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图数据库NebulaGraph的内存管理实践之MemoryTracker

转载 作者:我是一只小鸟 更新时间:2023-05-17 22:31:38 28 4
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数据库的内存管理是数据库内核设计中的重要模块,内存的可度量、可管控是数据库稳定性的重要保障。同样的,内存管理对图数据库 NebulaGraph 也至关重要.

图数据库的多度关联查询特性,往往使图数据库执行层对内存的需求量巨大。本文主要介绍 NebulaGraph v3.4 版本中引入的新特性 Memory Tracker,希望通过 Memory Tracker 模块的引入,实现细粒度的内存使用量管控,降低 graphd 和 storaged 发生被系统 OOM kill 的风险,提升 NebulaGraph 图数据库的内核稳定性.

注:为了同代码保持对应,本文部分用词直接使用了英文,e.g. reserve 内存 quota.

可用内存

在进行 Memory Tracker 的介绍之前,这里先介绍下相关的背景知识:可用内存.

进程可用内存

在这里,我们简单介绍下各个模式下,系统是如何判断可用内存的.

物理机模式 。

数据库内核会读取系统目录 /proc/meminfo ,来确定当前环境的实际内存和剩余内存,Memory Tracker 将“实际物理内存”作为“进程可以使用的最大内存”; 。

容器/cgroup 模式 。

在 nebula-graphd.conf 文件中有一个配置项 FLAG_containerized 用来判断是否数据库跑在容器上。将 FLAG_containerized (默认为 false)设置为 true 之后,内核会读取相关 cgroup path 下的文件,确定当前进程可以使用多少内存;cgroup 有 v1、v2 两个版本,这里以 v2 为例; 。

FLAG 默认值 解释
FLAG_cgroup_v2_memory_max_path /sys/fs/cgroup/memory.max 通过读取路径确定最大内存使用量
FLAG_cgroup_v2_memory_current_path /sys/fs/cgroup/memory.current 通过读取路径确定当前内存使用量

举个例子,在单台机器上分别控制 graphd 和 storaged 的内存额度。你可以通过以下步骤:

step1:设置 FLAG_containerized=true ; 。

step2:创建 /sys/fs/cgroup/graphd/ , /sys/fs/cgroup/storaged/ ,并配置各自目录下的 memory.max ; 。

step3:在 etc/nebula-graphd.conf , etc/nebula-storaged.conf 添加相关配置 。

                        
                          --containerized=true
--cgroup_v2_controllers=/sys/fs/cgroup/graphd/cgroup.controllers
--cgroup_v2_memory_stat_path=/sys/fs/cgroup/graphd/memory.stat
--cgroup_v2_memory_max_path=/sys/fs/cgroup/graphd/memory.max
--cgroup_v2_memory_current_path=/sys/fs/cgroup/graphd/memory.current

                        
                      

Memory Tracker 可用内存

在获取“进程可用内存”以后,系统需要将其换算成 Memory Tracker 可 track 的内存,“进程可用内存”与“Memory Tracker 可用内存”有一个换算公式; 。

memtracker_limit = ( total - FLAGS_memory_tracker_untracked_reserved_memory_mb ) * FLAGS_memory_tracker_limit_ratio 。

usable_memory

FLAG 默认值 解释 支持动态改
memory_tracker_untracked_reserved_memory_mb 50 M Memory Tracker 会管理通过 new/delete 申请的内存,但进程除了通过此种方式申请内存外,还可能存在其他方式占用的内存;比如通过调用底层的 malloc/free 申请,这些内存通过此 flag 控制,在计算时会扣除此部分未被 track 的内存。 Yes
memory_tracker_limit_ratio 0.8 指定 Memory Tracker 可以使用的内存比例,在一些场景,我们可能需要调小来防止 OOM。 Yes

这里来详细展开说下 memory_tracker_limit_ratio 的使用:

  • 在混合部署环境中,存在多个 graphd 或 storaged 混合部署是需要调小。比如 graphd 只占用 50% 内存,则需在 nebula-graphd.conf 中将其手动改成 0.5;
  • 取值范围: memory_tracker_limit_ratio 除了 (0,1] 取值范围外,还额外定义了两个特殊值:
    • 2 :通过数据库内核感知当前系统运行环境的可用内存,动态调整可用内存。由于此种方式非实时,有一定的概率会感知不精准;
    • 3 :limit 将被设成一个极大值,起到关闭 Memory Tracker 的效果;

Memory Tracker 的设计与实现方案

下面,讲下 Memory Tracker 的设计与实现。整体的 Memory Tracker 设计,包含 Global new/delete operator 、 MemoryStats 、 system malloc 、 Limiter 等几个子模块。这个部分着重介绍下 Global new/delete operator 和 MemoryStats 模块.

memory_tracker

Global new/delete operator

Memory Tracker 通过 overload 全局 new/delete operator,接管内存的申请和释放,从而做到在进行真正的内存分配之前,进行内存额度分配的管理。这个过程分解为两个步骤:

  • 第一步:通过 MemoryStats 进行内存申请的汇报;
  • 第二步:调用 jemalloc 发生真正的内存分配行为;

jemalloc :Memory Tracker 不改变底层的 malloc 机制,仍然使用 jemalloc 进行内存的申请和释放; 。

MemoryStats

全局的内存使用情况统计,通过 GlobalMemoryStats 和 ThreadMemoryStats 分别对全局内存和线程内部内存进行管理; 。

ThreadMemoryStats

thread_local 变量,执行引擎线程在各自的 ThreadMemoryStats 中维护线程的 MemoryStats,包括“内存 Reservation 信息”和“是否允许抛异常的 throwOnMemoryExceeded”; 。

  • Reservation

每个线程 reserve 了 1 MB 的内存 quota,从而避免频繁地向 GlobalMemoryStats 索要额度。不管是申请还是返还时,ThreadMemoryStats 都会以一个较大的内存块作为与全局交换的单位.

alloc :在本地 reserved 1 MB 内存用完了,才问全局要下一个 1 MB。通过此种方式来尽可能降低向全局 quota 申请内存的频率; 。

dealloc :返还的内存先加到线程的 reserved 中,当 reserve quota 超过 1 MB 时,还掉 1 MB,剩下的自己留着; 。

                        
                           // Memory stats for each thread.
 struct ThreadMemoryStats {
   ThreadMemoryStats();
   ~ThreadMemoryStats();
 
   // reserved bytes size in current thread
   int64_t reserved;
   bool throwOnMemoryExceeded{false};
 };

                        
                      
  • throwOnMemoryExceeded

线程在遇到超过内存额度时,是否 throw 异常。只有在设置 throwOnMemoryExceeded 为 true 时,才会 throw std::bad_alloc 。需要关闭 throw std::bad_alloc 场景见 Catch std::bac_alloc 章节.

GlobalMemoryStats

全局内存额度,维护了 limit 和 used 变量.

  • limit :通过运行环境和配置信息,换算得到 Memory Tracker 可管理的最大内存。limit 同 Limiter 模块的作用,详细内存换算见上文“Memory Tracker 可用内存”章节; 。

  • used :原子变量,汇总所有线程汇报上来的已使用内存(包括线程 reserved 的部分)。如果 used + try_to_alloc > limit,且在 throwOnMemoryExceeded 为 true 时,则会抛异常 std::bac_alloc .

Catch std::bac_alloc

由于 Memory Tracker overload new/delete 会影响所有线程,包括三方线程。此时, throw bad_alloc 在一些第三方线程可能出现非预期行为。为了杜绝此类问题发生,我们采用在代码路径上主动开启内存检测,选择在算子、RPC 等模块主动开启内存检测; 。

算子的内存检测

在 graph/storage 的各个算子中,添加 try...catch (在当前线程进行计算/分配内存) 和 thenError (通过 folly::Executor 异步提交的计算任务),感知 Memory Tracker 抛出 std::bac_alloc 。数据库再通过 Status 返回错误码,使查询失败; 。

在进行一些内存调试时,可通过打开 nebula-graphd.conf 文件中的 FLAGS_memory_tracker_detail_log 配置项,并调小 memory_tracker_detail_log_interval_ms 观察查询前后的内存使用情况; 。

folly::future 异步执行 。

                        
                          thenValue([this](StorageRpcResponse<GetNeighborsResponse>&& resp) {
    memory::MemoryCheckGuard guard;
    // memory tracker turned on code scope
    return handleResponse(resp);
})
.thenError(folly::tag_t<std::bad_alloc>{},
    [](const std::bad_alloc&) {
    // handle memory exceed
})

                        
                      

同步执行 。

                        
                          memory::MemoryCheckGuard guard; \
try {
    // ...
} catch (std::bad_alloc & e) { \
    // handle memory exceed
}

                        
                      

RPC 的内存检测

RPC 主要解决 Request/Response 对象的序列化/反序列化的内存额度控制问题,由于 storaged reponse 返回的数据均封装在 DataSet 数据结构中,所以问题转化为:DataSet 的序列化、反序列化过程中的内存检测.

序列化 :DataSet 的对象构造在 NebulaGraph 算子返回结果逻辑中,默认情况下,已经开启内存检测; 。

反序列化 :通过 MemoryCheckGuard 显式开启,在 StorageClientBase::getResponse's onError 可捕获异常; 。

错误码

为了便于分辨哪个模块发生问题,NebulaGraph 中还添加了相关错误码,分别表示 graphd 和 storaged 发生 memory exceeded 异常:

                        
                          E_GRAPH_MEMORY_EXCEEDED = -2600, // Graph memory exceeded
E_STORAGE_MEMORY_EXCEEDED = -3600, // Storage memory exceeded

                        
                      

延伸阅读

  • 什么是 malloc 以及动态内存分配: https://en.wikipedia.org/wiki/C_dynamic_memory_allocation
  • jemalloc
    • 原始论文: https://www.bsdcan.org/2006/papers/jemalloc.pdf
    • Facebook 对 jemalloc 的优化: https://engineering.fb.com/2011/01/03/core-data/scalable-memory-allocation-using-jemalloc/

谢谢你读完本文 (///▽///) 。

最后此篇关于图数据库NebulaGraph的内存管理实践之MemoryTracker的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于图数据库NebulaGraph的内存管理实践之MemoryTracker的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。

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