万字长文，帮你梳理存储引擎之Heap表关键知识点

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引言

《深入浅出Greenplum内核》系列直播已经进行到第八场，还有二场就要告一段落啦！前八场的视频内容可以前往Greenplum中文社区B站频道观看相关视频，相关PPT均已上传Greenplum中文社区网站（cn.greenplum.org)的下载页面，欢迎获取！现在让我们通过这篇万字长文来回顾一下第七场活动《Greenplum分布式事务》精华内容。

存储引擎的知识体系非常庞杂，拥有很多分支内容。而其中，Heap表是最为关键的模块之一，包含了众多重要的知识点，本文将为大家介绍其中的一些关键内容，来帮助大家进一步学习和理解Heap表。

MVCC机制

之前在《Greenplum MVCC并发控制：严格的一致性与极致的性能》中，大家学习了并发控制相关的内容。由于MVCC是存储引擎中非常重要的内容，今天我们再来回顾一下相关要点。

MVCC，全称是Multiversion concurrency control，翻译成中文是多版本管理。多版本控制管理的核心是对数据的更新、修改、和删除处理。在大学计算机课程里，对于数据的增删查改，通常是这么处理的：删除数据会把数据整体抹掉，更新会在数据存储的内存二进制的文件上，或是在文件映像上直接更改数据，从而不会留下历史数据，并且会引起读写互相等待。

MVCC：INSERT, DELETE, UPDATE

多版本管理中，数据的更新和删除并不一定会在原数据上进行修改，而是需要创立一个新的版本，把原数据标记为失效的数据，再在新版本上增加新数据，数据具有多个版本，这也是多版本管理的名称的由来。插入数据需要记住两个信息，一个是数据的创建者，另一个是数据的删除者，每个数据均带有版本信息。

下图中，事务编号为40的事务创建了原始数据，创建记录会被记录下来。在处理删除时，并不会直接将数据抹掉，而是会记录另一个信息：数据的失效时间或是被删除时间。创建事务是40，删除事务是47。而更新会包括两个操作，一个是删除老的事务，一个是增加新的数据。因此更新会增加两个记录，图中的删除记录是78，增加新数据的记录中创建记录也是78。

总结一下MVCC的特点：

• 每个数据带有一个版本信息。同一个行的数据内容，经过不停修改后，会变成多个数据，历史版本均会存下来。
• 数据的更新或删除并不会影响原来数据在磁盘或文件中的位置。行更新后，原来的行会被标记为删除，行的位置所在的空间还在，新记录不会替换老记录，老记录的位置将不会改变，这让老数据的指针非常有效，这是一个非常重要的特性。

Greenplum中，在扫描一些数据时，利用第二个特性可以通过不用加锁的方式来访问页面。这是因为该快照时刻可见的数据，被认为是不会被移动的，即使被标记为失效，也不会影响到数据移动并仍然有效。

事务间可见性

事务可见性其实就是基于这种MVCC这种朴实的概念。

上图中，事务快照在时间点100上，红线和绿线代表事务的起始时间，红色的事务和时间点100有交集。由于事务结束在100之后，此时事务还未结束。也就是说红色事务所做的修改，对当前位于时间点100的事务均是不可见的。相反，绿色的事务已经结束，因此所做的修改能够被100点的事务看到。

数据的可见性判断

利用上述特性可以进行当前数据的可见性判断。下图中，假设基于事务快照，最大已提交的事务编号是100。也就是说，100以上事务都被认为还在运行当中。但对于小于100的事务，由于可能还在运行中，并不一定已经提交了。因此，需要记录一个信息来标识仍在执行中的事务。例子中的25，50，75仍在运行中，除了这三个外小于100的其他事务均已结束，但大于100的一定是没有提交的。

基于这些信息，我们来判断一下数据是否可见。基于快照从上往下进行扫描，第一个记录被标记由事务30创建，但它没有被删除。30这个事务不在进行中的事务列表里，并小于100，因此这个事务已经结束了。假设该事务已提交，则这个事务是可见的。

对于第二个记录，即50这个记录，虽然它是在100以下，但由于该事务仍在运行中，因此当前事务是不可见的。即使该事务已经结束了，由于判断是基于快照时间点来进行的，快照时间点可能是在当前时间点之前，而不是基于当前时间来判断，会存在时间差。

