分布式环境下的自适应查询处理技术解析

### 分布式环境下的自适应查询处理技术解析 #### 1. 自适应控制基础技术 在分布式查询处理（DQP）中，有多种自适应控制技术用于解决不同的问题。例如，在某技术中，其自适应控制分为测量、分析规划和执行三个阶段： - **测量**：本地处理站点和聚合站点会定期向控制器报告本地 CPU、内存和带宽资源的使用情况与容量，以及结果吞吐量。同时，控制器还会监控输入数据流速率。 - **分析规划**：控制器除了动态路由输入元组外，还会动态选择主流并调整其窗口段长度。 - **执行**：算法会对有意重复的元组进行特殊处理，以确保结果的正确性。 另外，还有一种引入了流水线状态分区（PSP）概念的技术，它将操作符状态在时域上划分为不相交的切片，然后分布到集群中。与前者相比，该技术不重复任何元组，且更大程度地受益于流水线并行性。 在解决 DQP 中的操作符内负载均衡问题时，不同解决方案在运行开销和执行成本之间存在权衡。例如，原始的 Flux 提案是一种低开销但可能高执行成本的方法，而其他一些提案则以更高的开销为代价降低了执行成本。不过，大多数技术在规划阶段没有明确考虑移动操作符状态的成本，而有一项工作采用控制理论方法解决了这个问题，在机器经历周期性负载变化时，该方法的初步结果很有前景。 #### 2. 操作符间负载管理 操作符间负载管理可分为合作式和非合作式两种不同的方法。 ##### 2.1 合作式负载管理 以 Borealis 项目中的工作为例，其负载均衡不仅要确保每台机器的平均负载大致相等，还要最小化每个站点的负载方差并最大化处理站点之间的负载相关性。具体操作步骤如下： 1. **负载监测**：各个站点和操作符的负载在固定长度的时间段内进行本地监测，并报告给单个控制器。操作符在监测期间的负载定义为处理传入元组所需的 CPU 时间占监测期长度的比例，站点的负载为其所有托管操作符负载之和。控制器仅保留最近 k 个监测期的站点和操作符负载统计信息。 2. **分析规划**：控制器计算负载的方差和相关性，定期触发操作符重新分配。通过类似于 Flux 的程序，根据站点的平均负载确定站点对，然后决定在站点对之间转移哪些操作符。 3. **执行**：通过操作符迁移来执行重新分配决策，此过程会产生不可忽视的成本，但该成本仅被隐式考虑。 此外，在同一项目中，还提出了一种具有动态负载均衡特性的故障恢复技术，可在节点故障时提供低延迟恢复，并能根据站点负载自适应地重新定位查询片段备份。还有一种基于物理世界机制的操作符放置决策方法，通过考虑操作符的潜在能量和网络负载条件，由单个控制器定期进行操作符重新分配。 |自适应控制特性|详情| | ---- | ---- | |测量|站点定期向中央控制器报告站点/操作符负载统计信息，控制器保留每个站点/操作符最近 k 个负载统计信息| |分析规划|计算方差和相关性，中央控制器定期触发操作符重新分配，算法先检测站点对，再确定要移动的操作符| |执行|通过操作符迁移执行重新分配决策，成本隐式考虑| ##### 2.2 非合作式负载管理 在 Medusa 项目中，分布式系统被视为计算经济体，每个节点自主且自私地行动。其操作步骤如下： 1. **负载监测**：每个站点自行监测其负载。 2. **分析规划**：当一个站点过载且另一个非过载站点愿意接受部分负载以换取报