各个算子的工作原理。

典型算子的实现

BatchTableScanExecutor 的实现

首先我们先明确一下 BatchTableScanExecutor 的功能,TableScan 实现的 next_batch() 每被调用一次,它就会从底层的实现了 Storage trait 的存储层中扫上指定的行数,也就是 scan_rows 行。但是由于我们在计算的时候是采用向量化的计算模型,计算都是基于列进行的,所以我们会对扫上来的行进行一次行列转换,将表从行存格式转换成列存格式。

接下来我们看看 BatchTableScanExecutor 现在的定义:

pub struct BatchTableScanExecutor<S: Storage>(ScanExecutor<S, TableScanExecutorImpl>);

从结构体的定义中我们可以看出,BatchTableScanExecutor 依赖于 ScanExecutor,而这个 ScanExecutor 依赖于一个实现 Storage 的类型和具体 TableScanExecutorImpl

其中 ScanExecutor 是一个通用的结构体,其作用是为了抽象出扫表和扫索引两种操作,这两种操作都需要依赖一个 Storage 而区别他们具体行为的是一个实现了 ScanExecutorImpl 的结构体,在上边的定义中就是:TableScanExecutorImpl

pub struct ScanExecutor<S: Storage, I: ScanExecutorImpl> {
    /// 具体的扫表/扫索引实现。
    imp: I,

    /// 给定一个 `KeyRange`,扫上一行或者多行。
    scanner: RangesScanner<S>,

    // 标记是否已经扫完了所有的行。
    is_ended: bool,
}

BatchTableScanExecutor 中我们需要重点关注的是其实现的 BatchExecutor, 其中最为关键的就是 next_batch(),然而其依赖于内部 ScanExecutorBatchExecutor 实现,也就是:

    fn next_batch(&mut self, scan_rows: usize) -> BatchExecuteResult {

        // 创建一个列数组
        let mut logical_columns = self.imp.build_column_vec(scan_rows);
        
        // 扫上 `scan_rows` 行, 然后按列填充到创建好的列数组中。
        let is_drained = self.fill_column_vec(scan_rows, &mut logical_columns);

        // 创建一个 `logical_rows`, 表示当前表中所有行有效。后边可能根据 `Selection` 的结果修改这个 `logical_rows`。
        let logical_rows = (0..logical_columns.rows_len()).collect();

        // 判断是否扫完传入的 `KeyRange`
        match &is_drained {
            // Note: `self.is_ended` is only used for assertion purpose.
            Err(_) | Ok(true) => self.is_ended = true,
            Ok(false) => {}
        };

        // 返回 `BatchExecuteResult`
        BatchExecuteResult {
            // ...
        }
    }

值得注意的是上边 fill_column_vec 的实现, 它大概的逻辑就是每次问 self.scanner 要上一个 Key-Value 对, 然后扔给 self.imp.process_kv_pair 处理,在扫表的实现中就是将 value 看成是一个行的 datum 编码,然后将每列的数据解出来然后放到建好的列数组里边去。

    fn fill_column_vec(
        &mut self,
        scan_rows: usize,
        columns: &mut LazyBatchColumnVec,
    ) -> Result<bool> {
        assert!(scan_rows > 0);

        for _ in 0..scan_rows {
            let some_row = self.scanner.next()?;
            if let Some((key, value)) = some_row {
                // 将扫上来的一行放入 `columns` 中
                self.imp.process_kv_pair(&key, &value, columns)?;
            } else {
                // 没有 `KeyRange` 可供扫描,已经完成扫表。
                return Ok(true);
            }
        }

        // 表示下层数据还没有扫完。
        Ok(false)
    }

值得注意的是,现在表中的数据都是未经解码的生数据,所谓的生数据就是还不能直接参与到表达式计算的数据,这里采用的是一种 lazy decoding 的策略,只有要参与计算的时候,我们才会解码特定的列,而不是将数据扫上来就开始解码数据,将其变成能够直接参与计算的结构。

BatchSelectionExecutor 的实现

接下来要介绍的是 BatchSelectionExecutor 的实现,我们首先来看看定义:

pub struct BatchSelectionExecutor<Src: BatchExecutor> {
    // ...
    
