4.深入TiDB：执行计划执行过程详解

本文基于 TiDB release-5.1进行分析，需要用到 Go 1.16以后的版本
转载请声明出处哦~，本篇文章发布于luozhiyun的博客：https://www.luozhiyun.com/archives/598

上一篇讲解了 TiDB 的执行优化相关的内容，这篇我们继续往下看，在获取到执行优化结果之后如何执行整个计划。

我们这里还是使用一个简单的例子：

CREATE TABLE student
(
    id   VARCHAR(31),
    name VARCHAR(50),
    age  int,
    key id_idx (id)
);
INSERT INTO student VALUES ('pingcap001', 'pingcap', 13);

select name from student where age>10;

我们直接看到 session/session.go 下的 ExecuteStmt() 方法：

func (s *session) ExecuteStmt(ctx context.Context, stmtNode ast.StmtNode) (sqlexec.RecordSet, error) {
	...
	compiler := executor.Compiler{Ctx: s}
	// 制定查询计划以及优化
	stmt, err := compiler.Compile(ctx, stmtNode)
	...

	// Execute the physical plan.
	logStmt(stmt, s)
	recordSet, err := runStmt(ctx, s, stmt)
	...
	return recordSet, nil
}

在上一篇讲解了 compiler.Compile 制定会调用到 Optimize 制定逻辑计划和物理计划相关的代码，下面主要是讲解 runStmt 这部分，它主要作用是根据制定好的执行计划去 TiKV 中获取相关的数据。

func runStmt(ctx context.Context, se *session, s sqlexec.Statement) (rs sqlexec.RecordSet, err error) {
	...
	// 校验用户使用 rollback、commit 这种显示关闭事务的 SQL 中断执行
	err = se.checkTxnAborted(s)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	//执行 SQL，并返回 rs  结果集
	rs, err = s.Exec(ctx)
	se.updateTelemetryMetric(s.(*executor.ExecStmt))
	sessVars.TxnCtx.StatementCount++
	if rs != nil {
		return &execStmtResult{
			RecordSet: rs,
			sql:       s,
			se:        se,
		}, err
	}
	//在执行完语句后，检查是否该提交了
	err = finishStmt(ctx, se, err, s)
	if se.hasQuerySpecial() { 
		se.SetValue(ExecStmtVarKey, s.(*executor.ExecStmt))
	} else { 
		s.(*executor.ExecStmt).FinishExecuteStmt(origTxnCtx.StartTS, err, false)
	}
	return nil, err
}

runStmt 这段代码中，我们直接进入到 Exec 继续跟踪执行相关代码。

func (a *ExecStmt) Exec(ctx context.Context) (_ sqlexec.RecordSet, err error) {
	...
	// 生成执行器
	e, err := a.buildExecutor()
	if err != nil {
		return nil, err
	} 
	ctx = a.setPlanLabelForTopSQL(ctx)
	// 根据不同执行者进行不同的处理
	if err = e.Open(ctx); err != nil {
		terror.Call(e.Close)
		return nil, err
	} 
	... 
	return &recordSet{
		executor:   e,
		stmt:       a,
		txnStartTS: txnStartTS,
	}, nil
}

构建 Executor

我们在构建执行计划的时候，会根据 SQL 语句生成各种各样的算子，所以这里会根据算子构建不同的 Executor ，然后再执行 Open 进行数据处理。

我们先看看生成执行器 buildExecutor ：

func (a *ExecStmt) buildExecutor() (Executor, error) {
	ctx := a.Ctx 
	...
	// 新建一个构造者
	b := newExecutorBuilder(ctx, a.InfoSchema, a.Ti, a.SnapshotTS, a.ExplicitStaleness, a.TxnScope)
	text := a.Text
	if strings.Contains(text, "student") {
		fmt.Println(text)
	}
	//根据执行计划构建 Executor
	e := b.build(a.Plan)
	if b.err != nil {
		return nil, errors.Trace(b.err)
	}
	...
	return e, nil
}

这里构建好的 ExecutorBuilder 会根据执行计划构建 Executor。对于我们上面的查询例子：

select name from student where age>10;

