TiDB 内存控制文档

目前 TiDB 已经能够做到追踪单条 SQL 查询过程中的内存使用情况,当内存使用超过一定阈值后也能采取一些操作来预防 OOM 或者排查 OOM 原因。你可以使用系统变量 tidb_mem_oom_action 来控制查询超过内存限制后所采取的操作:

  • 如果变量值为 LOG,那么当一条 SQL 的内存使用超过一定阈值(由 session 变量 tidb_mem_quota_query 控制)后,这条 SQL 会继续执行,但 TiDB 会在 log 文件中打印一条 LOG。
  • 如果变量值为 CANCEL,那么当一条 SQL 的内存使用超过一定阈值后,TiDB 会立即中断这条 SQL 的执行,并给客户端返回一个错误,错误信息中会详细写明在这条 SQL 执行过程中占用内存的各个物理执行算子的内存使用情况。

如何配置一条 SQL 执行过程中的内存使用阈值

使用系统变量 tidb_mem_quota_query 来配置一条 SQL 执行过程中的内存使用阈值,单位为字节。例如:

配置整条 SQL 的内存使用阈值为 8GB:

SET tidb_mem_quota_query = 8 << 30;

配置整条 SQL 的内存使用阈值为 8MB:

SET tidb_mem_quota_query = 8 << 20;

配置整条 SQL 的内存使用阈值为 8KB:

SET tidb_mem_quota_query = 8 << 10;

如何配置 tidb-server 实例使用内存的阈值

可以在配置文件中设置 tidb-server 实例的内存使用阈值。相关配置项为 server-memory-quota

例如,配置 tidb-server 实例的内存使用总量,将其设置成为 32 GB:

[performance]
server-memory-quota = 34359738368

在该配置下,当 tidb-server 实例内存使用到达 32 GB 时,正在执行的 SQL 语句会被随机强制终止,直至 tidb-server 实例内存使用下降到 32 GB 以下。被强制终止的 SQL 操作会向客户端返回 Out Of Global Memory Limit! 错误信息。

自 v6.4.0 版本起,可以通过系统变量 tidb_server_memory_limit 设置 tidb-server 实例的内存使用阈值。

例如,配置 tidb-server 实例的内存使用总量,将其设置成为 32 GB:

SET GLOBAL tidb_server_memory_limit = "32GB";

设置该变量后,当 tidb-server 实例的内存用量达到 32 GB 时,TiDB 会依次终止正在执行的 SQL 操作中内存用量最大的 SQL 操作,直至 tidb-server 实例内存使用下降到 32 GB 以下。被强制终止的 SQL 操作会向客户端返回报错信息 Out Of Memory Quota!

当前 tidb_server_memory_limit 所设的内存限制不终止以下 SQL 操作:

  • DDL 操作
  • INSERT、UPDATE、DELETE 操作
  • 包含窗口函数和公共表表达式的 SQL 操作

在 tidb-server 实例内存用量到达总内存的一定比例时(比例由系统变量 tidb_server_memory_limit_gc_trigger 控制), tidb-server 会尝试主动触发一次 Golang GC 以缓解内存压力。为了避免实例内存在阈值上下范围不断波动导致频繁 GC 进而带来的性能问题,该 GC 方式 1 分钟最多只会触发 1 次。

使用 INFORMATION_SCHEMA 系统表查看当前 tidb-server 的内存用量

要查看当前实例或集群的内存使用情况,你可以查询系统表 INFORMATION_SCHEMA.(CLUSTER_)MEMORY_USAGE

要查看本实例或集群中内存相关的操作和执行依据,可以查询系统表 INFORMATION_SCHEMA.(CLUSTER_)MEMORY_USAGE_OPS_HISTORY。对于每个实例,该表保留最近 50 条记录。

tidb-server 内存占用过高时的报警

当 tidb-server 实例的内存使用量超过内存阈值(默认为总内存量的 70%)且满足以下任一条件时,TiDB 将记录相关状态文件,并打印报警日志。

  • 第一次内存使用量超过内存阈值。
  • 内存使用量超过内存阈值,且距离上一次报警超过 60 秒。
  • 内存使用量超过内存阈值,且 (本次内存使用量 - 上次报警时内存使用量) / 总内存量 > 10%

你可以通过系统变量 tidb_memory_usage_alarm_ratio 修改触发该报警的内存使用比率,从而控制内存报警的阈值。

当触发 tidb-server 内存占用过高的报警时,TiDB 的报警行为如下:

为避免报警时产生的状态文件累积过多,目前 TiDB 默认只保留最近 5 次报警时所生成的状态文件。你可以通过配置系统变量 tidb_memory_usage_alarm_keep_record_num 调整该次数。

下例通过构造一个占用大量内存的 SQL 语句触发报警,对该报警功能进行演示:

