SQLOS任务调度算法
2017-09-04 15:15
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前些天在处理一个SQL Server LATCH导致的数据库停止响应问题时,遇到了一些需要SQLOS调度知识解决的问题,正好以前看过一篇官网的文章,在这里稍作修改贴出来。
原文网址如下:
https://blogs.msdn.microsoft.com/apgcdsd/2011/11/23/sql-server-sqlos/
【介绍】
SQL Server在通过BATCH,TASK,WORKER,SCHEDULER等来对任务进行调度和处理。了解这些概念,对于了解SQL Server内部是如何工作,是非常有帮助的。
通常来讲,SCHEDULER个数是跟CPU个数相匹配的。除了几个系统的SCHEDULER以外,每一个SCHEDULER都映射到一个CPU,如下面的查询结果所示,我们有四个CPU,也就有相应四个USER SCHEDULER,而scheduler_total_count有16个则是因为有8个是系统scheduler,我们一般不必关注系统scheduler。
而WORKER(又称为WORKER THREAD), 则是工作线程。在一台服务器上,我们可以有多个工作线程。因为每一个工作线程要耗费资源,所以,SQL Server有一个最大工作线程数。
TASK是worker的使用者,每个TASK系统会给它分配一个工作线程进行处理,是一对一的关系但并不绑定。如果所有的工作线程都在忙,而且已经达到了最大工作线程数,SQL Server就要等待,直到有一个忙的工作线程被释放。
最大工作线程数可以通过下面的查询得到。SQL SERVER并不是一开始就把这些所有的工作线程都创建,而是依据需要而创建。
一个客户端connection可能包含一个或多个BATCH,一般SQL Server引擎会为一个BATCH视为一个TASK,但使用并行化查询的BATCH会被分解成多个TASK。具体BATCH怎么分解成TASK,以及分解成多少个,则是由SQL Server内部决定的。但是在这里我们依然可以使用相关DMV探寻一下大致分配情况:
我们使用spid为63的窗口执行一个复杂的查询,此查询使用默认并行度运行(由于有8个CPU因此默认MAXDOP=8)。
结果如下:
从上图我们可以看到,来自客户端的一个BACTH由于并行查询而被分解成了33个TASK,对应33个task_address,和33个worker_address,这说明一个BATCH占用了33个worker threads,这个数目是相当大的。由于本例中USER SCHEDULER的数目是8,因此默认MAXDOP也是8,所以我们看到有编号为0-7的8个scheduler_id,其中scheduler_id为4的CPU被5个task占用,这5个task当中有一个parent_task_address为NULL,说明这个task是整个BATCH的主task。其他7个CPU上都只有4个task。如果观察时间更长一点我们还会发现,同一个CPU上的4个task只有exec_context_id倒数第二大的task是一直处于running状态的,其他的全部是处于占用worker thread的suspended状态。
【关系】
我们初步了解了Connection, Batch, Task, Worker, Scheduler, CPU这些概念,那么,它们之间的关系到底是怎么样呢?
如上图所示,左边是很多连接,每个连接有一个相应的SPID,只要用户没有登出,或者没有timeout,这个始终是存在的。标准设置下,对于用户连接数目,是没有限制的。
在每一个连接里,我们可能会有很多batch,在一个连接里,batch都是按顺序的。只有一个batch执行完了,才会执行下面一个batch。因为有很多连接,所以从SQL Server层面上看,同时会有很多个batch。
SQL Server会做优化,每一个batch,可能会分解成多个task以支持如并行查询。这样,在SQL层面上来看,同时会有很多个TASK。
SQL Server上,每一个CPU通常会对应一个Scheduler,有几个额外的系统的Scheduler,只是用来执行一些系统任务。对用户来讲,我们只需要关心User Scheduler就可以了。如果有4个CPU的话,那么通常就会有4个User Scheduler。
每个Scheduler上,可以有多个worker对应。Worker是真正的执行单元,Scheduler(对CPU的封装)是执行的地方。Worker的总数受max worker thread限制。每一个worker在创建的时候,自己需要申请2M内存空间。如果max worker thread为1024,并且那些worker全部创建的话,至少需要2G空间。所以太多的worker,会占用很多系统资源。
【跟踪】
在了解Connection, Batch, Task, Worker, Scheduler, CPU之间的关系后,下面我们用DMV跟踪一下运作的流程。
步骤一:
执行下面的脚本,创建一个测试数据库和测试数据表
步骤二:
打开一个查询窗口,执行下面的语句,注意,我们这里并没有commit transaction.
