摘要：GaussDB(DWS)查询过滤器（黑名单）提供查询过滤功能，支持自动隔离反复被终止的查询，防止烂SQL再次执行。
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)查询过滤器原理与应用》，作者：门前一棵葡萄树 。
一、概述
GaussDB(DWS)查询过滤器（黑名单）提供查询过滤功能，支持自动隔离反复被终止的查询，防止烂SQL再次执行。
主要应用场景包含以下两种：
1. 异常熔断机制
配置异常规则后，查询触发异常规则后，异常信息将被记录在dbms_om.gs_blocklist_query系统表中。同一个查询触发异常规则次数超限（query_exception_count_limit）后，查询自动加入黑名单，黑名单信息同样保存在dbms_om.gs_blocklist_query系统表中。加入黑名单后，该查询将被隔离，拒绝执行。
2. 紧急拦截
作业引发CORE、hang或性能大幅下降等问题时，需要紧急规避时，可以将作业加入黑名单进行过滤。
原理介绍
查询过滤器使用作业Unique SQL ID保存和识别作业黑名单和异常信息，在SQL中常数值发生变化时作业Unique SQL ID不会随之发生变化。Unique SQL ID是遍历查询解析树计算出来的一个整数值，用于标识一类SQL。通常对于DML语句，在计算Unique SQL ID的过程中会忽略常量值。但对于DDL、DCL以及设置参数等语句，常量值不会忽略。例如，以下两个查询：
select * from t1 where id = 1; select * from t1 where id = 2;
这两条SQL除过滤条件中的常量不同外，其他全部相同，由此生成的解析树拓扑完全相同，因此Unique SQL ID相同。Unique SQL ID的计算只会忽略常数值，而不会忽略其他差异，SQL语句“select * from t2 where id = 1;”与上述两个SQL的Unique SQL ID就不相同。
将作业加入黑名单主要有以下两种方式：
- 在GUC参数query_exception_count_limit≥0情况下，作业触发异常次数超过该阈值后自动将作业加入黑名单；
- 调用内置函数gs_append_blocklist(unique_sql_id int8)将作业加入黑名单。
作业执行前判断作业是否在黑名单中，如果作业在黑名单中，拒绝作业执行，直接报错退出。
作业被拒绝执行后，对作业加入黑名单原因进行分析，问题解决后调用内置函数gs_remove_blocklist(unique_sql_id int8)将作业移除黑名单。
二、应用示例
2.1 异常熔断示例
1. 设置异常熔断阈值。假设设置query_exception_count_limit=1，即只要作业触发异常规则作业就会被加入黑名单。
2. 配置异常规则
创建CPU平均使用率异常规则cpu_percent_except，作业运行时间超过2000秒且CPU使用率达到30%时触发异常退出：
CREATE EXCEPT RULE cpu_percent_except WITH(ELAPSEDTIME=2000, CPUAVGPERCENT=30);
异常规则还支持BLOCKTIME、ALLCPUTIME、SPILLSIZE等异常的识别处理，具体可参考：异常规则简介与演变。
3. 创建资源池respool1关联异常规则cpu_percent_except。
CREATE RESOURCE POOL respool1 WITH(except_rule='cpu_percent_except');
资源池支持最多关联63个异常规则集，每个异常规则集间独立生效，互不影响。
4. 创建业务用户usr1，关联资源池respool1：
CREATE USER usr1 RESOURCE POOL 'respool1' PASSWORD 'XXXXXX';
5. 用户usr1运行作业，作业运行时间超过2000秒且CPU使用率达到30%时触发“cpu_percent_except”异常规则，作业触发异常规则后资源管理对作业进行以下处理：
- 将作业异常信息保存至系统表GS_BLOCKLIST_QUERY中；
- 如果作业触发异常熔断，将系统表GS_BLOCKLIST_QUERY中作业黑名单标志置为true；
- 更新GS_BLOCKLIST_QUERY中作业黑名单信息。
6. 查询作业黑名单和异常信息：
SELECT * FROM dbms_om.gs_blocklist_query; unique_sql_id | block_list | except_num | except_time ---------------+------------+------------+---------------------------- 4066836196 | t | 1 | 2022-08-08 18:00:00.596269 (1 row)
7. 用户usr1再次运行作业触发异常熔断，GaussDB(DWS)的异常熔断机制禁止该作业执行。
ERROR: The query is in the blocklist and cannot be run, unique_sql_id(4066836196). HINT: If you want to run the query later, confirm the reason why the query is blocklisted and remove the query from the blocklist after resolving the problem.