对于第三个记录，创建记录编号为110，和事务快照的最大拿事务编号对比，比最大事务号100大，因此数据是不可见的。通过这种方式就可以判断每条记录的可见性。

基于事务状态判断元组可见性

上面的例子中，我们假设事务结束后是提交状态。但真实情况下，Greenplum里的事务可以回滚的。回滚分为显示回滚和自动回滚，如果执行过程中遇到错误，会自动回滚，或显示去执行abort命令来回滚。这样的话，每个已经结束的事务会存在提交状态和回滚状态。针对已经回滚的事务进行创建或更新，其影响的数据对其他事务是不可见的。

那我们如何去获得这个信息呢？在Greenplum里，每个元组会有一个创建事务的xmin ID和删除事务的xmax ID，因此可以通过LRU的通用数据结构来查找事务状态。LRU是顺序结构，通过事务号按照顺序来寻找事务状态信息。

下图中，创建事务号是15，在第12行，往右边数，在第4列的状态为1。对于删除的事务27，从24行来找事务的状态信息。如果事务是回滚的，则其修改的信息是不可见的。例如，当我们发现xmin是被回滚的，即创建元组的事务是被回滚的，整个元组均不可见。如果是xmax，即删除元组的事务是回滚的，则对元组的删除是不可见的，即该元组对外还是可见的。

事务文件日积月累会变得越来越大，这里就需要回收技术，与Greenplum已有的vacuum的机制相关，感兴趣的小伙伴可以给我们留言。

文件结构

回顾了MVCC多版本控制的机制，我们再来看一下对于真实的一个文件，存储结构是什么样的。首先我们来看一下在Greenplum里，文件是个什么样的概念。

Greenplum并行处理架构

我们先回顾一下内核系列文章第一课中讲的Greenplum的架构。在Greenplum中，client通过libpq连接到master节点，master 节点会fork一个QD进程，该进程为服务进程，服务当前的client。所有client的查询语句都会发送到QD进程，QD进程在通过libpq来连接segment节点，segment节点会fork出本机上的QE进程。无论是QD还是QE，都借用了PG的fork机制来处理请求。

Greenplum共享文件模型

上图中每个虚线框都是一个物理节点，每个物理节点多个进程之间会共享磁盘，对文件进行共享，从而共享数据。

从整个进程结构上来看，postgres进程、backend进程都会指向共享整个数据的目录，在部署Greenplum时，可以指定数据目录。下图中，是放在了data目录下，base作为前缀，后面紧跟数据库的DB ID号（16384），接着是文件编号。

文件编号并不特指某一个文件，例如上图的三个表，存储时会分片存储，数据满后，就会分一个新文件来进行存储，通过“.”后缀形成新的文件片段，一旦存满一个片段，就会往后面增长，例如上图的57360.1，57360.2，… 。

这种模型会存在一些问题，如果几个进程都去访问这个文件，如何去做到并发控制。我们可以通过共享内存来完成的，本文将在共享内存的内容里细述。

了解了文件里的数据是成块的，那么文件里面的数据块如何去管理，需要维护什么样的数据结构呢？

1. 文件页组织：链表方式

比较简单的方法是通过链表的方式存储这些数据块。文件里有一个“头”，被称为头块。头块通过不同的链指向不同的文件框，文件框之间再通过链串起来。但这种处理方法，由于链表不支持随机访问，在访问数据时较为繁琐。此外，文件块头如何设计也是需要慎重考虑的因素。

2. 文件页组织：目录方式

第二种处理方法相对更为便捷，即通过目录方式来记录所有的数据块的信息，通过目录，可以快速找出所有的数据块位置，这种结构有一个单独的模块来存储原始的meta信息，但是对一些特殊访问格式不是特别友好。

3. 文件页组织：Heap方式（Greenplum）

在Greenplum里，按顺序存储。上文我们提到，文件是分片存储的，所有的分片文件会组织在一起形成了一个逻辑上的一维空间。

如何寻找文件编号呢？转换公式可以来求出物理位置到块号之间的一个对应关系。Greenplum涉及的块数跟PG不一样，PG中的一个块为8k大小，而Greenplum设计的是32k，可以更好的支持分析型（AP）场景。

页面结构

了解了Greenplum的页的组织，我们再来看一下页面里的结构。

基于日志存储数据

页面里对数据的存储有几种方式，第一种是基于日志存储数据。某些数据库没有单独存储的数据页，数据均存在了日志里。这种处理方式的优点是恢复时间较快，缺点是由于需要采用顺序扫描，有时效率较低。

下图例子中，从前往后的方式写入数据，生成不同的日志记录，日志记录里面存有数据，可以从记录里对数据信息进行提取。对于删除操作，不需要记录全部数据，只需记录ID信息。对于更新，只需记录更新的delta值，以及对哪个数据来做更新的信息即可。