步骤三:
打开另外一个窗口,执行下面的语句,我们会看到,下面的查询会一直在执行,因为我们前面的一个transaction并没有关闭。从查询窗口,我们可以看到,下面语句执行的SPID为58
步骤四:查看连接
从下面的查询来看,我们的连接对应的SPID是58,被block住了。
步骤五:查看batch
我们查看SQL Profiler, 看到我们的Batch是SELECT * FROM TEST
步骤六:查看TASK
用下面的DMV, 我们可以看到,针对SESSION_ID=58的,只有一个task. (地址为0x0064F048), 而针对该TASK的worker地址为: 0x803081A0。同时我们也可以看到该worker运行在Scheduler 0上面。
步骤七:查看WORKER
从下面的查询可以知道,这个WORKER已经执行了5291个task了。这个worker相应的Scheduler地址是0x00932080
步骤八:查看SCHEDULER
从下面的查询可以得知,Scheduler_address (0x00932080) 相应的CPU_ID是0。在我们的系统上,有4个CPU, 编号分别为0, 1, 2, 3. 但是有7个SCHEDULER, 其中3个是SYSTEM SCHEDULER, 4个是USER SCHEDULER。在每个SCHEDULER上,有相应的WORKER数目。因为WORKER是根据需要而创建的,所以,在每个SCHEDULER上,目前WORKER数目很少。而且其中有些WORKER还处于SLEEPING状态。
【应用】
我们了解了SQL SERVER任务调度的机制,那么有些问题,就会更加清楚。
设置MAXDOP的作用。MAXDOP=1的话,可以使得一个BATCH只对应一个TASK。如果一个BATCH产生多个TASKS,那么TASK之间的协调,等待等等,将是很大的开销。把MAXDOP设小,能同时减少WORKER的使用量。所以,如果我们看到等待类型为CXPACKET的话,那么我们可以设置MAXDOP,减少并行度。
比较大的SPID。如果我们看到SPID的号码非常大,如超过1000,那么通常表明,我们系统有很严重的BLOCKING。SQL SERVER不对连接数做限制,但是对于WORKER数,是有限制的。缺省情况下,最大个数如下:
对于很大的SPID编号,通常表明,我们的WORKER数是很高的。这种情况比较危险,如果一个新的连接进来,可能没有空闲WORKER来处理这个连接。在CLUSTER环境下,ISALIVE检查会失败,会导致SQL SERVER做FAILOVER。
NON-YIELDING SCHEDULER错误。我们有时候会看到SQL Server会报一个17883错误, NON-YIELDING SCHEDULER。这个错误指的是,在一个SCHEDULER上,会有多个WORKER,它们以友好的方式,互相占用一会儿SCHEDULER资源。某个WORKER占用SCHEDULER后,执行一段时间,会做YIELD,也就是退让,把SCHEDULER资源让出来,让其他WORKER去使用。如果某一个WORKER出于某种原因,不退让SCHEDULER资源,导致其他WORKER没有机会运行,这种现象叫NON-YIELDING SCHEDULER。出现这种情况,SQL SERVER有自动检测机制,会打一个DUMP出来。我们需要进一步分析DUMP为什么该WORKER不会YIELD。
WORKER 用完。我们可以做一个小实验。我们在一台32位机器上,创建上面提及的测试数据库,并且,开启一个同样的未关闭transaction的update语句。
然后执行下面的程序。下面的程序会开启256个连接到SQL Server, 这256个连接由于前面的transaction未闭合,都处于BLOCKING状态。
查询SELECT * FROM sys.dm_os_tasks这时候我们发现有278个TASK,而查询sys.dm_os_schedulers 我们发现有两个CPU, 因此有两个用户SCHEDULER, 每个SCHEDULER上,有128个workers. 加起来有256个WORKERS。针对两个CPU的架构,我们缺省最大的WORKER数是256。所以已经到了极限了。
这时候,我们新开启一个连接,会发现SQL Server连不上,并报如下错误:
这是因为WORKER用完的缘故。新的连接无法获得一个WORKER来做login process。所以导致连接失败。在群集环境下,如果连接不上SQL Server, ISALIVE检查会失败,会引起SQL Server FAILOVER。所有的连接都会被强迫中止,并且SQL Server会在新结点上重新启动。针对这种情况,我们可以修改提高MAX WORKER THREAD,但是并不能最终解决问题,由于BLOCKING缘故,新的连接会迅速积累,一直把MAX WORKER THREAD用完,所以这时候,我们应该检查BLOCKING。使得task能及时完成,释放WORKER。
【总结】
SQL Server的任务调度使得SQL SERVER能够以最快方式处理用户发过来的请求。了解SQL SERVER的任务调度过程,对于我们调整系统性能是非常有帮助的。如适当增加MAX WORKER THREAD,调整MAXDOP,去除BLOCKING等等,了解这些概念,会使得我们的调整更有目的性。
原文网址如下:
https://blogs.msdn.microsoft.com/apgcdsd/2011/11/23/sql-server-sqlos/
【介绍】
SQL Server在通过BATCH,TASK,WORKER,SCHEDULER等来对任务进行调度和处理。了解这些概念,对于了解SQL Server内部是如何工作,是非常有帮助的。
通常来讲,SCHEDULER个数是跟CPU个数相匹配的。除了几个系统的SCHEDULER以外,每一个SCHEDULER都映射到一个CPU,如下面的查询结果所示,我们有四个CPU,也就有相应四个USER SCHEDULER,而scheduler_total_count有16个则是因为有8个是系统scheduler,我们一般不必关注系统scheduler。
select cpu_count,scheduler_count,scheduler_total_count from sys.dm_os_sys_info
