*: add docs for TiFlash MinTSO scheduler (#18621)

TOC.md

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     - [TiFlash 延迟物化](/tiflash/tiflash-late-materialization.md)
     - [TiFlash 数据落盘](/tiflash/tiflash-spill-disk.md)
     - [TiFlash 数据校验](/tiflash/tiflash-data-validation.md)
+    - [TiFlash MinTSO 调度器](/tiflash/tiflash-mintso-scheduler.md)
     - [TiFlash 兼容性说明](/tiflash/tiflash-compatibility.md)
     - [TiFlash Pipeline Model 执行模型](/tiflash/tiflash-pipeline-model.md)
   - TiDB 分布式执行框架

tiflash/tiflash-mintso-scheduler.md

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+---
+title: TiFlash MinTSO 调度器
+summary: 了解 TiFlash MinTSO 调度器的实现原理。
+---
+
+# TiFlash MinTSO 调度器
+
+TiFlash MinTSO 调度器是 TiFlash 中针对 [MPP](/glossary.md#mpp) Task 的分布式调度器。本文介绍 TiFlash MinTSO 调度器的实现原理。
+
+## 背景
+
+在处理 MPP 查询时，TiDB 会将查询拆分成一个或多个 MPP Task，并将这些 MPP Task 发送给对应的 TiFlash 节点进行编译与执行。在 TiFlash 使用 [pipeline 执行模型](/tiflash/tiflash-pipeline-model.md)之前，对于每个 MPP Task，TiFlash 都需要使用若干个线程来执行，具体线程数取决于 MPP Task 的复杂度以及 TiFlash 并发参数的设置。
+
+在高并发场景中，TiFlash 节点会同时接收到多个 MPP Task，如果不对 MPP Task 的执行进行控制，TiFlash 需要向系统申请的线程数会随着 MPP Task 数量的增加而线性增加。过多的线程一方面会影响 TiFlash 的执行效率，另一方面由于操作系统本身支持的线程数有限，当 TiFlash 申请的线程数超过操作系统的限制时，TiFlash 就会遇到无法申请线程的错误。
+
+为了提升 TiFlash 在高并发场景下的处理能力，需要在 TiFlash 中引入一个 MPP Task 调度器。
+
+## 实现原理
+
+如背景所述，TiFlash Task 调度器引入的初衷是控制 MPP 查询运行时使用的线程数。一种简单的调度策略是指定 TiFlash 可以申请的最大线程数。对于每个 MPP Task，调度器根据当前系统已经使用的线程数以及该 MPP Task 预期使用的线程数，决定该 MPP Task 是否能够被调度：
+
+![TiFlash MinTSO Scheduler v1](/media/tiflash/tiflash_mintso_v1.png)
+
+尽管上述调度策略能有效控制系统的线程数，但是 MPP Task 并不是一个最小的独立执行单元，不同 MPP Task 之间会有依赖关系：
+
+```sql
+EXPLAIN SELECT count(*) FROM t0 a JOIN t0 b ON a.id = b.id;
+```
+
+```
++--------------------------------------------+----------+--------------+---------------+----------------------------------------------------------+
+| id                                         | estRows  | task         | access object | operator info                                            |
++--------------------------------------------+----------+--------------+---------------+----------------------------------------------------------+
+| HashAgg_44                                 | 1.00     | root         |               | funcs:count(Column#8)->Column#7                          |
+| └─TableReader_46                           | 1.00     | root         |               | MppVersion: 2, data:ExchangeSender_45                    |
+|   └─ExchangeSender_45                      | 1.00     | mpp[tiflash] |               | ExchangeType: PassThrough                                |
+|     └─HashAgg_13                           | 1.00     | mpp[tiflash] |               | funcs:count(1)->Column#8                                 |
