淘宝内部分享:MySQL & MariaDB性能优化

标签: General | 发表时间:2015-01-21 18:00 | 作者:ajaxj
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出处:http://www.geek521.com

MySQL是目前使用最多的开源数据库,但是MySQL数据库的默认设置性能非常的差,必须进行不断的优化,而优化是一个复杂的任务,本文描述淘宝数据库团队针对MySQL数据库Metadata Lock子系统的优化,hash_scan 算法的实现解析的性能优化,TokuDB·版本优化,以及MariaDB·的性能优化。本文来自淘宝团队内部经验分享。

往期文章: 淘宝内部分享:怎么跳出MySQL的10个大坑

MySQL· 5.7优化·Metadata Lock子系统的优化

背景

引入MDL锁的目的,最初是为了解决著名的bug#989,在MySQL 5.1及之前的版本,事务执行过程中并不维护涉及到的所有表的Metatdata 锁,极易出现复制中断,例如如下执行序列:

Session 1: BEGIN;
Session 1: INSERT INTO t1 VALUES (1);
Session 2: Drop table t1; ——–SQL写入BINLOG
Session 1: COMMIT; —–事务写入BINLOG

在备库重放 binlog时,会先执行DROP TABLE,再INSERT数据,从而导致复制中断。

在MySQL 5.5版本里,引入了MDL, 在事务过程中涉及到的所有表的MDL锁,直到事务结束才释放。这意味着上述序列的DROP TABLE 操作将被Session 1阻塞住直到其提交。

不过用过5.5的人都知道,MDL实在是个让人讨厌的东西,相信不少人肯定遇到过在使用mysqldump做逻辑备份时,由于需要执行FLUSH TABLES WITH READ LOCK (以下用FTWRL缩写代替)来获取全局GLOBAL的MDL锁,因此经常可以看到“wait for global read lock”之类的信息。如果备库存在大查询,或者复制线程正在执行比较漫长的DDL,并且FTWRL被block住,那么随后的QUERY都会被block住,导致业务不可用引发故障。

为了解决这个问题,Facebook为MySQL增加新的接口替换掉FTWRL 只创建一个read view ,并返回与read view一致的binlog位点;另外Percona Server也实现了一种类似的办法来绕过FTWRL,具体点击 文档连接以及 percona的博客,不展开阐述。

MDL解决了bug#989,却引入了一个新的热点,所有的MDL锁对象被维护在一个hash对象中;对于热点,最正常的想法当然是对其进行分区来分散热点,不过这也是Facebook的大神Mark Callaghan在report了bug#66473后才加入的,当时Mark观察到MDL_map::mutex的锁竞争非常高,进而推动官方改变。因此在MySQL 5.6.8及之后的版本中,引入了新参数metadata_locks_hash_instances来控制对mdl hash的分区数(Rev:4350);

不过故事还没结束,后面的测试又发现哈希函数有问题,somedb. someprefix1 … .somedb .someprefix8 的hash key值相同,都被hash到同一个桶下面了,相当于hash分区没生效。这属于hash算法的问题,喜欢考古的同学可以阅读下bug#66473后面Dmitry Lenev的分析。

Mark进一步的测试发现Innodb的hash计算算法比my_hash_sort_bin要更高效, Oracle的开发人员重开了个bug#68487来跟踪该问题,并在MySQL5.6.15对hash key计算函数进行优化,包括fix 上面说的hash计算问题(Rev:5459),使用MurmurHash3算法来计算mdl key的hash值。

MySQL 5.7 对MDL锁的优化

在MySQL 5.7里对MDL子系统做了更为彻底的优化。主要从以下几点出发:

第一,尽管对MDL HASH进行了分区,但由于是以表名+库名的方式作为key值进行分区,如果查询或者DML都集中在同一张表上,就会hash到相同的分区,引起明显的MDL HASH上的锁竞争。

针对这一点,引入了LOCK-FREE的HASH来存储MDL_lock,LF_HASH无锁算法基于论文”Split-Ordered Lists: Lock-Free Extensible Hash Tables”,实现还比较复杂。 注:实际上LF_HASH很早就被应用于Performance Schema,算是比较成熟的代码模块。由于引入了LF_HASH,MDL HASH分区特性自然直接被废除了 。对应WL#7305, PATCH(Rev:7249)

第二,从广泛使用的实际场景来看,DML/SELECT相比DDL等高级别MDL锁类型,是更为普遍的,因此可以针对性的降低DML和SELECT操作的MDL开销。

为了实现对DML/SELECT的快速加锁,使用了类似LOCK-WORD的加锁方式,称之为FAST-PATH,如果FAST-PATH加锁失败,则走SLOW-PATH来进行加锁。

