PgSQL · 源码分析 · AutoVacuum机制之autovacuum launcher

简介: 背景根据之前月报的分析,PostgreSQL中的MVCC机制(详见月报)同时存储新旧版本的元组,对于经常更新的表来说,会造成表膨胀的情况。为了解决这个问题,PostgreSQL 引入了VACUUM和ANALYZE命令,并且引入了AutoVacuum自动清理。

背景

根据之前月报的分析,PostgreSQL中的MVCC机制(详见月报)同时存储新旧版本的元组,对于经常更新的表来说,会造成表膨胀的情况。为了解决这个问题,PostgreSQL 引入了VACUUMANALYZE命令,并且引入了AutoVacuum自动清理。

在PostgreSQL中,AutoVacuum自动清理操作包括:

  • 删除或重用无效元组的磁盘空间
  • 更新数据统计信息,保证执行计划更优
  • 更新visibility map,加速index-only scans (详见文档
  • 避免XID 回卷造成的数据丢失(详见文档

为了实现自动清理,PostgreSQL引入了两种类型的辅助进程:

  • autovacuum launcher
  • autovacuum worker

本文主要分析autovacuum launcher进程相关操作,autovacuum worker比较复杂和重要,我们将在下期月报详细分析。

autovacuum launcher

autovacuum launcher 进程可以理解为AutoVacuum机制的守护进程,周期性地调度autovacuum worker进程。

相关参数

autovacuum launcher 进程在postgresql.conf文件中的相关配置参数(支持对每个表单独配置参数,方法见文档)如下:

  • track_counts:是否开启统计信息收集功能。
  • autovacuum:是否启动系统自动清理功能,默认值为on。
  • autovacuum_max_workers:设置系统自动清理工作进程的最大数量。
  • autovacuum_naptime:设置两次系统自动清理操作之间的间隔时间。
  • autovacuum_vacuum_cost_limit:声明将在自动VACUUM操作里使用的开销限制数值。
  • autovacuum_vacuum_cost_delay :声明如果超过了上面的开销限制,则需要延迟清理的时间。
  • autovacuum_freeze_max_age:设置需要强制对数据库进行清理的XID上限值。
  • autovacuum_multixact_freeze_max_age:设置需要强制对数据库进行清理的multi XID上限值。

因为AutoVacuum依赖于统计信息,所以只有track_counts=on 且autovacuum=on 时,PostgreSQL才启动autovacuum launcher 进程。

autovacuum launcher 进程会周期性地创建autovacuum worker 进程,最多能够创建autovacuum_max_workers个autovacuum worker 进程。我们将会从下面二个方面来分析autovacuum launcher:

  • 执行周期,即autovacuum launcher进程的休眠时间
  • autovacuum worker 调度管理

执行周期

上文的参数autovacuum_naptime决定了autovacuum launcher 的基本执行周期。在PostgreSQL中,理想状态是在autovacuum_naptime的时间内对所有的数据库进行一次清理,即每个数据库希望能够分配到autovacuum_naptime/(数据库的个数) 的时间片去创建一个autovacuum worker进行自动清理。这就要求autovacuum launcher 进程每经过autovacuum_naptime/(数据库的个数) 的时间就要被唤醒,并启动对应的autovacuum worker 进程。

基于此设计思想,autovacuum launcher 进程中维护了一个数据库列表DatabaseList,其中维护了各个database的期望AutoVacuum时间等信息,具体的元素结构如下:

/* struct to keep track of databases in launcher */
typedef struct avl_dbase
{
	Oid			adl_datid;		/* hash key -- must be first */
	TimestampTz adl_next_worker;
	int			adl_score;
	dlist_node	adl_node;
} avl_dbase;

其中:

  • adl_datid 表示对应database oid,是该Hash表结构的key
  • TimestampTz 表示该database下次将要进行AutoVacuum的时间
  • adl_score 表示该database对应的分值,该分值决定该database启动worker 的时间
  • adl_node 表示该avl_dbase对应的在列表中的位置信息包括:
struct dlist_node
{
	dlist_node *prev;
	dlist_node *next;
};

当autovacuum launcher初始化时,DatabaseList为空,需要重建,具体步骤如下:

