TiDB v6.0.0 DMR版本源码阅读：缓存表功能解析

引言

用过 TiDB 的小伙伴，或多或少都头疼过 TiDB 读写热点的问题，这也是 TiDB 无法避免的问题，而为了有效缓解在实际生产中，比较常见的读写热点问题， TiDB 也在各种方面做出了自己的尝试，比如说，其在 v6.0.0 推出的缓存表，就是一个有效解决小表读热点问题的新特性。注意这里的定语，有两个，一个是小表，一个是读热点，文后笔者会一一解释。

简介

在 TiDB 中，数据调度的最小单位为 Region ，新建一张表，意味着新建一个 Region ，如果这张表的数据不够多的话，默认情况下，这些数据就只会存在这一个 Region 上，这样，在 TiDB 上频繁对这些小表进行读查询时，就很容易出现对某个 Region 的热点操作，出现读热点问题，对 TiKV 造成一定的压力，进而导致整个集群出现性能瓶颈，这也就是前面提到的小表读热点问题。

缓存表，主要就是将这种小表中的数据，先一步从 Region 读到 tidb-server的内存中缓存起来，有点类似 MySQL 的内存表，当查询使用到这种表的时候，就直接从 tidb-server 的内存中读取，进而节省到 TiKV 节点访问相应数据的时间。所以，缓存表的优点：

减少到 TiKV 节点访问数据的频次，节省分布式组件之间在网络链路上的时间消耗；

不会出现，因单个 Region 的读热点造成的， TiDB 整个集群的读性能损失；

降低查询时延，提升查询效率，充分利用分布式资源；

当然，缓存表也有它的使用限制：

目前是限制表总大小不能超过 64MB，因为每张小表会被加载到内存中缓存起来，并且这个缓存不是一直存在的，是存在租约时间的（文后会有解释），缓存是会失效的，需要重新加载，所以表不宜过大 ；

缓存表对写极不友好，因此适合于只读表，或者几乎不会对表中数据进行更新的表；

不允许直接对缓存表进行 DDL 操作，需要将缓存表转换为普通表，才能进行 DDL 操作；

综上，缓存表比较适合于具备以下特点的表：

表的数据量不大；

只读表，或者几乎很少修改的表；

表的访问非常频繁，希望避免因出现读热点而造成的性能损失；

因此 TiDB 缓存表的典型使用场景如下：

配置表，业务通过该表读取配置信息

金融场景中的存储汇率的表，该表不会实时更新，每天只更新一次

银行分行或者网点信息表，该表很少新增记录项

以配置表为例，当业务重启的瞬间，全部连接一起加载配置，会造成较高的数据库读延迟。如果使用了缓存表，则可以解决这样的问题。

原理

接下来，笔者会带领大家从源码层面，一点点深入了解缓存表。

一、普通表转换为缓存表

一点一点来看，首先来看看普通表转换成缓存表的过程，使用的是 SQL 语句 ALTER TABLE tbl_name CACHE 。

ALTER TABLE tbl_name CACHE 会被 Parser 解析转化成为 ast 树 ast.AlterTableCache；

// Support caching or non-caching a table in memory for tidb, It can be found in the official *** document, see: https://docs.***.com/database/121/SQLRF/statements_3001.htm | "CACHE" { $$ = &ast.AlterTableSpec{ Tp: ast.AlterTableCache, } } | "NOCACHE" { $$ = &ast.AlterTableSpec{ Tp: ast.AlterTableNoCache, } }

执行器 Executor根据语法树类型，比如说这里属于 DDL语句，会生成 DDLExec，接着由 DDLExec 根据解析出来 DDL 语句的 stmt类型，比如说，这里是 AlterTableStmt ，就会调用executeAlterTable 方法，最终根据ast.AlterTableCache 调用 AlterTableCahe 方法。

ddl/ddl_api.go:3204     case ast.AlterTableCache: ddl/ddl_api.go:3205 err = d.AlterTableCache(sctx, ident)

在AlterTableCahe 方法中，主要做的事情：

获取表的元信息，然后根据表的元信息进行一系列判断；

schema, t, err := d.getSchemaAndTableByIdent(ctx, ti)   if err != nil {      return err   }

根据表的元信息，判断表是否已经是缓存表，如是，则直接结束执行，然后返回；

根据表的元信息，判断表是否位于系统库，如是，则会报错，不支持将系统库中的表转换为缓存表；

根据表的元信息，判断表是否是视图或临时表，如是，则会报错；

根据表的元信息，判断表是否为分区表，如是，则会报错；

// if a table is already in cache state, return directly   // 如果表已经是缓存表，则直接返回，model.TableCacheStatusEnable   if t.Meta().TableCacheStatusType ==   if util.IsMemOrSysDB(schema.Name.L) {      return errors.Trace(dbterror.ErrUnsupportedAlterCacheForSysTable)   // 判断表的TempTableType 是否为TempTableNone，如不是，则就是临时表或者视图中的一种，会报错   } else if t.Met   if t.Meta().Partition != nil {      return dbterror.ErrOptOnCacheTable.GenWithStackByArgs("partition mode")   }

