druid – Oracle数据库下PreparedStatementCache内存问题解决方案

Oracle支持游标,一个PreparedStatement对应服务器一个游标,如果PreparedStatement被缓存起 来重复执行,PreparedStatement没有被关闭,服务器端的游标就不会被关闭,性能提高非常显著。在类似SELECT * FROM T WHERE ID = ?这样的场景,性能可能是一个数量级的提升。

由于PreparedStatementCache性能提升明显,DruidDataSource、DBCP、JBossDataSource、WeblogicDataSource都实现了PreparedStatementCache。

PreparedStatementCache带来的问题

阿里巴巴在使用jboss连接池做PreparedStatementCache时,遇到了full gc频繁的问题。通过mat来分析jmap dump的结果,发现T4CPreparedStatement占内存很多,出问题的几个项目,有的300M,有的500M,最夸张的900M。这些应用 都是用jboss连接池访问Oracle数据库,T4CPreparedStatement是Oracle JDBC Driver的PreparedStatement一种实现。 oracle driver不是开源,通过逆向工程以及mat分析,发现其中占内存的是字段char[] defineChars,defineChars大小的计算公式是这样的:

<code>defineChars大小 = rowSize * rowPrefetchCount
</code>

rowPrefetchCount在Oracle中,缺省值为10。

其中rowSize是执行查询设计的每一列的大小的和。计算公式是:

<code>rowSize = col_1_size + col_2_size + ... + col_n_size
</code>

很悲剧,有些列数据类型是varchar2(4000),于是rowSize巨大,很多个表关联的SQL,rowSize可能高达数十K,再乘以 rowPrefetchCount,defineChars大小接近1M。可以想想,maxPoolSize设置为 30,PreparedStatementCacheSize设置为50的场景下,是可能导致PreparedStatementCache占据上G的内 存。 实际测试得到的结果如下:

<code>varchar2(4000)     col_size 4000 chars
clob -&gt; col_size   col_size 4000 bytes
</code>

实际占据内存的公式:

<code>占据内存大小峰值 = defineChars大小 * PreparedStatementCacheSize * MaxPoolSize
</code>

我们实际分析,一个应用运行的SQL大约数百条,PreparedStatementCacheSize为 50,PreparedStatementCache的算法为LRU,很多的SQL执行之后,在Cache中HitCount为0就被淘汰了,淘汰的过 程,其位置从第1移到第50,这个漫长的过程导致了defineChars不能够被young gc回收。

Druid的解决方案

使用OracleDriver提供的PreparedStatementCache支持方法,清理PreparedStatement所持有的buffer。 Oracle在10.x和11.x的Driver中,都提供了如下管理PreparedStatementCache的接口,如下:

<code> package oracle.jdbc.internal;

 import java.sql.SQLException;
 public interface OraclePreparedStatement extends oracle.jdbc.OraclePreparedStatement, OracleStatement {
     public void enterImplicitCache() throws SQLException;
     public void exitImplicitCacheToActive() throws SQLException;
     public void exitImplicitCacheToClose() throws SQLException;
 }
</code>

DruidDataSource在管理Oracle PreparedStatement Cache时,调用了上述方法。当调用了enterImplicitCache之后,T4CPreparedStatement中的 defineChars和defineBytes都会被清空。

测试表明,通过上述处理,能够有效降低内存。

根据PreparedStatement执行的结果,计算RowPrefetch大小 DrudDataSource对在PreparedStatement.executeQuery和execute方法返回的ResultSet做监控统计执行SQL返回的行数,然后根据统计的结果来设置rowPrefetchSize。例如SQL

<code> SELECT * FROM ORDER WHERE ID = ?
</code>

这样的SQL每次返回的纪录数量都是0或者1,根据这个统计的最大值来设置rowPrefetchSize。如果最大值为1,则需要设置rowPrefetchSize为2。

计算公式如下:

<code> int maxRowFetchCount = max(resultSet.size) + 1;
 if (maxRowFetchCount &gt; defaultRowPrefetch) {
        maxRowFetchCount = defaultRowPreftech;
 }
 prearedStatement.rowPrefetch = maxRowFetchCount;
</code>

根据生产环境的监控统计,大多数的SQL返回的行数都是比较小的,通常是1。通过这种算法,能够减少PreparedStatementCache的内存占用。

添加PreparedStatementCache计数器 包括:

<code> PreparedStatementCacheCurrentSize
 PreparedStatementCacheDeleteCount 缓存删除次数
 PreparedStatementCacheHitCount 缓存命中次数
 PreparedStatementCacheMissCount 缓存不命中次数
 PreparedStatementCacheAccessCount 缓存访问次数
</code>

通过这五个计数器,我们清晰了解PreparedStatementCache的工作情况,然后根据实际情况调整。

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1 条评论

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  1. 不错的文章,内容气贯长虹.