  • 刷新统计信息
  • 建立一个Hash表dbhash存储adl_datid,即数据库ID和avl_dbase(上面的结构体)的对应关系
  • 获取当前所有的数据库和数据库的统计信息,如果存在统计信息且不存在dbhash中,则插入到dbhash中,并将其avl_dbase->adl_score加1,adl_score最后统计存在统计信息且不存在dbhash中的database数量
  • 将Hash 表中的avl_dbase按照adl_score排序,按照顺序给每个database的adl_next_worker赋值为当前时间+每个数据库分到的时间片*其在列表中的顺序。其中每个数据库分到的时间片= autovacuum_naptime/adl_score

可以看出,创建完成之后,DatabaseList中存储按照期望执行自动化清理的时间从大到小排序的数据库信息。

通过分析代码发现,autovacuum launcher进程的执行周期主要是由launcher_determine_sleep 函数来决定的:

  1. 如果autovacuum worker 空闲列表(详见下文autovacuum worker 管理中的分析)为空,autovacuum launcher进程睡眠autovacuum_naptime 后唤醒,否则进行下面的判断
  2. 如果当前DatabaseList不为空,则将DatabaseList列表尾部的数据库期望AutoVacuum的时间戳作为下次唤醒的时间
  3. 除上面之外的情况,用autovacuum_naptime作为执行周期

如果当前的时间已经晚于第2种情况得到的时间戳,则纠正为autovacuum launcher最小的休眠时间100ms。

综上所述,我们知道:

  • autovacuum launcher 基本周期是autovacuum_naptime。如果当前不存在空闲的autovacuum worker,则休眠autovacuum_naptime
  • 在一个autovacuum_naptime工作周期里,每个database 数据库期望占用autovacuum_naptime/adl_score 时间(adl_score可以简单理解为当前存在统计信息的database总数),当该时间到达时,launch a worker,自动清理该数据库

autovacuum worker 管理

因为AutoVacuum的具体过程会消耗数据库资源(比如CPU),可能影响性能,在PostgreSQL中规定,autovacuum launcher可以启动最多autovacuum_max_workers个autovacuum worker 进程。为了管理autovacuum worker 进程,PostgreSQL维护了共享内存AutoVacuumShmemStruct来存储当前所有autovacuum worker的情况,其结构如下:

typedef struct
{
	sig_atomic_t av_signal[AutoVacNumSignals];
	pid_t		av_launcherpid;
	dlist_head	av_freeWorkers;
	dlist_head	av_runningWorkers;
	WorkerInfo	av_startingWorker;
	AutoVacuumWorkItem av_workItems[NUM_WORKITEMS];
} AutoVacuumShmemStruct;

其中:

  • av_signal目前是由长度为2的int 数组组成,分别用0,1来表示是否启动worker失败,是否需要重新计算对每个autovacuum worker 的资源限制
  • av_launcherpid代表autovacuum launcher 的pid
  • av_freeWorkers代表空闲的autovacuum woker 相应的WorkerInfoData 列表,WorkerInfoData的具体结构如下:
/*-------------
 * This struct holds information about a single worker's whereabouts.  We keep
 * an array of these in shared memory, sized according to
 * autovacuum_max_workers.
 *
 * wi_links		entry into free list or running list
 * wi_dboid		OID of the database this worker is supposed to work on
 * wi_tableoid	OID of the table currently being vacuumed, if any
 * wi_sharedrel flag indicating whether table is marked relisshared
 * wi_proc		pointer to PGPROC of the running worker, NULL if not started
 * wi_launchtime Time at which this worker was launched
 * wi_cost_*	Vacuum cost-based delay parameters current in this worker
 *
 * All fields are protected by AutovacuumLock, except for wi_tableoid which is
 * protected by AutovacuumScheduleLock (which is read-only for everyone except
 * that worker itself).
 *-------------
 */
typedef struct WorkerInfoData
{
	dlist_node	wi_links;
	Oid			wi_dboid;
	Oid			wi_tableoid;
	PGPROC	   *wi_proc;
	TimestampTz wi_launchtime;
	bool		wi_dobalance;
	bool		wi_sharedrel;
	int			wi_cost_delay;
	int			wi_cost_limit;
	int			wi_cost_limit_base;
} WorkerInfoData;
  • av_runningWorkers代表正在运行的autovacuum woker 相应的WorkerInfoData 列表
  • av_startingWorker代表正在启动的autovacuum woker 相应的WorkerInfoData
  • av_workItems存储着一组(256个)AutoVacuumWorkItem。AutoVacuumWorkItem存储着每个autovacuum worker的item 信息。

