TiDB OOM 故障排查

本文总结了 TiDB Out of Memory (OOM) 常见问题的解决思路、故障现象、故障原因、解决方法，以及需要收集的诊断信息。在遇到 OOM 问题时，你可以参考本文档来排查错误原因并进行处理。

常见故障现象

OOM 常见的故障现象包括（但不限于）：

• 客户端报错：SQL error, errno = 2013, state = 'HY000': Lost connection to MySQL server during query

• 查看 Grafana 监控，发现以下现象：

  • TiDB > Server > Memory Usage 显示 process/heapInUse 持续升高，达到阈值后掉零
  • TiDB > Server > Uptime 显示为掉零
  • TiDB-Runtime > Memory Usage 显示 estimate-inuse 持续升高

• 查看 tidb.log，可发现如下日志条目：

  • OOM 相关的 Alarm：[WARN] [memory_usage_alarm.go:139] ["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"]。关于该日志的详细说明，请参考 memory-usage-alarm-ratio。
  • 重启相关的日志条目：[INFO] [printer.go:33] ["Welcome to TiDB."]。

整体排查思路

在排查 OOM 问题时，整体遵循以下排查思路：

1. 确认是否属于 OOM 问题。

   执行以下命令查看操作系统日志。如果故障发生的时间点附近存在 oom-killer 的日志，则可以确定是 OOM 问题。

   dmesg -T | grep tidb-server
   

   下面是包含 oom-killer 的日志输出示例：

   ......
   Mar 14 16:55:03 localhost kernel: tidb-server invoked oom-killer: gfp_mask=0x201da, order=0, oom_score_adj=0
   Mar 14 16:55:03 localhost kernel: tidb-server cpuset=/ mems_allowed=0
   Mar 14 16:55:03 localhost kernel: CPU: 14 PID: 21966 Comm: tidb-server Kdump: loaded Not tainted 3.10.0-1160.el7.x86_64 #1
   Mar 14 16:55:03 localhost kernel: Hardware name: QEMU Standard PC (i440FX + PIIX, 1996), BIOS rel-1.14.0-0-g155821a1990b-prebuilt.qemu.org 04/01/2014
   ......
   Mar 14 16:55:03 localhost kernel: Out of memory: Kill process 21945 (tidb-server) score 956 or sacrifice child
   Mar 14 16:55:03 localhost kernel: Killed process 21945 (tidb-server), UID 1000, total-vm:33027492kB, anon-rss:31303276kB, file-rss:0kB, shmem-rss:0kB
   Mar 14 16:55:07 localhost systemd: tidb-4000.service: main process exited, code=killed, status=9/KILL
   ......
   

2. 确认是 OOM 问题之后，可以进一步排查触发 OOM 的原因是部署问题还是数据库问题。

   • 如果是部署问题触发 OOM，需要排查资源配置、混合部署的影响。
   • 如果是数据库问题触发 OOM，常见原因有：
     • TiDB 处理较大的数据流量，如：大查询、大写入、数据导入等。
     • TiDB 的高并发场景，多条 SQL 并发消耗资源，或者算子并发高。
     • TiDB 内存泄露，资源没有释放。

   具体排查方法请参考下面的章节。

常见故障原因和解决方法

根据 OOM 出现的原因，一般可以分为以下几种情况：

• 部署问题
• 数据库问题
• 客户端问题

部署问题

如果是由于部署不当导致的 OOM 问题，常见的原因有：

• 操作系统内存容量规划偏小，导致内存不足。
• TiUP resource_control 配置不合理。
• 在混合部署的情况下（指 TiDB 和其他应用程序部署在同一台服务器上），其他应用程序抢占资源导致 TiDB 被 oom-killer 关闭。

数据库问题

本节介绍由数据库问题导致的 OOM 问题和解决办法。

执行 SQL 语句时消耗太多内存

可以根据以下不同的触发 OOM 的原因，采取相应的措施减少 SQL 的内存使用：

• 如果 SQL 的执行计划不优，比如由于缺少合适的索引、统计信息过期、优化器 bug 等原因，会导致选错 SQL 的执行计划，进而出现巨大的中间结果集累积在内存中。这种情况下可以考虑采取以下措施：

  • 添加合适的索引
  • 使用算子的数据落盘功能
  • 调整表之间的 JOIN 顺序
  • 使用 hint 进行调优

• 一些算子和函数不支持下推到存储层，导致出现巨大的中间结果集累积。此时可能需要改写业务 SQL，或使用 hint 进行调优，来使用可下推的函数或算子。

• 执行计划中存在算子 HashAgg。HashAgg 是多线程并发执行，虽然执行速度较快，但会消耗较多内存。可以尝试使用 STREAM_AGG() 替代。

• 调小同时读取的 Region 的数量，或降低算子并发度，以避免因高并发导致的内存问题。对应的系统变量包括：

  • tidb_distsql_scan_concurrency
  • tidb_index_serial_scan_concurrency
  • tidb_executor_concurrency

