使用准备

前提条件与使用事项

数据库状态正常、客户端能够正常连接、且要求数据库内导入数据，以便调优程序可以执行benchmark测试调优效果。
使用本工具需要指定登录到数据库的用户身份，要求该登录到数据库上的用户具有足够的权限，以便可以获得充足的数据库状态信息。
使用登录到数据库宿主机上的Linux用户，需要将$GAUSSHOME/bin添加到PATH环境变量中，即能够直接运行gsql、gs_guc、gs_ctl等数据库运维工具。
本工具支持以三种模式运行，其中tune和train模式要求用户配置好benchmark运行环境，并导入数据，本工具将会通过迭代运行benchmark来判断修改后的参数是否有性能提升。
recommend模式建议在数据库正在执行workload的过程中执行，以便获得更准确的实时workload信息。
本工具默认带有TPC-C、TPC-H、TPC-DS以及sysbench的benchmark运行脚本样例，如果用户使用上述benchmark对数据库系统进行压力测试，则可以对上述配置文件进行适度修改或配置。如果需要适配用户自己的业务场景，需要您参照benchmark目录中的template.py文件编写驱动您自定义benchmark的脚本文件。

原理简介

调优程序是一个独立于数据库内核之外的工具，需要提供数据库及其所在实例的用户名和登录密码信息，以便控制数据库执行benchmark进行性能测试；在启动调优程序前，要求用户测试环境交互正常，能够正常跑通benchmark测试脚本、能够正常连接数据库。

说明: 如果需要调优的参数中，包含重启数据库后才能使修改生效的参数，那么在调优过程中数据库将会重启多次。如果用户的数据库正在执行作业，请慎用train与tune模式。

调优程序X-Tuner包含三种运行模式，分别是:

recommend：通过用户指定的用户名等信息登录到数据库环境中，获取当前正在运行的workload特征信息，根据上述特征信息生成参数推荐报告。报告当前数据库中不合理的参数配置和潜在风险等；输出根据当前正在运行的workload行为和特征；输出推荐的参数配置。该模式是秒级的，不涉及数据库的重启操作，其他模式可能需要反复重启数据库。
train：通过用户提供的benchmark信息，不断地进行参数修改和benchmark的执行。通过反复的迭代过程，训练强化学习模型，以便用户在后面通过tune模式加载该模型进行调优。
tune：使用优化算法进行数据库参数的调优，当前支持两大类算法，一种是深度强化学习，另一种是全局搜索算法（全局优化算法）。深度强化学习模式要求先运行train模式，生成训练后的调优模型，而使用全局搜索算法则不需要提前进行训练，可以直接进行搜索调优。

须知: 如果在tune模式下，使用深度强化学习算法，要求必须有一个训练好的模型，且要求训练该模型时的参数与进行调优时的参数列表（包括max与min）必须一致。

图 1 X-Tuner 结构图

X-Tuner-结构图

X-Tuner 的整体架构如图1 X-Tuner 结构图所示，系统可以分为：

DB侧：通过DB_Agent 模块对数据库实例进行抽象，通过该模块可以获取数据库内部的状态信息、当前数据库参数、以及设置数据库参数等。DB侧包括登录数据库环境使用的SSH连接。
算法侧：用于调优的算法包，包括全局搜索算法（如贝叶斯优化、粒子群算法等）和深度强化学习（如DDPG）；
X-Tuner 主体逻辑模块：通过Enviroment模块进行封装，每一个step 就是一次调优过程。整个调优过程通过多个step进行迭代；
benchmark：由用户指定的benchmark性能测试脚本，用于运行benchmark作业，通过跑分结果反映数据库系统性能优劣。

说明: 应确保benchmark脚本跑分结果越大表示性能越好。例如TPC-H这种衡量SQL语句整体执行时长的benchmark，可以通过取总体执行时间的相反数作为benchmark的输出分数。

X-Tuner的运行和安装方法

执行下述命令即可获取xtuner功能帮助

gs_dbmind component xtuner --help

用户可据此给定不同的命令行执行相应的功能。

X-Tuner的配置文件说明

X-Tuner在运行前需要加载配置文件，用户可以通过**--help**命令查看默认加载的配置文件绝对路径：

...
 -x TUNER_CONFIG_FILE, --tuner-config-file TUNER_CONFIG_FILE
                        This is the path of the core configuration file of the
                        X-Tuner. You can specify the path of the new
                        configuration file. The default path is /path/to/xtuner/xtuner.conf.
                        You can modify the configuration file to control the
                        tuning process.
...

修改配置文件的配置项可以指引X-Tuner 执行不同的动作，用户可以根据自己的不同需求来修改配置文件的内容，配置文件的配置项说明详见命令参考页面中的表2。如果需要修改配置文件的加载路径，则可以通过选**-x**命令行选项来指定。

Benchmark的选择与配置

Benchmark的驱动脚本存放路径为X-Tuner目录（即**$GAUSSHOME**/bin/dbmind/components/xtuner，下同）的子目录benchmark中。X-Tuner自带常用的benchmark驱动脚本，例如基于时间周期的探测脚本（默认）、TPC-C、TPC-H等。X-Tuner通过调用benchmark/init.py文件中**get_benchmark_instance()**命令来加载不同的benchmark驱动脚本，获取benchmark驱动实例。其中，benchmark驱动脚本的格式说明如下：

驱动脚本文件名：表示benchmark的名字，该名字用于表示驱动脚本的唯一性，可通过在X-Tuner 的配置文件中的配置项benchmark_script来指定选择加载哪个benchmark驱动脚本。
驱动脚本内容三要素：path变量、cmd变量以及run函数。