从上面可以看出,autovacuum launcher中维护三种不同状态的autovacuum worker 进程列表:

  • 空闲的autovacuum worker进程列表
  • 正在启动的autovacuum worker进程
  • 运行中的autovacuum worker进程列表

autovacuum launcher 通过维护AutoVacuumShmemStruct的信息,达到调度autovacuum worker的作用,具体如下:

  • 初始化共享内存时,初始化长度为autovacuum_max_workers的空闲autovacuum worker进程列表。
  • 如果autovacuum launcher进程需要一个worker进程,空闲列表为不空且没有启动中的autovacuum worker进程,则启动一个autovacuum worker进程,并从空闲列表取出一个autovacuum worker 进程,将共享内存中的av_startingWorker赋值为该autovacuum worker的WorkerInfoData。
  • 如果autovacuum worker启动成功,将该autovacuum worker 的WorkerInfoData放入共享内存的av_runningWorkers列表中。
  • autovacuum worker进程退出,将该autovacuum worker 的WorkerInfoData放入共享内存的av_freeWorkers列表中

其中需要注意的是autovacuum launcher进程中只允许存在一个“启动中”状态的autovacuum worker进程,如果启动超时(状态一直为“启动中”时间超过autovacuum_naptime)将被取消启动。autovacuum launcher进程调用launch_worker函数来选择一个database,并为其启动相应的autovacuum worker。launch_worker主要做两件事情:

  • 选取合适的database,并且向postmaster 发送信号创建worker进程
  • 更新该database的期望autovaccum的时间为当前时间+autovacuum_naptime/adl_score

其中,符合下面条件的database将会启动一个worker,进行自动清理:

  • 数据库的最大xid超过配置的autovacuum_freeze_max_age或者最大multixact超过autovacuum_multixact_freeze_max_age。
  • 没有符合上面条件的数据库,则选择数据库列表中最长时间未执行过自动清理操作的数据库。

至此,我们可以概括出autovacuum launcher的大致操作:

  • 调用函数rebuild_database_list,初始化时DatabaseList。DatabaseList保存每个database的laucher期望运行时间等信息
  • 设置进程休眠时间。根据空闲autovacuum worker列表和数据库列表DatabaseList来计算休眠的时间。同时autovacuum launcher休眠也可以被其他信号中断。
  • 处理失败的autovacuum worker进程列表,重新向Postmaster发送信号创建autovacuum worker进程。
  • 处理一直启动的autovacuum worker进程,如果超时,则重置该autovacuum worker信息。
  • 如果DatabaseList为空或者当前时间已经晚于DatabaseList中存储的各个数据库的期望执行autovacuum的最早时间,则会调用launch_worker。launch_worker会去选择合适的数据库并向Postmaster发送信号创建autovacuum worker进程。

总结

经过上面的分析,我们可以得出以下结论:

  • 优先对xid或者multixact 超限的数据库进行自动清理
  • 越长时间没有经过自动清理的数据库优先被清理
  • autovacuum launcher两次启动autovacuum worker的时间间隔不会大于autovacuum_naptime
  • 最多只能启动autovacuum_max_workers个autovacuum worker 进程

除此之外,autovacuum launcher中还涉及到对各个autovacuum_worker的资源限制,这部分内容我们将会和autovacuum_worker进程一起在下次月报进行分析。