    // 数据源
    src: Src,

    // 条件表达式
    conditions: Vec<RpnExpression>,
}

首先, BatchSelectionExecutor 需要依赖一个 Src,一个 BatchExecutor 来提供数据的来源,然后是一组条件表达式,当 BatchSelectionExecutor 在执行的时候会对表达式进行求值,然后根据求出的值对下层数据拉上来的行做过滤聚合,然后返回过滤出的行。

观察 BatchSelectionExecutor 实现的 BatchExecutor 可以发现,其中的 next_batch() 方法依赖于 handle_src_result()

    #[inline]
    fn next_batch(&mut self, scan_rows: usize) -> BatchExecuteResult {
        // 从下层算子那会一块数据开始过滤
        let mut src_result = self.src.next_batch(scan_rows);

        // 根据表达式的值,过滤出对应的行。
        if let Err(e) = self.handle_src_result(&mut src_result) {
            src_result.is_drained = src_result.is_drained.and(Err(e));
            src_result.logical_rows.clear();
        } else {
            // ... 
        }

        src_result

通过观察 handle_src_result 的实现,我们可以发现,它会遍历所有表达式,对其求值,表达式的值可能是一个标量,也可能是一个向量,但是我们完全是可以把标量看成是每行都一样的向量,然后根据每行的值,将其转换成 bool,如果该行的值为 true,则在 logical_rows 中保留他的下标。

    fn handle_src_result(&mut self, src_result: &mut BatchExecuteResult) -> Result<()> {
        let mut src_logical_rows_copy = Vec::with_capacity(src_result.logical_rows.len());
        let mut condition_index = 0;
        while condition_index < self.conditions.len() && !src_result.logical_rows.is_empty() {
            // 拷贝一份下层算子的 `logical_rows`,用做计算表达式。
            src_logical_rows_copy.clear();
            src_logical_rows_copy.extend_from_slice(&src_result.logical_rows);

            // 计算表达式的值,然后根据表达式的值去更新下层算子的 `logical_rows`。
            match self.conditions[condition_index].eval(
                &mut self.context,
                self.src.schema(),
                &mut src_result.physical_columns,
                &src_logical_rows_copy,
                // 表达式产生的结果如果是一列的话, 这里表示表达式应该输出的行数
                src_logical_rows_copy.len(),
            )? {
                RpnStackNode::Scalar { value, .. } => {
                    // 如果表达式是一个标量,根据转换成 `bool` 的值确定是否保留该列。
                    update_logical_rows_by_scalar_value(
                        &mut src_result.logical_rows,
                        &mut self.context,
                        value,
                    )?;
                }
                RpnStackNode::Vector { value, .. } => {
                    // 根据每行的结果,确定是否保留那行。
                    update_logical_rows_by_vector_value(
                    &mut src_result.logical_rows,
                    &mut self.context,
                    eval_result,
                    eval_result_logical_rows,
                    )?;
                }
            }

            condition_index += 1;
        }

        Ok(())
    }
}

BatchFastHashAggregationExecutor 的实现

聚合算子的种类有很多种,包括:

  1. SimpleAggregation (没有 group by 字句,只有聚合函数)
  • => select count(*) from t where a > 1
  1. FastHashAggregation (只有一个 group by column)
  • => select count(*) from t group by a
  1. SlowHashAggregation (多个 groub by columns, 或者表达式值不是 Hashable 的)
  • => select sum(*) from t group by a, b
  1. StreamAggregation 这种聚合算子假设输入已经按照 group by columns 排好序。

我们这里挑出一个比较具有代表性的算子:BatchFastHashAggregationExecutor 来进行分析。

首先要明确一下 BatchFastHashAggregationExecutor 大致的执行过程,首先我们会根据 group by column 里边的值给下层算子返回的表进行分组,比如:

select count(*) from t group by a

然后,我们会遍历每个组,然后针对每个组求出每个聚合函数的值,在这里就是:

接下来就涉及到两个重要的细节:

  1. 聚合函数如何求值。

  2. 如何根据 group_by column 对行进行分组并聚合。

后续几节我们着重介绍一下这两个细节是如何实现的。

聚合函数

每个聚合函数都会实现一个 AggrFunction 这个 trait:

pub trait AggrFunction: std::fmt::Debug + Send + 'static {
    /// The display name of the function.
    fn name(&self) -> &'static str;

    /// Creates a new state instance. Different states aggregate independently.
    fn create_state(&self) -> Box<dyn AggrFunctionState>;
}

// NOTE: AggrFunctionState 是 AggrFunctionStateUpdatePartial 的 super trait
pub trait AggrFunctionState:
    std::fmt::Debug
    + Send
    + 'static
    + AggrFunctionStateUpdatePartial<Int>
    + AggrFunctionStateUpdatePartial<Real>
    + AggrFunctionStateUpdatePartial<Decimal>
    + AggrFunctionStateUpdatePartial<Bytes>
    + AggrFunctionStateUpdatePartial<DateTime>
    + AggrFunctionStateUpdatePartial<Duration>
    + AggrFunctionStateUpdatePartial<Json>
{
    fn push_result(&self, ctx: &mut EvalContext, target: &mut [VectorValue]) -> Result<()>;
}
pub trait AggrFunctionStateUpdatePartial<T: Evaluable> {
    fn update(&mut self, ctx: &mut EvalContext, value: &Option<T>) -> Result<()>;

    fn update_repeat(
        &mut self,
        ctx: &mut EvalContext,
        value: &Option<T>,
        repeat_times: usize,
    ) -> Result<()>;

    fn update_vector(
        &mut self,
        ctx: &mut EvalContext,
        physical_values: &[Option<T>],
        logical_rows: &[usize],
    ) -> Result<()>;
}

聚合函数的求值过程分为三个步骤:

  1. 创建并初始化状态,这一过程一般是由调用者调用:create_state 实现的。

  2. 然后在不断遍历行/向量的过程中,我们会将行的内容传入 update/update_repeat/update_vector 函数(具体调用那种取决于不同的聚合函数实现),更新内部的状态,比如遇到一个非空行,COUNT() 就会给自己内部计数器+1。

  3. 当遍历结束之后,聚合函数就会将自己的状态通过 push_result(), 写入到一个列数组里边,这里之所以是列数组是因为聚合函数可能有多个输出列,比如 AVG(),在分布式的场景,我们需要返回两列:SUMCOUNT

这个 trait 可以通过 #[derive(AggrFuntion)] 自动推导出实现,并且可以通过过程宏 #[aggr_funtion(state = FooState::new())] 来指定 create_state 创建出来的 State 类型。举个例子,COUNT 的实现:

/// The COUNT aggregate function.
#[derive(Debug, AggrFunction)]
#[aggr_function(state = AggrFnStateCount::new())]
pub struct AggrFnCount;

/// The state of the COUNT aggregate function.
#[derive(Debug)]
pub struct AggrFnStateCount {
    count: usize,
}

impl AggrFnStateCount {
    pub fn new() -> Self {
        Self { count: 0 }
    }
}

impl AggrFunctionStateUpdatePartial for AggrFnStateCount { /* .. */ }
impl AggrFunctionState for AggrFnStateCount { /* .. */ }

这个时候,调用 create_state() 的时候就会将内部状态 Box 起来然后返回。

如何根据 group by column 分组并聚合

BatchFastHashAggregationExecutor 内部会有一个 Groups 的结构,其核心是一个 HashTable,根据 group by 表达式具体的类型作为 key 的类型,而 value 的值则是一个 AggrFunctionState 数组中该组对应的聚合函数状态集合的开始下标。举个例子:

Hash 值一样的行会被分配到同一个组中,每组会有若干个状态,聚合的过程其实就是根据每行的 group by column 找到其对应的分组 (HashTable::get),然后对组内的每一个状态,根据该行的内容进行更新。最后遍历每个组,将他们的状态写入到列数组即可。

将两个过程结合起来

上边两节讨论了聚合函数如何计算,如何分组以及如何对每个组做聚合的基本过程。现在我们通过代码,来探讨一下其中的具体细节。

先来看看 BatchFastHashAggregationExecutor 的定义:

pub struct BatchFastHashAggregationExecutor<Src: BatchExecutor>(
    AggregationExecutor<Src, FastHashAggregationImpl>,
);

