平时的工作中,不知道你有没有遇到过这样的场景,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。
看上去,这就像是数据库“抖”了一下。今天,我们就一起来看一看这是什么原因。
在前面第 2 篇文章[《日志系统:一条 SQL 更新语句是如何执行的?》]中,我为你介绍了 WAL 机制。现在你知道了,InnoDB 在处理更新语句的时候,只做了写日志这一个磁盘操作。这个日志叫作 redo log(重做日志),也就是《孔乙己》里咸亨酒店掌柜用来记账的粉板,在更新内存写完 redo log 后,就返回给客户端,本次更新成功。
做下类比的话,掌柜记账的账本是数据文件,记账用的粉板是日志文件(redo log),掌柜的记忆就是内存。
掌柜总要找时间把账本更新一下,这对应的就是把内存里的数据写入磁盘的过程,术语就是 flush。在这个 flush 操作执行之前,孔乙己的赊账总额,其实跟掌柜手中账本里面的记录是不一致的。因为孔乙己今天的赊账金额还只在粉板上,而账本里的记录是老的,还没把今天的赊账算进去。
当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候,我们称这个内存页为“脏页”。内存数据写入到磁盘后,内存和磁盘上的数据页的内容就一致了,称为“干净页”。
不论是脏页还是干净页,都在内存中。在这个例子里,内存对应的就是掌柜的记忆。
接下来,我们用一个示意图来展示一下“孔乙己赊账”的整个操作过程。假设原来孔乙己欠账 10 文,这次又要赊 9 文。
图 1 “孔乙己赊账”更新和 flush 过程
回到文章开头的问题,你不难想象,平时执行很快的更新操作,其实就是在写内存和日志,而 MySQL 偶尔“抖”一下的那个瞬间,可能就是在刷脏页(flush)。
那么,什么情况会引发数据库的 flush 过程呢?
我们还是继续用咸亨酒店掌柜的这个例子,想一想:掌柜在什么情况下会把粉板上的赊账记录改到账本上?
图 2 redo log 状态图
checkpoint 可不是随便往前修改一下位置就可以的。比如图 2 中,把 checkpoint 位置从 CP 推进到 CP’,就需要将两个点之间的日志(浅绿色部分),对应的所有脏页都 flush 到磁盘上。之后,图中从 write pos 到 CP’之间就是可以再写入的 redo log 的区域。
接下来,你可以分析一下上面四种场景对性能的影响。
其中,第三种情况是属于 MySQL 空闲时的操作,这时系统没什么压力,而第四种场景是数据库本来就要关闭了。这两种情况下,你不会太关注“性能”问题。所以这里,我们主要来分析一下前两种场景下的性能问题。
第一种是“redo log 写满了,要 flush 脏页”,这种情况是 InnoDB 要尽量避免的。因为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。
第二种是“内存不够用了,要先将脏页写到磁盘”,这种情况其实是常态。InnoDB 用缓冲池(buffer pool)管理内存,缓冲池中的内存页有三种状态:
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。
而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。
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:
所以,InnoDB 需要有控制脏页比例的机制,来尽量避免上面的这两种情况。
接下来,我就来和你说说 InnoDB 脏页的控制策略,以及和这些策略相关的参数。
首先,你要正确地告诉 InnoDB 所在主机的 IO 能力,这样 InnoDB 才能知道需要全力刷脏页的时候,可以刷多快。
这就要用到 innodb_io_capacity 这个参数了,它会告诉 InnoDB 你的磁盘能力。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,下面的语句是我用来测试磁盘随机读写的命令:
fio -filename=$filename -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randrw -ioengine=psync -bs=16k -size=500M -numjobs=10 -runtime=10 -group_reporting -name=mytest
其实,因为没能正确地设置 innodb_io_capacity 参数,而导致的性能问题也比比皆是。之前,就曾有其他公司的开发负责人找我看一个库的性能问题,说 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。经过一番排查,发现罪魁祸首就是这个参数的设置出了问题。
他的主机磁盘用的是 SSD,但是 innodb_io_capacity 的值设置的是 300。于是,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。
虽然我们现在已经定义了“全力刷脏页”的行为,但平时总不能一直是全力刷吧?毕竟磁盘能力不能只用来刷脏页,还需要服务用户请求。所以接下来,我们就一起看看 InnoDB 怎么控制引擎按照“全力”的百分比来刷脏页。
根据我前面提到的知识点,试想一下,如果你来设计策略控制刷脏页的速度,会参考哪些因素呢?
这个问题可以这么想,如果刷太慢,会出现什么情况?首先是内存脏页太多,其次是 redo log 写满。
所以,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。
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;
}
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。
然后,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。
上述的计算流程比较抽象,不容易理解,所以我画了一个简单的流程图。图中的 F1、F2 就是上面我们通过脏页比例和 redo log 写入速度算出来的两个值。
图 3 InnoDB 刷脏页速度策略
现在你知道了,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。
要尽量避免这种情况,你就要合理地设置 innodb_io_capacity 的值,并且平时要多关注脏页比例,不要让它经常接近 75%。
其中,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;
接下来,我们再看一个有趣的策略。
一旦一个查询请求需要在执行过程中先 flush 掉一个脏页时,这个查询就可能要比平时慢了。而 MySQL 中的一个机制,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;而且这个把“邻居”拖下水的逻辑还可以继续蔓延,也就是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。
找“邻居”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。
在 MySQL 8.0 中,innodb_flush_neighbors 参数的默认值已经是 0 了。
今天这篇文章,我延续第 2 篇中介绍的 WAL 的概念,和你解释了这个机制后续需要的刷脏页操作和执行时机。利用 WAL 技术,数据库将随机写转换成了顺序写,大大提升了数据库的性能。
但是,由此也带来了内存脏页的问题。脏页会被后台线程自动 flush,也会由于数据页淘汰而触发 flush,而刷脏页的过程由于会占用资源,可能会让你的更新和查询语句的响应时间长一些。在文章里,我也给你介绍了控制刷脏页的方法和对应的监控方式。
文章最后,我给你留下一个思考题吧。
一个内存配置为 128GB、innodb_io_capacity 设置为 20000 的大规格实例,正常会建议你将 redo log 设置成 4 个 1GB 的文件。
但如果你在配置的时候不慎将 redo log 设置成了 1 个 100M 的文件,会发生什么情况呢?又为什么会出现这样的情况呢?
你可以把你的分析结论写在留言区里,我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。感谢你的收听,也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。
上期我留给你的问题是,给一个学号字段创建索引,有哪些方法。
由于这个学号的规则,无论是正向还是反向的前缀索引,重复度都比较高。因为维护的只是一个学校的,因此前面 6 位(其中,前三位是所在城市编号、第四到第六位是学校编号)其实是固定的,邮箱后缀都是 @gamil.com,因此可以只存入学年份加顺序编号,它们的长度是 9 位。
而其实在此基础上,可以用数字类型来存这 9 位数字。比如 201100001,这样只需要占 4 个字节。其实这个就是一种 hash,只是它用了最简单的转换规则:字符串转数字的规则,而刚好我们设定的这个背景,可以保证这个转换后结果的唯一性。
评论区中,也有其他一些很不错的见解。
评论用户 @封建的风 说,一个学校的总人数这种数据量,50 年才 100 万学生,这个表肯定是小表。为了业务简单,直接存原来的字符串。这个答复里面包含了“优化成本和收益”的思想,我觉得值得 at 出来。
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