本文通過閱讀PFS引擎的內存管理源碼，解讀PFS內存分配及釋放原理，深入剖析其中存在的問題以及改進思路。
概述
MySQL Performance Schema（PFS）是MySQL提供的強大的性能監控診斷工具，提供了一種能夠在運行時檢查server內部執行情況的特方法。PFS通過監視server內部已注冊的事件來收集信息，一個事件理論上可以是server內部任何一個執行行為或資源占用，比如一個函數調用、一個系統調用wait、SQL查詢中的解析或排序狀態，或者是內存資源占用等。
PFS將采集到的性能數據存儲在performance_schema存儲引擎中，performance_schema存儲引擎是一個內存表引擎，所有收集的診斷信息都會保存在內存中。診斷信息的收集和存儲都會帶來一定的額外開銷，為了盡可能縮小對業務的影響，PFS的性能和內存管理變的非常重要。
本文源代碼分析基于MySQL-8.0.24版本。
內存管理模型
- 內存分配以Page為單位，一個Page內可以存儲多條record；
- 系統啟動時預先分配部分Pages，運行期間根據需要動態增長，但Page是只增加不回收的模式；
- Record的申請和釋放都是無鎖的。
- 核心數據結構
PFS_buffer_scalable_container是PFS內存管理的核心數據結構，整體結構如下圖：
Container中包含多個Page，每個Page都有固定個數的records，每個record對應一個事件對象，比如PFS_thread。每個Page中的records數量是固定不變的，但Page個數會隨著負載增加而增長。
- Allocate時Page選擇策略
PFS_buffer_scalable_container中涉及內存分配的關鍵數據結構如下：PFS_PAGE_SIZE // 每個page的大小, global_thread_container中默認為256 PFS_PAGE_COUNT // page的最大個數，global_thread_container中默認為256 class PFS_buffer_scalable_container { PFS_cacheline_atomic_size_t m_monotonic; // 單調遞增的原子變量，用于無鎖選擇page PFS_cacheline_atomic_size_t m_max_page_index; // 當前已分配的最大page index size_t m_max_page_count; // 最大page個數，超過后將不再分配新page std::atomic< array_type *> m_pages[PFS_PAGE_COUNT]; // page數組 native_mutex_t m_critical_section; // 創建新page時需要的一把鎖 }首先m_pages是一個數組，每個Page都可能有空閑的records，也有可能整個Page都是繁忙的，MySQL采用了比較簡單的策略，輪詢挨個嘗試每個Page是否有空閑，直到分配成功。如果輪詢所有Pages依然沒有分配成功，這個時候就會創建新的Page來擴充，直到達到Page數的上限。
輪詢并不是每次都是從第1個Page開始尋找，而是從原子變量m_monotonic記錄的位置開始查找，m_monotonic每次在Page中分配失敗是加1。
核心簡化代碼如下：
value_type *allocate(pfs_dirty_state *dirty_state) { current_page_count = m_max_page_index.m_size_t.load(); monotonic = m_monotonic.m_size_t.load(); monotonic_max = monotonic + current_page_count; while (monotonic < monotonic_max) { index = monotonic % current_page_count; array = m_pages[index].load(); pfs = array->allocate(dirty_state); if (pfs) { // 分配成功返回 return pfs; } else { // 分配失敗，嘗試下一個page， // 因為m_monotonic是并發累加的，這里有可能本地monotonic變量并不是線性遞增的，有可能是從1直接變為3或更大， // 所以當前while循環并不是嚴格輪詢所有page，很大可能是跳著嘗試，或者說這里并發訪問下大家一起輪詢所有的page。 // 這個算法其實是有些問題的，會導致某些page被跳過忽略，從而加劇擴容新page的幾率，后面會詳細分析。 monotonic = m_monotonic.m_size_t++; } } // 輪詢所有Page后沒有分配成功，如果沒有達到上限的話，開始擴容page while (current_page_count < m_max_page_count) { // 因為是并發訪問，為了避免同時去創建新page，這里有一個把同步鎖，也是整個PFS內存分配唯一的鎖 native_mutex_lock(&m_critical_section); // 拿鎖成功，如果array已經不為null，說明已經被其它線程創建成功 array = m_pages[current_page_count].load(); if (array == nullptr) { // 搶到了創建page的責任 m_allocator->alloc_array(array); m_pages[current_page_count].store(array); ++m_max_page_index.m_size_t; } native_mutex_unlock(&m_critical_section); // 在新的page中再次嘗試分配 pfs = array->allocate(dirty_state); if (pfs) { // 分配成功并返回 return pfs; } // 分配失敗，繼續嘗試創建新的page直到上限 } }我們再詳細分析下輪詢page策略的問題，因為m_monotonic原子變量的累加是并發的，會導致一些page被跳過輪詢，從而加劇了擴容新page的概率。
舉一個極端一些的例子，比較容易說明問題，假設當前一共有4個page，第1、4個page已滿無可用record，第2、3個page有可用record。
當同時來了4個線程并發Allocate請求，同時拿到了的m_monotonic=0.
