当前位置: 首页 > news >正文

PostgreSQL 内存配置 与 MemoryContext 的生命周期

PostgreSQL 内存配置与MemoryContext的生命周期

PG/GP 内存配置

数据库可用的内存 gp_vmem

整个 GP 数据库可用的内存 gp_vmem:

>>> RAM = 128 * GB
>>> gp_vmem = ((SWAP + RAM) - (7.5*GB + 0.05 * RAM)) / 1.7
>>> print(gp_vmem / GB)
67.11764705882352>>> RAM = 256 * GB
>>> gp_vmem = ((SWAP + RAM) - (7.5*GB + 0.05 * RAM)) / 1.7
>>> print(gp_vmem / GB)
138.64705882352942

内存上限 gp_vmem_protect_limit

每个 Segment 可用的内存上限 gp_vmem_protect_limit:

max_acting_primary_segments = num_segments + 3
gp_vmem_protect_limit = gp_vmem / max_acting_primary_segments

内存配额 gp_statement_mem

每个 Segment 可用的内存配额 gp_statement_mem:

gp_statement_mem = (gp_vmem_protect_limit * 0.9) / max_expected_concurrent_queries
gp_statement_mem = (8192 MB * .9) / 40 = 184MB

注意:实际上的配置名称为statement_mem,并且其值不能突破max_statement_mem的限制。

并发量 max_parallel_workers_per_gather

并发量与内存息息相关,并发越大启动的进程越多,消耗的内存则越大。

show max_parallel_workers; -- default 60show max_parallel_workers_per_gather; -- default 2
set max_parallel_workers_per_gather = 5;

官方参考文档:

  • https://gp-docs-cn.github.io/docs/best_practices/sysconfig.html#topic_dt3_fkv_r4__segment_mem_config
  • https://gp-docs-cn.github.io/docs/best_practices/workloads.html

PG MemoryContext 生命周期

MemoryContext 生命周期概览

PG 的 MemoryContext 是一个树形结构,每个Query可以对应一个MemoryContext(我们可以称为query_context),query_context会创建Child行级别的MemoryContext,比如下面是Aggregate的2个典型行级别MemoryContext,分别为tuple_context、expr_context:

auto aggstate = reinterpret_cast<::AggState *>((::PlanState *) shadow_ps);
auto tuple_context = aggstate->curaggcontext->ecxt_per_tuple_memory;
auto expr_context = aggstate->tmpcontext->ecxt_per_tuple_memory;

tuple_context 生命周期

一般来说,tuple_context的生命周期比query_context的短,当火山模型中的一行数据完成吐出,或者向量化模型中的一批数据完成吐出,则tuple_context中的内存就可以释放了,tuple_context的生命周期是贯穿每一行的如下步骤:

  • 从最底层读取数据到数据。
  • 中间的一连串计算算子。
  • 结尾的将最终结果吐出给用户。

expr_context 生命周期

但是expr_context的生命周期,一般来说,比tuple_context的更短,expr_context在任何一个算子中,或两个上下依赖的算子中,均可完成其全部生命周期(从创建到销毁内存)。本质上来说,expr_context定位为临时性的内存需求,用完即可释放。

MemoryContext 典型操作

MemoryContext 上下文创建

/** Create working memory for expression evaluation in this context.*/
// src/backend/executor/execUtils.c
econtext->ecxt_per_tuple_memory =AllocSetContextCreate(estate->es_query_cxt,"ExprContext",minContextSize,initBlockSize,maxBlockSize);// src/backend/utils/mmgr/aset.c
MemoryContext
AllocSetContextCreateInternal(MemoryContext parent,const char *name,Size minContextSize,Size initBlockSize,Size maxBlockSize)
{AllocSet set;...// src/backend/utils/mmgr/mcxt.cMemoryContextCreate((MemoryContext) set,T_AllocSetContext,&AllocSetMethods,parent,name);...return set;
}