计算表的大小，如果超过限制，则会报错；

succ, err := checkCacheTableSize(d.store, t.Meta().ID)   if err != nil {      return errors.Trace(err)   }   if !succ {      return dbterror.ErrOptOnCacheTable.GenWithStackByArgs("table too large")   }

计算表大小的主要逻辑

const cacheTableSizeLimit = 64 * (1 << 20) // 64M err := kv.RunInNewTxn(context.Background(), store, true, func(ctx context.Context, txn kv.Transaction) error { prefix := tablecodec.GenTablePrefix(tableID) it, err := txn.Iter(prefix, prefix.Pr&& it.Key().HasPrefix(prefix) {            // 会发现这里表的大小计算，是统计表编码后的kv entry总大小，包括索引数据 key := it.Key() value := it.Value() totalSize += len(key) totalSize += len( if err != nil { return errors.Trace(err) } } return nil })

执行一个 SQL语句，往 mysql.table_cache_meta中插入一条数据，记录信息；

ddlQuery, _ := ctx.Value(sessionctx.QueryString).(string)   // Initialize the cached table meta lock info in `mysql.table_cache_meta`.   // The operation shouldnt fail in most cases, and if it does, return the error directly.   // This DML and the following DDL i      return errors.Trace(err)   }   ctx.SetValue(sessionctx.QueryString, ddlQuery)

生成一个类型为 model.ActionAlterCacheTable 的 DDLjob，然后调用 doDDLjob执行；

job := &model.Job{      SchemaID:   schema.ID,      SchemaName: schema.Name.L,      TableID:    t.Meta().ID,      Type:       model.ActionAlterCacheTable,      BinlogInfo: &model.HistoryInfo{},      Args:      

前面生成一个 model.ActionAlterCacheTable 类型的 DDLjob，接下来进入到该 DDLjob 的执行阶段，会根据类型调用 onAlterCacheTable 方法，这个方法中的主要逻辑

获取表元信息，进行一系列判断

// 获取表元信息 tbInfo, err := getTableInfoAndCancelFaultJob(t, job, job.SchemaID) if err != nil { return 0, errors.Trace(err) } // If the table is already in the cache state // 判断表是否已经是缓存表，如是则会直接结束该job if tbInfo.TableCacheStatusType == model.TableCacheStatusEnable { job.FinishTableJob(model.JobStateDone, model.StatePublic, ver, tbInfo) return ver, nil } // 没错，这里又会判断一遍是否为临时表、视图或者分区表 if tbInfo.TempTableType != model.TempTableNone { return ver, errors.Trace(dbterror.ErrOptOnTemporaryTable.GenWithStackByArgs("alter temporary table cache")) } if tbInfo.Partition != nil { return ver, errors.Trace(dbterror.ErrOptOnCacheTable.GenWithStackByArgs("partition mode")) }

转换表，这里会有三个类型，默认情况下，普通表的 TableCacheStatusType 为TableCacheStatusDisable，也就是 disable，进入这里之后会被转换为 TableCacheStatusSwitching，这是一个中间态，意味着表正在往缓存表进行转换，然后，才能从 switching转换为enable，对应程序里的TableCacheStatusEnable，表的缓存状态变成 enable 之后，alterTableCache 的DDLjob才会结束，此时普通表就会转换为缓存表类型，这段转换过程到此就结束了。

switch tbInfo.TableCacheStatusType { case model.TableCacheStatusDisable: // disable -> switching tbInfo.TableCacheStatusType = model.TableCacheStatusSwitching ver, err = updateVersionAndTableInfoWithCheck(t, job, tbInfo, true) if err != nil { return ver, err } case model.TableCacheStatusSwitching: // switching -> enable tbInfo.TableCacheStatusType = model.TableCacheStatusEnable ver, err = updateVersionAndTableInfoWithCheck(t, job, tbInfo, true) if err != nil { return ver, err } // Finish this job. job.FinishTableJob(model.JobStateDone, model.StatePublic, ver, tbInfo) default: job.State = model.JobStateCancelled err = dbterror.ErrInvalidDDLState.GenWithStackByArgs("alter table cache", tbInfo.TableCacheStatusType.String()) } return ver, err

