SqlServer应用之sys.dm_os_waiting_tasks 引发的疑问(中

深入了解SQL Server中的sys.dm_os_waiting_tasks动态管理视图引发的疑问（中篇）

上篇我们已经了sys.dm_exec_requests和sys.dm_os_waiting_tasks在获取并行等待时的差异。这篇文章，我们将进一步我的第二个疑问：为什么一个并行计划（例如4线程）会产生如此多的等待？SQL的并行执行机制是如何运作的？

让我们回顾一下上篇文章中sys.dm_os_waiting_tasks的结果。从结果图中，我们可以看到task_address列，去掉重复后实际上只有9个task。这意味着在一个4线程的并行计划中，会有9个task。那么，什么是线程、task、worker和scheduler？这对理解SQL Server的并行执行机制至关重要。

1. scheduler：每个逻辑CPU在SQL Server中都有一个与之对应的scheduler。它是SQL层面上的CPU对象。只有获得scheduler所有权的worker才能在这个逻辑CPU上运行。逻辑CPU的数量取决于SQL Server从Windows层面看到的CPU数目。

2. worker：每个worker与一个线程（或纤程fiber）相对应，是SQL Server任务的执行单位。worker会固定代表一个线程，并且和一个scheduler相绑定。

3. task：在worker上运行的最小任务单元，最简单的task就是一个简单的batch。

当我们谈论SQL Server的并行执行机制时，我们需要理解上述概念。在一个并行计划中，虽然看起来只有4个线程，但实际上由于任务的分解和调度，可能会产生更多的task和worker。每个scheduler都有worker的上限值，当有新任务要运行而当前没有空闲的worker时，scheduler会创建新的worker。

SQL Server的任务调度并不直接调度线程，而是调度worker。这意味着SQL Server能够控制任务调度。当某个worker空闲超过一定时间（例如15分钟）或SQL Server遇到内存压力时，scheduler可能会删除这个worker及其对应的线程，以节省内存开销。

一个并行计划（例如4线程）产生多个等待并非异常现象，这是由于SQL Server的并行执行机制和任务调度的复杂性所导致的。理解这些概念有助于我们更好地理解和优化SQL Server的性能。

当客户向我们发出关于狼蚁网站SEO优化的请求时，我们的团队会迅速响应。这不仅仅是两个简单的SQL任务，而是涉及到SQL SERVER的深层次工作机制。想象一下，你在执行一系列的数据库查询，每一个查询都是一个任务，等待着SQL SERVER的调度。

SQL SERVER中的SQLOS任务调度就像是一场精心编排的舞蹈。每个任务都会获得一个worker，这个worker就像是一个舞者，在逻辑scheduler的舞台上舞动。当第一个任务（如select @@servername）开始时，它会占用一个worker，直到任务完成或主动释放。接着，第二个任务（如select getdate()）会开始运行，可能由另一个worker完成。这些worker可能是不同的舞者，甚至在不同的舞台上进行表演。一旦一个任务开始，它就会持续运行，直到完成，期间不会被其他任务打断。

如果某个任务被阻塞，那么对应的worker就会进入等待状态，仍然占用着舞台。这时，SQL SERVER的任务调度算法就会发挥作用。这个算法是非抢占式的，意味着worker会一直运行，直到任务结束或主动释放资源。在这个过程中，会有一个叫做yielding的动作，即worker主动让出舞台给其他等待的任务。每个scheduler都有一个等待列表，所有准备执行的任务都会在这个列表中排队，按照先进先出的原则等待执行。

SQLSERVER会定义许多yielding的规则，来控制一个任务在scheduler上的运行时间。比如，当worker读取数据页时，如果运行时间超过4ms，就会进行yielding；每进行64KB的结果集排序时，也会触发yielding。甚至在语句编译的过程中，也会有yielding的发生。这些规则确保了任务的合理运行，避免了长时间占用资源。

现在让我们回到并行处理的话题。当一个并行处理任务被分配给多个task和worker时，这些worker会被4个scheduler调度。其中一些scheduler负责申请数据，而另一些则处于等待状态。等待的scheduler可能与当前的执行计划有关，它们在数据获取时进行等待，确保数据的正确性和完整性。

那么，疑问解决了吗？显然还有疑问存在。但是我们已经进入了中篇，我们相信通过进一步的学习和，我们能够解答所有的疑问。让我们继续SQL SERVER的奥秘吧！更多的知识和见解等待我们去发现。期待下一篇文章能为我们揭示更多的秘密！