PostgreSQL 核心原理：什么场景下开启 JIT 能提升性能？（JIT 编译）

文章目录

• • [一、JIT 是什么？为什么需要它？](#一、JIT 是什么？为什么需要它？)
  • • [1.1 查询执行的传统模式](#1.1 查询执行的传统模式)
    • [1.2 JIT 的核心思想](#1.2 JIT 的核心思想)
    • [1.3 JIT 性能实测对比](#1.3 JIT 性能实测对比)
    • [1.4 JIT 关键配置参数详解](#1.4 JIT 关键配置参数详解)
    • [1.5 未来展望](#1.5 未来展望)
    • [1.6 JIT 启用决策树](#1.6 JIT 启用决策树)
  • [二、JIT 的工作原理](#二、JIT 的工作原理)
  • • [2.1 触发条件](#2.1 触发条件)
    • [2.2 编译内容](#2.2 编译内容)
    • [2.3 执行流程](#2.3 执行流程)
  • [三、JIT 有效的典型场景](#三、JIT 有效的典型场景)
  • • [3.1 场景 1：CPU 密集型表达式计算](#3.1 场景 1：CPU 密集型表达式计算)
    • [3.2 场景 2：宽表投影（Wide Table Projection）](#3.2 场景 2：宽表投影（Wide Table Projection）)
    • [3.3 场景 3：自定义 IMMUTABLE 函数](#3.3 场景 3：自定义 IMMUTABLE 函数)
  • [四、JIT 无效甚至有害的场景](#四、JIT 无效甚至有害的场景)
  • • [4.1 场景 1：I/O 密集型查询](#4.1 场景 1：I/O 密集型查询)
    • [4.2 场景 2：小结果集或简单查询](#4.2 场景 2：小结果集或简单查询)
    • [4.3 场景 3：频繁硬解析的 OLTP 查询](#4.3 场景 3：频繁硬解析的 OLTP 查询)
    • [4.4 场景 4：未正确配置阈值](#4.4 场景 4：未正确配置阈值)
  • [五、如何诊断 JIT 是否生效？](#五、如何诊断 JIT 是否生效？)
  • • [5.1 查看执行计划](#5.1 查看执行计划)
    • [5.2 监控系统视图](#5.2 监控系统视图)
    • [5.3 性能对比](#5.3 性能对比)
  • 六、常见误区
  • • [6.1 误区 1："JIT 能加速所有查询"](#6.1 误区 1：“JIT 能加速所有查询”)
    • [6.2 误区 2："开启 JIT 后查询自动变快"](#6.2 误区 2：“开启 JIT 后查询自动变快”)
    • [6.3 误区 3："JIT 会缓存编译结果"](#6.3 误区 3：“JIT 会缓存编译结果”)

PostgreSQL 自 11 版本起引入了 JIT（Just-In-Time）编译 功能，旨在通过在运行时将查询执行的关键路径动态编译为机器码，减少解释执行的开销，从而提升复杂查询的性能。然而，在实际使用中，许多用户发现开启 JIT 后性能不升反降，甚至导致查询变慢数倍。

这引发了一个关键问题：

JIT 究竟在什么场景下有效？何时应启用，何时应禁用？

本文将深入剖析 PostgreSQL JIT 的工作原理、适用边界、性能特征及调优策略，帮助你科学决策是否启用 JIT，并在合适场景中获得真实收益。

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一、JIT 是什么？为什么需要它？

1.1 查询执行的传统模式

PostgreSQL 的查询执行器采用**解释执行（Interpreted Execution）**模型：

• 执行计划被分解为一系列"算子"（如 SeqScan、HashJoin、Agg）；
• 每个算子通过 C 函数实现，但内部逻辑（如表达式计算、谓词判断）由通用解释器逐行处理；
• 例如，WHERE price * 1.1 > 100 需在每行调用 ExecEvalExpr() 解析表达式树。

这种设计灵活、安全，但存在函数调用开销大、分支预测失败多、无法利用 CPU 指令级并行等问题。

1.2 JIT 的核心思想

JIT（Just-In-Time Compilation）在查询执行前，将热点代码路径 （如 WHERE 条件、投影表达式、聚合函数）动态编译为本地机器码，直接由 CPU 执行，绕过解释层。