而WORKER(又称为WORKER THREAD), 则是工作线程。在一台服务器上,我们可以有多个工作线程。因为每一个工作线程要耗费资源,所以,SQL Server有一个最大工作线程数。
TASK是worker的使用者,每个TASK系统会给它分配一个工作线程进行处理,是一对一的关系但并不绑定。如果所有的工作线程都在忙,而且已经达到了最大工作线程数,SQL Server就要等待,直到有一个忙的工作线程被释放。
最大工作线程数可以通过下面的查询得到。SQL SERVER并不是一开始就把这些所有的工作线程都创建,而是依据需要而创建。
select cpu_count,max_workers_count from sys.dm_os_sys_info
一个客户端connection可能包含一个或多个BATCH,一般SQL Server引擎会为一个BATCH视为一个TASK,但使用并行化查询的BATCH会被分解成多个TASK。具体BATCH怎么分解成TASK,以及分解成多少个,则是由SQL Server内部决定的。但是在这里我们依然可以使用相关DMV探寻一下大致分配情况:
我们使用spid为63的窗口执行一个复杂的查询,此查询使用默认并行度运行(由于有8个CPU因此默认MAXDOP=8)。
select * from sys.dm_os_tasks where session_id=63 order by 7
结果如下:
(33 行受影响) task_address task_state context_switches_count pending_io_count pending_io_byte_count pending_io_byte_average scheduler_id session_id exec_context_id request_id worker_address host_address parent_task_address ------------------ ---------------------------------- ---------------- --------------------- ----------------------- ------------ ---------- --------------- ----------- ------------------ ------------------ ------------------- 0x000000000DB29468 SUSPENDED 4696 510 0 0 0 63 7 0 0x0000000032E02160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x000000000DB29088 SUSPENDED 1457 290 0 0 0 63 11 0 0x0000000017FE2160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x0000000012358CA8 RUNNING 1937 1945 0 0 0 63 21 0 0x0000000034E84160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x0000000012359088 SUSPENDED 2 0 0 0 0 63 32 0 0x000000000685A160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x000000000F20D468 SUSPENDED 4489 510 0 0 1 63 4 0 0x000000001FE30160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x0000000035F19468 SUSPENDED 1731 290 0 0 1 63 16 0 0x00000002BD8DC160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x0000000035F19088 SUSPENDED 2280 1864 0 0 1 63 23 0 0x000000001AA60160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x0000000035F18CA8 SUSPENDED 9 0 0 0 1 63 28 0 0x00000002BB60A160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x000000002E283468 SUSPENDED 4485 510 0 0 2 63 5 0 0x000000001FE48160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x000000001A736108 SUSPENDED 1700 290 0 0 2 63 15 0 0x00000000310C6160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x000000001A737468 RUNNING 2256 1865 0 0 2 63 20 0 0x00000000049DC160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x000000001A737848 SUSPENDED 5 0 0 0 2 63 30 0 0x0000000018390160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x000000001A609088 SUSPENDED 3973 510 0 0 3 63 8 0 0x000000001BEC0160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x0000000014A49848 SUSPENDED 1652 290 0 0 3 63 14 0 0x0000000017436160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x0000000014A49088 