+|       └─Projection_43                      | 12487.50 | mpp[tiflash] |               | test.t0.id                                               |
+|         └─HashJoin_42                      | 12487.50 | mpp[tiflash] |               | inner join, equal:[eq(test.t0.id, test.t0.id)]           |
+|           ├─ExchangeReceiver_22(Build)     | 9990.00  | mpp[tiflash] |               |                                                          |
+|           │ └─ExchangeSender_21            | 9990.00  | mpp[tiflash] |               | ExchangeType: Broadcast, Compression: FAST               |
+|           │   └─Selection_20               | 9990.00  | mpp[tiflash] |               | not(isnull(test.t0.id))                                  |
+|           │     └─TableFullScan_19         | 10000.00 | mpp[tiflash] | table:a       | pushed down filter:empty, keep order:false, stats:pseudo |
+|           └─Selection_24(Probe)            | 9990.00  | mpp[tiflash] |               | not(isnull(test.t0.id))                                  |
+|             └─TableFullScan_23             | 10000.00 | mpp[tiflash] | table:b       | pushed down filter:empty, keep order:false, stats:pseudo |
++--------------------------------------------+----------+--------------+---------------+----------------------------------------------------------+
+```
+
+例如，以上查询会在每个 TiFlash 节点中生成 2 个 MPP Task，其中执行器 `ExchangeSender_45` 所在的 MPP Task 依赖于 `ExchangeSender_21` 所在的 MPP Task。在该查询高并发的情况下，如果调度器调度了每个查询中 `ExchangeSender_45` 所在的 MPP Task，系统就会进入死锁状态。
+
+为了避免系统陷入死锁状态，TiFlash 引入了以下两层线程的限制：
+
+* thread_soft_limit：主要用来限制系统使用的线程数。对于特定的 MPP Task，为了避免死锁，可以打破该限制。
+* thread_hard_limit：主要为了保护系统，一旦系统使用的线程数超过 hard limit，TiFlash 会通过报错来避免系统陷入死锁状态。
+
+使用 soft limit 和 hard limit 避免死锁的原理是：通过 soft limit 限制所有查询使用的线程资源总量，在充分利用资源的基础上，避免线程资源耗尽。通过 hard limit 确保在任何情况下，系统中至少存在一个查询可以突破 soft limit 的限制，继续获取线程资源并运行，避免死锁。只要线程数不超过 hard limit，系统中就必定存在一个查询，该查询所有的 MPP Task 都可以正常执行，这样系统就不会出现死锁。
+
+MinTSO 调度器的目标是在控制系统线程数的同时，确保系统中始终有且只有一个特殊的查询，其所有的 MPP Task 都可以被调度。MinTSO 调度器是一个完全分布式的调度器，每个 TiFlash 节点仅根据自身信息对 MPP Task 进行调度，因此，所有 TiFlash 节点的 MinTSO 调度器需要识别出同一个“特殊”查询。在 TiDB 中，每个查询都会带有一个读的时间戳 (`start_ts`)，MinTSO 调度器定义“特殊”查询的标准为当前 TiFlash 节点上 `start_ts` 最小的查询。根据全局最小一定是局部最小的原理，所有的 TiFlash 选出的“特殊”查询必然是同一个，称为 MinTSO 查询。MinTSO 调度器的调度流程如下：
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+![TiFlash MinTSO Scheduler v2](/media/tiflash/tiflash_mintso_v2.png)
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+通过引入 soft limit 与 hard limit，MinTSO 调度器在控制系统线程数的同时，有效地避免了系统死锁。不过对于高并发场景，可能会出现大多数查询都只有部分 MPP Task 被调度的情况。只有部分 MPP Task 被调度的查询无法正常执行，从而导致系统执行效率低下。为了避免这种情况，TiFlash 在查询层面为 MinTSO 调度器引入了一个限制，即 active_set_soft_limit，该限制要求系统最多只有 active_set_soft_limit 个查询的 MPP Task 可以参与调度；对于其它的查询，其 MPP Task 不参与调度，只有等当前查询结束之后，新的查询才能参与调度。该限制只是一个 soft limit，因为对于 MinTSO 查询来说，其所有 MPP Task 在系统线程数不超过 hard limit 时都可以直接被调度。