PostgreSQL14加速恢复与VACUUM
我关注的PG14的性能项目其中一个是加速恢复与VACUUM。在微软的PG团队中，我和PG社区其他成员大部分时间一起致力于PG开源项目。在PG14中（2021的Q3），我提交了一个patch优化compactify元组函数，减少恢复时CPU的使用。这项性能优化可以使PG14的恢复快2．4倍。
compactify＿tuples函数在PG内部使用的地方：
1） 崩溃恢复时
2） 备机回放
3） VACUUM
因此，好消息是，改进compactify＿tuples可以提高崩溃恢复性能；减少备机负载，使其更快回放来自主的日志；提高VACUUM性能。
本文中，我们将介绍compactify＿tuples函数的改进，该函数过去如何工作，以及PG14改写后为什么更快。
剖析恢复进程突出一个性能问题
PG中WAL日志包含指令及数据。描述了对基础数据进行修改。WAL确保数据持久化。当PG重启时，恢复进程将最近执行检查点位置之后的日志全部回放。顺序回放WAL日志，将数据库关闭时未刷写到磁盘的更改回放到数据页中。
在运行UPDATE密集型工作负载后，故意使数据库崩溃，我们对恢复过程进行了一些分析。CPU负载大部分来自“HEAP2 CLEAN”WAL记录的回放。HEAP2 CLEAN记录通过清除死记录占用空间来整理页内碎片。当页面变满，并需要更多空间时，就会产生HEAP2 CLEAN日志。
一个tuple是表中行的内部表示。一行可能有很多tuple，但任何一个时间点，仅一个tuple有效。老事务可能访问旧版本，以便访问事务开始时的行。UPDATE会产生新版本。创建每个行的多个版本被叫做多版本并发控制（MVCC）。
从heap页中清理未使用的空间
为理解HEAP2 CLEAN在PG中如何工作，需要首先了解下heap页结构。我们看下带有元组碎片的heap页：
图1 由于删除了元组而出现碎片的heap页
我们可以看到，每个页头后面都有一个“items”数组。这些item指向每个元组。PG从页尾开始将元组写入页面，当items数组和元组空间重叠时，页面变满。需要注意，页尾处的元组和item指针的顺序并不是完全反向相反。元组2和3在这里出现了乱序。在页面更新了一些记录并旧的item指针被重用后，元组就会变得乱序。我们还可以看到，图1中的页面有很多未使用的空间。未使用的空间是由于VACUUM删除了元组。HEAP2 CLEAN操作将清除这些未使用的空间。
在PG13及更早的版本中，HEAP2 CLEAN操作会将上述内容转换为：
图2 PG14之前碎片整理的heap页
我们可以看到空白区域小时了，元组紧凑移动到了页尾。注意，元组和原来保持相同顺序。元组2和3保持交叉顺序。
PG14之前heap页compacification怎么工作
comactify＿tuples函数为我们处理页面compact工作。更改前，compactify＿tuples函数会对item副本执行排序。这种排序允许元组移动到页尾。本案例中，先移动tuple1，然后tuple3，接着tuple2，最后tuple4。为决定哪个tuple先移动，compactify＿tuples使用qsort函数用于比较并排序。以反向偏移顺序对item数组进行排序，允许从页面尾部的元组开始移动。
由于heap页面最多可以版本几百个元组，并且由于update负载中compact的频率导致qsort耗费大量CPU。当然，如果页面仅有几个元组，排序的代价就不高了。
那么是否需要排序？是，也不是。如果以item数组的顺序移动元组，不进行排序，我们可以在稍后的页面中覆盖元组。例如，图2中，如果在移动tuple3前移动tuple2，那么我们将覆盖tuple3。
当像这样移动元组时，必须确保先将该位置的元组移动到页尾。因此对于这种本地移动必须进行排序。
怎样使HEAP2 CLEAN更快？
为了在执行HEAP2 CLEAN时，加快页面compact，我们需要写一个自定义qsort函数内联操作符函数。创建一个通用qsort函数会减少一些函数调用代价，但是不管怎么做qsort的复杂度都是O（n log n）。完全摆脱这种函数会更好。
使用qsort仅保证不会覆盖。因此可以将这些元组拷贝到一个临时缓冲区，这样移动元组的顺序就无关紧要了。
PG14中compactify＿tuples函数完全不需要使用qsort。不用排序，可以使我们以item数组的顺序移动tuple到页尾。临时内存避免了元组在移动前被覆盖的风险，也意味着元组以正确的顺序放回到页面尾处。PG14进行compact后新的heap页为：
图3 PG14性能提升后新的compact heap页
注意，元组2和3交换了位置，并且元组现在处于item反向顺序。
新的PG14代码通过预检查进一步优化，看元组是否已将在正确的反向item指针顺序中。如果元组顺序不正确，则不需要使用临时缓冲区。然后仅移动比第一个空白空间更早的元组。其他元组已经在正确位置。现在我们再次将元组以item指针反向顺序放回元组，我们更加频繁地遇到这种预先排序的情况。平均而言，我们金辉移动页面上一半元组。新元组产生新的item指针也会维护这样的顺序。
与元组在页面中的随机顺序相比，让元组以反向顺序还可以帮助某些CPU架构更有效地预取。
现在PG14有多快？
我们的测试用力使用了包含2个INT列，填充因子为85的1000万行数据。考虑元组头，允许在每8KB页面存储最多226个元组。为了生成一些WAL来回放，使用Pgbench，随机执行1200万次更新。1000万行中每行平均有12次更新。然后非正常关闭，重启进行崩溃恢复。在性能提升前，崩溃恢复需要148秒才能重放2．2GB的WAL。
新版本的compactify＿tuples代码进行同样的测试，耗时60．8秒。崩溃恢复的性能提升约2．4倍。
以前在compacity＿tuples更改前，具有大量元组的页面进行compact很慢，因为qsort需要很长时间。更改后，不同数量的页面进行compact基本一致。即使每个页有很少元组，这种变化仍然会小幅提升性能。但是，当元组数量巨大时，更加有效。
PG14中的VACUUM性能也有所提升
VACUUM和（autovacuum）在heap页面中删除死元组也使用相同代码。因此加速compactify＿tuples也意味着VACUUM性能有很好改进。我们尝试对之前更新的基准测试表执行VACUUM，发现PG14中运行速度比更改前快25％。以前需要4．1秒，现在仅2．9秒。
加速恢复过程还意味着备机更有可能跟上主，并在产生日志后很快回放掉。这意味着可以帮助备不落后主。
因此恢复进程和VACUUM在PG14中更快－－而且还有很多工作正在进行中
compacity＿tuples在很多情况下确实有助于提高恢复性能。但是恢复过程在IO上遇到瓶颈而不是CPU也很场景。当恢复的数据库大于可用内存时，必须等待从磁盘中读取页然后进行回放。幸运的是，我们还在研究一种方法，让恢复进程将页面预取到内核的页面缓冲中，这样物理IO就可以在后台并发进行，而不是让恢复进程等待。
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