StarRocks 表达式 JIT 编译技术详解

StarRocks 表达式 JIT 编译技术详解

starrocks StarRocks是一个开源的分布式数据分析引擎，用于处理大规模数据查询和分析。 - 功能：分布式数据分析；大规模数据查询；数据分析；数据仓库。 - 特点：高性能；可扩展；易于使用；支持多种数据源。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/starrocks

什么是 JIT 编译？

即时编译（Just-in-time Compilation，简称 JIT）是一种在程序运行时将代码编译为机器码的技术。与传统的解释执行相比，JIT 编译能够显著提高代码执行效率。在数据库系统中，JIT 编译特别适用于处理大量重复执行的表达式计算场景。

StarRocks 中的 JIT 编译

StarRocks 从 3.3.0 版本开始引入了表达式 JIT 编译功能，主要针对查询执行过程中频繁计算的表达式进行优化。这项技术通过将表达式在运行时编译为本地机器码，避免了传统解释执行的性能开销，从而大幅提升查询性能。

核心优势

1. 性能提升：对于复杂表达式计算，JIT 编译可带来数倍的性能提升
2. 自适应优化：系统会根据表达式特征自动判断是否适合 JIT 编译
3. 资源可控：通过缓存机制和内存限制确保不会过度消耗系统资源

配置与使用指南

启用条件

StarRocks 默认对内存大于等于 16GB 的 BE 节点启用 JIT 编译。这是基于以下考虑：

• JIT 编译会消耗额外内存资源
• 小内存节点可能无法承受 JIT 编译带来的内存开销

关键配置参数

BE 配置项：jit_lru_cache_size

• 作用：控制 JIT 编译结果的缓存大小
• 默认值：0（表示自适应调整）
• 推荐设置：
  • 生产环境建议保持默认值
  • 测试环境可设置为 1GB 观察效果
• 计算公式：当设置为 0 时，实际缓存大小为 min(mem_limit*0.01, 1GB)

系统变量：jit_level

• 作用：控制 JIT 编译的启用级别
• 可选值：
  • 1（默认）：智能模式，系统自动判断是否启用 JIT
  • -1：强制模式，对所有可编译表达式启用 JIT
  • 0：禁用 JIT 编译
• 使用建议：
  • 大多数场景保持默认值 1 即可
  • 遇到性能问题时可以尝试设置为 -1
  • 出现兼容性问题时可临时设置为 0

支持的功能范围

表达式类型支持

StarRocks JIT 编译支持以下常见表达式：

1. 算术运算：加减乘除、取模、位运算等
2. 逻辑运算：与或非、比较运算等
3. 流程控制：CASE WHEN 条件表达式
4. 类型转换：通过 CAST 进行的数据类型转换

运算符支持

JIT 编译可应用于以下查询执行环节：

1. 扫描阶段：OLAP Scan 操作中的过滤条件
2. 投影阶段：Projection 操作中的表达式计算
3. 聚合阶段：Aggregate 操作中的表达式处理
4. 排序阶段：Sort 操作中的排序键计算

数据类型支持

目前支持的数值类型包括：

• 布尔型：BOOLEAN
• 整数类型：TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT、LARGEINT
• 浮点类型：FLOAT、DOUBLE

最佳实践建议

1. 监控 JIT 效果：通过查询分析工具观察 JIT 编译带来的性能提升
2. 资源平衡：在内存充足的节点上可适当增大 JIT 缓存
3. 渐进式优化：从默认配置开始，逐步调整参数观察效果
4. 问题排查：如遇异常可临时禁用 JIT 以确认问题来源

技术原理深度解析

StarRocks 的 JIT 编译实现基于 LLVM 技术栈，主要工作流程包括：

1. 表达式分析：识别可优化的表达式模式
2. 中间代码生成：将表达式转换为 LLVM IR
3. 机器码生成：在运行时编译为本地指令
4. 缓存管理：通过 LRU 算法管理编译结果

这种实现方式能够在保证灵活性的同时，最大程度地提升执行效率。对于包含大量表达式计算的复杂查询，性能提升尤为明显。

starrocks StarRocks是一个开源的分布式数据分析引擎，用于处理大规模数据查询和分析。 - 功能：分布式数据分析；大规模数据查询；数据分析；数据仓库。 - 特点：高性能；可扩展；易于使用；支持多种数据源。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/starrocks