OpenGauss与NVM
NVM（非易失性内存），也叫PM（持久内存）具有可字节寻址、大容量、非易失型和堪比DRAM的速度等特性。随着英特尔傲腾产品的出世，现有数据库适配这种新型硬件显得更加有必要。
OpenGauss在这方面也做了探索，实现了DRAM-PM-DISK三层存储架构。当然，实现方式参考了2018年SIGMOD会议的一篇论文《Managing Non-Volatile Memory in Database Systems》，感兴趣可以查看。我们这里介绍下OpenGauss中的DRAM-PM-DISK三层存储架构。
1、当前存储架构问题
当前opengauss的架构是DRAM-DISK，也就是面向磁盘的数据库。当数据量大于shared_buffers时，共享内存的数据页淘汰流程就会称为瓶颈。甚至于导致共享内存淘汰数据页处的逻辑占用CPU较高，进而影响pagewriter线程刷写，让淘汰更慢，影响正常工作。
引入持久内存PM，形成buffer pool的三层DRAM-PM-DISK架构的设计，利用成本相对较低的PM对shared_buffers进行扩容，可减少淘汰流程的触发。并且，还通过数据页的访问频率来控制各个缓存层之间的页面迁移，实现热数据在DRAM，温数据在PM，冷数据在DISK。
2、OpenGauss启用PM的相关配置项
1）enable_nvm：启用nvm buffer管理。默认是false
2）nvm_buffers：设置nvm buffer大小，即BLCKSZ的个数
3）nvm_file_path：指定NVM的路径，因为NVM以-o dax方式挂载（跳过操作系统缓存）后，需要将其map到内存。
4）bypass_dram：控制by pass内存的概率
5）bypass_nvm：控制by nvm的概率
3、OpenGauss的DRAM-PM-DISK架构实现机制
整体架构如上图所示，shared buffer pool由两部分组成：DRAM buffer pool和NVM buffer pool，统一由buffer管理器进行管理。用户后台线程可以访问DRAM也可以访问NVM。NVM中的页根据访问热度会迁移到DRAM。
3.1 buffer pool
Buffer pool中的block分为3部分:DRAM部分、NVM部分和SEG buffer blocks。这里我们只关注DRAM和NVM。
（1）buffer pool的初始化
在共享内存中申请BufferBlocks，若开启nvm，则通过nvm_init来初始化NVM的BufferBlocks。NVM通过mmap操作将NVM设备映射到内存。映射大小由nvm_buffers配置项控制：
#define TOTAL_BUFFER_NUM (SEGMENT_BUFFER_NUM + NORMAL_SHARED_BUFFER_NUM + NVM_BUFFER_NUM)
#define NVM_BUFFER_NUM (g_instance.attr.attr_storage.NNvmBuffers):对应nvm_buffers
这里为什么不适应pmdk呢？pmdk在用户态管理NVM可以减少内存上下文的切换，比mmap更具有优势。
（2）BufferAlloc的申请
1）ReadBuffer_common完成数据页的读取。通过BufferAlloc来判断是否在内存中命中需要的页，若命中则返回该内存块的描述符。未命中的话，就需要调用ReadBuffer_common_ReadBlock将磁盘上的页通过smgrread加载到内存。当然这里是加载到DRAM还是NVM，则由buf描述符来指定。需要观察BufferAlloc函数实现机制
2）BufferAlloc函数：开启NVM时，通过NvmBufferAlloc函数获取buf描述符
3）NvmBufferAlloc机制：
（1）因为NVM和DRAM都是内存，由t_thrd.storage_cxt.SharedBufHash哈希表统一管理，所以首先从这个hash表中查询需要的页，看下是否在内存
（2）若在hash表中没找到则表示没在内存中命中，则根据是否bypassnvm来决定使用哪块的buf描述符：bypassnvm：使用DRAM块的buf描述符；否则使用NVM处的描述符。
（3）若在hash表中找到，则表示内存中命中。进一步判断：Buf id位于[0,NvmBufferStartID)是DRAM的块，位于[NvmBufferStartID,SegmentBufferStartID)的是NVM的块。
（4）命中DRAM的块，直接使用
（5）命中NVM的块，bypassdram，直接使用
（6）命中NVM的块，非bypassdram，则需要将NVM的块拷贝到DRAM。这里同样使用memcpy，使用pmdk的函数效果更好。
4、性能测试
数据规模:1000wh ~ 5000wh
并发:256 terminals
运行时间：30min
磁盘：ES3000 V5 / SATA SSD
等成本对比：1G DRAM <-> 2G NVM
NvmbufferManager性能遍历DRAM+NVM配比取最优。数据规模1：2下性能提升大约10%，1：4情况下提升20%以上
再看下性能曲线：
1.运行一段时间后出现内存淘汰，系统性能出现下降
2.下降幅度取决于I/O性能
1.多级缓存下总容量提升，系统性能相对