我们发现,这个和 BatchTableScanExecutor 的定义十分相似,区别每个聚合算子行为的是 AggregationExecutor 里边实现了 AggregationExecutorImpl trait 的一个结构体。 我们也可以看看这个 trait 提供了哪些方法。

pub struct AggregationExecutor<Src: BatchExecutor, I: AggregationExecutorImpl<Src>> {
    imp: I,
    is_ended: bool,
    entities: Entities<Src>,
}

pub trait AggregationExecutorImpl<Src: BatchExecutor>: Send {
    // 根据 `group by` columns 和 聚合函数初始化 `entities` 中的 `schema`
    fn prepare_entities(&mut self, entities: &mut Entities<Src>);

    // 根据下层算子扫上来的数据做聚合和分组
    fn process_batch_input(
        &mut self,
        entities: &mut Entities<Src>,
        input_physical_columns: LazyBatchColumnVec,
        input_logical_rows: &[usize],
    ) -> Result<()>;

    // 将每个聚合函数的状态更新到列数组中,即写入聚合结果
    // 这里返回的是 `group by` column,在分布式场景如果不把 `group by` column 返回,`TiDB` 没有办法根据分组做二次聚合。
    fn iterate_available_groups(
        &mut self,
        entities: &mut Entities<Src>,
        src_is_drained: bool,
        iteratee: impl FnMut(&mut Entities<Src>, &[Box<dyn AggrFunctionState>]) -> Result<()>,
    ) -> Result<Vec<LazyBatchColumn>>;
}

上边代码中的 Entities 是记录源算子已经聚合函数元信息的一个结构体:

pub struct Entities<Src: BatchExecutor> {
    pub src: Src,
    
    // ...

    // 聚合后产生的 `schmea`, 包含 `group_by` columns
    pub schema: Vec<FieldType>,

    /// 聚合函数的集合
    pub each_aggr_fn: Vec<Box<dyn AggrFunction>>,

    /// 每个聚合函数输出的列大小,`COUNT` 是 1,`AVG` 是 2
    pub each_aggr_cardinality: Vec<usize>,

    /// 聚合函数里边的表达式
    pub each_aggr_exprs: Vec<RpnExpression>,

    // 每个聚合表达式输出的类型的集合
    pub all_result_column_types: Vec<EvalType>,
}

首先,为了观察到 BatchFastHashAggregationExecutor 我们需要追踪他的 next_batch() 的实现,在这里也就是: AggregationExecutor::handle_next_batch

    fn handle_next_batch(&mut self) -> Result<(Option<LazyBatchColumnVec>, bool)> {
        // 从下层算子取回一个 `batch`
        let src_result = self
            .entities
            .src
            .next_batch(crate::batch::runner::BATCH_MAX_SIZE);

        self.entities.context.warnings = src_result.warnings;

        let src_is_drained = src_result.is_drained?;

        // 如果下层返回的数据不为空,将根据每行的结果分组并聚合
        if !src_result.logical_rows.is_empty() {
            self.imp.process_batch_input(
                &mut self.entities,
                src_result.physical_columns,
                &src_result.logical_rows,
            )?;
        }

        // 在 `FastHashAggr` 中,只有下层算子没有办法再返回数据的时候,才能认为聚合已经完成,
        // 否则我们返回一个空数据给上层算子,等待下一次 `next_batch` 被调用。
        let result = if src_is_drained {
            Some(self.aggregate_partial_results(src_is_drained)?)
        } else {
            None
        };
        Ok((result, src_is_drained))
    }

具体到 FastHashAggr 中,process_batch_input 就是分组并更新每组的状态。aggregate_partial_results 就是写入最终的状态到列数组中。

总结

本文简略的介绍了 TiKV 查询引擎的实现原理和几个简单算子的实现,如果大家对其他算子也感兴趣的话,可以到 tikv/components/tidb_query/src/batch/executors 下边找到对应的实现,本文中出现的代码都经过一定删减,欢迎大家阅读 TiKV 的源码获取更多的细节。

阅读原文https://pingcap.com/blog-cn/tikv-source-code-reading-16/

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