黄东旭解析 TiDB 的核心优势
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2023-05-30
MySQL三种日志有啥用?如何提高MySQL并发度?
MySQL数据存储和查询流程
假如说现在我们建了如下一张表
CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '学号', `name` varchar(10) NOT NULL COMMENT '学生姓名', `age` int(11) NOT NULL COMMENT '学生年龄', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_name` (`name`) ) ENGINE=InnoDB;
插入如下sql
insert into student (`name`, `age`) value('a', 10); insert into student (`name`, `age`) value('c', 12); insert into student (`name`, `age`) value('b', 9); insert into student (`name`, `age`) value('d', 15); insert into student (`name`, `age`) value('h', 17); insert into student (`name`, `age`) value('l', 13); insert into student (`name`, `age`) value('k', 12); insert into student (`name`, `age`) value('x', 9);
数据如下
这些数据最终会持久化到文件中,那么这些数据在文件中是如何组织的?难道是一行一行追加到文件中的?其实并不是,「数据其实是存到页中的,一页的大小为16k,一个表由很多页组成,这些页组成了B+树」,最终的组织形式如下所示,具体的构建过程我就不详细介绍了,可以看我之前的文章《10张图,搞懂索引为什么会失效?》
那么SQL语句是如何执行的呢?MySQL的逻辑架构图如下所示
详细结构如为
「当我们想更新某条数据的时候,难道是从磁盘中加载出来这条数据,更新后再持久化到磁盘中吗?」
如果这样搞的话,那一条sql的执行过程可太慢了,因为对一个大磁盘文件的读写操作是要耗费几百万毫秒的
真实的执行过程是,当我们想更新或者读取某条数据的时候,会把对应的页加载到内存中的Buffer Pool缓冲池中(默认为128m,当然为了提高系统的并发度,你可以把这个值设大一点)
之所以加载页到Buffer Pool中,是考虑到当你使用这个页的数据时,这个页的其他数据使用到的概率页很大,随机IO的耗时很长,所以多加载一点数据到Buffer Pool
当更新数据的时候,如果对应的页在Buffer Pool中,则直接更新Buffer Pool中的页即可,对应的页不在Buffer Pool中时,才会从磁盘加载对应的页到Buffer Pool,然后再更新,「此时Buffer Pool中的页和磁盘中的页数据是不一致的,被称为脏页」。这些脏页是要被刷回到磁盘中的
「这些脏页是多会刷回到磁盘中的?」 有如下几个时机
Buffer Pool不够用了,要给新加载的页腾位置了,所以会利用改进的后的LRU算法,将一些脏页刷回磁盘后台线程会在MySQL不繁忙的时候,将脏页刷到磁盘中redolog写满时(redolog的作用后面会提到)数据库关闭时会将所有脏页刷回到磁盘
这样搞,效率是不是高很多了?
当需要更新的数据所在的页已经在Buffer Pool中时,只需要操作内存即可,效率不是一般的高
「看到这小伙伴们可能会有一个疑问?如果对应的脏页还没有被刷到磁盘中,数据库就宕机了,那我们的更改不就丢失了?」
要解决这个问题,就不得不提到rodolog了。既然都打算说rodolog了,索性一块说说mysql中的三种日志undolog,rodolog,binlog
undolog:如何让更新的数据可以回滚?
以上面的student表为例,当我们想把id=1的name从a变为abc时,会把原来的值id=1,name=a写入到undo log中。当这条更新语句在事务中执行,当事务回滚时,就可以通过undolog将数据恢复为原来的模样。
此外,undo log在mvcc的实现中也扮演了重要的作用,看我之前写的文章《面试官:MVCC是如何实现的?》
rodolog:系统宕机了,如何避免数据丢失?
接着我们上面的问题,如果对应的脏页还没有被刷到磁盘中,数据库就宕机了,那我们的更改不久丢失了?