RUNNING 2058 1878 0 0 3 63 18 0 0x0000000025D2C160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x000000000FD5C108 SUSPENDED 6 0 0 0 3 63 26 0 0x00000000213DA160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x0000000025E67468 SUSPENDED 3 0 0 0 4 63 0 0 0x00000000353A6160 0x0000000000000000 NULL 0x0000000006EC9C28 SUSPENDED 4469 510 0 0 4 63 6 0 0x000000002AF14160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x000000001C0708C8 SUSPENDED 1725 290 0 0 4 63 13 0 0x000000002AC74160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x000000001C0704E8 RUNNING 2324 1889 0 0 4 63 24 0 0x000000001497A160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x0000000012035468 SUSPENDED 5 0 0 0 4 63 29 0 0x00000002B70E6160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x00000002BB1144E8 SUSPENDED 4084 511 0 0 5 63 1 0 0x0000000028F4E160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x00000002BB115C28 SUSPENDED 1775 290 0 0 5 63 12 0 0x000000000E7B4160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x00000002BB115468 RUNNABLE 2256 1830 0 0 5 63 22 0 0x000000000AC4C160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x000000000BBA5848 SUSPENDED 5 0 0 0 5 63 27 0 0x000000002ABFC160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x00000000263BFC28 SUSPENDED 5031 510 0 0 6 63 2 0 0x000000002E444160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x00000002BE5D6108 SUSPENDED 1856 290 0 0 6 63 10 0 0x00000002BF20E160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x0000000020446CA8 RUNNING 2275 1936 0 0 6 63 19 0 0x0000000005104160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x0000000020446108 SUSPENDED 5 0 0 0 6 63 31 0 0x0000000022F9E160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x000000003193B468 SUSPENDED 4276 510 0 0 7 63 3 0 0x000000002B58C160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x000000003193A8C8 SUSPENDED 1806 290 0 0 7 63 9 0 0x000000001FCEA160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x000000000E2A2CA8 SUSPENDED 2308 2007 0 0 7 63 17 0 0x00000000113AE160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468 0x000000000E2A28C8 SUSPENDED 10 0 0 0 7 63 25 0 0x000000002504C160 0x0000000000000000 0x0000000025E67468
从上图我们可以看到,来自客户端的一个BACTH由于并行查询而被分解成了33个TASK,对应33个task_address,和33个worker_address,这说明一个BATCH占用了33个worker threads,这个数目是相当大的。由于本例中USER SCHEDULER的数目是8,因此默认MAXDOP也是8,所以我们看到有编号为0-7的8个scheduler_id,其中scheduler_id为4的CPU被5个task占用,这5个task当中有一个parent_task_address为NULL,说明这个task是整个BATCH的主task。其他7个CPU上都只有4个task。如果观察时间更长一点我们还会发现,同一个CPU上的4个task只有exec_context_id倒数第二大的task是一直处于running状态的,其他的全部是处于占用worker thread的suspended状态。
【关系】
我们初步了解了Connection, Batch, Task, Worker, Scheduler, CPU这些概念,那么,它们之间的关系到底是怎么样呢?