  1. 配置报警比例为 0.85

    SET GLOBAL tidb_memory_usage_alarm_ratio = 0.85;
    
  2. 创建单表 CREATE TABLE t(a int); 并插入 1000 行数据。

  3. 执行 select * from t t1 join t t2 join t t3 order by t1.a。该 SQL 语句会输出 1000000000 条记录,占用巨大的内存,进而触发报警。

  4. 检查 tidb.log 文件,其中会记录系统总内存、系统当前内存使用量、tidb-server 实例的内存使用量以及状态文件所在目录。

    [2022/10/11 16:39:02.281 +08:00] [WARN] [memoryusagealarm.go:212] ["tidb-server has the risk of OOM because of memory usage exceeds alarm ratio. Running SQLs and heap profile will be recorded in record path"] ["is server-memory-quota set"=false] ["system memory total"=33682427904] ["system memory usage"=22120655360] ["tidb-server memory usage"=21468556992] [memory-usage-alarm-ratio=0.85] ["record path"=/tiup/deploy/tidb-4000/log/oom_record]
    

    以上 Log 字段的含义如下:

    • is server-memory-quota set:表示配置项 server-memory-quota 是否被设置
    • system memory total:表示当前系统的总内存
    • system memory usage:表示当前系统的内存使用量
    • tidb-server memory usage:表示 tidb-server 实例的内存使用量
    • memory-usage-alarm-ratio:表示系统变量 tidb_memory_usage_alarm_ratio 的值
    • record path:表示状态文件存放的目录
  5. 通过访问状态文件所在目录(该示例中的目录为 /tiup/deploy/tidb-4000/log/oom_record),可以看到标记了记录时间的 record 目录(例:record2022-10-09T17:18:38+08:00),其中包括 goroutinueheaprunning_sql 3 个文件,文件以记录状态文件的时间为后缀。这 3 个文件分别用来记录报警时的 goroutine 栈信息,堆内存使用状态,及正在运行的 SQL 信息。其中 running_sql 文件内容请参考 expensive-queries

tidb-server 其它内存控制策略

流量控制

  • TiDB 支持对读数据算子的动态内存控制功能。读数据的算子默认启用 tidb_distsql_scan_concurrency 所允许的最大线程数来读取数据。当单条 SQL 语句的内存使用每超过 tidb_mem_quota_query 一次,读数据的算子就会停止一个线程。
  • 流控行为由参数 tidb_enable_rate_limit_action 控制。
  • 当流控被触发时,会在日志中打印一条包含关键字 memory exceeds quota, destroy one token now 的日志。

数据落盘

TiDB 支持对执行算子的数据落盘功能。当 SQL 的内存使用超过 Memory Quota 时,tidb-server 可以通过落盘执行算子的中间数据,缓解内存压力。支持落盘的算子有:Sort、MergeJoin、HashJoin、HashAgg。

  • 落盘行为由参数 tidb_mem_quota_querytidb_enable_tmp_storage_on_oomtmp-storage-pathtmp-storage-quota 共同控制。
  • 当落盘被触发时,TiDB 会在日志中打印一条包含关键字 memory exceeds quota, spill to disk nowmemory exceeds quota, set aggregate mode to spill-mode 的日志。
  • Sort、MergeJoin、HashJoin 落盘是从 v4.0.0 版本开始引入的,HashAgg 落盘是从 v5.2.0 版本开始引入的。
  • 当包含 Sort、MergeJoin 或 HashJoin 的 SQL 语句引起内存 OOM 时,TiDB 默认会触发落盘。当包含 HashAgg 算子的 SQL 语句引起内存 OOM 时,TiDB 默认不触发落盘,请设置系统变量 tidb_executor_concurrency = 1 来触发 HashAgg 落盘功能。

本示例通过构造一个占用大量内存的 SQL 语句,对 HashAgg 落盘功能进行演示:

  1. 将 SQL 语句的 Memory Quota 配置为 1GB(默认 1GB):

    SET tidb_mem_quota_query = 1 << 30;
    
  2. 创建单表 CREATE TABLE t(a int); 并插入 256 行不同的数据。

  3. 尝试执行以下 SQL 语句:

    [tidb]> explain analyze select /*+ HASH_AGG() */ count(*) from t t1 join t t2 join t t3 group by t1.a, t2.a, t3.a;
    

    该 SQL 语句占用大量内存,返回 Out of Memory Quota 错误。

    ERROR 1105 (HY000): Out Of Memory Quota![conn_id=3]
    
  4. 设置系统变量 tidb_executor_concurrency 将执行器的并发度调整为 1。在此配置下,内存不足时 HashAgg 会自动尝试触发落盘。

    SET tidb_executor_concurrency = 1;
    
