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谈谈 MySQL的刷盘过程 和 表数据

2021/1/13 19:58:10 文章标签: 测试文章如有侵权请发送至邮箱809451989@qq.com投诉后文章立即删除

先来看第一个问题,SQL语句变慢 原因分析 一条 SQL 语句,正常执行的时候特别快,但是有时也不知道怎么回事,它就会变得特别慢,并且这样的场景很难复现,它不只随机,而且持续时间还很短&#xff0…

先来看第一个问题,SQL语句变慢

原因分析

一条 SQL 语句,正常执行的时候特别快,但是有时也不知道怎么回事,它就会变得特别慢,并且这样的场景很难复现,它不只随机,而且持续时间还很短,像抖了一下。

我们通常的更新语句,只做了更新内存数据页并写redo log的写磁盘动作,但是内存中的脏页 总得跟新到磁盘中,也就是flush的动作。这个flush,就会影响到SQL语句的操作。

总结一下引发 flush 的场景:

  1.  InnoDB 的 redo log 写满了。这时候系统会停止所有更新操作,把 checkpoint 往前推进,redo log 留出空间可以继续写。checkpoint 位置往前 推进,就需要将两个点之间的日志,对应的所有脏页都 flush 到磁盘上。之后,从 write pos 到 checkpoint 之间就是可以再写入的 redo log 的区域。出现这种情况的时候,整个系统就不能再接受更新了,所有的更新都必须堵住。如果你从监控上看,这时候更新数会跌为 0。
  2. 系统内存不足。当需要新的内存页,而内存不够用的时候,就要淘汰一些数据页,空出内存给别的数据页使用。如果淘汰的是“脏页”,就要先将脏页写到磁盘。InnoDB 用缓冲池(buffer pool)管理内存,缓冲池中的内存页有三种状态:还没有使用的、使用了并且是干净页、以及使用了并且是脏页。InnoDB 的策略是尽量使用内存,因此对于一个长时间运行的库来说,未被使用的页面很少。当要读入的数据页没有在内存的时候,就必须到缓冲池中申请一个数据页。这时候只能把最久不使用的数据页从内存中淘汰掉:如果要淘汰的是一个干净页,就直接释放出来复用;但如果是脏页呢,就必须将脏页先刷到磁盘,变成干净页后才能复用。
  3.  MySQL 认为系统“空闲”的时候,就刷一点“脏页”。
  4. MySQL 正常关闭的情况。MySQL 会把内存的脏页都 flush 到磁盘上,这样下次 MySQL 启动的时候,就可以直接从磁盘上读数据,启动速度会很快。

所以,刷脏页虽然是常态,但是出现以下这两种情况,都是会明显影响性能的:

  • 一个查询要淘汰的脏页个数太多,会导致查询的响应时间明显变长;
  • 日志写满,更新全部堵住,写性能跌为 0,这种情况对敏感业务来说,是不能接受的。

InnoDB 刷脏页的控制策略

 innodb_io_capacity 这个参数,它会告诉 InnoDB 磁盘的能力,这个值我建议你设置成磁盘的 IOPS。磁盘的 IOPS 可以通过 fio 这个工具来测试:

fio -filename=$filename -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randrw -ioengine=psync -bs=16k -size=500M -numjobs=10 -runtime=10 -group_reporting -name=mytest 

如果没能正确地设置 innodb_io_capacity 参数,如果设置太小,InnoDB 认为这个系统的能力就这么差,所以刷脏页刷得特别慢,甚至比脏页生成的速度还慢,这样就造成了脏页累积,影响了查询和更新性能。表现出来的就是MySQL 的写入速度很慢,TPS 很低,但是数据库主机的 IO 压力并不大。

然而,这个参数只是说明全力刷脏页的能力,但是平时还需要服务用户请求。InnoDB 的刷盘速度就是要参考这两个因素:一个是脏页比例,一个是 redo log 写盘速度。InnoDB 会根据这两个因素先单独算出两个数字。

  1. 参数 innodb_max_dirty_pages_pct 是脏页比例上限,默认值是 75%。InnoDB 会根据当前的脏页比例(假设为 M),算出一个范围在 0 到 100 之间的数字,计算这个数字的伪代码类似这样
    F1(M)
    {
      if M>=innodb_max_dirty_pages_pct then
          return 100;
      return 100*M/innodb_max_dirty_pages_pct;
    }
  2. InnoDB 每次写入的日志都有一个序号,当前写入的序号跟 checkpoint 对应的序号之间的差值,我们假设为 N。InnoDB 会根据这个 N 算出一个范围在 0 到 100 之间的数字,这个计算公式可以记为 F2(N)。F2(N) 算法比较复杂,你只要知道 N 越大,算出来的值越大就好了。
  3. 最后,根据上述算得的 F1(M) 和 F2(N) 两个值,取其中较大的值记为 R,之后引擎就可以按照 innodb_io_capacity 定义的能力乘以 R% 来控制刷脏页的速度。

