[转帖]TiDB 内存控制文档

https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/configure-memory-usage

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

自 v6.5.0 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
• 包含窗口函数和公共表表达式的 SQL 操作

 

警告

• TiDB 在启动过程中不保证 tidb_server_memory_limit 限制生效。如果操作系统的空闲内存不足，TiDB 仍有可能出现 OOM。你需要确保 TiDB 实例有足够的可用内存。
• 在内存控制过程中，TiDB 的整体内存使用量可能会略微超过 tidb_server_memory_limit 的限制。
• server-memory-quota 配置项自 v6.5.0 起被废弃。为了保证兼容性，在升级到 v6.5.0 或更高版本的集群后，tidb_server_memory_limit 会继承配置项 server-memory-quota 的值。如果集群在升级至 v6.5.0 或更高版本前没有配置 server-memory-quota，tidb_server_memory_limit 会使用默认值，即 80%。

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。

 

注意

在混合部署的情况下，tidb_server_memory_limit 为单个 tidb-server 实例的内存使用阈值，而不是整个物理机的总内存阈值。

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：

• TiDB 将以下信息记录到 TiDB 日志文件 filename 所在目录中。

  • 当前正在执行的所有 SQL 语句中内存使用最高的 10 条语句和运行时间最长的 10 条语句的相关信息
  • goroutine 栈信息
  • 堆内存使用状态

• TiDB 将输出一条包含关键字 tidb-server has the risk of OOM 以及以下内存相关系统变量的日志。

  • tidb_mem_oom_action
  • tidb_mem_quota_query
  • tidb_server_memory_limit
  • tidb_analyze_version
  • tidb_enable_rate_limit_action

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 tidb_server_memory_limit 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 tidb_server_memory_limit set：表示系统变量 tidb_server_memory_limit 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 goroutinue、heap、running_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_query、tidb_enable_tmp_storage_on_oom、tmp-storage-path、tmp-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 now 或 memory 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。

 

注意

• HashAgg 落盘功能目前不支持 distinct 聚合函数。使用 distinct 函数且内存占用过大时，无法进行落盘。

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：

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）：

  

• 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：

  

TiDB 内存控制文档更新于 2023/5/29 15:18:41: update aliases for release-7.1 branch (#14065)