NUMA-Aware 执行引擎论文解读
最近翻 DuckDB 的执行引擎相关的 PPT(Push-Based-Execution[1]) 时，发现了这篇论文：Morsel-Driven Parallelism: A NUMA-Aware Query Evaluation Framework for the Many-Core Age[2]。印象中在执行引擎相关的文章中看到他好几次；且 NUMA 架构对于现代数据库架构设计非常重要，但我对此了解尚浅，因此便找来读一读。
从题目中也可以看到，论文最主要关键词有两个：
NUMA-Aware
Morsel-Driven
据此，大致总结下论文的中心思想：
多核时代，由于部分 CPU 和部分内存的绑定关系，CPU 访问内存是不均匀（NUMA）的。也即，对于某一个 CPU 核来说，本机上一部分内存访问延迟较低，另一部分内存延迟要高。
传统火山模型，使用 Exchange 算子来进行并发。其他算子并不感知多线程，因此也就没办法就近内存调度计算（硬件亲和性）。也即，非 NUMA-local。
为了解决此问题，论文在数据维度：对数据集进行水平分片，一个 NUMA-node 处理一个数据分片；对每个分片进行垂直分段（Morsel），在 Morsel 粒度上进行并发调度和抢占执行。
在计算维度：为每个 CPU 预分配一个线程，在调度时，每个线程只接受数据块（Morsel）分配到本 NUMA-node 上的任务；当线程间子任务的执行进度不均衡时，快线程会”窃取“本应调度到其他线程的任务，从而保证一个 Query 的多个子任务大约同时完成，而不会出现”长尾“分片。
背景铺垫
论文中出现了一些名词，如果不了解其内涵，可能很难对论文的一些关键设计点理解到位，因此这里对相关概念和背景做了一些铺垫。
NUMA
NUMA，是 Non-Uniform Memory Access 的缩写，即非一致性内存访问架构。传统 UMA （一致性访存）架构比较好理解，它也是我们通常以为的内存访问模型——所有 CPU core 访问本机所有内存的延迟是一致的（下图源）：
但在多核（现在常用的服务器动不动就是 50+ core）时代，内存访问总线会”争用“非常严重，从而造成内存延迟迅速增高。于是，便有了 NUMA 架构——将单机内存切分成几块，分别和一些 CPU 进行绑定。一组绑定的 CPU 和内存通常称为一个 NUMA-node 或者 NUMA socket。
上图只是一个示意图，通常一个 NUMA-node 会有很多个 CPU core，而非上图中的一个。那么，本 NUMA-node 的访问就是 Local Access，对其他 NUMA-node 的内存访问就是 Remote Access，后者通常要比前者慢几倍。
上面代码是通过 numactl 命令查看的一个物理机的 NUMA 情况。可以看出该物理机一共有 56 核，分为两个 NUMA-node，每个 28 核，每个 NUMA-node 有 128G 内存，local access 和 remote access 访问延迟比大概是 10: 21。
通常来说，操作系统尽量将线程和其使用的内存分配到同一个 NUMA-node 中，尤其是只需要小内存的线程。但对于数据库这种遇到大内存（buffer pool）的系统来说，内存分配很容易跨 NUMA-node，因此需要专门设计。
在分布式环境下，一个机器节点本质上就是一组CPU + 一块内存的资源容器；而在单机上，一个 NUMA-node 也是如此。因此，以看待分布式调度算法的思想（将计算调度到存储旁）看待本论文，很多地方或可更易理解。
火山模型
火山模型是最传统、经典的一种数据库执行引擎模型。在火山模型中，SQL 语句会转化成一棵算子树，其中每个算子都实现了 open-next-close 接口；通过自上而下的（对 next）树形递归调用，完成数据的处理。
火山模型中的算子有个特点，就是不感知其所处理的数据在哪块内存、也不感知自己运行在哪个 CPU 上，甚至不感知是否为并行执行。当然，为了利用多核性能，可以扩展火山模型，通过 Exchange 算子来实现类似 partition→parallel processing→merge 的 shuffle 操作，从而将算子树进行并发执行。Exchange 算子可以插入算子树的任何一个位置，从而改变局部并发。除此之外，其他算子都不会感知并行运行细节。这种模型的优点在于，简洁优雅、表达能力强。但在多核时代，这种模型显然没有照顾到 NUMA 架构特点。
对于上述火山模型，我们通常将其执行模式称为基于拉（”pull-based“）的。因为我们都问从算子树的根节点要数据，而根节点会递归的向孩子节点要数据，直到叶子节点（通常是各种 scan 节点）。整体，就像从根节点往外”拉“数据一样。
与基于拉的模式相对，我们还有基于推（”push-based“）的执行模式。就像在代码中将递归转化为迭代一样，push-base 就是直接从叶子节点开始执行，在算子执行完生成新的数据后，会往数据下游算子（算子树中的父节点）推数据。
这两者最大的不同在于，pull-based 是不需要进行算子级别的调度的，所有数据都是”需求倒逼生产“，下游一步步问上游要；而 push-based 则需要一个全局调度器来协调上下游的数据生产消费关系——在下游能够接受数据时，将上游吐出来的数据推给下游。
Pipeline
在 push-based 的模式下，我们通常会将算子树切分成多个线性的流水线（ Pipeline），并以 Pipeline （下图中虚线部分）的粒度进行执行调度。每个 pipeline 也可称为 pipeline segment，即整个算子树的一部分。
Pipeline 的切口处，我们通常称之为 Pipeline Breaker——即 Pipeline 进行不下去，要进行切分了。如果你恰好对 Spark 的执行 Stage 划分有所了解，就会发现他们原理是一样的——在 Shuffle 处进行切分。而 Join 处通常会发生 shuffle。
morsel
morsel 是本论文提出的一个类似”数据块“的概念，可以理解为关系数据库中的多个行（row）或者多个元组（tuple），这是本论文的最小调度和单元，对应下文中相同颜色标出的部分。
