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如何玩转 TiDB 性能挑战赛?本文教你 30 分钟快速上手拿积分!

2019.11.12 11:35 140浏览

作者:wish

上周我们正式宣布了 TiDB 性能挑战赛。在赛季内,通过向 TiDB、TiKV、PD 贡献代码完成指定类别任务的方式,你可以获得相应的积分,最终你可以使用积分兑换礼品或奖金。在性能挑战赛中,你首先需要完成几道 Easy 的题目,积累一定量积分后,才能开始挑战 Medium / Hard 难度的题目。

活动发布后,大家向我们反馈 TiKV 任务的资料比较少,上手难度比较高。因此本文以 TiKV 性能挑战赛 Easy 级别任务 PCP: Migrate functions from TiDB 为例,教大家如何快速又正确地完成这个任务,从而玩转“TiDB 性能挑战赛”。这个任务中每项完成后均可以获得 50 分,是积累分数从而挑战更高难度任务的好机会。既能改进 TiKV 为性能提升添砖加瓦、又能参与比赛得到积分,还能成为 Contributor,感兴趣的小伙伴们一起来“打怪”吧!

背景知识

TiKV Coprocessor(协处理)模块为 TiDB 提供了在存储引擎侧直接进行部分 SQL 计算的功能,支持按表达式进行过滤、聚合等,这样不仅利用起了 TiKV 机器的 CPU 资源,还能显著减少网络传输及相应的 RPC 开销,显著提升性能。大家可以阅读 《TiKV 源码解析系列文章(十四)Coprocessor 概览》一文进一步了解 Coprocessor 模块。

表达式计算是 Coprocessor 非常重要的一个功能,例如用户输入了这样的 SQL:

SELECT * FROM t WHERE  sqrt(col_area) > 10;

TiKV Coprocessor 使用表达式 sqrt(col_area) > 10 对每一行进行求值,并根据结果对数据进行过滤,最后将过滤后的结果返回给 TiDB。为了能计算这个表达式,TiKV 必须实现与 TiDB 行为一致的 Sqrt 函数,当然 > 运算符也要提供对应的实现,这些统称为内置函数(built-in function)。

TiDB 和 MySQL 有非常多的内置函数,但 TiKV 目前只实现了一部分,只有当用户输入的表达式完全被 TiKV 支持并已经进行充分测试时,对应的表达式才会被下推到 Coprocessor 执行,否则 TiDB 只能从 TiKV 捞完整数据上来,达不到加速目的。

另外,TiKV 从 3.0 版本开始就包含两套 Coprocessor 执行框架,一套是老的框架,基于火山模型(推荐阅读 paper: Volcano - An Extensible and Parallel Query Evaluation System)实现,另一套是 3.0 的新框架,基于向量化模型(推荐阅读 paper:MonetDB/X100: Hyper-Pipelining Query Execution)实现。火山模型中每个算子和函数都按行一个一个计算,向量化模型中则按列批量计算。由于在向量化模型中一个批次进行的处理操作是一样的,因此它可以规避条件分支,且能更好地利用流水线与缓存,从而具有更高的计算效率,差距可达 10 倍以上。

既然两个模型中函数处理的数据单位是不一样的,它们自然也有不一样的函数签名及实现,因此还有一大批内置函数虽然在 TiKV 侧已经实现了,但只有火山模型的实现,而没有向量化模型的实现。这类函数虽然 TiDB 已下推计算,但 TiKV 会回退到使用火山模型而不是向量化模型,无法达成最优计算效率。

综上,TiDB 内置函数在 TiKV 侧有几种实现状态:

  1. 完全没有实现,如 FromDays 函数。

  2. 已有火山模型的实现,没有向量化模型的实现,如 BitLength 函数。

  3. 火山模型和向量化都已实现,如 LTReal 函数。

PCP: Migrate functions from TiDB 这个任务就是希望大家能帮助我们在 TiKV 侧实现更多 TiDB 所支持的内置函数,并支持向量化计算。这个 issue 中 Non-Vectorize 打钩意味着函数已有火山模型的实现,Vectorized 打钩意味着函数已有向量化模型的实现。因此你可以:

  • 选择一个完全没有实现的函数,如 FromDays,从 TiDB 侧迁移它的代码到 TiKV 并实现在火山模型(Non-Vectorize)上,提个 PR +50 积分,再迁移到向量化模型(Vectorize)上,从而再提个 PR +50 积分。

  • 或选择一个已有火山模型但没有向量化实现的函数,如 BitLength 函数,为它适配向量化模型(Vectorize)接口,提个 PR +50 积分。

实现一个完全没有在 TiKV 侧实现的内置函数一般来说具有更高难度,因此能获得更高回报!