  5. 执行相同的 SQL 语句,不再返回错误,可以执行成功。从详细的执行计划可以看出,HashAgg 使用了 600MB 的硬盘空间。

    [tidb]> explain analyze select /*+ HASH_AGG() */ count(*) from t t1 join t t2 join t t3 group by t1.a, t2.a, t3.a;
    
    +---------------------------------+-------------+----------+-----------+---------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------------------------------------+-----------+----------+
    | id                              | estRows     | actRows  | task      | access object | execution info                                                                                                                                                      | operator info                                                   | memory    | disk     |
    +---------------------------------+-------------+----------+-----------+---------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------------------------------------+-----------+----------+
    | HashAgg_11                      | 204.80      | 16777216 | root      |               | time:1m37.4s, loops:16385                                                                                                                                           | group by:test.t.a, test.t.a, test.t.a, funcs:count(1)->Column#7 | 1.13 GB   | 600.0 MB |
    | └─HashJoin_12                   | 16777216.00 | 16777216 | root      |               | time:21.5s, loops:16385, build_hash_table:{total:267.2µs, fetch:228.9µs, build:38.2µs}, probe:{concurrency:1, total:35s, max:35s, probe:35s, fetch:962.2µs}         | CARTESIAN inner join                                            | 8.23 KB   | 4 KB     |
    |   ├─TableReader_21(Build)       | 256.00      | 256      | root      |               | time:87.2µs, loops:2, cop_task: {num: 1, max: 150µs, proc_keys: 0, rpc_num: 1, rpc_time: 145.1µs, copr_cache_hit_ratio: 0.00}                                       | data:TableFullScan_20                                           | 885 Bytes | N/A      |
    |   │ └─TableFullScan_20          | 256.00      | 256      | cop[tikv] | table:t3      | tikv_task:{time:23.2µs, loops:256}                                                                                                                                  | keep order:false, stats:pseudo                                  | N/A       | N/A      |
    |   └─HashJoin_14(Probe)          | 65536.00    | 65536    | root      |               | time:728.1µs, loops:65, build_hash_table:{total:307.5µs, fetch:277.6µs, build:29.9µs}, probe:{concurrency:1, total:34.3s, max:34.3s, probe:34.3s, fetch:278µs}      | CARTESIAN inner join                                            | 8.23 KB   | 4 KB     |
    |     ├─TableReader_19(Build)     | 256.00      | 256      | root      |               | time:126.2µs, loops:2, cop_task: {num: 1, max: 308.4µs, proc_keys: 0, rpc_num: 1, rpc_time: 295.3µs, copr_cache_hit_ratio: 0.00}                                    | data:TableFullScan_18                                           | 885 Bytes | N/A      |
    |     │ └─TableFullScan_18        | 256.00      | 256      | cop[tikv] | table:t2      | tikv_task:{time:79.2µs, loops:256}                                                                                                                                  | keep order:false, stats:pseudo                                  | N/A       | N/A      |
    |     └─TableReader_17(Probe)     | 256.00      | 256      | root      |               | time:211.1µs, loops:2, cop_task: {num: 1, max: 295.5µs, proc_keys: 0, rpc_num: 1, rpc_time: 279.7µs, copr_cache_hit_ratio: 0.00}                                    | data:TableFullScan_16                                           | 885 Bytes | N/A      |
    |       └─TableFullScan_16        | 256.00      | 256      | cop[tikv] | table:t1      | tikv_task:{time:71.4µs, loops:256}                                                                                                                                  | keep order:false, stats:pseudo                                  | N/A       | N/A      |
    +---------------------------------+-------------+----------+-----------+---------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------------------------------------+-----------+----------+
    9 rows in set (1 min 37.428 sec)
    

其它

设置环境变量 GOMEMLIMIT 缓解 OOM 问题

Golang 自 Go 1.19 版本开始引入 GOMEMLIMIT 环境变量,该变量用来设置触发 Go GC 的内存上限。

对于 v6.1.3 <= TiDB < v6.5.0 的版本,你可以通过手动设置 Go GOMEMLIMIT 环境变量的方式来缓解一类 OOM 问题。该类 OOM 问题具有一个典型特征:观察 Grafana 监控,OOM 前的时刻,TiDB-Runtime > Memory Usage 面板中 estimate-inuse 立柱部分在整个立柱中仅仅占一半。如下图所示:

normal OOM case example

为了验证 GOMEMLIMIT 在该类场景下的效果,以下通过一个对比实验进行说明:

  • 在 TiDB v6.1.2 下,模拟负载在持续运行几分钟后,TiDB server 会发生 OOM(系统内存约 48 GiB):

    v6.1.2 workload oom

  • 在 TiDB v6.1.3 下,设置 GOMEMLIMIT 为 40000 MiB,模拟负载长期稳定运行、TiDB server 未发生 OOM 且进程最高内存用量稳定在 40.8 GiB 左右:

    v6.1.3 workload no oom with GOMEMLIMIT

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