• 问题发生时间附近，session 的并发度过高，此时可能需要添加节点进行扩容。

大事务或大写入消耗太多内存

需要提前进行内存的容量规划，这是因为执行事务时 TiDB 进程的内存消耗相对于事务大小会存在一定程度的放大，最大可能达到提交事务大小的 2 到 3 倍以上。

针对单个大事务，可以通过拆分的方式调小事务大小。

收集和加载统计信息的过程中消耗太多内存

TiDB 节点启动后需要加载统计信息到内存中。统计信息的收集过程会消耗内存，可以通过以下方式控制内存使用量：

• 使用指定采样率、指定只收集特定列的统计信息、减少 ANALYZE 并发度等手段减少内存使用。
• TiDB v6.1.0 开始引入了系统变量 tidb_stats_cache_mem_quota，可以对统计信息的内存使用进行限制。
• TiDB v6.1.0 开始引入了系统变量 tidb_mem_quota_analyze，用于控制 TiDB 更新统计信息时的最大总内存占用。

更多信息请参见统计信息简介。

预处理语句 (Prepared Statement) 使用过量

客户端不断创建预处理语句但未执行 deallocate prepare stmt 会导致内存持续上涨，最终触发 TiDB OOM。原因是预处理语句占用的内存要在 session 关闭后才会释放。这一点在长连接下尤需注意。

要解决该问题，可以考虑采取以下措施：

• 调整 session 的生命周期。
• 调整连接池的 wait_timeout 和 max_execution_time 时长。
• 使用系统变量 max_prepared_stmt_count 进行限制。

系统变量配置不当

系统变量 tidb_enable_rate_limit_action 在单条查询仅涉及读数据的情况下，对内存控制效果较好。若还存在额外的计算操作（如连接、聚合等），启动该变量可能会导致内存不受 tidb_mem_quota_query 控制，加剧 OOM 风险。

建议关闭该变量。从 TiDB v6.3.0 开始，该变量默认关闭。

客户端问题

若客户端发生 OOM，则需要排查以下方面：

• 观察 Grafana TiDB Details > Server > Client Data Traffic 的趋势和速度，查看是否存在网络阻塞。
• 检查是否存在错误的 JDBC 配置参数导致的应用 OOM。例如流式读取的相关参数 defaultFetchSize 配置有误，会造成数据在客户端大量缓存。

处理 OOM 问题需要收集的诊断信息

为定位 OOM 故障，通常需要收集以下信息：

• 操作系统的内存相关配置：

  • TiUP 上的配置：resource_control.memory_limit
  • 操作系统的配置：
    • 内存信息：cat /proc/meminfo
    • 相关内核参数：vm.overcommit_memory
  • NUMA 相关信息：
    • numactl --hardware
    • numactl --show

• 数据库的版本和内存相关配置：

  • TiDB 版本
  • tidb_mem_quota_query
  • memory-usage-alarm-ratio
  • mem-quota-query
  • oom-action
  • tidb_enable_rate_limit_action
  • tidb_server_memory_limit
  • oom-use-tmp-storage
  • tmp-storage-path
  • tmp-storage-quota
  • tidb_analyze_version

• 在 Grafana 查看 TiDB 内存的日常使用情况：TiDB > Server > Memory Usage

• 查看内存消耗较多的 SQL 语句：

  • 可以从 TiDB Dashboard 中查看 SQL 语句分析、慢查询，查看内存使用量
  • 查看 INFORMATION_SCHEMA 中的 SLOW_QUERY 和 CLUSTER_SLOW_QUERY
  • 各个 TiDB 节点的 tidb_slow_query.log
  • 执行 grep "expensive_query" tidb.log 查看对应的日志条目
  • 执行 EXPLAIN ANALYZE 查看算子的内存消耗
  • 执行 SELECT * FROM information_schema.processlist; 查看 SQL 对应的 MEM 列的值

• 执行以下命令收集内存使用率高的时候 TiDB 的 Profile 信息：

  curl -G "http://{TiDBIP}:10080/debug/zip?seconds=10" > profile.zip
  

• 执行 grep "tidb-server has the risk of OOM" tidb.log 查看 TiDB Server 收集的告警文件路径，例如：

  ["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 tidb_server_memory_limit set"=false] ["system memory total"=14388137984] ["system memory usage"=11897434112] ["tidb-server memory usage"=11223572312] [memory-usage-alarm-ratio=0.8] ["record path"="/tmp/0_tidb/MC4wLjAuMDo0MDAwLzAuMC4wLjA6MTAwODA=/tmp-storage/record"]
  

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