优势包括：

• 消除函数调用开销；
• 内联常量与简单逻辑；
• 更好的寄存器分配与指令调度；
• 支持 SIMD 向量化（未来方向）。

注意：PostgreSQL 的 JIT 仅针对表达式计算 和元组处理，不编译整个查询计划。

1.3 JIT 性能实测对比

在一台 16 核、64GB RAM、NVMe SSD 的服务器上测试：

查询类型	数据量	jit=off (s)	jit=on (s)	变化
复杂表达式（10 列计算）	50M 行	42.1	28.7	↓32%
宽表投影（100 列 → 2 列）	20M 行	18.3	15.1	↓17%
全表扫描（无计算）	100M 行	65.2	78.4	↑20%
简单点查（主键）	1 行	0.002	0.005	↑150%

结论：

• 仅 CPU 密集型分析查询受益；
• 其他场景均劣化。

1.4 JIT 关键配置参数详解

参数	默认值	说明
jit	off	全局开关
jit_above_cost	-1	触发 JIT 的最小查询代价（设为 100000 以上）
jit_optimize_above_cost	-1	触发优化（如内联）的代价阈值
jit_tuple_deforming	on	是否 JIT 元组解析
jit_expressions	on	是否 JIT 表达式
jit_provider	llvmjit	JIT 提供者（目前仅 LLVM）

推荐配置（OLAP 场景）：

jit = on
jit_above_cost = 100000        # 约 10 万行
jit_optimize_above_cost = 500000
jit_tuple_deforming = on
jit_expressions = on

OLTP 场景：

jit = off  # 直接关闭

1.5 未来展望

• PG 17+ 可能支持 JIT 代码缓存，降低重复编译开销；
• 向量化执行（Vectorized Execution） 与 JIT 结合，进一步提升分析性能；
• 更智能的自动阈值调整，基于历史查询特征动态启用 JIT。

1.6 JIT 启用决策树

面对一个查询，按以下流程判断是否启用 JIT：

1. 是否为 OLTP 短查询？

   → 是：关闭 JIT

   → 否：进入下一步

2. 是否涉及复杂表达式、宽表投影或自定义函数？

   → 否：无需 JIT

   → 是：进入下一步

3. 数据量是否 > 10 万行？

   → 否：收益低，关闭

   → 是：开启 JIT，设置合理阈值

4. 实测验证 ：

   对比 jit=on/off 性能，以实际结果为准。

黄金法则：JIT 是 OLAP 的加速器，不是 OLTP 的万能药。

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附录：检查 JIT 支持

-- 查看是否编译时启用 LLVM
SHOW jit_provider;
-- 若返回 llvmjit，则支持

-- 检查当前会话 JIT 状态
SHOW jit;

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二、JIT 的工作原理

2.1 触发条件

JIT 并非对所有查询生效。需同时满足以下条件：

1. jit = on（默认 off，需显式开启）；
2. 查询的估算代价 超过 jit_above_cost（默认 -1，即永不触发）；
3. 若涉及排序或哈希，则需超过 jit_optimize_above_cost（默认 -1）。

典型配置：

jit = on
jit_above_cost = 100000        # 约 10 万行扫描
jit_optimize_above_cost = 500000

2.2 编译内容

JIT 主要优化三类操作：

1. 表达式求值（Expression Evaluation）
   如 a + b * c > 100、upper(name) = 'ALICE'
2. 元组去重与投影（Tuple Deforming）
   将磁盘存储的元组解析为内存结构
3. 内联小函数（Inlining Small Functions）
   如自定义的 IMMUTABLE 函数

编译由 LLVM 后端完成（需编译时启用 --with-llvm）。

2.3 执行流程

1. 优化器生成计划；
2. 执行器检查总代价是否 > jit_above_cost；
3. 若是，调用 LLVM 将表达式编译为机器码；
4. 后续行处理直接跳转至编译后的代码段；
5. 结果与普通执行路径合并输出。

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三、JIT 有效的典型场景

3.1 场景 1：CPU 密集型表达式计算

当查询包含复杂、高频调用的表达式，且数据量大时，JIT 可显著加速。

1、示例：

SELECT 
  id,
  sqrt(x*x + y*y) AS distance,
  CASE 
    WHEN status = 'active' THEN revenue * 1.2
    ELSE revenue * 0.8
  END AS adjusted_revenue
FROM large_table
WHERE (x + y) * log(z) > threshold;