对于这个查询条件来说生成的物理执行计划大概是这样：

TableReader(Table(student)->Sel([gt(test.student.age, 1)])->Limit)->Limit

最外层是一个 PhysicalLimit，内部是 PhysicalTableReader。所以在执行 executorBuilder 的 build 方法的时候会根据类型进行判断进入到 buildLimit 中：

func (b *executorBuilder) build(p plannercore.Plan) Executor {
	switch v := p.(type) {
	case nil:
		return nil
	// 根据执行计划类型进入不同的build方法中
	case *plannercore.PhysicalTableReader:
		return b.buildTableReader(v)
	case *plannercore.PhysicalLimit:
		return b.buildLimit(v)
	...
	default:
		if mp, ok := p.(MockPhysicalPlan); ok {
			return mp.GetExecutor()
		}

		b.err = ErrUnknownPlan.GenWithStack("Unknown Plan %T", p)
		return nil
	}
}

这里的执行计划的类型有好几十种，我这里先看看 buildLimit，其他方法感兴趣的可以自己去看看。

func (b *executorBuilder) buildLimit(v *plannercore.PhysicalLimit) Executor {
	// 获取子计划的Executor
	childExec := b.build(v.Children()[0])
	if b.err != nil {
		return nil
	}
	n := int(mathutil.MinUint64(v.Count, uint64(b.ctx.GetSessionVars().MaxChunkSize)))
	base := newBaseExecutor(b.ctx, v.Schema(), v.ID(), childExec)
	base.initCap = n
	// 构建 limit executor
	e := &LimitExec{
		baseExecutor: base,
		begin:        v.Offset,
		end:          v.Offset + v.Count,
	}
	...
	return e
}

buildLimit 会获取子计划的 Executor，然后构建 limit executor。这里子计划就是 PhysicalTableReader，所以再次进入到 build 方法中会调用 buildTableReader 进行构建：

func (b *executorBuilder) buildTableReader(v *plannercore.PhysicalTableReader) Executor {
	... 
	// 先构建一个无范围的 TableReaderExecutor
	ret, err := buildNoRangeTableReader(b, v)
	if err != nil {
		b.err = err
		return nil
	}
	// 通过递归执行计划来更新TableReaderExecutor范围
	ts := v.GetTableScan()
	ret.ranges = ts.Ranges
	sctx := b.ctx.GetSessionVars().StmtCtx
	sctx.TableIDs = append(sctx.TableIDs, ts.Table.ID)
	// 如果不使用动态分区进行修建则直接返回
	if !b.ctx.GetSessionVars().UseDynamicPartitionPrune() {
		return ret
	}
	... 
	return ret
}

这里先是调用 buildNoRangeTableReader 函数构建一个无范围的 TableReaderExecutor，然后调用 GetTableScan 递归执行计划获取 table plan 的 PhysicalTableScan，然后从中获取 Ranges 填充 Executor 的范围。

发送请求给 TiKV

这里获取到 Executor 之后继续回到 ExecStmt 的 Exec 中执行 Executor 的 Open 方法：

func (e *LimitExec) Open(ctx context.Context) error {
    // 遍历子 Executor 执行其 Open 方法
	if err := e.baseExecutor.Open(ctx); err != nil {
		return err
	}
	e.childResult = newFirstChunk(e.children[0])
	e.cursor = 0
	e.meetFirstBatch = e.begin == 0
	return nil
}

需要注意的是，我们上面的查询中，先是构建的 LimitExec ，它里面封装的才是 TableReaderExecutor ，所以它继续会调用到 TableReaderExecutor 的 Open 方法中。

func (e *TableReaderExecutor) Open(ctx context.Context) error {
	...  
	firstPartRanges, secondPartRanges := distsql.SplitRangesAcrossInt64Boundary(e.ranges, e.keepOrder, e.desc, e.table.Meta() != nil && e.table.Meta().IsCommonHandle)
	...
	// 将 firstPartRanges 进行执行，请求TiKV并获取返回的结果
	firstResult, err := e.buildResp(ctx, firstPartRanges)
	if err != nil {
		e.feedback.Invalidate()
		return err
	}
	// 当 secondPartRanges 没有时，直接将第一部分结果进行整合
	if len(secondPartRanges) == 0 {
		e.resultHandler.open(nil, firstResult)
		return nil
	}
	// 当 secondPartRanges 存在值时，请求TiKV并获取返回的结果
	var secondResult distsql.SelectResult
	//发送请求
	secondResult, err = e.buildResp(ctx, secondPartRanges)
	if err != nil {
		e.feedback.Invalidate()
		return err
	}
	// 将两部分的结果进行整合
	e.resultHandler.open(firstResult, secondResult)
	return nil
}

SplitRangesAcrossInt64Boundary 其实就是将 ranges 列表进行拆分，通过看注释：

// SplitRangesAcrossInt64Boundary split the ranges into two groups:
// 1. signedRanges is less or equal than MaxInt64
// 2. unsignedRanges is greater than MaxInt64
//
// We do this because every key of tikv is encoded as an int64. As a result, MaxUInt64 is small than zero when
// interpreted as an int64 variable.
//
// This function does the following:
// 1. split ranges into two groups as described above.
// 2. if there's a range that straddles the int64 boundary, split it into two ranges, which results in one smaller and
//    one greater than MaxInt64.

