[荐][转]SQL SERVER SQLOS的任务调度

【介绍】

SQL Server 通过WORKER, SCHEDULER, TASK等来对任务进行调度和处理。了解这些概念，对于了解SQL Server 内部是如何工作，是非常有帮助的。

通常来讲，SCHEDULER个数是跟CPU个数相匹配的 。除了几个系统的SCHEDULER以外，每一个SCHEDULER都映射到一个CPU，如下面的查询结果所示，我们有四个CPU，也就有相应四个SCHEDULER。

而WORKER (又称为WORKER THREAD), 则是工作线程。在一台服务器上，我们可以有多个工作线程。因为每一个工作线程要耗费资源，所以，SQL Server有一个最大工作线程数。一个TASK进来，系统会给它分配一个工作线程进行处理。但是当所有的工作线程都在忙，而且已经达到了最大工作线程数，SQL Server就要等待，直到有一个忙的工作线程被释放。最大工作线程数可以通过下面的查询得到。SQL SERVER并不是一开始就把这些所有的工作线程都创建，而是依据需要而创建。

TASK是由BATCH而来。我们知道，一个连接，可以包含多个BATCH，而每个BATCH则可以分解成多个TASK。如下面某一个连接要做的事情。这个连接要做的有两个BATCH，而每个BATCH，如SELECT * FROM TABLE_B，因为可以支持并行化查询，所以可能会被分解成多个TASK。具体BATCH怎么分解成TASK，以及分解成多少个，则是由SQL Server内部决定的。

INSERT INTO TABLE_B VALUES (‘aaa’)
GO
SELECT * FROM TABLE_B
GO

【关系】

我们初步了解了Connection, Batch, Task, Worker, Scheduler, CPU这些概念，那么，它们之间的关系到底是怎么样呢？

 如上图所示，左边是很多连接，每个连接有一个相应的SPID，只要用户没有登出，或者没有timeout, 这个始终是存在的。标准设置下，对于用户连接数目，是没有限制的。

在每一个连接里，我们可能会有很多batch，在一个连接里，batch都是按顺序的。只有一个batch执行完了，才会执行下面一个batch。因为有很多连接，所以从SQL Server层面上看，同时会有很多个batch。

SQL Server会做优化，每一个batch，可能会分解成多个task以支持如并行查询。这样，在SQL层面上来看，同时会有很多个TASK。

SQL Server 上，每一个CPU通常会对应一个Scheduler, 有几个额外的系统的Scheduler，只是用来执行一些系统任务。对用户来讲，我们只需要关心User Scheduler就可以了。如果有4个CPU的话，那么通常就会有4个User Scheduler。

每个Scheduler上，可以有多个worker对应。Worker是真正的执行单元，Scheduler（对CPU的封装）是执行的地方。Worker的总数受max worker thread限制。每一个worker在创建的时候，自己需要申请2M内存空间。如果max worker thread为1024，并且那些worker全部创建的话，至少需要2G空间。所以太多的worker，会占用很多系统资源。

【跟踪】 

我们了解了Connection, Batch, Task, Worker, Scheduler, CPU之间的关系，下面我们用DMV跟踪一下运作的流程。

步骤一：

执行下面的脚本，创建一个测试数据库和测试数据表

CREATE DATABASE TEST
go
use TEST
go

CREATE TABLE TEST
(ID int,
name nvarchar(50)
)
INSERT INTO TEST VALUES (1, 'aaa')

步骤二：
打开一个查询窗口，执行下面的语句，注意，我们这里并没有commit transaction.

begin tran
update TEST set name='bbb' where [ID] = 1

步骤三：
打开另外一个窗口，执行下面的语句，我们会看到，下面的查询会一直在执行，因为我们前面的一个transaction并没有关闭。从查询窗口，我们可以看到，下面语句执行的SPID为58

SELECT * FROM TEST

步骤四：查看连接。

从下面的查询来看，我们的连接对应的SPID是58，被block住了。

步骤五：查看batch

我们查看SQL Profiler, 看到我们的Batch是SELECT * FROM TEST

步骤六：查看TASK

用下面的DMV, 我们可以看到，针对SESSION_ID=58的，只有一个task. (地址为0x0064F048), 而针对该TASK的worker地址为: 0x803081A0。同时我们也可以看到该worker运行在Scheduler 0上面。

