资源对SMP性能的影响

SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案，计划并行之后必定会引起资源消耗的增加，包括CPU、内存、I/O和网络带宽等资源的消耗都会出现明显的增长，而且随着并行度的增大，资源消耗也随之增大。当上述资源成为瓶颈的情况下，SMP无法提升性能，反而可能导致集群整体性能的劣化。SMP支持自适应特性，该特性会根据当前资源和查询特征，动态选取最优的并行度。下面对各种资源对SMP性能的影响情况分别进行说明：

• CPU资源

  在一般客户场景中，系统CPU利用率不高的情况下，利用SMP并行架构能够更充分地利用系统CPU资源，提升系统性能。但当数据库服务器的CPU核数较少，CPU利用率已经比较高的情况下，如果打开SMP并行，不仅性能提升不明显，反而可能因为多线程间的资源竞争而导致性能劣化。

• 内存资源

  查询并行后会导致内存使用量的增长，但每个算子使用内存上限仍受到work_mem等参数的限制。假设work_mem为4GB，并行度为2，那么每个并行线程所分到的内存上限为2GB。在work_mem较小或者系统内存不充裕的情况下，使用SMP并行后，可能出现数据下盘，导致查询性能劣化的问题。

• 网络带宽资源

  为了实现查询并行执行，会新增并行线程间的数据交换算子。对于Local类Stream算子，所需要进行数据交换的线程在同一个DN内，通过内存交换，不会增加网络负担。而非Local类算子，需要通过网络进行数据交换，因此会加重网络负担。当网络资源成为瓶颈的情况下，并行可能会导致一定程度的劣化。

• I/O资源

  要实现并行扫描必定会增加I/O的资源消耗，因此只有在I/O资源充足的情况下，并行扫描才能够提高扫描性能。

举例：某客户现场环境6块盘一个raid5部署6dn并发tpch   22个业务场景，query_dop=1时，cpu，mem跑满，执行成功，但是执行时间不理想，于是调整query_dop=16提高并行度，结果sql执行失败。

问题定位方法：

      降低业务场景的并发数量，保证场景能正确执行，不断提升query_dop的值，监控cpu、mem、io使用情况（资源监控可以根据sql类型着重监测，如select重点监测cpu和mem，insert重点监测cpu和io），这样既可以监控到资源瓶颈也可以证明query_dop可以提高执行效率

建议：     

1、smp对资源比较依赖，建议在资源充足的情况下开启。

2、问题定位过程中建议不要修改过多的参数，以免影响定位效果，也不好解释是哪个参数影响的。

3、非标部署存在资源争抢的情况，建议以此为思路进行验证