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网站编辑超链接怎么做,安卓应用市场官方版下载,app设计网站有哪些功能,屏蔽阿里云网站吗在某些特定场景下#xff0c;由于需要等待线程资源#xff0c;并行查询会遇到排队等待的情况。本篇博客将介绍如何管理并行执行线程资源#xff0c;以解决这种问题。 《OceanBase并行执行》系列的内容分为七篇博客#xff0c;本篇是其中的第三篇。 一并行执行概念二如何手…在某些特定场景下由于需要等待线程资源并行查询会遇到排队等待的情况。本篇博客将介绍如何管理并行执行线程资源以解决这种问题。 《OceanBase并行执行》系列的内容分为七篇博客本篇是其中的第三篇。 一并行执行概念二如何手动设置并行度三并行执行线程资源管理方式四并行执行的4种类别五并行执行参数的应用技巧六如何进行并行执行的诊断与调优 七快速上手并行执行​​​​​​​ 3.1 并行执行并发控制 我们利用租户级变量 PARALLEL_SERVERS_TARGET 来设定租户在每个节点上能够提供的最大并行执行工作线程数。在启动并行查询之前系统会向所有相关的 observer 预约所需的工作线程资源只有当所有的 observer 都能够为此次并行查询提供足够的资源时查询才会被投入执行否则查询将不会启动。该并行查询会被丢回查询队列排队等待下次执行时重新尝试获取线程资源直到能获取到足够工作线程资源才能获准执行。整个查询执行完后预约的工作线程资源会立即释放。 这种“尝试预约工作线程资源-资源不足丢回查询队列-再次获得执行机会-再次尝试预约工作线程资源”的过程我们称之为并行查询排队。管理全部 observer 工作线程资源预约的模块称为并行执行资源管理器。 并行执行资源管理器为了计算每个并行查询需要的工作线程数会将查询计划做 DFO 划分模拟调度 DFO 过程根据 parallel hint、table parallel 等参数计算出该查询在每个 observer 上需要的最大线程数。这组线程数我们称之为“资源向量”。 资源向量是逻辑概念用于控制并发与排队。使用资源向量从并行执行资源管理器中预约到足够工作线程资源后并行查询会投入执行。在执行过程中尽管随着不同 DFO 的调度执行会不断有物理线程的获取和释放但是逻辑上的线程资源并不会归还给并行执行资源管理器。只有在并行查询完全执行完成后这组资源向量才会归还给并行执行资源管理器。 当大量并发查询从并行执行资源管理器预约线程资源时采取先来先服务的策略直至资源分配殆尽无法满足任何一个查询的资源需求为止。之后的查询都会丢回查询队列排队再次调度时重试获取资源。 3.2 并行执行工作线程分配 在租户的每个 observer 上都有一个并行执行线程池用于执行并行查询任务。执行任务时如果线程池里线程数量不足会动态扩容线程池。如果线程池里的线程空闲时间超过 10 分钟会触发自动缩容到 10 个线程如果线程池里的线程空闲时间超过 60 分钟会触发进一步缩容可能缩容到 0 个线程。 并行查询一旦获得调度执行后每个 DFO 总是可以在它涉及到的 observer 的并行执行线程池里获得需要的并行线程资源。需要注意的是默认情况下每个 DFO 在一个 observer 上分配的线程数不得大于租户 MIN CPU * 10如果它提出的资源需求大于这个值会被自动降低为 MIN CPU * 10。 3.3 两级资源控制模型 对于任意并行查询它会经历两级资源控制 全局控制在执行资源管理器的控制下预约包含足够执行线程的资源向量局部控制在并行执行线程池的控制下分配期望的物理线程数 全局控制会考虑分布式场景下的资源获取局部控制仅考虑单机线程池的资源分配二者各司其职。前者确保Query 通过检查后一定能够执行下去不会在运行时遇到拿不到资源的问题后者确保极端情况下单个 Query 的 DFO 不会申请远大于能有效利用的物理线程数造成线程资源浪费。一个并行查询只要通过了全局控制阶段就可以顺利执行无论并发多大都不会遇到物理线程数不足的问题。 3.4 并行执行资源管理器相关视图 并行执行资源管理器拥有全局视角通过视图 GV$OB_PX_TARGET_MONITOR能看到租户内每个 observer 的线程预约状态。关于视图字段详细含义可以参考 ob 官网上的视图手册。 OceanBase(adminoceanbase)select * from GV$OB_PX_TARGET_MONITOR; ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | SVR_IP | SVR_PORT | TENANT_ID | IS_LEADER | VERSION | PEER_IP | PEER_PORT | PEER_TARGET | PEER_TARGET_USED | LOCAL_TARGET_USED | LOCAL_PARALLEL_SESSION_COUNT | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | 192.168.11.2 | 19512 | 1004 | N | 555393108309134 | 192.168.11.1 | 19510 | 10 | 6 | 0 | 0 | | 192.168.11.2 | 19512 | 1004 | N | 555393108309134 | 192.168.11.2 | 19512 | 10 | 0 | 0 | 0 | | 192.168.11.1 | 19510 | 1004 | Y | 555393108309134 | 192.168.11.1 | 19510 | 10 | 6 | 6 | 1 | | 192.168.11.1 | 19510 | 1004 | Y | 555393108309134 | 192.168.11.2 | 19512 | 10 | 0 | 0 | 1 | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 4 rows in set (0.002 sec) 在一个瞬态里不同 observer 看到的全局状态可能不一致但后台每 500 毫秒就会同步一次全局状态总体上各个 observer 看到的状态会基本一致不会有太大偏差。
http://www.hkea.cn/news/14468929/

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