monotonic = m_monotonic.m_size_t.load();這個時候所有線程嘗試從第1個page分配record都會失敗（因為第1個page是無可用record），然后累加去嘗試下一個page。
monotonic = m_monotonic.m_size_t++;此時因為原子變量++是返回最新的值，4個線程++成功是有先后順序的，第1個++的線程后monotonic值為2，第2個++的線程為3，依次類推。這樣就看到第3、4個線程跳過了page2和page3，導致3、4線程會輪詢結束失敗進入到創建新page的流程里，但這個時候page2和page3里是有空閑record可以使用的。
雖然上述例子比較極端，但在MySQL并發訪問中，同時申請PFS內存導致跳過一部分page的情況還是非常容易出現的。
- Page內Record選擇策略
PFS_buffer_default_array是每個Page維護一組records的管理類。關鍵數據結構如下：
class PFS_buffer_default_array { PFS_cacheline_atomic_size_t m_monotonic; // 單調遞增原子變量，用來選擇free的record size_t m_max; // record的最大個數 T *m_ptr; // record對應的PFS對象，比如PFS_thread }每個Page就是一個定長的數組，每個record對象有3個狀態：- FREE：空閑record，可以使用；
- ALLOCATED：已分配成功的record；
- DIRTY：表示已被占用但還沒分配成功的record。
Record的選擇本質就是輪詢查找并搶占狀態為FREE的record的過程。
核心簡化代碼如下：
value_type *allocate(pfs_dirty_state *dirty_state) { // 從m_monotonic記錄的位置開始嘗試輪序查找 monotonic = m_monotonic.m_size_t++; monotonic_max = monotonic + m_max; while (monotonic < monotonic_max) { index = monotonic % m_max; pfs = m_ptr + index; // m_lock是pfs_lock結構，free/dirty/allocated三狀態是由這個數據結構來維護的 // 后面會詳細介紹它如何實現原子狀態遷移的 if (pfs->m_lock.free_to_dirty(dirty_state)) { return pfs; } // 當前record不為free,原子變量++嘗試下一個 monotonic = m_monotonic.m_size_t++; } }選擇record的主體流程和選擇page基本相似，不同的是page內record數量是固定不變的，所以不需要擴容。
當然選擇策略相同，也會有同樣的問題，這里的m_monotonic原子變量++是多線程并發的，如果并發大的場景下會有record被跳過選擇了，這樣導致page內部即便有free的record也可能沒有被選中。
所以即便page選擇時沒有被跳過，page內的record也有幾率被選不中而跳過，雪上加霜，更加加劇了內存的增長。
- pfs_lock
每個record都有一個pfs_lock，來維護它在page中的分配狀態（free/dirty/allocated），以及version信息。
關鍵數據結構：
struct pfs_lock {std::atomic m_version_state;}pfs_lock使用1個32位無符號整型來保存version+state信息，格式如下：
- state：低2位字節表示分配狀態。
state PFS_LOCK_FREE = 0x00 state PFS_LOCK_DIRTY = 0x01 state PFS_LOCK_ALLOCATED = 0x11 - version
初始version為0，每分配成功一次加1，version就能表示該record被分配成功的次數，如下為狀態遷移代碼：
// 下面3個宏主要就是用來位操作的，方便操作state或version #define VERSION_MASK 0xFFFFFFFC #define STATE_MASK 0x00000003 #define VERSION_INC 4 bool free_to_dirty(pfs_dirty_state *copy_ptr) { uint32 old_val = m_version_state.load(); // 判斷當前state是否為FREE，如果不是，直接返回失敗 if ((old_val & STATE_MASK) != PFS_LOCK_FREE) { return false; } uint32 new_val = (old_val & VERSION_MASK) + PFS_LOCK_DIRTY; // 當前state為free，嘗試將state修改為dirty，atomic_compare_exchange_strong屬于樂觀鎖，多個線程可能同時 // 修改該原子變量，但只有1個修改成功。 