下面分别介绍驱动脚本的内容三要素：

path 变量：表示benchmark脚本的存放地址，可以直接在驱动脚本中修改，也可以通过配置文件的 benchmark_path 配置项来指定。
cmd 变量：表示执行benchmark 脚本需要运行的命令，可以直接在驱动脚本中修改，也可以通过配置文件的 benchmark_cmd 配置项来指定。cmd中的文本允许使用占位符，用于获取某些运行cmd命令时的必要信息，使用示例参见TPC-H驱动脚本示例。这些占位符包括：
- {host}：数据库宿主机的IP地址
- {port}：数据库实例的侦听端口号
- {user}：登录数据库系统上的用户名
- {password}：与登录数据库系统上的用户相匹配的密码
- {db}：正在进行调优的数据库名

run函数：该函数的函数签名为：

def run(remote_server, local_host) -> float:

其中，返回数据类型为float，表示benchmark执行后的评估分数值，要求该值越大表示性能越好，例如使用TPC-C跑分结果tpmC即可作为返回值，TPC-H的全部SQL语句执行总时间的相反数（取相反数后可保证返回值越大则性能越好）也可作为返回值。

remote_server 变量是X-Tuner 程序传递给脚本使用的远端主机（数据库宿主机）的shell命令接口，local_host 变量是X-Tuner 程序传递给脚本使用的本地主机（运行X-Tuner脚本的主机）的shell命令接口。上述shell命令接口提供的方法包括：

exec_command_sync(command, timeout)
功能：该方法用于在主机上执行shell命令。
参数列表：
command 必选，数据类型可以是str, 以及元素为str类型的list或tuple;
timeout 可选，表示命令执行的超时时长，单位是秒。
返回值：
返回二元组 (stdout, stderr)，stdout表示标准输出流结果，stderr表示标准错误流结果，数据类型均为str.

exit_status
功能：该属性表示最近一条shell命令执行后的退出状态码(exit status code)。
说明：一般情况，退出状态码为0表示执行正常，非0表示存在错误。

Benchmark驱动脚本示例说明

TPC-C 驱动脚本

from tuner.exceptions import ExecutionError

# WARN: You need to download the benchmark-sql test tool to the system,
# replace the PostgreSQL JDBC driver with the openGauss driver,
# and configure the benchmark-sql configuration file.
# The program starts the test by running the following command:
path = '/path/to/benchmarksql/run'  # TPC-C测试脚本benchmark-sql 的存放路径
cmd = "./runBenchmark.sh props.gs"  # 自定义一个名为 props.gs 的benchmark-sql测试配置文件


def run(remote_server, local_host):
    # 切换到 TPC-C 脚本目录下，清除历史错误日志，然后运行测试命令。
    # 此处最好等待几秒钟，因为benchmark-sql 测试脚本生成最终测试报告是通过一个shell脚本实现的，整个过程会有延迟，
    # 为了保证能够获取到最终的tpmC数值报告，我们这里选择等待3秒钟。
    stdout, stderr = remote_server.exec_command_sync(['cd %s' % path, 'rm -rf benchmarksql-error.log', cmd, 'sleep 3'])
    # 如果标准错误流中有数据，则报异常退出。
    if len(stderr) > 0:
        raise ExecutionError(stderr)

    # 寻找最终tpmC结果
    tpmC = None
    split_string = stdout.split()  # 对标准输出流结果进行分词。
    for i, st in enumerate(split_string):
        # 在5.0版本的benchmark-sql中，tpmC最终测试结果数值在 ‘(NewOrders)’关键字的后两位，正常情况下，找到该字段后直接返回即可。
        if "(NewOrders)" in st:
            tpmC = split_string[i + 2]
            break
    stdout, stderr = remote_server.exec_command_sync(
        "cat %s/benchmarksql-error.log" % path)
    nb_err = stdout.count("ERROR:")  # 判断整个benchmark运行过程中，是否有报错，记录报错的错误数
    return float(tpmC) - 10 * nb_err  # 这里将报错的错误数作为一个惩罚项，惩罚系数为10，越高的惩罚系数表示越看中报错的数量.

TPC-H驱动脚本

import time

from tuner.exceptions import ExecutionError

# WARN: You need to import data into the database and SQL statements in the following path will be executed.
# The program automatically collects the total execution duration of these SQL statements.
path = '/path/to/tpch/queries'  # 存放TPC-H测试用的SQL脚本目录
cmd = "gsql -U {user} -W {password} -d {db} -p {port} -f {file}"  # 需要运行TPC-H测试脚本的命令，一般使用'gsql -f 脚本文件' 来运行


def run(remote_server, local_host):
    # 遍历当前目录下所有的测试用例文件名
    find_file_cmd = "find . -type f -name '*.sql'"
    stdout, stderr = remote_server.exec_command_sync(['cd %s' % path, find_file_cmd])
    if len(stderr) > 0:
        raise ExecutionError(stderr)
    files = stdout.strip().split('\n')
    time_start = time.time()
    for file in files:
        # 使用 file 变量替换 {file}，然后执行该命令行。
        perform_cmd = cmd.format(file=file)
        stdout, stderr = remote_server.exec_command_sync(['cd %s' % path, perform_cmd])
        if len(stderr) > 0:
            print(stderr)
    # 代价为全部测试用例的执行总时长
    cost = time.time() - time_start
    # 取相反数，适配run 函数的定义：返回结果越大表示性能越好。
    return - cost

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