如何从 TiDB 迁移内置函数在火山模型上实现

这部分在 《三十分钟成为 Contributor | 为 TiKV 添加 built-in 函数》 中有所介绍,大家可以照着这个教程来,这里就不再赘述。

注:由于 Coprocessor 框架实现的是 Fallback 机制,不允许函数只有向量化实现而没有火山模型实现。因此,若一个内置函数完全没有在 TiKV 侧实现,请先将它在火山模型上进行实现,再迁移至向量化模型。

如何为函数适配向量化模型接口

以下本文的重点!

如果一个内置函数在 TiKV 中已经有了火山模型的实现,但没有向量化模型的实现,则可以迁移它。以 LogicalXor 内置函数为例,它之前并没有向量化的实现(当然现在 有了)。可以遵循以下步骤:

1. 找到火山模型的实现

components/tidb_query/src/expr/scalar_function.rs 中搜索 LogicalXor,可以发现这个函数的实现位于 logical_xor 函数:

LogicalXor => logical_xor,

接下来搜索 fn logical_xor 就可以定位到函数具体内容,位于 builtin_op.rs(PS:不同内置函数会在不同文件中,不要照搬):

pub fn logical_xor(&self, ctx: &mut EvalContext, row: &[Datum]) -> Result<Option<i64>> {
    let arg0 = try_opt!(self.children[0].eval_int(ctx, row));
    let arg1 = try_opt!(self.children[1].eval_int(ctx, row));
    Ok(Some(((arg0 == 0) ^ (arg1 == 0)) as i64))
}

2. 翻译为向量化实现

阅读理解上面的代码,可知 LogicalXor 是一个二元内置函数。其中,第一个参数 children[0] 和第二个参数 children[1] 都是通过 eval_int 方式访问的,因此 LogicalXor 接受的两个参数都是 int 类型。最后,这个函数返回值是 Result<Option<i64>> 代表它计算结果也是 int 类型。可以由这些信息翻译为以下向量化计算代码,实现在 components/tidb_query/src/rpn_expr/impl_op.rs 文件中:

#[rpn_fn]
#[inline]
pub fn logical_xor(arg0: &Option<Int>, arg1: &Option<Int>) -> Result<Option<Int>> {
    // TODO
}

注:Inti64 的 Type Alias。你既可以写 Int 也可以写 i64,不过更推荐 Int 一些。你可以从这里找到所有的 Type Alias。eval_xxx 函数与类型的对应关系如下表所示。

火山模型函数名 对应参数类型 参数类型别名
eval_int Int i64
eval_real Real ordered_float::NotNan<f64>
eval_decimal Decimal
eval_bytes Bytes Vec<u8>
eval_time DateTime
eval_duration Duration
eval_json Json

换句话说就是:向量化版本的 logical_xor 是一个接受两个参数且两个参数都是 Int 类型的函数,返回 Int,是不是非常直观呢?另外我们使用 None 来代表 SQL 中的 NULL 值,因此函数参数及返回值都是 Option<Int> 类型。

最后照搬原来的内部实现(注意处理好 None / Some 的情况),这个函数就算完成了:

#[rpn_fn]
#[inline]
pub fn logical_xor(arg0: &Option<Int>, arg1: &Option<Int>) -> Result<Option<Int>> {
    Ok(match (arg0, arg1) {
        (Some(arg0), Some(arg1)) => Some(((*arg0 == 0) ^ (*arg1 == 0)) as i64),
        _ => None,
    })
}