MemoryContext 上下文切换

auto expr_context = aggstate->tmpcontext->ecxt_per_tuple_memory;
auto oldcxt = ::MemoryContextSwitchTo(expr_context);

MemoryContext 内存释放(整体)

MemoryContextReset() 函数用于释放一个 MemoryContext 中分配的所有内存:

// the tmpcontext is short-live
auto expr_context = aggstate->tmpcontext->ecxt_per_tuple_memory;
::MemoryContextReset(expr_context);

Memory 内存典型操作

内存分配 palloc

void* palloc(Size size)
{/* duplicates MemoryContextAlloc to avoid increased overhead */void       *ret;MemoryContext context = CurrentMemoryContext;AssertArg(MemoryContextIsValid(context));AssertNotInCriticalSection(context);if (!AllocSizeIsValid(size))elog(ERROR, "invalid memory alloc request size %zu", size);context->isReset = false;ret = context->methods->alloc(context, size);if (unlikely(ret == NULL)){MemoryContextStats(TopMemoryContext);ereport(ERROR,(errcode(ERRCODE_OUT_OF_MEMORY),errmsg("out of memory"),errdetail("Failed on request of size %zu in memory context \"%s\".",size, context->name)));}VALGRIND_MEMPOOL_ALLOC(context, ret, size);return ret;
}

内存分配并填充0 – palloc0

void* palloc0(Size size)
{/* duplicates MemoryContextAllocZero to avoid increased overhead */void       *ret;MemoryContext context = CurrentMemoryContext;AssertArg(MemoryContextIsValid(context));AssertNotInCriticalSection(context);if (!AllocSizeIsValid(size))elog(ERROR, "invalid memory alloc request size %zu", size);context->isReset = false;ret = context->methods->alloc(context, size);if (unlikely(ret == NULL)){MemoryContextStats(TopMemoryContext);ereport(ERROR,(errcode(ERRCODE_OUT_OF_MEMORY),errmsg("out of memory"),errdetail("Failed on request of size %zu in memory context \"%s\".",size, context->name)));}VALGRIND_MEMPOOL_ALLOC(context, ret, size);MemSetAligned(ret, 0, size);return ret;
}

内存重分配 repalloc

/** repalloc*      Adjust the size of a previously allocated chunk.*/
void* repalloc(void *pointer, Size size)
{MemoryContext context = GetMemoryChunkContext(pointer);void       *ret;if (!AllocSizeIsValid(size))elog(ERROR, "invalid memory alloc request size %zu", size);AssertNotInCriticalSection(context);/* isReset must be false already */Assert(!context->isReset);ret = context->methods->realloc(context, pointer, size);if (unlikely(ret == NULL)){MemoryContextStats(TopMemoryContext);ereport(ERROR,(errcode(ERRCODE_OUT_OF_MEMORY),errmsg("out of memory"),errdetail("Failed on request of size %zu in memory context \"%s\".",size, context->name)));}VALGRIND_MEMPOOL_CHANGE(context, pointer, ret, size);return ret;
}

内存释放 pfree

/** pfree*      Release an allocated chunk.*/
void pfree(void *pointer)
{MemoryContext context = GetMemoryChunkContext(pointer);context->methods->free_p(context, pointer);VALGRIND_MEMPOOL_FREE(context, pointer);
}

相关文章:

PostgreSQL 内存配置 与 MemoryContext 的生命周期

PostgreSQL 内存配置与MemoryContext的生命周期 PG/GP 内存配置 数据库可用的内存 gp_vmem 整个 GP 数据库可用的内存 gp_vmem&#xff1a; >>> RAM 128 * GB >>> gp_vmem ((SWAP RAM) - (7.5*GB 0.05 * RAM)) / 1.7 >>> print(gp_vmem / G…...

vue3 组件间通信的方式(setup语法糖写法)

vue3 组件间通信的方式(setup语法糖写法) 1. Props方式 该方式用于父传子&#xff0c;父组件以数据绑定的形式声明要传递的数据&#xff0c;子组件通过defineProps()方法创建props对象&#xff0c;即可拿到父组件传来的数据。 // 父组件 <template><div><son…...