走到这里，会发现转换过程已经结束了，而文档提到的最重要的一个机制，lease，在整个转换过程中并未出现，让人不禁好奇，缓存表最重要的租约时间，是在哪赋予给表的？此时表中的数据已经缓存到 tidb-server 内存当中了吗？不急，可以接着往下看。

二、lock & lease

摘录文档的一段话：

缓存表的写入延时高是受到实现的限制。存在多个 TiDB 实例时，一个 TiDB 实例并不知道其它的 TiDB 实例是否缓存了数据，如果该实例直接修改了表数据，而其它 TiDB 实例依然读取旧的缓存数据，就会读到错误的结果。为了保证数据正确性，缓存表的实现使用了一套基于 lease 的复杂机制：读操作在缓存数据同时，还会对于缓存设置一个有效期，也就是 lease。在 lease 过期之前，无法对数据执行修改操作。因为修改操作必须等待 lease 过期，所以会出现写入延迟。

这段话不难理解，为了实现缓存表，同时为了保证数据的准确性，TiDB 引入了一套基于 lease 的复杂机制，在 lease 期间内，只能对表做读操作，此时会对表上一个 READ lock，同时阻塞写操作，而 READ lease 过期之后，才能对该表执行数据修改的操作，此时会到 TiKV 中修改，同时读操作也会到 TiKV 中读取相应数据，此时读的性能会下降，进而需要续约。不禁又有疑惑，续约租期时间是怎么续的？

刚创建缓存表，没有对该表做任何查询、更新操作，通过mysql.table_cache_meta 去看该表的 CACHE 信息，会发现，该表此时是没有上锁，也没有租约时间的，按照笔者的想法，这里应该有个 READ lock，但事实是没有的，刚创建的缓存表，lock_type 为 NONE，lease 也为 0 。

MySQL [test]> alter table settings cache; Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.27 sec) MySQL [test]> SHOW CREATE TABLE settings\G *************************** 1. row *************************** Table: settings Create Table: CREATE TABLE `settings` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(36) NOT NULL, `value` varchar(36) NOT NULL, `enabled` tinyint(1) DEFAULT 1 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin /* CACHED ON */ 1 row in set (0.08 sec) MySQL [test]> select * from mysql.table_cache_meta; +-----+-----------+--------------------+--------------+ | tid | lock_type | lease | oldReadLease | +-----+-----------+--------------------+--------------+ | 65 | NONE | 0 | 0 | +-----+-----------+--------------------+--------------+ 1 row in set (0.08 sec)

此时，查询数据会直接从缓存中读数据吗？

MySQL [test]> trace select * from settings; +------------------------------------------------------------------------+-----------------+------------+ | operation | startTS | duration | +------------------------------------------------------------------------+-----------------+------------+ | trace | 09:08:31.272490 | 5.707961ms | | ├─session.ExecuteStmt | 09:08:31.272496 | 513.097μs | | │ ├─executor.Compile | 09:08:31.272505 | 215.399μs | | │ └─session.runStmt | 09:08:31.272758 | 230.399μs | | │ └─UnionScanExec.Open | 09:08:31.272857 | 94.299μs | | │ ├─TableReaderExecutor.Open | 09:08:31.272862 | 54.999μs | | │ │ └─distsql.Select | 09:08:31.272879 | 22.399μs | | │ │ └─regionRequest.SendReqCtx | 09:08:31.273055 | 4.980766ms | | │ │ └─rpcClient.SendRequest, region ID: 2, type: Cop | 09:08:31.273086 | 4.903467ms | | │ ├─buildMemTableReader | 09:08:31.272926 | 6.2μs | | │ └─memTableReader.getMemRows | 09:08:31.272937 | 4.7μs | | ├─*executor.ProjectionExec.Next | 09:08:31.273020 | 5.123365ms | | │ └─*executor.UnionScanExec.Next | 09:08:31.273022 | 5.112565ms | | │ ├─*executor.TableReaderExecutor.Next | 09:08:31.273025 | 5.068765ms | | │ └─*executor.TableReaderExecutor.Next | 09:08:31.278118 | 7.6μs | | └─*executor.ProjectionExec.Next | 09:08:31.278152 | 22.899μs | | └─*executor.UnionScanExec.Next | 09:08:31.278154 | 16.499μs | | └─*executor.TableReaderExecutor.Next | 09:08:31.278157 | 3.999μs | +------------------------------------------------------------------------+-----------------+------------+ 18 rows in set (0.09 sec) MySQL [test]> trace select * from settings; +-------------------------------------------+-----------------+------------+ | operation | startTS | duration | +-------------------------------------------+-----------------+------------+ | trace | 09:04:16.749634 | 613.899μs | | ├─session.ExecuteStmt | 09:04:16.749639 | 546.599μs | | │ ├─executor.Compile | 09:04:16.749647 | 167μs | | │ └─session.runStmt | 09:04:16.749836 | 329.699μs | | │ └─UnionScanExec.Open | 09:04:16.750039 | 85.099μs | | │ ├─TableReaderExecutor.Open | 09:04:16.750042 | 16.7μs | | │ ├─buildMemTableReader | 09:04:16.750073 | 6.2μs | | │ └─memTableReader.getMemRows | 09:04:16.750085 | 26.899μs | | ├─*executor.ProjectionExec.Next | 09:04:16.750195 | 13.8μs | | │ └─*executor.UnionScanExec.Next | 09:04:16.750198 | 4.9μs | | └─*executor.ProjectionExec.Next | 09:04:16.750217 | 7.3μs | | └─*executor.UnionScanExec.Next | 09:04:16.750218 | 1.6μs | +-------------------------------------------+-----------------+------------+ 12 rows in set (0.08 sec) MySQL [test]> select * from mysql.table_cache_meta; +-----+-----------+--------------------+--------------+ | tid | lock_type | lease | oldReadLease | +-----+-----------+--------------------+--------------+ | 65 | READ | 433962085081415680 | 0 | +-----+-----------+--------------------+--------------+ 1 row in set (0.08 sec)