每个MDL锁对象(MDL_lock)都维持了一个long long类型的状态值来标示当前的加锁状态,变量名为MDL_lock::m_fast_path_state 举个简单的例子:(初始在sbtest1表上对应MDL_lock::m_fast_path_state值为0)

Session 1: BEGIN;
Session 1: SELECT * FROM sbtest1 WHERE id =1; //m_fast_path_state = 1048576, MDL ticket 不加MDL_lock::m_granted队列
Session 2: BEGIN;
Session 2: SELECT * FROM sbtest1 WHERE id =2; //m_fast_path_state=1048576+1048576=2097152,同上,走FAST PATH
Session 3: ALTER TABLE sbtest1 ENGINE = INNODB; //DDL请求加的MDL_SHARED_UPGRADABLE类型锁被视为unobtrusive lock,可以认为这个是比上述SQL的MDL锁级别更高的锁,并且不相容,因此被强制走slow path。而slow path是需要加MDL_lock::m_rwlock的写锁。m_fast_path_state = m_fast_path_state | MDL_lock::HAS_SLOW_PATH | MDL_lock::HAS_OBTRUSIVE
注:DDL还会获得库级别的意向排他MDL锁或者表级别的共享可升级锁,但为了表述方便,这里直接忽略了,只考虑涉及的同一个MDL_lock锁对象。
Session 4: SELECT * FROM sbtest1 WHERE id =3; // 检查m_fast_path_state &HAS_OBTRUSIVE,如果DDL还没跑完,就会走slow path。

从上面的描述可以看出,MDL子系统显式的对锁类型进行了区分(OBTRUSIVE or UNOBTRUSIVE),存储在数组矩阵m_unobtrusive_lock_increment。 因此对于相容类型的MDL锁类型,例如DML/SELECT,加锁操作几乎没有任何读写锁或MUTEX开销。对应WL#7304, WL#7306 , PATCH(Rev:7067,Rev:7129)(Rev:7586)

第三,由于引入了MDL锁,实际上早期版本用于控制Server和引擎层表级并发的THR_LOCK 对于Innodb而言已经有些冗余了,因此Innodb表完全可以忽略这部分的开销。

不过在已有的逻辑中,Innodb依然依赖THR_LOCK来实现LOCK TABLE tbname READ,因此增加了新的MDL锁类型来代替这种实现。实际上代码的大部分修改都是为了处理新的MDL类型,Innodb的改动只有几行代码。对应WL#6671,PATCH(Rev:8232)

第四,Server层的用户锁(通过GET_LOCK函数获取)使用MDL来重新实现。

用户可以通过GET_LOCK()来同时获取多个用户锁,同时由于使用MDL来实现,可以借助MDL子系统实现死锁的检测。注意由于该变化,导致用户锁的命名必须小于64字节,这是受MDL子系统的限制导致。对应WL#1159, PATCH(Rev:8356)

MySQL·性能优化·hash_scan 算法的实现解析

问题描述

首先,我们执行下面的TestCase:

 --source include/master-slave.inc
 --source include/have_binlog_format_row.inc
 connection slave;
 set global slave_rows_search_algorithms=’TABLE_SCAN’;
 connection master;
 create table t1(id int, name varchar(20);
 insert into t1 values(1,’a’);
 insert into t2 values(2, ’b’);
 ......
 insert into t3 values(1000, ’xxx’);
 delete from t1;
 ---source include/rpl_end.inc

随着 t1 数据量的增大,rpl_hash_scan.test 的执行时间会随着 t1 数据量的增大而快速的增长,因为在执行 ‘delete from t1;’ 对于t1的每一行删除操作,备库都要扫描t1,即全表扫描,如果 select count(*) from t1 = N, 则需要扫描N次 t1 表, 则读取记录数为: O(N + (N-1) + (N-2) + …. + 1) = O(N^2),在 replication 没有引入 hash_scan,binlog_format=row时,对于无索引表,是通过 table_scan 实现的,如果一个update_rows_log_event/delete_rows_log_event 包含多行修改时,每个修改都要进行全表扫描来实现,其 stack 如下:

#0 Rows_log_event::do_table_scan_and_update
#1 0x0000000000a3d7f7 in Rows_log_event::do_apply_event 
#2 0x0000000000a28e3a in Log_event::apply_event
#3 0x0000000000a8365f in apply_event_and_update_pos
#4 0x0000000000a84764 in exec_relay_log_event 
#5 0x0000000000a89e97 in handle_slave_sql (arg=0x1b3e030) 
#6 0x0000000000e341c3 in pfs_spawn_thread (arg=0x2b7f48004b20) 
#7 0x0000003a00a07851 in start_thread () from /lib64/libpthread.so.0
#8 0x0000003a006e767d in clone () from /lib64/libc.so.6