你可能会问,不是说好了向量化计算是批量计算的吗,为什么向量化计算版本的代码没有接受数组,而只是接受单个值呢?原因在于 TiKV 向量化计算框架会自动基于你的这个基本实现,在编译期生成向量化计算版本,伪代码类似于这样:

fn logical_xor_vector_scalar(arg0: []Int, arg1: Int) -> []Int {
  let r = vec![];
  for i in 0..n {
    r.push( logical_xor(arg0[i], arg1) );
  }
  return r;
}
 
fn logical_xor_scalar_vector(arg0: Int, arg1: []Int) -> []Int {
  let r = vec![];
  for i in 0..n {
    r.push( logical_xor(arg0, arg1[i]) );
  }
  return r;
}
 
fn logical_xor_vector_vector(arg0: []Int, arg1: []Int) -> []Int {
  let r = vec![];
  for i in 0..n {
    r.push( logical_xor(arg0[i], arg1[i]) );
  }
  return r;
}
 
fn logical_xor_scalar_scalar(arg0: Int, arg1: Int) -> []Int {
  let r = vec![];
  for i in 0..n {
    r.push( logical_xor(arg0, arg1) );
  }
  return r;
}

你只需要关注内置函数本身的逻辑实现,其他的全部自动搞定!这些所有的奥秘都隐藏在了 #[rpn_fn] 过程宏中。

当然,上面的伪代码只是便于你进行理解。这个过程宏的实际实现并不是像上面这样粗暴地组装代码。它巧妙地利用了 Rust 的泛型机制,让编译器去生成不同个数参数情况下的最优实现。这里有点偏题就不继续展开细说了,我们后续的源码阅读文章对这个机制会有进一步分析,感兴趣的同学可以阅读代码自行学习。

3. 增加函数入口

目前只是提供了向量化版本的函数实现,但还需要告诉向量化计算框架,在遇到 LogicalXor 这个内置函数的时候,使用上向量化版本 logical_xor 的实现。这一步很简单,修改 components/tidb_query/src/rpn_expr/mod.rs 文件中的 map_expr_node_to_rpn_func 函数,增加一个对应关系即可:

ScalarFuncSig::LogicalXor => logical_xor_fn_meta(),

注意,此处要为函数名加上 _fn_meta 后缀,从而用上 #[rpn_fn] 过程宏自动生成的向量化版本函数实现。不要问为什么,问就是约定 :D

4. 撰写单元测试

搜索 ScalarFuncSig::LogicalXor 可以找到火山模型下的该函数单元测试:

#[test]
fn test_logic_op() {
    let tests = vec![
        ...
        (
            ScalarFuncSig::LogicalXor,
            Datum::I64(1),
            Datum::I64(1),
            Some(0),
        ),
        (
            ScalarFuncSig::LogicalXor,
            Datum::I64(1),
            Datum::I64(0),
            Some(1),
        ),
        (
            ScalarFuncSig::LogicalXor,
            Datum::I64(0),
            Datum::I64(0),
            Some(0),
        ),
        (
            ScalarFuncSig::LogicalXor,
            Datum::I64(2),
            Datum::I64(-1),
            Some(0),
        ),
        (ScalarFuncSig::LogicalXor, Datum::I64(0), Datum::Null, None),
        (ScalarFuncSig::LogicalXor, Datum::Null, Datum::I64(1), None),
    ];
    let mut ctx = EvalContext::default();
    for (op, lhs, rhs, exp) in tests {
        let arg1 = datum_expr(lhs);
        let arg2 = datum_expr(rhs);
        ……
    }
}

这个测试覆盖挺完备的,因此可以直接拿样例来复用,作为向量化版本的单元测试。向量化版本单元测试中不再使用 Datum 等结构,而是可以直接用最原始的基础数据结构 Option<Int>,配上 RpnFnScalarEvaluator 进行执行,代码如下:

#[test]
fn test_logical_xor() {
    let test_cases = vec![
        (Some(1), Some(1), Some(0)),
        (Some(1), Some(0), Some(1)),
        (Some(0), Some(0), Some(0)),
        (Some(2), Some(-1), Some(0)),
        (Some(0), None, None),
        (None, Some(1), None),
    ];
    for (arg0, arg1, expect_output) in test_cases {
        let output = RpnFnScalarEvaluator::new()
            .push_param(arg0)
            .push_param(arg1)
            .evaluate(ScalarFuncSig::LogicalXor)
            .unwrap();
        assert_eq!(output, expect_output);
    }
}