通过 trace 来看，缓存表刚创建时，第一次读取读表中数据，还是会通过 rpcClient.SendRequest 到 TiKV 中查询数据，此时数据是还存储在 TiKV 中，而在 lease 时间内，再读一次，会发现此时数据是通过 memTableReader.getMemRows 从缓存中读取。

这时，前面的疑惑就解开了，缓存表刚创建时，表中的数据还没有缓存到 tidb-server 的内存当中，而是在第一次读取数据之后，才会缓存数据，同时赋予表 lease 期限，这也意味着在 lease 期间读数据，都是直接从 tidb-server 的内存中读取数据。

关于续约的问题也迎刃而解了，当租约过期之后，TiDB 是不会主动从 TiKV 中将对应的数据读取到 tidb-server 的内存中缓存起来的，当重新再读这张表的时候，就会被赋予一个新的 lease 期限，就相当于续约啦。

// 生成一个新 lease func (c *cachedTable) renewLease(ts uint64, data *cacheData, leaseDuration time.Duration) { defer func() { <-c.renewReadLease }() failpoint.Inject("mockRenewLeaseABA2", func(_ failpoint.Value) { <-TestMockRenewLeaseABA2 }) tid := c.Meta().ID lease := leaseFromTS(ts, leaseDuration) newLease, err := c.handle.RenewReadLease(context.Background(), tid, data.Lease, lease) if err != nil && !kv.IsTxnRetryableError(err) { log.Warn("Renew read lease error", zap.Error(err)) } if newLease > 0 { c.cacheData.Store(&cacheData{ Start: data.Start, Lease: newLease, MemBuffer: data.MemBuffer, }) } failpoint.Inject("mockRenewLeaseABA2", func(_ failpoint.Value) { TestMockRenewLeaseABA2 <- struct{}{} }) }

总结

本篇文章主要带领大家从源码层面，了解缓存表整个的创建过程，对其源码有一个简单的分析与介绍，其次，对于缓存表的 lease 机制有一个简单的解释，其实里面还有很多复杂的设计，也十分的精彩，未来如果有时间的话，笔者再拉出相应代码，一起分析下。

其实，笔者对于配合缓存表推出的系统表mysql.table_cache_meta ，有几点想吐槽，

第一，如果不翻看源码，还真不知道这个表的存在，后面看到专栏 - 一篇文章说透缓存表 | TiDB 社区才知道有这个表的存在；

第二，这张表在使用体验上，并不是那么的美好，信息更新有滞后性，不准，比如说，test 缓存表的租约到期之后，这张表上显示的 test 表的 lock_type 仍为 READ，但实际上，test表 此时是能够直接插入数据的，并不会出现写阻塞，只有往 test 缓存表写进去一条数据，table_cache_meta表中关于 test 表的信息才会更新，READ lock 变为 WRITE lock；

第三，如果将缓存表变为普通表，mysql.table_cache_meta 中的记录并不会被删除，是否有点不合理？个人感觉删除会好一些。

也许这种表在设计之初就还没打算让用户知道。

不过，作为一个在v6.0.0 DMR 推出的新特性，其在解决小表读热点问题上的突出表现，有很多测试文章中已经得到了证明，这已经十分优秀了，纵使存在一点不足之处，相信在后面，会慢慢变得完善，完美。