【Cache】Rsync远程同步

文章目录 一、rsync 概念二、rysnc 服务器部署1. 环境配置2. rysnc 同步源服务器2.1 安装 rsync2.2 建立 rsyncd.conf 配置文件2.3 创建数据文件&#xff08;账号密码&#xff09;2.4 启动服务2.5 数据配置 3. rysnc 客户端3.1 设置同步方法一方法二 3.2 免交互设置 4. rysnc 认…...

Gitlab升级报错一:rails_migration[gitlab-rails] (gitlab::database_migrations line 51)

Gitlab-ce从V14.0.12升级到V14.3.6或V14.10.5时报错&#xff1a;如下图&#xff1a; 解决办法&#xff1a; 先停掉gitlab: gitlab-ctl stop 单独启动数据库&#xff0c;如果不单独启动数据库&#xff0c;就会报以上错误 sudo gitlab-ctl start postgresql 解决办法&#x…...

chatGPT流式回复是怎么实现的

chatGPT流式回复是怎么实现的 先说结论&#xff1a; chatGPT的流式回复用的就是HTTP请求方案中的server-send-event流式接口&#xff0c;也就是服务端向客户端推流数据。 那eventStream流式接口怎么实现呢&#xff0c;下面就进入正题&#xff01; 文章目录 chatGPT流式回复…...

使用SpringEL获得字符串中的表达式运算结果

概述 有时候会遇上奇怪的需求&#xff0c;比如解析字符串中表达式的结果。 这个时候自己写解析肯定是比较麻烦的&#xff0c; 正好SprinngEL支持加()、减(-)、乘(*)、除(/)、求余&#xff08;%&#xff09;、幂&#xff08;^&#xff09;运算&#xff0c;可以免去造轮子的功夫…...

力扣 39. 组合总和

题目来源&#xff1a;https://leetcode.cn/problems/combination-sum/description/ C题解&#xff1a; 递归法。递归前对数组进行有序排序&#xff0c;可方便后续剪枝操作。 递归函数参数&#xff1a;定义两个全局变量&#xff0c;二维数组result存放结果集&#xff0c;数组pa…...

基于BES系列蓝牙耳机NTC充电电池保护电路设计

+hezkz17进数字音频系统研究开发交流答疑 一 在充电电路中NTC作用? 在充电电路中,NTC(Negative Temperature Coefficient)热敏电阻通常被用于温度检测和保护。它具有随温度变化而变化的电阻值。 以下是NTC在充电电路中的几种常见作用: 温度监测:NTC热敏电阻可以用来测量…...

13-C++算法笔记-递归

&#x1f4da; Introduction 递归是一种常用的算法设计和问题求解方法。它基于问题可以分解为相同类型的子问题&#xff0c;并通过解决子问题来解决原始问题的思想。递归算法在实际编程中具有广泛的应用。 &#x1f3af; 递归算法解决问题的特点 递归算法具有以下特点&#…...

从古代八卦探究计算机的八进制

八进制&#xff0c;即八卦&#xff0c;是中国古代哲学体系中非常重要的一个概念&#xff0c;它被广泛应用于易经、道家、儒家等诸多领域。随着计算机科学的快速发展&#xff0c;人们开始思考&#xff1a;八进制是否可以应用到计算机上&#xff1f; 一、什么是八进制&#xff1…...

Linux shell mkfs.ext4命令参数使用

mkfs mkfs是个综合命令 mkfs 然后按两下tab 查看系统支持哪些文件系统的格式化功能 mkfs -t 文件系统格式名 以指定的文件系统格式来进行磁盘格式化 > 等于 mkfs.文件系统格式名 比如&#xff1a; mkfs -t xfs mkfs.xfs 常见的磁盘格式…...