由于写是从前往后写，因此读是从后往前读，找到所有的每个记录对应的数据，把所有的信息合起来，就可以知道在某个快照时间点数据的版本。如果需要查找某一个数据，需要通过ID建立索引。

我们通过ID这个值去建一个索引，索引记录了同样的数据在日志里面多处出现的位置。读时需要把这些位置汇总，从而得出基于某个快照时间点最终的值，进而找到每条记录的数据信息。这种格式对于顺序扫描性能不佳。

页面结构：朴素方式

另外一种存储结构是朴素方式。只需对每个页面存一个信息，包含几个元组，再将元组从前往后排。

这种方式的问题在于，如果中间一些数据被删除，元组数被更改为二，此时从前往后读取数据时，无法知晓第二条数据是否已经被删除。此外，如果数据进行更新，变长数据可能会存在存不下的情况，此时将无法处理。

Heap:Greenplum存储格式

Greenplum采用Heap的方式来进行存储。下图是Greenplum经典的页面结构，页头指向了元组区域的第一个位置。前文提到过，页头，顾名思义是在页的头部，存有指向数据的指针信息，称为Item。数据放在页的末尾。中间部分留白，这样在增加数据时，可以把数据放到最后面，再在前面增加一个Item指针指向数据，通过这个方式来形成数据。每次新增数据时，Item会从前往后增加，数据会后往前增加，中间区域是空白。这种结构能够有效避免了前面两种存储格式的弊端。

1. Heap：索引

对于索引，里面存储的是某个特定的值。而位置信息包括了数据文件里的页数信息，以及页里对应的Item信息，即Item Pointer的数据结构。位置信息指向的是一个定位到页以及页里的偏移位置的信息。通过这些信息可以快速的找到页的信息，再通过页信息指向的位置就可以快速把查找的数据加载进来。

元组中存有数据可见性的信息，而索引是不存版本信息的，它会找到数据，通过数据的版本信息来判断该数据对当前的事务的快照是否可见。

2. Heap：删除元组

如果发现数据被删除了，例如图中第二个元组被删除后，数据空间便不再被占用了，可以将空间释放。下图中，我们就可以将3元组往后挪把中间空间释放出来，减少数据碎片，此时由于数据已经被删除，第一个和第二个Item已经无用，但由于索引的存在，如果被回收填充，索引会指向新的数据导致出错，因此空间不能被回收，除非对应的索引项被删除。此时，被删除元组的Item会被标记为Dead，第三个Item指向第三个元组。

3. Heap：索引空间回收

当做索引空间回收时，会从头将索引扫描一遍，此时会发现索引指向数据是dead状态，相应的记录也不再需要。这个时候，才可以将索引里的记录信息删掉，删除后，可以标记这两个Item为Unused，从而可以被新的元组重新使用。

4. 减少索引项：Heap Only Tuple（HOT）

由于MVCC的存在，数据会存在很多版本数据，在索引里加了过多索引项，从而会让索引变得非常庞大，查询效率也会降低。索引的设计初衷是为了让访问更快，如果索引变得很庞大，访问反而变慢，就与初衷相违背。因此Greenplum做了个优化叫Heap Only Tuple（HOT）。

如果元组更新的列不是索引列，此时并不需要添加一个新的索引项。例如元组是由ID和Value组成的，索引是基于ID键创建的，如果ID号没变只是更新了Value列并且新增加的元组在相同页内，此时索引便可以复用。那么，该如何复用呢？

例如下图，索引指向的Item指向v1，v1修改为v2，此时并不需要重建索引项，只需在v1和v2之间建立一个跳转，即创立HOT链。访问时，通过HOT链便能找到最新版本的数据。通过这种方式可以减少索引的数目。

HOT链的终止有两种情况：

• 如果更新的列涉及到任何索引的列，HOT就终止了，即需要重新创建一个索引。
• 如果当前空间不够了，也就是元组放不下，只能存放在其他页面里面，此时HOT会被终止。由于跨页涉及到页面的置换，会影响读取效率，因此HOT链无法跨页。

下图中v1被删除，v2更新为v3，创立HOT链指向v3，由于v1被删除，Item指针不再指向实际数据，而索引指向这个Item，此时会将这个Item以重定向的方式指向第二个Item，从而减少HOT情况下回收空间导致的错误。

