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TiDB OOM 故障排查
TiDB OOM 故障排查总结了 OOM 常见问题的解决思路、故障现象、原因、解决方法和需要收集的诊断信息。排查思路包括确认是否属于 OOM 问题和进一步排查触发 OOM 的原因。常见故障原因包括部署问题、数据库问题和客户端问题。处理 OOM 问题需要收集操作系统内存配置、数据库版本和内存配置、Grafana TiDB 内存使用情况等信息。详细排查方法请参考相关章节。

TiDB OOM 故障排查

本文总结了 TiDB Out of Memory (OOM) 常见问题的解决思路、故障现象、故障原因、解决方法，以及需要收集的诊断信息。在遇到 OOM 问题时，你可以参考本文档来排查错误原因并进行处理。

常见故障现象

OOM 常见的故障现象包括（但不限于）：

  • 客户端报错：SQL error, errno = 2013, state = 'HY000': Lost connection to MySQL server during query

  • 查看 Grafana 监控，发现以下现象：

    • TiDB > Server > Memory Usage 显示 process/heapInUse 持续升高，达到阈值后掉零
    • TiDB > Server > Uptime 显示为掉零
    • TiDB-Runtime > Memory Usage 显示 estimate-inuse 持续升高

  • 查看 tidb.log，可发现如下日志条目：

    • OOM 相关的 Alarm：[WARN] [memory_usage_alarm.go:139] ["tidb-server has the risk of OOM because of memory usage exceeds alarm ratio. Running SQLs and heap profile will be recorded in record path"]。关于该日志的详细说明，请参考 memory-usage-alarm-ratio。
    • 重启相关的日志条目：[INFO] [printer.go:33] ["Welcome to TiDB."]。

整体排查思路

在排查 OOM 问题时，整体遵循以下排查思路：

  1. 确认是否属于 OOM 问题。

    执行以下命令查看操作系统日志。如果故障发生的时间点附近存在 oom-killer 的日志，则可以确定是 OOM 问题。

    dmesg -T | grep tidb-server

    下面是包含 oom-killer 的日志输出示例：

    ......
Mar 14 16:55:03 localhost kernel: tidb-server invoked oom-killer: gfp_mask=0x201da, order=0, oom_score_adj=0
Mar 14 16:55:03 localhost kernel: tidb-server cpuset=/ mems_allowed=0
Mar 14 16:55:03 localhost kernel: CPU: 14 PID: 21966 Comm: tidb-server Kdump: loaded Not tainted 3.10.0-1160.el7.x86_64 #1
Mar 14 16:55:03 localhost kernel: Hardware name: QEMU Standard PC (i440FX + PIIX, 1996), BIOS rel-1.14.0-0-g155821a1990b-prebuilt.qemu.org 04/01/2014
......
Mar 14 16:55:03 localhost kernel: Out of memory: Kill process 21945 (tidb-server) score 956 or sacrifice child
Mar 14 16:55:03 localhost kernel: Killed process 21945 (tidb-server), UID 1000, total-vm:33027492kB, anon-rss:31303276kB, file-rss:0kB, shmem-rss:0kB
Mar 14 16:55:07 localhost systemd: tidb-4000.service: main process exited, code=killed, status=9/KILL
......

  2. 确认是 OOM 问题之后，可以进一步排查触发 OOM 的原因是部署问题还是数据库问题。

    • 如果是部署问题触发 OOM，需要排查资源配置、混合部署的影响。
    • 如果是数据库问题触发 OOM，常见原因有：
      • TiDB 处理较大的数据流量，如：大查询、大写入、数据导入等。
      • TiDB 的高并发场景，多条 SQL 并发消耗资源，或者算子并发高。
      • TiDB 内存泄露，资源没有释放。

    具体排查方法请参考下面的章节。

常见故障原因和解决方法

根据 OOM 出现的原因，一般可以分为以下几种情况：

部署问题

如果是由于部署不当导致的 OOM 问题，常见的原因有：

  • 操作系统内存容量规划偏小，导致内存不足。
  • TiUP resource_control 配置不合理。
  • 在混合部署的情况下（指 TiDB 和其他应用程序部署在同一台服务器上），其他应用程序抢占资源导致 TiDB 被 oom-killer 关闭。

数据库问题

本节介绍由数据库问题导致的 OOM 问题和解决办法。

注意：

如果 SQL 返回 ERROR 1105 (HY000): Out Of Memory Quota![conn_id=54]，是由于配置了 tidb_mem_quota_query 导致，数据库的内存使用控制行为会触发该报错。此报错为正常行为。

执行 SQL 语句时消耗太多内存

可以根据以下不同的触发 OOM 的原因，采取相应的措施减少 SQL 的内存使用：

  • 如果 SQL 的执行计划不优，比如由于缺少合适的索引、统计信息过期、优化器 bug 等原因，会导致选错 SQL 的执行计划，进而出现巨大的中间结果集累积在内存中。这种情况下可以考虑采取以下措施：