相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍如何基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。
阿里云数据库产品家族及特性
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系,提升产品性能,打磨产品功能,从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手,打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系, 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台,为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案,提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
目录
相关文章
|
7天前
|
人工智能 API 内存技术
刚刚 DeepSeek V4.1 Flash 开启内测,1 分钟教你用上!
刚刚 DeepSeek 内测群发布了 DeepSeek V4.1 Flash 中间版本内测的消息,这次的模型采用了新的结构,原生支持多模态、能力更强、速度更快、且成本更低。
1797 10
|
12天前
|
人工智能 运维 BI
阿里云千问办公QwenWork深度解析:基于Qwen3.8,六大核心能力重构企业全自动化工作流与计费选型指南
传统AI办公工具大多停留在对话问答、文档摘要、简单文案生成层面,只能完成单点碎片化任务,无法自主拆解复杂业务流程,很难串联多工具、多文档、外部业务系统完成端到端完整工作交付。很多企业在落地AI办公的时候,需要组合多款不同工具,来回切换界面,手动复制粘贴中间结果,智能化改造落地门槛居高不下。千问办公QwenWork是整合多款智能体产品能力打造的一体化企业办公智能体平台,底层基座依托Qwen3.8大模型,打通桌面端Agent、云端Agent、企业协同Agent三种运行形态,不再局限简单问答,接收业务目标之后自主拆解任务步骤,调用各类工具,处理文档、表格、浏览器自动化、数据查询,直接输出可交付的办公
1644 3
|
13天前
|
网络协议 Linux iOS开发
【2026实测】Wireshark下载+安装+汉化+使用教程(图文版,巨详细)
Wireshark 是一款免费开源的网络协议分析工具,可实时捕获、解析并可视化数据包,助你诊断网络故障、分析通信协议(如HTTP、DNS、TCP等)。支持Windows/macOS/Linux,含中文界面,新手入门便捷。(239字)
|
8天前
|
SQL 人工智能 前端开发
QoderWake 1.0 正式发布:从桌面里的 Agent,到工作现场的数字员工
QoderWake v1.0正式发布:企业级数字员工团队平台。支持“一句话建岗”,预置10类特训岗位;Waker常驻钉钉/飞书群,@即响应、自动协作、跨任务记忆;具备定时/事件/API多触发方式与统一任务看板;已沉淀27.6万条记忆、12.3万项技能,助力组织实现人机协同增效。
783 2
|
6天前
|
缓存 测试技术 API
DeepSeek V4.1 Flash 内测接入:改个模型名即可调用(附代码)
DeepSeek V4.1 Flash 内测不用申请,base_url 不变、改个模型名就能调,9/10 到期。本文讲清接入、计费限流与多模态注意点。
809 0
DeepSeek V4.1 Flash 内测接入:改个模型名即可调用(附代码)
|
20天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
阿里云千问办公、Qoder Teams、Qoder CN区别与选择指南:模型能力、适用场景与最新活动参考
本文聚焦阿里云2026年推出的三款自研AI办公产品,清晰拆解千问办公、Qoder Teams、Qoder CN的差异化定位与能力边界:千问办公主打职场全场景提效,支持自然语言指令一键完成PPT生成、数据分析等高频办公任务;Qoder Teams面向程序员团队,深度整合AI代码生成、团队协同与企业知识库能力;Qoder CN则专为金融、政务等强合规场景打造,实现数据不出境与VPC私有化部署。文章同步给出分场景选型指南与最新活动定价,帮助不同类型的企业按需组合产品,实现业务岗、研发岗与强合规场景的AI能力全覆盖。
3975 5
阿里云千问办公、Qoder Teams、Qoder CN区别与选择指南:模型能力、适用场景与最新活动参考
|
11天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
阿里云AI数智鉴密:AI 生成内容如何拿到一张"防篡改的身份证"
隐形水印 + C2PA签名:让AI生成内容“持证上岗”。
1156 0
|
13天前
|
缓存 数据可视化 开发工具
DeepSeek Harness 怎么更新?dsh 更新完整指南:更新本体(npx、npm、源码)与更新插件两种方式
DeepSeek Harness 的更新分两层:本体更新(npx 自动最新、npm update -g、源码 git pull)与插件更新(插件市场点更新、命令行覆盖安装)。本文按「准备 → 更新本体 → 更新插件 → 更新后检查」四步走,覆盖新手常见疑问。
1551 1
DeepSeek Harness 怎么更新?dsh 更新完整指南:更新本体(npx、npm、源码)与更新插件两种方式
|
6天前
|
人工智能
千问办公官网入口:阿里AI办公QwenWork产品页和免费网页端链接
千问办公官网含两大入口:一是网页端(qwenwork.cn),即开即用,支持浏览器直接访问;二是阿里云产品页 https://t.aliyun.com/U/JNKJuO 提供免费/付费版详情、功能介绍及使用指南。