图数据库 NebulaGraph 的内存管理实践之 Memory Tracker

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

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。

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