元组结构

讲完了元组在页面的结构，现在我们对元组结构做一个剖析。整个元组的结构其实较为复杂，总的来说可以分为两大块：一个头部 + 一些属性。

头部会记录元组的基本属性，包括但不限于下图里列出的一些属性。属性的具体信息可以参考下图。

其中元组标记位里包括了很多用于特定目的的属性。HEAP_HOT_UPDATED和HEAP_ONLY_TUPLE被配合用于前文提到的索引HOT技术。下面的informask有16个位，每个位对应了不同的意义，例如HEAP_XMAX_IS_MULTI被用于需要元组加锁的情况。还有一些用于判断来加快处理的，例如HEAP_XMAX_COMMITTED被用于直接判断一些xmax事务是否已被提交而不用再去查找事务状态的文件。

对于字符串，如果摊平存储，会导致元组非常大，在页面里32k是存不下的，读的时候需要把元组全部读出来，性能效率低下。Greenplum里采用的是线外存储（TOAST）的方式，首先它会根据用户指定的信息试图做一些压缩，压缩之后，如果能存下就可以直接存储，如果存不下的话，会采取向外扩展的方式来存储，即通过另外一个表来进行存储，这个表就是TOAST表。TOAST表会把属性分成多块来处理，每一块是一个小的元组。

下图中，属性被分为三个元组进行存储，每个元组存了一个属性对应的内容片段，所有片段按照顺序组装起来，变成相应数据。后面的data就是数据内容，把数据内容按照顺序号拼接在一起，形成真正的变长属性内容。如果进行压缩就涉及到解压，Attr中存的是ID号，通过索引可以找到所有的元组。

共享缓冲区管理

文件是由页面组成，管理读页和写页的并发控制是如何做到的呢？

Greenplum通过共享缓冲区来做到文件访问的管控。下图中，灰色部分是每个进程自己独占的数据区域，有数据段和代码段，中间这部分就是共享内存。共享内存会映射到不同进程里对应的相同的地址空间。由于映射的是同一个内存，每个进程修改共享内存的内容可以被别的进程看到。

共享内存里会存储非常多的内容，具体请看下图。共享缓冲区本质上是作为数据交换的中间区域，它可以存一些并发控制相关的内容、数据交换和管道等信息。

共享缓冲区（考虑随机访问与扫描多种访问模式）

我们着重来看一下共享缓冲区。在Greenplum里，共享缓冲区里有一个Postmaster和多个Backend。下图中整个蓝色区域是共享缓冲区区域。下面是文件部分，文件会被切成块，以块来为单位进行页面的IO。共享缓冲区映射表的主要作用是，当被要求取第n块数据时，它将告知对应的是数据是在第几个缓冲区。得到数据编号后，会去对应的槽取相应的数据。数据对应的槽分为两部分，一部分是缓冲区的描述符信息和控制信息，另一个部分是关于缓冲区块的内容信息，对应于文件块中的内容。其中控制符全部存在了描述符里。

缓冲区替换算法

要读取文件块的内容到缓冲区里，如果缓冲区有空的，便可以直接载入。但如果所有的槽里都有内容，没有空位的话，就需要做替换。Greenplum里使用了LRU的算法来进行缓冲区的替换。该算法会沿着页面按顺序转圈，每转一圈会将当前基数减一，首先减为0的基数会被选中作为替换用的共享缓冲区。

但顺序扫描和大量插入数据可能会导致算法失效，此时就需要更细粒度的缓冲区替换策略，可以给这种顺序扫描或者需要插入大量数据的场景，固定几个缓冲区来使用，而不是把所有的缓冲区都放进替换策略，从而减少影响。

读取文件页（存在空闲缓冲区块）

大家可以结合下图来看一下读取文件页的一个过程，

（1）开始读取特定文件块

（2）找到一个空闲缓冲区

（3）对映射表加分区锁，分区锁相比与大锁减少锁的竞争

（4）映射表中插入表项

（5）开始IO读取内容到缓冲区块中

读取到共享缓冲区后，如果有其他人访问，就可以迅速找到对应的缓冲区，从而可以直接读取。通过这种方式可以控制多个并发控制进程对文件的使用。

读取文件页（替换已有缓冲区块）

讲完有空闲缓冲区的情况，我们再来看看如果需要替换已有缓冲区块怎么办？

下图中，通过LRU算法，计算出将id=6的缓冲区块替换出去，替换分为多步，第一步是替换页面的现有映射，第二步是建立新的映射，然后再把数据加载进来。去掉已有映射时，需要为已有映射加一个分区的锁。

再将新的分区加上锁，将D的映射关系失效，让C使用此文件块，文件块内容再通过IO方式加进去。

这就是Greenplum存储引擎之Heap的关键知识点，希望大家通过这篇万字长文有所收获，欢迎给我们留言交流！下次活动我们不见不散！