openGauss源码解析（156）

openGauss源码解析：AI技术（3）

1. 离线参数调优流程概述

X-Tuner利用长期在openGauss上进行参数调优的先验规则，根据系统的workload、环境特征推荐初始参数调优范围，该范围便是待搜索的配置参数空间。利用算法（如强化学习、启发式算法等）在给定的参数空间上不断进行搜索，即可找到最优的参数配置。

常规评价调优效果好坏的方法是运行benchmark，包括TPC-C、TPC-H以及用户自定义的banchmark，用户只需要进行少量适配即可。离线参数调优的流程图如图8-2所示。

图8-2 离线参数调优过程的流程图

对于离线调优，用户通过benchmark模拟真实环境中的workload，使用调优工具X-Tuner根据不同参数在benchmark上的表现来判断什么参数能够取得最佳表现。需要注意的是，整个离线调优过程是迭代式的，即设置完一次参数后，执行一次benchmark用于检验本次设置的参数好坏。上述过程称之为一次调优过程，那么X-Tuner只需要多次执行上述过程，即可找到一个最佳的参数配置。X-Tuner可以根据上一个调优过程的反馈，决定下一次调优中参数的寻找方向，这个过程也是优化算法的探索过程。

细心的读者可能会发现，上述过程是需要有一个初始参数配置的，这个初始参数配置对于已经训练好的强化学习模型来说，会利用模型进行初始化。若是采用搜索算法，则根据先验规则进行初始化。

由于某些数据库参数需要重启后方可生效，因此离线参数调优过程也可能是需要频繁地重启数据库的。离线调优过程与DBA手动调优过程比较相似，都是通过观察-试探-再观察-再试探进行的，只不过这个试探过程不是基于DBA的人工经验，而是通过算法的分析进行的。该过程也是比价耗时的，主要耗在执行benchmark上。

对于一些场景，可以采用explain命令替代，这样就可以省掉了执行benchmark的时间，但是explain并不能直接反映参数对缓冲区、WAL等数据库系统内部模块的影响，因此可使用的场景是有限的。业内的一个比较前沿的方法，是通过AI的方法，预估数据库的性能表现，一般称之为性能评估模型（performance model），通过该模型，可以省去执行benchmark的时间，从而压缩调优时间。不过该方法主要停留在理论界，距离在普适场景上的应用尚有差距，目前也在openGauss的演进方向中。

X-Tuner目前支持的强化学习算法主要为DDPG，支持的搜索算法主要为粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）与贝叶斯优化算法（bayesian optimization）。