【Docker】子系统与其相关名词的界定、Control Groups等详细讲解

前言 Docker 是一个开源的应用容器引擎&#xff0c;让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux或Windows操作系统的机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。 &#x1f4d5;作者简介&#xff1a;热…...

spring事务的传播性与隔离性

spring事务的传播性 REQUIRED&#xff08;必须的&#xff09;(TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRED) 使用当前的事务&#xff0c;如果当前没有事务&#xff0c;则自己新建一个事务&#xff0c;子方法是必须运行在一个事务中的&#xff0c;如果当前存在事务&#xff0c…...

【设计模式】模板方法与策略模式的结合使用

文章目录 1. 概述1.1.简述模板方法 2.模板方法实现2.1.简单实现2.2.在SpringBoot中的实现 3.模板方法与策略模式的结合使用3.1.代码实现 4.总结 1. 概述 模板方法是一种非常简单的设计模式&#xff0c;只要能够理解面向对象中的继承与多态就能够理解这种设计模式&#xff0c;我…...

Jmeter实现参数加密

目录 一、使用__digest自带函数 以md5加密算法演示使用方法 二、在BeanShell 中使用JAVA代码实现算法加密 规避BUG的方法 JMeter有两种方法可以实现算法加密 一、使用__digest自带函数 参数说明&#xff1a; Digest algorithm&#xff1a;算法摘要&#xff0c;可输入值&a…...

Solon Web 开发:四、认识请求上下文(Context)

Handler Context 架构&#xff0c;是Solon Web 的基础。在 Context &#xff08;org.noear.solon.core.handle.Context&#xff09;里可以获取&#xff1a; 请求相关的对象与接口会话状态相关的对象与接口响应相关的对象与接口 或者理解所有请求与响应相关的&#xff0c;都在…...

docker安装RocketMQ(附填坑经验connect to <172.17.0.3:10909> failed)

目录 一、docker部署RocketMQ1、简易说明2、docker拉取RocketMQ镜像\RocketMQ控制台3、获取RocketMQ配置文件4、RocketMQ配置文件描述5、docker启动RocketMQ6、进入RocketMQ控制台 二、填坑经验错误一: connect to <172.17.0.3:10909> failed错误二: maybe your broker m…...

GRU、LSTM、注意力机制(第八次组会)

GRU、LSTM、注意力机制(第八次组会) 一、 GRU二、 LSTM三、 深度RNN、双向RNN四、 注意力机制一、 GRU 二、 LSTM 三、 深度RNN、双向RNN...

问题杂谈(三十六)@RequestBody、@RequestParam和@PathVariable三个注解的区别和使用

总结&#xff1a; 在后端的同一个接收方法里&#xff0c;RequestBody与RequestParam()可以同时使用RequestBody最多只能有一个&#xff0c;而RequestParam()可以有多个RequestBody 接收的是请求体里面的数据&#xff0c;所以一般用POST请求&#xff1b;而RequestParam接收的是…...

Flutter学习四:Flutter开发基础(六)调试Flutter应用

目录 0 引言 1 调试Flutter应用 1.1 日志与断点 1.1.1 debugger() 声明 1.1.2 print和debugPrint 1.1.3 调试模式、中间模式、发布模式 1.1.4 断点 1.2 调试应用程序层 1.2.1 转储Widgets树 1.2.2 转储渲染树 1.2.3 转储Layer树 1.2.4 转储语义树 1.2.5 调度&…...

【力扣数据库知识手册笔记】索引

索引 索引的优缺点 优点1. 通过创建唯一性索引&#xff0c;可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。2. 可以加快数据的检索速度&#xff08;创建索引的主要原因&#xff09;。3. 可以加速表和表之间的连接&#xff0c;实现数据的参考完整性。4. 可以在查询过程中&#xff0c;…...