如果原来火山模型实现的单元测试不完备,那么请在你的向量化实现中的单元测试中补充更多测试样例,尽可能覆盖所有分支条件。你也可以从 TiDB 的实现中迁移测试样例。注意,测试的目标是要检测实现是否符合预期,预期的是 TiKV 实现与 TiDB 实现能输出一样的结果,因此 TiDB 的输出是标准输出,不能由你自己来决定这个函数的标准输出。

不过,有些情况下 TiDB 的输出可能与 MySQL 不一致,你可以选择与 TiDB 行为保持一致,也可以选择与 MySQL 行为保持一致,但都需要在 TiDB 中开 issue 汇报这个行为不一致情况。

5. 运行测试

至此,这个函数已经可以工作起来了,可以运行单元测试看一下:

make dev

或者干脆只跑刚才写的这个测试:

EXTRA_CARGO_ARGS="test_logical_xor" make dev

测试通过就可以提 PR 了。注意要在 PR 的开头写上 PCP #5751 指明这个 PR 对应的性能挑战赛题目,不然合了是得不到积分的。另外我们鼓励每个 PR 都专注于做一件事情,所以请尽量不要在同一个 PR 内迁移或实现多个内置函数,否则只能得到一次 50 积分。

6. 运行下推测试

众所周知,手工编写的测试样例往往会遗漏一些考虑欠缺的边缘情况,并且可能由于犯了一些错误,测试的预期输出实际与 TiDB 不一致。为了能覆盖这些边缘情况,进一步确保 TiKV 中的内置函数实现与 TiDB 的实现一致,我们有一批使用 randgen 自动生成的下推测试,位于 https://github.com/tikv/copr-test。不管你是在 TiKV 中引入一个新的函数实现,还是迁移一个现有实现,都需要确保能跑过这个测试。流程如下:

  1. 需要确保你新实现的函数在 copr-test 项目的 push-down-test/functions.txt 文件中,如果没有的话需要往 copr-test 项目提 PR 将函数加入测试列表中。你需要将 SQL 里的函数名追加在文件中,或者可以参考 all_functions_reference.txt 文件,这个文件里列出了所有可以写的函数名,从中挑出你的那个函数名,加入 push-down-test/functions.txt

  2. 假设 copr-test 中提的 PR 是 #10,则在你之前提的 TiKV PR 中回复 @sre-bot /run-integration-copr-test copr-test=pr/10 运行下推测试。如果你的函数之前已经在 push-down-test/functions.txt 列表中了,可以直接回复 @sre-bot /run-integration-copr-test 运行下推测试。

当然,我们更推荐你能直接往 copr-test 中添加人工编写的测试,更准确地覆盖边缘情况,具体方式参见 copr-test 的 README。

7. 在 TiDB 中增添签名映射

如果上一步 copr-test 的测试挂了,一般来说有两种情况,一种情况是内置函数的实现有问题,被 copr-test 测了出来,另一种情况是你新实现的内置函数在 TiDB 侧还未建立函数签名与下推枚举签名 ScalarFuncSig 之间的映射关系。后者会在测试中产生 “unspecified PbCode” 错误,非常容易辨别。如果出现了这种情况,大家可以参考 https://github.com/pingcap/tidb/pull/12864 的做法,为 TiDB 提 PR 增添相应内置函数的 PbCode 映射。添加完毕之后,可以在 TiKV PR 中回复 @sre-bot /run-integration-copr-test copr-test=pr/X tidb=pr/Y(其中 X 是你提的 copr-test PR 号,Y 是你提的 TiDB PR 号)进行联合测试。

完成!

至此,你新实现的内置函数有了单元测试,也有了与 TiDB 的集成下推测试,是一个合格的 PR 了,可以接受我们的 review。在 merge 后,你就能拿到相应的积分,积分可以在赛季结束后兑换 TiDB 限量周边礼品

最后欢迎大家加入 TiDB Community Slack Workspacetikv-wg Slack Workspace,参赛过程中遇到任何问题都可以直接通过 #performance-challenge-program channel 与我们取得联系。

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