PostgreSQL内核中引入了一个很有意思的插件，pg_prewarm。它可以用于在系统重启时，手动加载经常访问的表到操作系统的cache或PG的shared buffer，从而减少检查系统重启对应用的影响。这个插件是这个通过这个patch加入PG内核的。 pg_prewarm的开发者在设计pg_prewarm时，把它设计成一个执行单一任务的工具，尽求简单，所以我们看到的pg_prearm功能和实现都非常简单。下面我们对它进行性能实测并分析一下它的实现。

基本信息

利用下面的语句可以创建此插件：

实际上，创建插件的过程只是用下面的语句创建了pg_prewarm函数。这个函数是此插件提供的唯一函数：

函数的第一个参数是要做prewarm的表名，第二个参数是prewarm的模式（prefetch模式表示异步预取到操作系统cache；read表示同步预取；buffer则表示同步读入到PG的shared buffer），第三个参数是relation fork的类型（一般用main，其他类型有visibilitymap和fsm，参见[1][2]），最后两个参数是开始和结束的block number（一个表的block number从0开始，block总数可以通过pg_class系统表的relpages字段获得）。

性能实测

再来看看，这个prewarm性能上能达到多大效果。我们先将PG的shared buffer设为2G，OS总的memory有7G。然后创建下面的大小近1G的表test：

在每次都清掉操作系统cache和PG的shared buffer的情况下，分别测试下面几种场景：

1）不进行pg_prewarm的情况：

可以看到，近1G的表，全表扫描一遍，耗时22秒多。

2）下面我们先做read这种模式的prewarm，test表的数据被同步读入操作系统cache（pg_prewarm返回的是处理的block数目，此处我们没指定block number，也就是读入test的所有block），然后再做全表扫：

时间降至8秒多！这时反复执行全表扫描，时间稳定在8秒多。

3）再尝试buffer模式：

比read模式时间略少，但相差不大。可见，如果操作系统的cache够大，数据取到OS cache还是shared buffer对执行时间影响不大（在不考虑其他应用影响PG的情况下）。

4）最后尝试prefetch模式，即异步预取。这里，我们有意在pg_prewarm返回后，立即执行全表查询。这样在执行全表查询时，可能之前的预取还没完成，从而使全表查询和预取并发进行，缩短了总的响应时间：

可以看到，总的完成时间是9秒多，使用pg_prewarm做预取大大缩短了总时间。因此在进行全表扫描前，做一次异步的prewarm，不失为一种优化全表查询的方法。

实现

pg_prewarm的代码只有一个pg_prewarm.c文件。可以看出，prefetch模式下，对于表的每个block，调用一次PrefetchBuffer，后面的调用为：

可见，它是最终调用posix_fadvise，把读请求交给操作系统，然后返回，实现的异步读取。

而在read和buffer模式（调用逻辑分别如下）中，最终都调用了系统调用read，来实现同步读入OS cache和shared buffer的（注意buffer模式实际上是先读入OS cache，再拷贝到shared buffer）：

问题

可能有人比较疑惑：执行1次select * from 不就可以将表的数据读入shared buffer和OS cache而实现预热了吗？岂不是比做这样一个插件更简单？实际上，对于较大的表（大小超过shared buff的1/4），进行全表扫描时，PG认为没必要为这种操作使用所有shared buffer，只会让其使用很少的一部分buffer，一般只有几百K，详细描述可以参见关于BAS_BULKREAD策略的代码和README）。所以，预热大表是不能用一个查询直接实现的，而pg_prewarm正是在这方面大大方便了用户。