Mr Dk.
## CPU 是如何工作的？ CPU 主频提升的根源是芯片制造工艺的提升，意味着更小的线间距离和信号延迟。另外，通过 **流水线** 的方式执行指令，可以让主频进一步提升。每条 CPU 指令需要一个或多个阶段才能被执行完毕，每个阶段需要做的工作较少，这样就可以提升 CPU 主频。 指令流水线的两大克星： - 如果一条指令依赖于前一条指令的执行结果，那么这条指令只能在稍晚些时候才能被推入流水线 - 在条件分支语句中，由于 CPU 不能立刻确定分支结果，因此必须要对分支结果进行预测，把预测为真的分支的指令推入流水线；如果预测错误，那么已经被推入流水线的指令需要被清空：流水线级数越长，越多条指令会被清空；在 DB 中，条件分支是依赖于具体的数据的，和选择率有关，无法预测 另外，超标量 CPU 具有多条指令流水线，能够并行执行多条无关指令。 大多数编程语言不要求开发者显式指定哪些语句是相互无关的，而是由编译器来进行优化，从而达到较好的 CPU 利用率。其中最重要的技术：loop pipelining。对 n 个无关元素的多个相关操作 `F()`...
## TPC-H Query 1 对 DBMS 中的 **表达式计算** 进行分析。 TPC-H 的 Query 1 是一个 CPU-bound 的查询，因为其执行计划非常简单，优化器没有什么优化的余地。Query 1 会扫描事实表，并选择出基本所有的元组，然后进行一些定点数计算： - 列与常数的减法 - 列与常数的加法 - 列与列的乘法 - 聚合 对于火山模型的执行器来说，一个扫描算子通常会有三个参数：`ScanSelect(R, b, P)`： -...
对于大型的数据中心应用，优化代码布局可以取得极大的性能提升。优化的时机可以有很多：  BOLT 是一个链接后优化技术，基于 sample-based profiling，对可执行文件的布局进行优化。由 Facebook 基于 LLVM 框架开发。目前已经正式合并到 LLVM 主体代码中。
BOLT 与 FDO（PGO）有何异同？ 已有的实践证明，通过程序的真实负载信息反馈（Feedback）优化代码可以极大提升性能，这里最核心的问题是：如何采集程序的真实负载信息？最早期使用的是 instrumentation-based profiling：通过编译一个特殊的插桩程序版本，然后运行一段时间的负载，取得负载信息。由于插桩会引起极大的开销，导致： 1. 性能低到无法在生产环境中运行 2. 程序的行为可能与未插桩前有极大的区别 所以 FDO 技术的落地逐步演进为 sample-based profiling。通过 perf 等工具以较低的开销采样生产环境中的真实负载，然后将负载信息反馈给编译器/链接器进行优化。在采样过程中，通过使用 CPU 上的硬件计数器，提升采样信息的准确性。比如 Facebook 推出的 AutoFDO。 FDO 存在的技术问题：profiling 数据可以输入给编译/链接的各个阶段，但是 profiling 数据在形式上是可执行文件中的代码形式。因此，如果想要将 profiling 应用于编译/链接的早期阶段，就需要把 binary...
BOLT 基于 LLVM 框架来实现： 1. 可以借助 LLVM 框架的能力进行反汇编和可执行文件修改 2. LLVM 的模块化设计便于扩展 3. LLVM 支持多个目标架构，这样可以快速迭代到多种 CPU 平台上 BOLT 所做的具体优化：  在 sampling 时，需要尽量启用硬件上的计数器支持，以保证采样的准确性和信息的完整性，便于 BOLT 利用。 BOLT 最大的性能提升来自于 basic block 的 reordering...
@ericjest Sorry for the late response. Yes, you can deploy PolarDB without RDMA hardware. 1. If you just want to deploy only a primary computing node as a PostgreSQL plus,...
## Introduction FDO：使用代码的运行时行为来指引编译优化。性能提升数量级：10%～15%。在数据中心中，这个级别的性能提升能够省下数以千计的 CPU。然而，FDO 因为过程繁琐而很难投入实际使用。传统 FDO 的流程包含： 1. 在编译程序时插入采集代码 2. 使用具有代表性的负载，运行编译后的程序，产生 profile 3. 使用 profile 重新编译代码 基于以上步骤，FDO 较难铺开的原因： 1. 程序代码量大，并且性能攸关的代码位置通常会剧烈变化 2. 由于安全限制，保存和访问数据很困难 3. 插入 profiling 采集代码之后的程序运行会变得很慢，导致其运行时行为和未插桩前的程序迥然不同 基于这三个限制，想使用 real-world 的业务负载来进行 FDO...
# 4 Object Lock Optimization GP 如何优化数据库内的对象锁，并解决 *全局死锁* 问题。