昨天刚刚下飞机就接到电话说一个长辈去世，今天一早坐高铁回老家参加丧礼。所以这篇前两天写了个头的文章今天是在高铁上完成的，有些实验不方便做,就只能简化了。

前两天一个朋友说PG的热块冲突比Oracle更容易产生，并会产生比较严重的性能问题，特别是当系统中的一些大型的热表存在大量UPDATE操作的时候。确实PG的ASTORE机制使用多个版本的TUPLE来保存某一行的历史版本，这种机制导致了PG的SHARED BUFFERS的锁会比较复杂。和朋友讨论问题后，我根据以前学习过的一些关于PG BUFFER的知识，画了一个思维导图。

PG的BUFFER 居然和三种锁有关，一种是SPINLOCK，用于管理BUFFER的空闲链的，如果要分配空闲缓冲区，则需要通过一个SPINLOCK（Buffer Strategy Lock）来获得。另外两类异类是我们比较容易理解的用于保护PG内存结构的锁LWLOCK。后异类就比较令人费解了，如果我们看PG的等待事件，里面有一类独特的分类。

这类等待事件称为BufferPin，而这个等待事件大类里面只有一种等待事件，BufferPIN。这些锁之间都是什么关系呢？我们可以看上面的思维导图。

比如我们模拟一个BUFFER的一生，首先当要访问某个PG PAGE的时候，先要从FREE的BUFFER中找到一个，此时需要一个SPINLOCK(Buffer Strategy Lock)，然后从FREELIST上取下BUFFER，准备给新的PAGE使用，此时我们需要PIN住这个BUFFER，使之不能被BUFFER替换等操作使用。然后需要申请一个BUFFER CONTENT锁，来修改这个BUFFER,通过加buffer header lock来修改BUFFER头上的访问指针计数器等信息。然后就要开始读取PAGE的IO操作了，此时需要获得一个BUFFER IO锁，指示该BUFFER正在进行IO操作，从而避免在同一个BUFFER上的多个IO并发进行。IO结束后，这个BUFFER中已经包含了我们所需要的PAGE，此时我们需要把这个BUFFER加入到HASH CHAINS里，此时就需要一个buffer mapping锁，从而便于今后BUFFER扫描定位，这个锁有点类似Oracle的CBC闩锁，也是多个锁分区管理的，PG使用多个分区来提高并行效率。

下面我们来看一个例子：

此时我们在另外一个会话里查看一下BUFFER PIN的情况：

可以看到一个BUFFER是被PIN住了。此时我们如果执行VACCUM会发生什么呢？

可以看到VACUUM跳过了被PIN住的BUFFER，因为针对PIN住的BUFFER，PG无法对其中的PAGE做VACUUM这样的不兼容的操作。

此时如果做不兼容的vacuum freeze操作就会被锁住，要等待BUFFER PIN被移除。BUFFER PIN是一个共享锁，不会阻塞同一个PAGE上的并发写操作，不过这个共享锁还是会产生一些并发互斥的操作，比如会阻止VACUUM对这个PAGE进行回收整理操作，使VACUUM操作跳过这个PAGE，会阻止FREEZE操作，直到PIN住该BUFFER的所有锁全部移除。

因为PG数据库采用的是APPEND STORE模式，因此一个行的UPDATE会产生多个行副本，这对于PG的数据行的访问操作来说会增加额外的成本，在这里我们还需要考虑索引访问的成本问题。如果这些记录副本都存储在同一个PAGE里，那么处理起来成本相对还比较低，PG采用HOT来降低索引的维护和访问成本。如果多个TUPLE是分布在多个PAGE中，那么这个成本的增加就不可避免了。如果我们的应用系统中的某些表上的UPDATE十分频繁，那么这种额外的成本就会更大。再加上PG在访问数据时的各种锁的开销，这个叠加成本就更大了。

以VACUUM为例，如果我们的应用出现了BUG，打开一个CURSOR后忘记关闭了，或者一个死会话没有释放相关的CURSOR，那么某个或者某些BUFFER会被长时间PIN住，VACUUM每次都会跳过这些PAGE，时间长了，就会引发一些莫名其妙的问题。

希望今天看了这篇文章后，我们再去看PG等待事件中关于BUFFER的事件，可以更准确的了解到哪些等待事件代表什么含义，从而可以更好的定位问题。

正是因为PG的这种特性，在使用PG数据库的时候我们不能像使用Oracle那样肆无忌惮，如果做UPDATE操作，尽可能优化应用逻辑，让一条数据的UPDATE次数尽可能的减少。另外对于UPDATE十分频繁的表，或者需要对很多列进行UPDATE的宽表，其表的FILLFACTOR参数要适当减少，尽可能利用HOT来优化访问性能。另外，如果某张经常UPDATE的宽表是可以分拆的，那么尽可能把这张表分拆为多张表。

我和很多使用PG数据库的人交流过，有些人就说PG很好用，我们用了PG后系统一直都很稳定。有些朋友就说经常踩坑。实际上很多数据库都是有各种各样的坑的，如果你知道坑的存在，那就不容易踩坑了。有坑不可怕，不知道前面有坑才更可怕。