这种情况下,往往会造成备库延迟,这也是无索引表所带来的复制延迟问题。

如何解决问题:

  1. RDS 为了解这个问题,会在每个表创建的时候检查一下表是否包含主建或者唯一建,如果没有包含,则创建一个隐式主建,此主建对用户透明,用户无感,相应的show create, select * 等操作会屏蔽隐式主建,从而可以减少无索引表带来的影响;
  2. 官方为了解决这个问题,在5.6.6 及以后版本引入参数 slave_rows_search_algorithms ,用于指示备库在 apply_binlog_event时使用的算法,有三种算法TABLE_SCAN,INDEX_SCAN,HASH_SCAN,其中table_scan与index_scan是已经存在的,本文主要研究HASH_SCAN的实现方式,关于参数slave_rows_search_algorithms的设置。

hash_scan 的实现方法:

简单的讲,在 apply rows_log_event时,会将 log_event 中对行的更新缓存在两个结构中,分别是:m_hash, m_distinct_key_list。 m_hash:主要用来缓存更新的行记录的起始位置,是一个hash表; m_distinct_key_list:如果有索引,则将索引的值push 到m_distinct_key_list,如果表没有索引,则不使用这个List结构; 其中预扫描整个调用过程如下: Log_event::apply_event

 Rows_log_event::do_apply_event
    Rows_log_event::do_hash_scan_and_update 
      Rows_log_event::do_hash_row  (add entry info of changed records)
        if (m_key_index < MAX_KEY) (index used instead of table scan)
          Rows_log_event::add_key_to_distinct_keyset ()

当一个event 中包含多个行的更改时,会首先扫描所有的更改,将结果缓存到m_hash中,如果该表有索引,则将索引的值缓存至m_distinct_key_list List 中,如果没有,则不使用这个缓存结构,而直接进行全表扫描;

执行 stack 如下:

#0 handler::ha_delete_row 
#1 0x0000000000a4192b in Delete_rows_log_event::do_exec_row 
#2 0x0000000000a3a9c8 in Rows_log_event::do_apply_row
#3 0x0000000000a3c1f4 in Rows_log_event::do_scan_and_update 
#4 0x0000000000a3c5ef in Rows_log_event::do_hash_scan_and_update 
#5 0x0000000000a3d7f7 in Rows_log_event::do_apply_event 
#6 0x0000000000a28e3a in Log_event::apply_event
#7 0x0000000000a8365f in apply_event_and_update_pos
#8 0x0000000000a84764 in exec_relay_log_event 
#9 0x0000000000a89e97 in handle_slave_sql
#10 0x0000000000e341c3 in pfs_spawn_thread
#11 0x0000003a00a07851 in start_thread () 
#12 0x0000003a006e767d in clone ()

执行过程说明:

Rows_log_event::do_scan_and_update

  open_record_scan()
    do
      next_record_scan()
        if (m_key_index > MAX_KEY)
           ha_rnd_next();
        else
           ha_index_read_map(m_key from m_distinct_key_list)       
        entry= m_hash->get()
        m_hash->del(entry);
        do_apply_row()
     while (m_hash->size > 0);

从执行过程上可以看出,当使用hash_scan时,只会全表扫描一次,虽然会多次遍历m_hash这个hash表,但是这个扫描是O(1),所以,代价很小,因此可以降低扫描次数,提高执行效率。

hash_scan 的一个 bug

bug详情:http://bugs.mysql.com/bug.php?id=72788
bug原因:m_distinct_key_list 中的index key 不是唯一的,所以存在着对已经删除了的记录重复删除的问题。
bug修复:http://bazaar.launchpad.net/~mysql/mysql-server/5.7/revision/8494

问题扩展:

  • 在没有索引的情况下,是不是把 hash_scan 打开就能提高效率,降低延迟呢?不一定,如果每次更新操作只一条记录,此时仍然需要全表扫描,并且由于entry 的开销,应该会有后退的情况;
  • 一个event中能包含多少条记录的更新呢?这个和表结构以及记录的数据大小有关,一个event 的大小不会超过9000 bytes, 没有参数可以控制这个size;
  • hash_scan 有没有限制呢?hash_scan 只会对更新、删除操作有效,对于binlog_format=statement 产生的 Query_log_event 或者binlog_format=row 时产生的 Write_rows_log_event 不起作用;