步骤七：查看WORKER

从下面的查询可以知道，这个WORKER已经执行了5291个task了。这个worker相应的Scheduler地址是0x00932080

步骤八：查看SCHEDULER

从下面的查询可以得知，Scheduler_address (0x00932080) 相应的CPU_ID是0。在我们的系统上，有4个CPU, 编号分别为0， 1， 2， 3. 但是有7个SCHEDULER, 其中3个是SYSTEM SCHEDULER, 4个是USER SCHEDULER。在每个SCHEDULER上，有相应的WORKER数目。因为WORKER是根据需要而创建的，所以，在每个SCHEDULER上，目前WORKER数目很少。而且其中有些WORKER还处于SLEEPING状态。

【应用】

我们了解了SQL SERVER任务调度的机制，那么有些问题，就会更加清楚。

设置MAXDOP的作用。MAXDOP=1的话，可以使得一个BATCH只对应一个TASK。如果一个BATCH产生多个TASKS，那么TASK之间的协调，等待等等，将是很大的开销。把MAXDOP设小，能同时减少WORKER的使用量。所以，如果我们看到等待类型为CXPACKET的话，那么我们可以设置MAXDOP，减少并行度。

比较大的SPID。如果我们看到SPID的号码非常大，如超过1000, 那么通常表明，我们系统有很严重的BLOCKING。SQL SERVER不对连接数做限制，但是对于WORKER数，是有限制的。缺省情况下，最大个数如下：

Number of CPUs	32bit	64 bit
<=4 processors	256	512
8 processors	288	576
16 processors	352	704
32 processors	480	960

 

对于很大的SPID编号，通常表明，我们的WORKER数是很高的。这种情况比较危险，如果一个新的连接进来，可能没有空闲WORKER来处理这个连接。在CLUSTER环境下，ISALIVE检查会失败，会导致SQL SERVER做FAILOVER。

NON-YIELDING SCHEDULER错误。我们有时候会看到SQL Server会报一个17883错误， NON-YIELDING SCHEDULER。这个错误指的是，在一个SCHEDULER上，会有多个WORKER，它们以友好的方式，互相占用一会儿SCHEDULER资源。某个WORKER占用SCHEDULER后，执行一段时间，会做YIELD，也就是退让，把SCHEDULER资源让出来，让其他WORKER去使用。如果某一个WORKER出于某种原因，不退让SCHEDULER资源，导致其他WORKER没有机会运行，这种现象叫NON-YIELDING SCHEDULER。出现这种情况，SQL SERVER有自动检测机制，会打一个DUMP出来。我们需要进一步分析DUMP为什么该WORKER不会YIELD。

WORKER 用完。我们可以做一个小实验。我们在一台32位机器上，创建上面提及的测试数据库，并且，开启一个同样的未关闭transaction的update语句。

然后执行下面的程序。下面的程序会开启256个连接到SQL Server, 这256个连接由于前面的transaction未闭合，都处于BLOCKING状态。

using System;
using System.Diagnostics;
namespace WORKER
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            for(int i=0; i<256; i++)
            {
                OpenConnection();
            }
        }
        static void OpenConnection()
        {
            ProcessStartInfo startInfo = new ProcessStartInfo();
            startInfo.FileName = "sqlcmd.exe";
            startInfo.Arguments = " -E -S SERVERNAME -d TEST -q \" SELECT * FROM TEST \"";
            Process.Start(startInfo);
        }
    }

}

查询SELECT * FROM sys.dm_os_tasks这时候我们发现有278个TASK，而查询sys.dm_os_schedulers 我们发现有两个CPU, 因此有两个用户SCHEDULER, 每个SCHEDULER上，有128个workers. 加起来有256个WORKERS。针对两个CPU的架构，我们缺省最大的WORKER数是256。所以已经到了极限了。

这时候，我们新开启一个连接，会发现SQL Server连不上，并报如下错误:

这是因为WORKER用完的缘故。新的连接无法获得一个WORKER来做login process。所以导致连接失败。在群集环境下，如果连接不上SQL Server, ISALIVE检查会失败，会引起SQL Server FAILOVER。所有的连接都会被强迫中止，并且SQL Server会在新结点上重新启动。针对这种情况，我们可以修改提高MAX WORKER THREAD，但是并不能最终解决问题，由于BLOCKING缘故，新的连接会迅速积累，一直把MAX WORKER THREAD用完，所以这时候，我们应该检查BLOCKING。使得task能及时完成，释放WORKER。

【总结】 

SQL Server的任务调度使得SQL SERVER能够以最快方式处理用户发过来的请求。了解SQL SERVER的任务调度过程，对于我们调整系统性能是非常有帮助的。如适当增加MAX WORKER THREAD，调整MAXDOP，去除BLOCKING等等，了解这些概念，会使得我们的调整更有目的性。

 

原文：http://blogs.msdn.com/b/apgcdsd/archive/2011/11/24/sql-server-sqlos.aspx