深入剖析GaussDB（DWS）的并发管控与内存管控策略

并发管控：多维度的作业调度与资源分配

GaussDB（DWS）的并发管控分为两层：

• 第一层：cn全局并发控制

负责全局范围内的并发请求管理，对所有作业进行统一调度和资源分配。cn会根据系统当前的负载情况，动态调整并发作业的数量，以确保系统稳定运行。

• 第二层：资源池级别并发控制

负责资源池内部的并发请求管理。每个资源池都有自己的并发控制机制，可以根据资源池的当前负载情况，决定作业继续执行或者排队。

当一个作业提交到GaussDB（DWS）时，首先会经过cn全局并发控制的检查。如果系统当前的并发作业数目已经达到上限，则该作业会被排队等待。当系统负载降低时，该作业会被重新调度并执行。

如果作业通过了cn全局并发控制的检查，则会进入资源池级别并发控制的检查。资源池级别的并发控制会根据资源池当前的负载情况，决定作业继续执行或者排队。如果资源池当前的负载较低，则作业可以继续执行。如果资源池当前的负载较高，则作业会被排队等待。

GaussDB（DWS）的并发管控机制可以有效地防止系统过载，并确保系统稳定运行。

内存管控：保障性能的双重防护

GaussDB（DWS）的内存管控分为两部分：

• 物理内存管理

负责物理内存的分配和回收。GaussDB（DWS）会根据系统当前的负载情况，动态调整物理内存的使用量。当系统负载较高时，GaussDB（DWS）会回收一部分物理内存，以腾出空间给更重要的任务使用。当系统负载较低时，GaussDB（DWS）会分配更多的物理内存，以提高系统的性能。

• 内存池管理

负责内存池的创建和销毁。GaussDB（DWS）会根据不同的需求，创建不同的内存池。例如，GaussDB（DWS）会为查询创建一个内存池，为排序创建一个内存池，为哈希表创建一个内存池。每个内存池都有自己的大小限制，当内存池中的数据量超过了大小限制，则GaussDB（DWS）会将多余的数据溢出到磁盘上。

GaussDB（DWS）的内存管控机制可以有效地利用物理内存，并提高系统的性能。

负载管理：优化资源分配与作业调度

GaussDB（DWS）的负载管理分为三个部分：

• 作业调度

负责作业的调度和执行。GaussDB（DWS）会根据作业的优先级、资源需求和系统当前的负载情况，决定作业的执行顺序。

• 资源分配

负责资源的分配和回收。GaussDB（DWS）会根据作业的资源需求和系统当前的资源情况，为作业分配资源。当作业完成时，GaussDB（DWS）会回收作业所占用的资源。

• 性能优化

负责系统的性能优化。GaussDB（DWS）会通过各种手段来优化系统的性能，例如，优化查询计划、优化内存使用、优化磁盘IO等。

GaussDB（DWS）的负载管理机制可以有效地优化资源分配和作业调度，并提高系统的性能。