TokuDB·版本优化·7.5.0

TokuDB 7.5.0大版本已发布,是一个里程碑的版本,这里谈几点优化,以飨存储引擎爱好者们。

a) shutdown加速

有用户反馈TokuDB在shutdown的时候,半个小时还没完事,非常不可接受。在shutdown的时候,TokuDB在干什么呢?在做checkpoint,把内存中的节点数据序列化并压缩到磁盘。

那为什么如此耗时呢?如果tokudb_cache_size开的比较大,内存中的节点会非常多,在shutdown的时候,大家都排队等着被压缩到磁盘(串行的)。

在7.5.0版本,TokuDB官方针对此问题进行了优化,使多个节点并行压缩来缩短时间。

BTW: TokuDB在早期设计的时候已保留并行接口,只是一直未开启。

b) 内节点读取加速

在内存中,TokuDB内节点(internal node)的每个message buffer都有2个重要数据结构:

 1) FIFO结构,保存{key, value}
2) OMT结构,保存{key, FIFO-offset}

由于FIFO不具备快速查找特性,就利用OMT来做快速查找(根据key查到value)。这样,当内节点发生cache miss的时候,索引层需要做:

 1) 从磁盘读取节点内容到内存
2) 构造FIFO结构
3) 根据FIFO构造OMT结构(做排序)

由于TokuDB内部有不少性能探(ji)针(shu),他们发现步骤3)是个不小的性能消耗点,因为每次都要把message buffer做下排序构造出OMT,于是在7.5.0版本,把OMT的FIFO-offset(已排序)也持久化到磁盘,这样排序的损耗就没了。

c) 顺序写加速

当写发生的时候,会根据当前的key在pivots里查找(二分)当前写要落入哪个mesage buffer,如果写是顺序(或局部顺序,数据走向为最右边路径)的,就可以避免由"查找"带来的额外开销。

如何判断是顺序写呢?TokuDB使用了一种简单的启发式方法(heurstic):seqinsert_score积分式。如果:

1) 当前写入落入最右节点,对seqinsert_score加一分(原子)
2) 当前写入落入非最右节点,对seqinsert_score清零(原子)

当seqinsert_score大于100的时候,就可以认为是顺序写,当下次写操作发生时,首先与最右的节点pivot进行对比判断,如果确实为顺序写,则会被写到该节点,省去不少compare开销。方法简单而有效。

MariaDB· 性能优化·filesort with small LIMIT optimization

从MySQL 5.6.2/MariaDB 10.0.0版本开始,MySQL/MariaDB针对”ORDER BY …LIMIT n”语句实现了一种新的优化策略。当n足够小的时候,优化器会采用一个容积为n的优先队列来进行排序,而不是排序所有数据然后取出前n条。 这个新算法可以这么描述:(假设是ASC排序)

  1. 建立一个只有n个元素的优先队列(堆),根节点为堆中最大元素
  2. 根据其他条件,依次从表中取出一行数据
  3. 如果当前行的排序关键字小于堆头,则把当前元素替换堆头,重新Shift保持堆的特性
  4. 再取一条数据重复2步骤,如果没有下一条数据则执行5
  5. 依次取出堆中的元素(从大到小排序),逆序输出(从小到大排序),即可得ASC的排序结果

这样的算法,时间复杂度为m*log(n),m为索引过滤后的行数,n为LIMIT的行数。而原始的全排序算法,时间复杂度为m*log(m)。只要n远小于m,这个算法就会很有效。

不过在MySQL 5.6中,除了optimizer_trace,没有好的方法来看到这个新的执行计划到底起了多少作用。MariaDB 10.013开始,提供一个系统状态,可以查看新执行计划调用的次数:

 Sort_priority_queue_sorts
描述: 通过优先队列实现排序的次数。(总排序次数=Sort_range+Sort_scan)
范围: Global, Session
数据类型: numeric
引入版本: MariaDB 10.0.13

此外,MariaDB还将此信息打入了Slow Log中。只要指定 log_slow_verbosity=query_plan,就可以在Slow Log中看到这样的记录:

# Time: 140714 18:30:39
 # User@Host: root[root] @ localhost []
 # Thread_id: 3  Schema: test  QC_hit: No
 # Query_time: 0.053857  Lock_time: 0.000188  Rows_sent: 11  Rows_examined: 100011
 # Full_scan: Yes  Full_join: No  Tmp_table: No  Tmp_table_on_disk: No
 # Filesort: Yes  Filesort_on_disk: No  Merge_passes: 0  Priority_queue: Yes
 SET timestamp=1405348239;SET timestamp=1405348239;
 select * from t1 where col1 between 10 and 20 order by col2 limit 100;

“Priority_queue: Yes” 就表示这个Query利用了优先队列的执行计划(pt-query-digest 目前已经可以解析 Priority_queue 这个列)。更多精彩内容,敬请期待!

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