我们可以知道，因为 tikv 的每个 key 都是 int64，所以像 UInt64 这个无符号类型的最大值其实是大于 Int64 的，所以需要进行拆分。拆分的结果分为两部分，signedRanges 表示的是小于等于 MaxInt64 的集合，unsignedRanges 表示的是大于 MaxInt64 集合。

接下来会调用 buildResp 构建 kv.Request，然后调用 SelectResult 向 kv client 发送请求返回 SelectResult 结构体：

func (e *TableReaderExecutor) buildResp(ctx context.Context, ranges []*ranger.Range) (distsql.SelectResult, error) {
	...
	// build Request
	kvReq, err := e.buildKVReq(ctx, ranges)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	e.kvRanges = append(e.kvRanges, kvReq.KeyRanges...)
	// sends a DAG request, returns SelectResult
	result, err := e.SelectResult(ctx, e.ctx, kvReq, retTypes(e), e.feedback, getPhysicalPlanIDs(e.plans), e.id)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	return result, nil
}

返回的 SelectResult 可以认为它是一个迭代器，因为下层是有很多 TiKV ，然后每个结果是一个 PartialResult，所以也可以说它是 PartialResult 的迭代器。

type SelectResult interface {
	// NextRaw gets the next raw result.
	NextRaw(context.Context) ([]byte, error)
	// Next reads the data into chunk.
	Next(context.Context, *chunk.Chunk) error
	// Close closes the iterator.
	Close() error
}

SelectResult 这个接口，代表了一次查询的所有结果的抽象，计算是以 Region 为单位进行，所以这里全部结果会包含所有涉及到的 Region 的结果。通过 SelectResult 的 next 方法可以拿到下一个 PartialResult 。

在 buildResp 方法中调用 SelectResult 方法里面最后会调用到 DistSQL 包提供的 Select API：

func Select(ctx context.Context, sctx sessionctx.Context, kvReq *kv.Request, fieldTypes []*types.FieldType, fb *statistics.QueryFeedback) (SelectResult, error) {
	...
	resp := sctx.GetClient().Send(ctx, kvReq, sctx.GetSessionVars().KVVars, sctx.GetSessionVars().StmtCtx.MemTracker, enabledRateLimitAction)
	if resp == nil {
		err := errors.New("client returns nil response")
		return nil, err
	} 
	...
	return &selectResult{
		label:      "dag",
		resp:       resp,
		rowLen:     len(fieldTypes),
		fieldTypes: fieldTypes,
		ctx:        sctx,
		feedback:   fb,
		sqlType:    label,
		memTracker: kvReq.MemTracker,
		encodeType: encodetype,
		storeType:  kvReq.StoreType,
	}, nil
}

它提供了向 TiKV Client 发送请求并构建 selectResult 能力。

用一张官方的图来说明一下整个查询过程：

tidb

获取 TiKV 数据

我们继续顺着 Select 方法里面 Send 方法往下看。

func (c *CopClient) Send(ctx context.Context, req *kv.Request, variables interface{}, sessionMemTracker *memory.Tracker, enabledRateLimitAction bool) kv.Response {
	... 
	ranges := NewKeyRanges(req.KeyRanges)
	// 根据ranges构建task
	tasks, err := buildCopTasks(bo, c.store.GetRegionCache(), ranges, req)
	if err != nil {
		return copErrorResponse{err}
	}
	// 构建 copIterator
	it := &copIterator{
		store:           c.store,
		req:             req,
		concurrency:     req.Concurrency,
		finishCh:        make(chan struct{}),
		vars:            vars,
		memTracker:      req.MemTracker,
		replicaReadSeed: c.replicaReadSeed,
		rpcCancel:       tikv.NewRPCanceller(),
		resolvedLocks:   util.NewTSSet(5),
	}
	it.tasks = tasks
	// 设置并行度
	if it.concurrency > len(tasks) {
		it.concurrency = len(tasks)
	}
	if it.concurrency < 1 {
		it.concurrency = 1
	}
	// 设置限流器和传输数据的 channel
	if it.req.KeepOrder {
		it.sendRate = util.NewRateLimit(2 * it.concurrency)
        // 如果要求有序，那么就不用全局的 chanel 
		it.respChan = nil
	} else {
		capacity := it.concurrency
		if enabledRateLimitAction { 
			capacity = it.concurrency * 2
		}
        // 如果无序，那么会将response数据放入到全局的 channel 中
		it.respChan = make(chan *copResponse, capacity)
		it.sendRate = util.NewRateLimit(it.concurrency)
	}
	it.actionOnExceed = newRateLimitAction(uint(it.sendRate.GetCapacity()))
	if sessionMemTracker != nil {
		sessionMemTracker.FallbackOldAndSetNewAction(it.actionOnExceed)
	}

	if !it.req.Streaming {
		ctx = context.WithValue(ctx, tikv.RPCCancellerCtxKey{}, it.rpcCancel)
	}
	// 启动多个 goroutine 获取 response
	it.open(ctx, enabledRateLimitAction)
	return it
}