ESP32 I2S音频总线学习笔记(四): INMP441采集音频并实时播放

简介 前面两期文章我们介绍了I2S的读取和写入&#xff0c;一个是通过INMP441麦克风模块采集音频&#xff0c;一个是通过PCM5102A模块播放音频&#xff0c;那如果我们将两者结合起来&#xff0c;将麦克风采集到的音频通过PCM5102A播放&#xff0c;是不是就可以做一个扩音器了呢…...

前端开发面试题总结-JavaScript篇(一)

文章目录 JavaScript高频问答一、作用域与闭包1.什么是闭包&#xff08;Closure&#xff09;&#xff1f;闭包有什么应用场景和潜在问题&#xff1f;2.解释 JavaScript 的作用域链&#xff08;Scope Chain&#xff09; 二、原型与继承3.原型链是什么&#xff1f;如何实现继承&a…...

智能分布式爬虫的数据处理流水线优化:基于深度强化学习的数据质量控制

在数字化浪潮席卷全球的今天&#xff0c;数据已成为企业和研究机构的核心资产。智能分布式爬虫作为高效的数据采集工具&#xff0c;在大规模数据获取中发挥着关键作用。然而&#xff0c;传统的数据处理流水线在面对复杂多变的网络环境和海量异构数据时&#xff0c;常出现数据质…...

[大语言模型]在个人电脑上部署ollama 并进行管理,最后配置AI程序开发助手.

ollama官网: 下载 https://ollama.com/ 安装 查看可以使用的模型 https://ollama.com/search 例如 https://ollama.com/library/deepseek-r1/tags # deepseek-r1:7bollama pull deepseek-r1:7b改token数量为409622 16384 ollama命令说明 ollama serve #&#xff1a…...

算法打卡第18天

从中序与后序遍历序列构造二叉树 (力扣106题) 给定两个整数数组 inorder 和 postorder &#xff0c;其中 inorder 是二叉树的中序遍历&#xff0c; postorder 是同一棵树的后序遍历&#xff0c;请你构造并返回这颗 二叉树 。 示例 1: 输入&#xff1a;inorder [9,3,15,20,7…...

AxureRP-Pro-Beta-Setup_114413.exe (6.0.0.2887)

Name&#xff1a;3ddown Serial&#xff1a;FiCGEezgdGoYILo8U/2MFyCWj0jZoJc/sziRRj2/ENvtEq7w1RH97k5MWctqVHA 注册用户名&#xff1a;Axure 序列号&#xff1a;8t3Yk/zu4cX601/seX6wBZgYRVj/lkC2PICCdO4sFKCCLx8mcCnccoylVb40lP...

字符串哈希+KMP

P10468 兔子与兔子 #include<bits/stdc.h> using namespace std; typedef unsigned long long ull; const int N 1000010; ull a[N], pw[N]; int n; ull gethash(int l, int r){return a[r] - a[l - 1] * pw[r - l 1]; } signed main(){ios::sync_with_stdio(false), …...

高效的后台管理系统——可进行二次开发

随着互联网技术的迅猛发展&#xff0c;企业的数字化管理变得愈加重要。后台管理系统作为数据存储与业务管理的核心&#xff0c;成为了现代企业不可或缺的一部分。今天我们要介绍的是一款名为 若依后台管理框架 的系统&#xff0c;它不仅支持跨平台应用&#xff0c;还能提供丰富…...

13.10 LangGraph多轮对话系统实战:Ollama私有部署+情感识别优化全解析

LangGraph多轮对话系统实战:Ollama私有部署+情感识别优化全解析 LanguageMentor 对话式训练系统架构与实现 关键词:多轮对话系统设计、场景化提示工程、情感识别优化、LangGraph 状态管理、Ollama 私有化部署 1. 对话训练系统技术架构 采用四层架构实现高扩展性的对话训练…...