现在你知道,InnoDB 会在后台刷脏页,而刷脏页的过程是要将内存页写入磁盘。所以,无论是你的查询语句在需要内存的时候可能要求淘汰一个脏页,还是由于刷脏页的逻辑,都会占用 IO 资源并可能影响到了你的更新语句,都可能是造成你从业务端感知到 MySQL“抖”了一下的原因。也就是说,平时要多关注脏页比例,不要让它经常接近 75%。脏页比例是通过 Innodb_buffer_pool_pages_dirty/Innodb_buffer_pool_pages_total 得到的,具体的命令参考下面的代码:

mysql> select VARIABLE_VALUE into @a from global_status where VARIABLE_NAME = 'Innodb_buffer_pool_pages_dirty';
select VARIABLE_VALUE into @b from global_status where VARIABLE_NAME = 'Innodb_buffer_pool_pages_total';
select @a/@b;

然而, MySQL 中的另一个机制,可能让你的查询会更慢:在准备刷一个脏页的时候,如果这个数据页旁边的数据页刚好是脏页,就会把这个“邻居”也带着一起刷掉;而且对于每个邻居数据页,如果跟它相邻的数据页也还是脏页的话,也会被放到一起刷。

在 InnoDB 中,innodb_flush_neighbors 参数就是用来控制这个行为的,值为 1 的时候会有上述的“连坐”机制,值为 0 时表示不找邻居,自己刷自己的。这个优化在机械硬盘时代是很有意义的,可以减少很多随机 IO。机械硬盘的随机 IOPS 一般只有几百,相同的逻辑操作减少随机 IO 就意味着系统性能的大幅度提升。

而如果使用的是 SSD 这类 IOPS 比较高的设备的话,我就建议你把 innodb_flush_neighbors 的值设置成 0。因为这时候 IOPS 往往不是瓶颈,而“只刷自己”,就能更快地执行完必要的刷脏页操作,减少 SQL 语句响应时间。

除了上面说的刷脏页速度控制外,redo log 也不能设置太小。每次事务提交都要写 redo log,如果设置太小,很快就会被写满,write pos 一直追着 CP。这时候系统不得不停止所有更新,去推进 checkpoint。然后你看到的现象就是磁盘压力很小,但是数据库出现间歇性的性能下跌

接下来看看第二个问题,表数据删掉一半,表文件大小竟然不变

问题分析

一个 InnoDB 表包含两部分,即:表结构定义和数据。在 MySQL 8.0 版本以前,表结构是存在以.frm 为后缀的文件里。而 MySQL 8.0 版本,则已经允许把表结构定义放在系统数据表中了。

参数 innodb_file_per_table,可以控制表数据是存在共享表空间里,还是存在单独的文件中:

  • OFF 表示的是,表的数据放在系统共享表空间,也就是跟数据字典放在一起;
  •  ON 表示的是,每个 InnoDB 表数据存储在一个以 .ibd 为后缀的文件中。

从 MySQL 5.6.6 版本开始,它的默认值就是 ON 了。这样一个表单独存储为一个文件更容易管理,而且在你不需要这个表的时候,通过 drop table 命令,系统就会直接删除这个文件。而如果是放在共享表空间中,即使表删掉了,空间也是不会回收的。

删除整个表的时候,可以使用 drop table 命令回收表空间。但是,我们遇到的更多的删除数据的场景是删除某些行,这时就遇到了我们文章开头的问题:表中的数据被删除了,但是表空间却没有被回收。

数据删除流程

我们知道,InnoDB 里的数据都是用 B+ 树的结构组织的。我们要删掉 某个记录,InnoDB 引擎只会把  这个记录标记为删除,如果之后要再插入一个 记录时,可能会复用这个位置。但是,磁盘文件的大小并不会缩小

那么如果我们删掉了一个数据页上的所有记录,整个数据页就可以被复用了。但是,数据页的复用跟记录的复用是不同的,因为记录的复用,只限于符合范围条件的数据,而当整个页从 B+ 树里面摘掉以后,可以复用到任何位置。

如果相邻的两个数据页利用率都很小,系统就会把这两个页上的数据合到其中一个页上,另外一个数据页就被标记为可复用。进一步地,如果我们用 delete 命令把整个表的数据删除呢?结果就是,所有的数据页都会被标记为可复用。但是磁盘上,文件不会变小。也就是说,通过 delete 命令是不能回收表空间的。这些可以复用,而没有被使用的空间,看起来就像是“空洞”。

实际上,不止是删除数据会造成空洞,插入数据也会。

如果数据是按照索引递增顺序插入的,那么索引是紧凑的。但如果数据是随机插入的,就可能造成索引的数据页分裂

假设某个索引的某个 数据页 已经满了,这时我要再插入范围属其中的一行数据,就不得不再申请一个新的页面 来保存数据了。页分裂完成后,旧页 的末尾就留下了空洞,而且可能不止 1 个记录的位置是空洞。

另外,更新索引上的值,可以理解为删除一个旧的值,再插入一个新值,这也是会造成空洞的。也就是说,经过大量增删改的表,都是可能是存在空洞的。所以,如果能够把这些空洞去掉,就能达到收缩表空间的目的。

重建表

基于上面的问题分析,解决空洞可以达到收缩空间的目的,重建表就行。

重建表的过程:

新建一个与原表结构相同的表 ,然后按照主键 ID 递增的顺序,把数据一行一行地从源表 里读出来再插入到新表 中。这样,在新表中就都不存在旧表 主键索引上的空洞了。显然地,新表的主键索引更紧凑,数据页的利用率也更高。如果我们把新表 作为临时表,数据导入新表 的操作完成后,新表替旧表,从效果上看,就起到了收缩旧表 空间的作用。

可以使用 alter table A engine=InnoDB 命令来重建表。在 MySQL 5.5 版本之前,这个命令的执行流程跟我们前面描述的差不多,区别只是这个临时表  不需要你自己创建,MySQL 会自动完成转存数据、交换表名、删除旧表的操作。

这个过程中,花时间最多的步骤是往临时表插入数据的过程,如果在这个过程中,有新的数据要写入到旧表 的话,就会造成数据丢失。因此,在整个 DDL 过程中,旧表 中不能有更新,也就是说,这个 DDL 不是 Online 的

而在 MySQL 5.6 版本开始引入的 Online DDL,对这个操作流程做了优化。

引入了 Online DDL 之后,重建表的流程:

  1. 建立一个临时文件,扫描原表 主键的所有数据页;
  2. 用数据页中原表的记录生成 B+ 树,存储到临时文件中;
  3. 生成临时文件的过程中,将所有对原表 的操作记录在一个日志文件(row log)中;
  4. 临时文件生成后,将日志文件中的操作应用到临时文件,得到一个逻辑数据上与原表 相同的数据文件;
  5. 用临时文件替换表 A 的数据文件。

正常情况下,DDL 之前是要拿 MDL 写锁的,alter 语句在启动的时候需要获取 MDL 写锁,但是这个写锁在真正拷贝数据之前就退化成读锁了。为什么要退化呢?为了实现 Online,MDL 读锁不会阻塞增删改操作。但是还不能直接解锁呢,要防止其他线程对这个表同时做 DDL。

对于一个大表来说,Online DDL 最耗时的过程就是拷贝数据到临时表的过程,这个步骤的执行期间可以接受增删改操作。所以,相对于整个 DDL 过程来说,锁的时间非常短。对业务来说,就可以认为是 Online 的。

需要补充说明的是,上述的这些重建方法都会扫描原表数据和构建临时文件。对于很大的表来说,这个操作是很消耗 IO 和 CPU 资源的。因此,如果是线上服务,你要很小心地控制操作时间。如果想要比较安全的操作的话,我推荐你使用 GitHub 开源的 gh-ost 来做。

Online 和 inplace

说到 Online,还要再澄清一下它和另一个跟 DDL 有关的、容易混淆的概念 inplace 的区别。

上面说过,在版本5.5之前,重建表是往临时表插入数据,而版本5.6之后,是往临时文件放数据,前者是在server层干的事儿,后者是在InnoDB引擎层干的事儿。

那么,对于 server 层来说,没有把数据挪动到临时表,是一个“原地”操作,这就是“inplace”名称的来源,但是临时文件,也是要占用临时空间。

我们重建表的这个语句 alter table t engine=InnoDB,其实隐含的意思是,alter table t engine=innodb,ALGORITHM=inplace;

跟 inplace 对应的就是拷贝表的方式了,alter table t engine=innodb,ALGORITHM=copy;

使用 ALGORITHM=copy 的时候,表示的是强制拷贝表,对应的流程就是临时表的操作过程。

到这里,咋一看inplace也是online,但是其实,这里只是因为重建表的逻辑刚好是 inplace的同时还可以 DML操作。

比如,我要给 InnoDB 表的一个字段加全文索引,写法是:alter table t add FULLTEXT(field_name);这个过程是 inplace 的,但会阻塞增删改操作,是非 Online 的。

这两个逻辑之间的关系可以概括为:

  • DDL 过程如果是 Online 的,就一定是 inplace 的;
  • 反过来未必,也就是说 inplace 的 DDL,有可能不是 Online 的。截止到 MySQL 8.0,添加全文索引(FULLTEXT index)和空间索引 (SPATIAL index) 就属于这种情况。

延伸一下,optimize table、analyze table 和 alter table 这三种方式重建表的区别:

  • 从 MySQL 5.6 版本开始,alter table t engine = InnoDB(也就是 recreate)默认的就是上面临时文件存数据的流程了;
  • analyze table t 其实不是重建表,只是对表的索引信息做重新统计,没有修改数据,这个过程中加了 MDL 读锁;
  • optimize table t 等于 recreate+analyze。

关于重建表,有个极端情况的问题:

有时候使用 alter table t engine=InnoDB 会让一个表占用的空间反而变大。

原因:在重建表的时候,InnoDB 不会把整张表占满,每个页留了 1/16 给后续的更新用。也就是说,其实重建表之后不是“最”紧凑的。如果再次重建之前,又有新的DML操作,会占用该页剩余空间。这时,再重新收缩的话,还会继续按1/16 预留空间,这样收缩之后,文件就反而变大了。

内容来源: 林晓斌 《MySQL实战45讲》

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


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