bool pass = atomic_compare_exchange_strong(&m_version_state, &old_val, new_val); if (pass) { // free to dirty 成功 copy_ptr->m_version_state = new_val; } return pass; } void dirty_to_allocated(const pfs_dirty_state *copy) { /* Make sure the record was DIRTY. */ assert((copy->m_version_state & STATE_MASK) == PFS_LOCK_DIRTY); /* Increment the version, set the ALLOCATED state */ uint32 new_val = (copy->m_version_state & VERSION_MASK) + VERSION_INC + PFS_LOCK_ALLOCATED; m_version_state.store(new_val); }狀態遷移過程還是比較好理解的，由dirty_to_allocated和allocated_to_free的邏輯是更簡單的，因為只有record狀態是free時，它的狀態遷移是存在并發多寫問題的，一旦state變為dirty，當前record相當于已經被某一個線程占有，其它線程不會再嘗試操作該record了。
- state：低2位字節表示分配狀態。
- PFS內存釋放
因為每個record都記錄了自己所在的container和page，因此調用deallocate接口，最終將狀態置為free就完成了PFS的內存釋放。
最底層都會進入到pfs_lock來更新狀態：
struct pfs_lock { void allocated_to_free(void) { /* If this record is not in the ALLOCATED state and the caller is trying to free it, this is a bug: the caller is confused, and potentially damaging data owned by another thread or object. */ uint32 copy = copy_version_state(); /* Make sure the record was ALLOCATED. */ assert(((copy & STATE_MASK) == PFS_LOCK_ALLOCATED)); /* Keep the same version, set the FREE state */ uint32 new_val = (copy & VERSION_MASK) + PFS_LOCK_FREE; m_version_state.store(new_val); } }
內存分配的優化
通過前文分析，發現無論是page還是record都有幾率出現跳過輪詢的問題，即便是緩存中有free的page或record也會出現分配不成功，導致創建更多的page，占用更多的內存。并且這些內存一旦分配就不會被釋放。
為了提升PFS內存命中率，盡量避免上述問題，有一些思路如下：
while (monotonic < monotonic_max) {
index = monotonic % current_page_count;
array = m_pages[index].load();
pfs = array->allocate(dirty_state);
if (pfs) {
// 記錄分配成功的index
m_monotonic.m_size_t.store(index);
return pfs;
} else {
// 局部變量遞增，避免掉并發累加而跳過某些pages
monotonic++;
}
}每次查找都是從最近一次分配成功的位置開始，這樣必然導致并發訪問的沖突，因為大家都從同一個位置開始找，起始查找位置應該加入一定的隨機性，這樣可以避免大量的沖突重試。
- 每次Allocate是從最近一次分配成功的index開始查找，或者隨機位置開始查找；
- 每個Allocate嚴格輪詢所有pages或records。
內存釋放的優化
PFS內存釋放的最大的問題就是一旦創建了內存，就得不到釋放，直到shutdown。如果遇到熱點業務，在業務高峰階段分配了很多page的內存，在業務低峰階段依然得不到釋放。
要實現定期檢測回收內存，又不影響內存分配的效率，實現一套無鎖的回收機制還是比較復雜的。
- 釋放要以page為單位的，也就是釋放的page內的所有records都必須保證都為free，而且要保證待free的page不會再被分配到。
- 內存分配是隨機的，整體上內存是可以回收的，但可能每個page都有一些busy的，這種情況如何優化。
- 釋放的閾值怎么定，如何避免頻繁分配和釋放的問題。
針對PFS內存釋放的優化，PolarDB已經開發并提供了定期回收PFS內存的特性，鑒于本篇幅的限制，留在后續再介紹了。