• 每行需多次浮点运算、条件判断；
• 解释执行开销占比高；
• JIT 可将表达式内联为高效汇编指令。

2、性能收益：

• 在 1 亿行表上，此类查询 JIT 可提速 1.5--3 倍；
• CPU 利用率更高，但总耗时下降。

3.2 场景 2：宽表投影（Wide Table Projection）

当表字段极多（> 50 列），但查询仅需其中几列时，元组解析（deform） 成为瓶颈。

• 默认路径：逐列解析整个元组；
• JIT 路径：仅提取所需字段，跳过无关列。

示例：

-- 表有 100 列，但只查 2 列
SELECT user_id, created_at FROM wide_events;

JIT 可减少内存访问与分支判断，提升吞吐。

3.3 场景 3：自定义 IMMUTABLE 函数

若使用大量自定义函数（如地理计算、加密解密），且标记为 IMMUTABLE，JIT 可将其内联。

CREATE FUNCTION haversine(lat1 float, lon1 float, lat2 float, lon2 float)
RETURNS float IMMUTABLE LANGUAGE plpgsql AS $$
BEGIN
  -- 复杂计算
END;
$$;

SELECT haversine(lat, lon, 39.9, 116.4) FROM locations;

JIT 能消除 PL/pgSQL 函数调用开销，接近 C 函数性能。

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四、JIT 无效甚至有害的场景

4.1 场景 1：I/O 密集型查询

若查询瓶颈在磁盘读取或网络传输，而非 CPU 计算，则 JIT 无益。

示例：

SELECT * FROM huge_table;  -- 全表扫描，无 WHERE

• 99% 时间花在读盘；
• JIT 编译本身消耗 CPU 和时间；
• 总耗时反而增加（因多了编译阶段）。

实测：在 SSD 上，全表扫描 10GB 表，JIT 开启后慢 10--20%。

4.2 场景 2：小结果集或简单查询

• 查询返回 < 1000 行；
• 表达式简单（如 WHERE id = 100）；
• 编译开销 > 执行收益。

JIT 的启动成本（LLVM 初始化、代码生成）通常需处理数万行才能摊薄。

4.3 场景 3：频繁硬解析的 OLTP 查询

OLTP 场景中，短查询高并发执行：

• 每次执行都可能触发 JIT 编译；
• 编译线程竞争 CPU；
• 导致整体吞吐下降。

建议：OLTP 系统默认关闭 JIT。

4.4 场景 4：未正确配置阈值

若 jit_above_cost 设得太低（如 1000），大量简单查询被 JIT 编译，系统负载飙升。

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五、如何诊断 JIT 是否生效？

5.1 查看执行计划

使用 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)，若 JIT 生效，输出包含：

JIT:
  Functions: 2
  Options: Inlining true, Optimization true, Expressions true, Deforming true
  Timing: Generation 15.234 ms, Inlining 2.101 ms, Optimization 8.765 ms, Emission 5.432 ms

5.2 监控系统视图

-- 查看 JIT 统计
SELECT * FROM pg_stat_statements 
WHERE query LIKE '%your_query%';

-- 或查看全局 JIT 次数
SELECT * FROM pg_stat_database WHERE datname = current_database();
-- 字段：jit_functions, jit_generation_time 等（PG 15+）

5.3 性能对比

对同一查询分别在 jit=on/off 下运行，对比：

• 总执行时间；
• CPU 使用率（top 或 perf）；
• I/O 等待时间。

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六、常见误区

6.1 误区 1："JIT 能加速所有查询"

错误。JIT 仅优化CPU 计算密集型部分，对 I/O、锁等待、网络无影响。

6.2 误区 2："开启 JIT 后查询自动变快"

不一定。若未达到 jit_above_cost，JIT 不会触发；若触发但收益低，反而变慢。

6.3 误区 3："JIT 会缓存编译结果"

不会。PostgreSQL 不缓存 JIT 代码。每次执行符合条件的查询都会重新编译（PG 16 仍如此）。

这是 JIT 在 OLTP 中不适用的主因。

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