如上图所示,左边是很多连接,每个连接有一个相应的SPID,只要用户没有登出,或者没有timeout,这个始终是存在的。标准设置下,对于用户连接数目,是没有限制的。
在每一个连接里,我们可能会有很多batch,在一个连接里,batch都是按顺序的。只有一个batch执行完了,才会执行下面一个batch。因为有很多连接,所以从SQL Server层面上看,同时会有很多个batch。
SQL Server会做优化,每一个batch,可能会分解成多个task以支持如并行查询。这样,在SQL层面上来看,同时会有很多个TASK。
SQL Server上,每一个CPU通常会对应一个Scheduler,有几个额外的系统的Scheduler,只是用来执行一些系统任务。对用户来讲,我们只需要关心User Scheduler就可以了。如果有4个CPU的话,那么通常就会有4个User Scheduler。
每个Scheduler上,可以有多个worker对应。Worker是真正的执行单元,Scheduler(对CPU的封装)是执行的地方。Worker的总数受max worker thread限制。每一个worker在创建的时候,自己需要申请2M内存空间。如果max worker thread为1024,并且那些worker全部创建的话,至少需要2G空间。所以太多的worker,会占用很多系统资源。
【跟踪】
在了解Connection, Batch, Task, Worker, Scheduler, CPU之间的关系后,下面我们用DMV跟踪一下运作的流程。
步骤一:
执行下面的脚本,创建一个测试数据库和测试数据表
CREATE DATABASE TEST go use TEST go CREATE TABLE TEST(ID int,name nvarchar(50)) INSERT INTO TEST VALUES (1, 'aaa')
步骤二:
打开一个查询窗口,执行下面的语句,注意,我们这里并没有commit transaction.
begin tran update TEST set name='bbb' where [ID] = 1
步骤三:
打开另外一个窗口,执行下面的语句,我们会看到,下面的查询会一直在执行,因为我们前面的一个transaction并没有关闭。从查询窗口,我们可以看到,下面语句执行的SPID为58
SELECT * FROM TEST
步骤四:查看连接
从下面的查询来看,我们的连接对应的SPID是58,被block住了。
步骤五:查看batch
我们查看SQL Profiler, 看到我们的Batch是SELECT * FROM TEST
步骤六:查看TASK
用下面的DMV, 我们可以看到,针对SESSION_ID=58的,只有一个task. (地址为0x0064F048), 而针对该TASK的worker地址为: 0x803081A0。同时我们也可以看到该worker运行在Scheduler 0上面。
步骤七:查看WORKER
从下面的查询可以知道,这个WORKER已经执行了5291个task了。这个worker相应的Scheduler地址是0x00932080
步骤八:查看SCHEDULER
从下面的查询可以得知,Scheduler_address (0x00932080) 相应的CPU_ID是0。在我们的系统上,有4个CPU, 编号分别为0, 1, 2, 3. 但是有7个SCHEDULER, 其中3个是SYSTEM SCHEDULER, 4个是USER SCHEDULER。在每个SCHEDULER上,有相应的WORKER数目。因为WORKER是根据需要而创建的,所以,在每个SCHEDULER上,目前WORKER数目很少。而且其中有些WORKER还处于SLEEPING状态。
【应用】
我们了解了SQL SERVER任务调度的机制,那么有些问题,就会更加清楚。
设置MAXDOP的作用。MAXDOP=1的话,可以使得一个BATCH只对应一个TASK。如果一个BATCH产生多个TASKS,那么TASK之间的协调,等待等等,将是很大的开销。把MAXDOP设小,能同时减少WORKER的使用量。所以,如果我们看到等待类型为CXPACKET的话,那么我们可以设置MAXDOP,减少并行度。