  • 一些算子和函数不支持下推到存储层，导致出现巨大的中间结果集累积。此时可能需要改写业务 SQL，或使用 hint 进行调优，来使用可下推的函数或算子。

  • 执行计划中存在算子 HashAgg。HashAgg 是多线程并发执行，虽然执行速度较快，但会消耗较多内存。可以尝试使用 STREAM_AGG() 替代。

  • 调小同时读取的 Region 的数量，或降低算子并发度，以避免因高并发导致的内存问题。对应的系统变量包括：

  • 问题发生时间附近，session 的并发度过高，此时可能需要添加节点进行扩容。

大事务或大写入消耗太多内存

需要提前进行内存的容量规划，这是因为执行事务时 TiDB 进程的内存消耗相对于事务大小会存在一定程度的放大，最大可能达到提交事务大小的 2 到 3 倍以上。

针对单个大事务，可以通过拆分的方式调小事务大小。

收集和加载统计信息的过程中消耗太多内存

TiDB 节点启动后需要加载统计信息到内存中。统计信息的收集过程会消耗内存，可以通过以下方式控制内存使用量：

  • 使用指定采样率、指定只收集特定列的统计信息、减少 ANALYZE 并发度等手段减少内存使用。
  • TiDB v6.1.0 开始引入了系统变量 tidb_stats_cache_mem_quota，可以对统计信息的内存使用进行限制。
  • TiDB v6.1.0 开始引入了系统变量 tidb_mem_quota_analyze，用于控制 TiDB 更新统计信息时的最大总内存占用。

更多信息请参见统计信息简介。

预处理语句 (Prepared Statement) 使用过量

客户端不断创建预处理语句但未执行 deallocate prepare stmt 会导致内存持续上涨，最终触发 TiDB OOM。原因是预处理语句占用的内存要在 session 关闭后才会释放。这一点在长连接下尤需注意。

要解决该问题，可以考虑采取以下措施：

系统变量配置不当

系统变量 tidb_enable_rate_limit_action 在单条查询仅涉及读数据的情况下，对内存控制效果较好。若还存在额外的计算操作（如连接、聚合等），启动该变量可能会导致内存不受 tidb_mem_quota_query 控制，加剧 OOM 风险。

建议关闭该变量。从 TiDB v6.3.0 开始，该变量默认关闭。

客户端问题

若客户端发生 OOM，则需要排查以下方面：

  • 观察 Grafana TiDB Details > Server > Client Data Traffic 的趋势和速度，查看是否存在网络阻塞。
  • 检查是否存在错误的 JDBC 配置参数导致的应用 OOM。例如流式读取的相关参数 defaultFetchSize 配置有误，会造成数据在客户端大量缓存。

处理 OOM 问题需要收集的诊断信息

为定位 OOM 故障，通常需要收集以下信息：

  • 操作系统的内存相关配置：

    • TiUP 上的配置：resource_control.memory_limit
    • 操作系统的配置：
      • 内存信息：cat /proc/meminfo
      • 相关内核参数：vm.overcommit_memory
    • NUMA 相关信息：
      • numactl --hardware
      • numactl --show

  • 数据库的版本和内存相关配置：

    • TiDB 版本
    • tidb_mem_quota_query
    • memory-usage-alarm-ratio
    • mem-quota-query
    • oom-action
    • tidb_enable_rate_limit_action
    • tidb_server_memory_limit
    • oom-use-tmp-storage
    • tmp-storage-path
    • tmp-storage-quota
    • tidb_analyze_version

  • 在 Grafana 查看 TiDB 内存的日常使用情况：TiDB > Server > Memory Usage

  • 查看内存消耗较多的 SQL 语句：

    • 可以从 TiDB Dashboard 中查看 SQL 语句分析、慢查询，查看内存使用量
    • 查看 INFORMATION_SCHEMA 中的 SLOW_QUERY 和 CLUSTER_SLOW_QUERY
    • 各个 TiDB 节点的 tidb_slow_query.log
    • 执行 grep "expensive_query" tidb.log 查看对应的日志条目
    • 执行 EXPLAIN ANALYZE 查看算子的内存消耗
    • 执行 SELECT * FROM information_schema.processlist; 查看 SQL 对应的 MEM 列的值

  • 执行以下命令收集内存使用率高的时候 TiDB 的 Profile 信息：

    curl -G http://{TiDBIP}:10080/debug/zip?seconds=10" > profile.zip

  • 执行 grep "tidb-server has the risk of OOM" tidb.log 查看 TiDB Server 收集的告警文件路径，例如：

    ["tidb-server has the risk of OOM because of memory usage exceeds alarm ratio. Running SQLs and heap profile will be recorded in record path"] ["is tidb_server_memory_limit set"=false] ["system memory total"=14388137984] ["system memory usage"=11897434112] ["tidb-server memory usage"=11223572312] [memory-usage-alarm-ratio=0.8] ["record path"="/tmp/0_tidb/MC4wLjAuMDo0MDAwLzAuMC4wLjA6MTAwODA=/tmp-storage/record"]

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