首先是调用 buildCopTasks 构建 coprocessor task。在调用 buildCopTasks 的时候会传入 RegionCache，因为我们的数据可能会分布在多个 region 中，所以我们可以根据它找到有哪些 region 包含了一个 key range 范围内的数据。然后按照 region 的 range 把 key range list 进行切分构建好 coprocessor task 返回。

获取到 task 列表之后会创建 copIterator，是 kv.Response接口的实现，需要实现对应 Next方法，在上层调用 Next 的时候，返回一个 coprocessor response ，上层通过多次调用 Next 方法，获取多个 coprocessor response，直到所有结果获取完。

type Response interface {
	// Next returns a resultSubset from a single storage unit.
	// When full result set is returned, nil is returned.
	Next(ctx context.Context) (resultSubset ResultSubset, err error)
	// Close response.
	Close() error
}

为了增大并行度，在调用 open 的时候构造多个 goroutine 充当 worker 来执行 task，多个 worker 从这一个 channel 读取 task，执行完成后，把结果发到 response channel，通过设置 worker 的数量控制并发度。

需要注意的是在调用 open 执行 task 之前会校验 task 是不是有序的，如果是有序的，那么 worker 执行完 task 之后就不能直接放入到 response channel 中了，因为并发结果是无序的。所以通过给每一个 task 创建一个 channel，把 response 发送到这个 task 自己的 response channel 里，Next 的时候，就可以按照 task 的顺序获取 response，保证结果的有序。

下面我们来看看实现细节。先来看看 buildCopTasks：

func buildCopTasks(bo *Backoffer, cache *RegionCache, ranges *KeyRanges, req *kv.Request) ([]*copTask, error) {
	...
	rangesLen := ranges.Len()
	//找到有哪些 region 包含了一个 key range 范围内的数据
	locs, err := cache.SplitKeyRangesByLocations(bo, ranges)
	if err != nil {
		return nil, errors.Trace(err)
	}

	var tasks []*copTask
	//根据返回的 LocationKeyRanges 来构建 task 
	for _, loc := range locs { 
		// 这里是因为一个 region 里面可能也包含多个 Range
		rLen := loc.Ranges.Len()
		for i := 0; i < rLen; {
			nextI := mathutil.Min(i+rangesPerTask, rLen)
			tasks = append(tasks, &copTask{
				region: loc.Location.Region,
				ranges: loc.Ranges.Slice(i, nextI), 
				respChan:  make(chan *copResponse, 2),
				cmdType:   cmdType,
				storeType: req.StoreType,
			})
			i = nextI
		}
	}
	...
	return tasks, nil
}

这里我们看到 buildCopTasks 里面会根据传入的 RegionCache 来对 ranges 进行拆分，返回的 LocationKeyRanges 对象里面包含了 KeyRanges ，因为一个 region 里面可能也包含多个 Range，所以这里用了两层 for 循环进行遍历，创建好 task 之后返回。

我们再回到 Send 方法中，继续往下看 open 方法：

func (it *copIterator) open(ctx context.Context, enabledRateLimitAction bool) {
	taskCh := make(chan *copTask, 1)
	it.wg.Add(it.concurrency) 
	// 根据并发数创建 worker
	for i := 0; i < it.concurrency; i++ {
		worker := &copIteratorWorker{
			taskCh:          taskCh,
			wg:              &it.wg,
			store:           it.store,
			req:             it.req,
			respChan:        it.respChan,
			finishCh:        it.finishCh,
			vars:            it.vars,
			kvclient:        tikv.NewClientHelper(it.store.store, it.resolvedLocks),
			memTracker:      it.memTracker,
			replicaReadSeed: it.replicaReadSeed,
			actionOnExceed:  it.actionOnExceed,
		}
		go worker.run(ctx)
	}
	taskSender := &copIteratorTaskSender{
		taskCh:   taskCh,
		wg:       &it.wg,
		tasks:    it.tasks,
		finishCh: it.finishCh,
		sendRate: it.sendRate,
	}
	taskSender.respChan = it.respChan
	it.actionOnExceed.setEnabled(enabledRateLimitAction)
	failpoint.Inject("ticase-4171", func(val failpoint.Value) {
		if val.(bool) {
			it.memTracker.Consume(10 * MockResponseSizeForTest)
			it.memTracker.Consume(10 * MockResponseSizeForTest)
		}
	})
	// 创建 sender
	go taskSender.run()
}