比较大的SPID。如果我们看到SPID的号码非常大,如超过1000,那么通常表明,我们系统有很严重的BLOCKING。SQL SERVER不对连接数做限制,但是对于WORKER数,是有限制的。缺省情况下,最大个数如下:
Number of CPUs | 32bit | 64 bit |
<=4 processors | 256 | 512 |
8 processors | 288 | 576 |
16 processors | 352 | 704 |
32 processors | 480 | 960 |
NON-YIELDING SCHEDULER错误。我们有时候会看到SQL Server会报一个17883错误, NON-YIELDING SCHEDULER。这个错误指的是,在一个SCHEDULER上,会有多个WORKER,它们以友好的方式,互相占用一会儿SCHEDULER资源。某个WORKER占用SCHEDULER后,执行一段时间,会做YIELD,也就是退让,把SCHEDULER资源让出来,让其他WORKER去使用。如果某一个WORKER出于某种原因,不退让SCHEDULER资源,导致其他WORKER没有机会运行,这种现象叫NON-YIELDING SCHEDULER。出现这种情况,SQL SERVER有自动检测机制,会打一个DUMP出来。我们需要进一步分析DUMP为什么该WORKER不会YIELD。
WORKER 用完。我们可以做一个小实验。我们在一台32位机器上,创建上面提及的测试数据库,并且,开启一个同样的未关闭transaction的update语句。
然后执行下面的程序。下面的程序会开启256个连接到SQL Server, 这256个连接由于前面的transaction未闭合,都处于BLOCKING状态。
using System; using System.Diagnostics; namespace WORKER { class Program { static void Main(string[] args) { for(int i=0; i<256; i++) { OpenConnection(); } } static void OpenConnection() { ProcessStartInfo startInfo = new ProcessStartInfo(); startInfo.FileName = "sqlcmd.exe"; startInfo.Arguments = " -E -S SERVERNAME -d TEST -q \" SELECT * FROM TEST \""; Process.Start(startInfo); } } }
查询SELECT * FROM sys.dm_os_tasks这时候我们发现有278个TASK,而查询sys.dm_os_schedulers 我们发现有两个CPU, 因此有两个用户SCHEDULER, 每个SCHEDULER上,有128个workers. 加起来有256个WORKERS。针对两个CPU的架构,我们缺省最大的WORKER数是256。所以已经到了极限了。
这时候,我们新开启一个连接,会发现SQL Server连不上,并报如下错误:
这是因为WORKER用完的缘故。新的连接无法获得一个WORKER来做login process。所以导致连接失败。在群集环境下,如果连接不上SQL Server, ISALIVE检查会失败,会引起SQL Server FAILOVER。所有的连接都会被强迫中止,并且SQL Server会在新结点上重新启动。针对这种情况,我们可以修改提高MAX WORKER THREAD,但是并不能最终解决问题,由于BLOCKING缘故,新的连接会迅速积累,一直把MAX WORKER THREAD用完,所以这时候,我们应该检查BLOCKING。使得task能及时完成,释放WORKER。
【总结】
SQL Server的任务调度使得SQL SERVER能够以最快方式处理用户发过来的请求。了解SQL SERVER的任务调度过程,对于我们调整系统性能是非常有帮助的。如适当增加MAX WORKER THREAD,调整MAXDOP,去除BLOCKING等等,了解这些概念,会使得我们的调整更有目的性。
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