Citus项目中PostgreSQL在查询列存表时崩溃的问题分析
问题现象
在使用Citus扩展的PostgreSQL环境中,当执行包含LEFT JOIN操作的查询时,数据库服务会出现意外崩溃。具体表现为:当查询计划涉及对列存表(Citus columnar table)的左连接操作时,PostgreSQL服务进程会异常终止,导致客户端连接断开,并产生"server closed the connection unexpectedly"错误。
环境配置
该问题出现在以下典型环境中:
- 操作系统:Redhat 8.9
- 数据库:PostgreSQL 16.3
- 扩展:Citus 12.1.4
复现步骤
通过以下SQL语句可以稳定复现该问题:
-- 创建测试表
CREATE EXTENSION citus;
CREATE TABLE test1 (a integer); -- 普通堆表
CREATE TABLE test2 (a integer); -- 普通堆表
CREATE TABLE test3 (b integer) USING columnar; -- Citus列存表
-- 触发崩溃的查询
SELECT *
FROM test1 a1
LEFT JOIN test2 a2 ON a1.a = a2.a
LEFT JOIN test3 b ON a2.a = b.b;
技术分析
根本原因
该问题的根本原因在于Citus扩展的列存表实现与PostgreSQL 16的查询优化器之间存在兼容性问题。具体来说:
-
查询计划生成问题:当查询包含外连接(LEFT JOIN)操作时,PostgreSQL 16的查询优化器会生成特定的关系标识(Relids),这些标识包含了外连接涉及的关系。
-
自定义扫描冲突:Citus的列存表实现使用了自定义扫描(Custom Scan)机制。在处理查询计划时,Citus的
FindCandidateRelids函数没有正确处理PostgreSQL 16中新增的outer_join_rels集合,导致在生成执行计划时出现内存访问越界或其他严重错误。 -
版本兼容性问题:这个问题在PostgreSQL 16及更高版本中尤为明显,因为这些版本对外连接处理进行了优化和改进,而Citus的早期版本没有完全适配这些变化。
解决方案
社区开发者已经提出了两种解决方案:
-
临时解决方案:通过设置
columnar.enable_custom_scan = false可以临时规避此问题,但这会禁用列存表的自定义扫描优化,可能影响查询性能。 -
永久修复方案:修改Citus源代码,在
FindCandidateRelids函数中显式排除outer_join_rels集合:
#if PG_VERSION_NUM >= PG_VERSION_16
candidateRelids = bms_del_members(candidateRelids, root->outer_join_rels);
#endif
影响范围
该问题主要影响以下场景:
- 使用PostgreSQL 16及以上版本
- 启用了Citus扩展的列存表功能
- 查询中包含对外部表(列存表)的左连接操作
- 系统配置了使用自定义扫描优化
最佳实践建议
对于遇到此问题的用户,建议采取以下措施:
-
升级Citus版本:该问题已在后续版本中得到修复,建议升级到包含修复补丁的Citus版本。
-
查询重写:如果暂时无法升级,可以考虑重写查询,避免在列存表上使用左连接操作。
-
监控日志:密切关注PostgreSQL日志,及时发现和处理类似的崩溃问题。
-
测试环境验证:在生产环境应用修复前,先在测试环境充分验证解决方案的有效性。
总结
这个问题展示了数据库扩展与核心数据库引擎版本升级间的兼容性挑战。随着PostgreSQL不断演进其查询优化器,扩展开发者需要及时适配这些变化。对于用户而言,理解这类问题的本质有助于更好地规划升级路径和维护策略,确保数据库系统的稳定运行。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00