这里我们看到了分别会创建两类 goroutine，一种是 worker 一种是 sender。

tidb2

我们先来看看 sender：

func (sender *copIteratorTaskSender) run() { 
	for _, t := range sender.tasks { 
		// 使用限流器控制频率
		exit := sender.sendRate.GetToken(sender.finishCh)
		if exit {
			break
		}
		// 发送task到taskCh中
		exit = sender.sendToTaskCh(t)
		if exit {
			break
		}
	}
	//发送完毕之后关闭 channel
	close(sender.taskCh)

	// Wait for worker goroutines to exit.
	sender.wg.Wait()
	if sender.respChan != nil {
		close(sender.respChan)
	}
}

sender 会将所有的 task 放入到 taskCh 中，发送完毕之后关闭 channel。下面再来看看 worker：

func (worker *copIteratorWorker) run(ctx context.Context) {
	defer func() {
		failpoint.Inject("ticase-4169", func(val failpoint.Value) {
			if val.(bool) {
				worker.memTracker.Consume(10 * MockResponseSizeForTest)
				worker.memTracker.Consume(10 * MockResponseSizeForTest)
			}
		})
		worker.wg.Done()
	}()
	for task := range worker.taskCh {
		respCh := worker.respChan
		// 这里是需要排序的时候为空，那么为每个 task 都创建一个 respChan
		if respCh == nil {
			respCh = task.respChan
		}
		// 发送rpc请求
		worker.handleTask(ctx, task, respCh)
		if worker.respChan != nil { 
			// 发送 finCopResp 到 respCh 中，告诉copIterator有一个task已经运行完毕了
			worker.sendToRespCh(finCopResp, worker.respChan, false)
		}
		close(task.respChan)
		if worker.vars != nil && worker.vars.Killed != nil && atomic.LoadUint32(worker.vars.Killed) == 1 {
			return
		}
		select {
		case <-worker.finishCh:
			return
		default:
		}
	}
}

worker 主要是处理 sender 发送过来的 taskCh 数据，通过遍历 taskCh 获取 task 之后调用 handleTask 发送 rpc 请求，返回的数据会放入到 respCh 中。需要注意这里如果是有序的 task ，那么 worker.respChan 为空，然后会为每个 task 创建一个 respChan，在获取数据的时候会根据每个 task 的 respChan 数据来做排序。

下面我们再来看看怎么获取数据：

上面我们也提到了，copIterator 其实就是一个迭代器，获取数据是通过调用 copIterator 的 Next 方法获取：

func (it *copIterator) Next(ctx context.Context) (kv.ResultSubset, error) {
	var (
		resp   *copResponse
		ok     bool
		closed bool
	)
	...
	// 如果数据不需要排序，那么直接从 respChan 中获取数据
	if it.respChan != nil {
		// Get next fetched resp from chan
		resp, ok, closed = it.recvFromRespCh(ctx, it.respChan)
		if !ok || closed {
			it.actionOnExceed.close()
			return nil, nil
		}
		// 表示读到 respChan 最后一个数据
		if resp == finCopResp {
			it.actionOnExceed.destroyTokenIfNeeded(func() {
				it.sendRate.PutToken()
			})
			return it.Next(ctx)
		}
	} else {
		for {
			if it.curr >= len(it.tasks) {
				// Resp will be nil if iterator is finishCh.
				it.actionOnExceed.close()
				return nil, nil
			}
			// 如果数据是有序的，那么从 task 的 respChan 获取数据
			task := it.tasks[it.curr]
			resp, ok, closed = it.recvFromRespCh(ctx, task.respChan)
			if closed { 
				return nil, nil
			}
			if ok {
				break
			}
			it.actionOnExceed.destroyTokenIfNeeded(func() {
				it.sendRate.PutToken()
			}) 
			it.tasks[it.curr] = nil
			it.curr++
		}
	}

	if resp.err != nil {
		return nil, errors.Trace(resp.err)
	}

	err := it.store.CheckVisibility(it.req.StartTs)
	if err != nil {
		return nil, errors.Trace(err)
	}
	return resp, nil
}

获取数据根据是否有序也是分为两种，无序的数据直接从 copIterator 的 respChan 中获取数据，如果是有序的，那么需要获取到 task 里面的 respChan 来获取数据。