8. 优化用户usr1所运行ID为4066836196的SQL后，将ID为4066836196的SQL从黑名单移除。
确认SQL异常原因，如果异常规则配置不合理，修改异常规则；如果异常规则合理，对SQL进行优化后重新运行。确认问题解决后将SQL移除黑名单。
select gs_remove_blocklist(4066836196); gs_remove_blocklist --------------------- t (1 row)
2.2 紧急拦截示例
查询过滤器使用作业Unique SQL ID识别和保存黑名单信息，为有效运用查询过滤器紧急拦截功能，建议TopSQL开启，在作业引发CORE、报错、性能下降等问题时可以快速获取作业Unique SQL ID。
2.2.1 获取作业Unique SQL ID
获取作业Unique SQL ID的几种方法：
1. 作业引发报错/性能下降
CN日志中获取作业query_id，执行以下命令查询作业Unique SQL ID。
select queryid,unique_sql_id,query from pgxc_wlm_session_info where queryid=query_id;
2. 作业引发CN示例CORE
解析CORE打印内存中保存的Unique SQL ID对应的变量参数值。
3. 作业引发DN实例CORE
作业引发DN实例CORE时，CN侧体现为作业报错，Unique SQL ID获取方式可以参考作业报错时Unique SQL ID获取方式。
4. EXPLAIN VERBOSE获取Unique SQL ID（通用方法，但是仅821及以上版本支持）
EXPLAIN VERBOSE不会实际执行SQL，因此一般不会导致问题发生，使用EXPLAIN VERBOSE XXX;可以打印得到作业Unique SQL ID。示例：
postgres=# explain verbose select count(1) from pg_class; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- id | operation | E-rows | E-distinct | E-width | E-costs ----+----------------------------------------+--------+------------+---------+--------- 1 | -> Aggregate | 2 | | 8 | 52.94 2 | -> Seq Scan on pg_catalog.pg_class | 1034 | | 0 | 50.34 Targetlist Information (identified by plan id) ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1 --Aggregate Output: count(1) 2 --Seq Scan on pg_catalog.pg_class Output: relname, relnamespace, reltype, reloftype, relowner, relam, relfilenode, reltablespace, relpages, reltuples, relallvisible, reltoastrelid, reltoas tidxid, reldeltarelid, reldeltaidx, relcudescrelid, relcudescidx, relhasindex, relisshared, relpersistence, relkind, relnatts, relchecks, relhasoids, relhaspkey, r elhasrules, relhastriggers, relhassubclass, relcmprs, relhasclusterkey, relrowmovement, parttype, relfrozenxid, relacl, reloptions, relreplident, relfrozenxid64 ====== Query Summary ===== -------------------------- Parser runtime: 0.027 ms Planner runtime: 0.561 ms Unique SQL Id: 2307078791 (17 rows)
2.2.2 将作业加入黑名单
获取到作业Unique SQL ID后，调用内置函数gs_append_blocklist(unique_sql_id int8)将作业加入黑名单：
postgres=# select * from gs_append_blocklist(2307078791); gs_append_blocklist --------------------- t (1 row)
2.2.3 查询黑名单信息
作业加入黑名单后，查询系统表确认黑名单加入是否成功：
postgres=# SELECT * FROM dbms_om.gs_blocklist_query; unique_sql_id | block_list | except_num | except_time ---------------+------------+------------+------------- 2307078791 | t | 0 | (1 row)
2.2.4 再次执行作业触发紧急拦截
postgres=# select count(1) from pg_class; ERROR: The query is in the blocklist and cannot be run, unique_sql_id(2307078791). HINT: If you want to run the query later, confirm the reason why the query is blocklisted and remove the query from the blocklist after resolving the problem.
2.2.5 问题解决，将作业移出黑名单
postgres=# select gs_remove_blocklist(2307078791); gs_remove_blocklist --------------------- t (1 row)
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-474457.html
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