若想理解 morsel，可以对比 CPU 的时间片。只有将 CPU 切换成一块块大小合适的时间片段，我们才能更加方便的设计利用率高（更容易做均衡调度）、可抢占（单块时间片完成后而不必等待整个任务完成，便可调入其他任务占用时间片）、带优先级（执行新的时间片时，按优先级选择任务）的各种调度算法。
内容概要
morsel 驱动执行
论文首先举了 σ...(R) >< A σ...(S) >< B σ...(T) 的三张表进行 inner join 的例子，其中 S 和 T 是小表。则在 Join 时对其 scan 后进行 Build 构建 HashTable；R 是大表，则在 S 和 T 的 HashTable 构建完成后，扫描以 Probe。将 HashJoin 切成 HashBuild（构建 HashTable）和 HashProbe（利用 HashTable 进行匹配），是经典的 HashJoin 的执行过程。
结合之前 Pipeline 的背景知识，可以推断出该执行计划会被划分为三个 Pipeline，分别是 HashTable(T) 的构建 、HashTable(S) 的构建 Pipeline 和 R 的探测。下面分别来说：
HashTable 的构建。两个 HashTable 的构建过程是类似的，以 HashTable(T) 为例，构建过程又会分为两个阶段：
阶段一（Phase 1）：将 T 的 scan 输出按 morsel 粒度均匀分发给几个 CPU core 的 storage area，本质上是 Partition 的过程。
阶段二（Phase 2）：每个 CPU core 对应的线程去扫描被分派的数据分片（包含很多 morsel），构建一个全局（跨线程）HashTable，本质上是 Merge 的过程。
为了并行的对数据进行处理，通常都会有个数据分片阶段——按某种方式将一个输入流变成多个输入流。正如在 MapReduce 之前有个 split 的过程。
第二个阶段会涉及跨线程的数据写入，因此需要对 HashTable 这个跨线程的全局数据结构的实现做一些优化：
在阶段一确定 HashTable 的大小，一次性预分配 HashTable，避免 HashTable 动态增长造成的
只将数据的指针插入 HashTable，避免跨线程的数据拷贝。
HashTable 使用无锁结构，降低多线程插入时争用造成的性能下降。
HashTable 的探测。在 HashTable(T) 和 HashTable(S) 构建完成后，就会开始对 R 表的探测。R 表在扫描后，其数据也会被分派到多个 NUMA-node 上去，进行并行的探测，探测完成后也会输出到线程所在的 NUMA-local。
如果探测之后还有其他的算子，比如 Top、Filter、Limit 等等，也会被调度到 Probe 输出所在 NUMA-node 上进行执行。
不同于火山模型，这些算子（比如上图中的 HashJoin）要感知并行，并需要进行同步。
关于 Dispatcher 的实现和一些具体算子的实现，就留待下篇了。
参考资料
[1]
Push-Based-Execution: https://dsdsd.da.cwi.nl/slides/dsdsd-duckdb-push-based-execution.pdf
[2]Morsel-Driven Parallelism: A NUMA-Aware Query Evaluation Framework for the Many-Core Age: https://15721.courses.cs.cmu.edu/spring2016/papers/p743-leis.pdf
题图故事
本文来自我的小报童付费专栏《系统日知录》，专注分布式系统、存储和数据库，有图数据库、代码解读、优质英文播客翻译、数据库学习、论文解读等等系列，欢迎喜欢我文章的朋友订阅👉专栏：https://xiaobot.net/p/system-thinking，你的支持对我持续创作优质文章非常重要。下面是当前文章列表：
图数据库系列
图数据库资料汇总
Memgraph 系列（二）：可串行化实现
Memgraph 系列（一）：数据多版本管理
【图数据库系列四】与关系模型的“缘”与“争”
【图数据库系列三】图的表示与存储
【图数据库系列二】 Cypher 初探
【图数据库系列一】属性图模型是啥、有啥不足 🔥
数据库
译：数据库五十年来研究趋势
译：数据库中的代码生成（Codegen in Databas...
Facebook Velox 运行机制解析
译：Factorization & Great Ideas from Database Theory
分布式系统架构（二）—— Replica Placement
【好文荐读】DuckDB 中的流水线构建
译：时下大火的向量数据库，你了解多少？
数据处理的大一统——从 Shell 脚本到 SQL 引擎
存储
存储引擎概述和资料汇总 🔥
译：RocksDB 是如何工作的
RocksDB 优化小解（二）：Prefix Seek 优化
大规模系统中使用 RocksDB 的一些经验
代码&编程
影响我写代码的三个 “Code” 🔥
Folly 异步编程之 futures
关于接口和实现
C++ 私有函数的 override
ErrorCode 还是 Exception ？
Infra 面试之数据结构（一）：阻塞队列
数据结构与算法（四）：递归和迭代
每天学点数据库系列
【每天学点数据库】Lecture #05：数据压缩
【每天学点数据库】Lecture #05：负载类型和存储模型
【每天学点数据库】Lecture #04：数据编码
【每天学点数据库】Lecture #04：日志构型存储
【每天学点数据库】Lecture #03：Data Layout
【每天学点数据库】Lecture #03: Database and OS
【每天学点数据库】Lecture #03：存储层次体系
【每天学点数据库】Lecture #01：关系代数
【每天学点数据库】Lecture #01：关系模型
【每天学点数据库】Lecture #01：数据模型
杂谈
数据库面试的几个常见误区 🔥
生活工程学（一）：多轮次拆解🔥
系统中一些有趣的概念对
系统设计时的简洁和完备
工程经验的周期
关于“名字”拿来