为了解决这个问题,我们需要把内存所做的修改写入到 redo log buffer中,这是内存里的一个缓冲区,用来存在redo日志。
rodo log记录了你对数据所做的修改,如“将id=1这条数据的name从a变为abc”,物理日志哈,后面会再提一下。「redo log是顺序写所以比随机写效率高」
「InnoDB的redo log是固定大小的」,比如可以配置为一组 4 个文件,每个文件的大小是 1GB,那么总大小为4GB。从头开始写,写到末尾就又回到开头循环写,如下面这个图所示。
write pos是当前要写的位置,checkpoint是要擦除的位置,擦除前要把对应的脏页刷回到磁盘中。write pos和checkpoint中间的位置是可以写的位置。
当我们的系统能支持的并发比较低时,可以看看对应的redo log是不是设置的太小了。太小的话会导致频繁的刷脏页,影响并发,可以通过工具监控redo log的大小
redolog的大小=innodb_log_file_size*innodb_log_files_in_group(默认为2)图片「接下来我们详细聊聊,redolog是如何避免数据丢失的」
事务未提交,MySQL宕机,这种情况Buffer Pool中的数据丢失,并且redo log buffer中的日志也会丢失,不会影响数据
提交事务成功,redo log buffer中的数据没有刷到磁盘,此时会导致事务提交的数据丢失。
0 提交事务时,不会将redo log buffer中的数据写入os buffer,而是每秒写入os buffer并刷到磁盘 1 提交事务时,必须把redo log从内存刷入到磁盘文件中 2 提交事务时,将rodo log写入os buffer中,默认每隔1s将os buffer中的数据刷入磁盘
binlog:主从库之间如何同步数据?
当我们把mysql主库的数据同步到从库,或者其他数据源时,如es,bi库时,只需要订阅主库的binlog即可。
「binlog这一节的很多内容参考了《MySQL实战45讲》的02节,有些内容在02节做了详细的解释,我就不多介绍了,可以结合着看本文」
为什么要弄2种日志呢?其实这都是由历史原因决定的
MySQL刚开始用binlog实现归档的功能,但是binlog没有crash-safe的能力,所以后来InnoDB引擎加了redo log来实现crash-safe。假如MySQL中只有一个InnoDB引擎,说不定就能用redo log来实现归档了,此时就可以将redo log和 binlog合并到一块了
这两种日志的区别如下:
redo log是InnoDB存储引擎特有,binglog是MySQL的server层实现的,所有引擎都可以使用redo log是物理日志,记录的是数据页上的修改。binlog是逻辑日志,记录的是语句的原始逻辑,如给id=2的这一行的c字段加1redo log是固定空间,循环写。binlog是追加写,当binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志
「我们可以通过设置sync_binlog来决定binlog的刷盘策略」
sync_binlog值作用
0 不立即刷盘,将binlog写入os buffer,由操作系统决定何时刷盘 ,有可能会丢失多个事务的数据 1 将binlog写入os buffer,每n个事务提交后,将os buffer的数据刷盘
一般情况下将sync_binlog的值设为1即可
两阶段提交
接着我们来看一下将id=2的行c字段加1的执行流程。
前面的这个阶段大家应该都能看懂了把,没看懂的可以看一下《MySQL实战45讲 》,重点说一下最后三个阶段
引擎将新数据更新到内存中,将操作记录到redo log中,此时redo log处于prepare状态,然后告知执行器执行完成了,可以提交事务
执行器生成操作的binlog,并把binlog写入磁盘
引擎将写入的redo log改为提交状态,更新完成
因为不管你先写redolog还是binlog,奔溃发生后,最终其实都有可能会造成原库和用日志恢复出来的库不一致
「而两阶段提交可以避免这个问题」
说说我踩过的一些坑
「1. 数据库支持的并发度不高」
在一些并发要求高的系统中,可以调高Buffer Pool和redo log,这样可以避免频繁的刷脏页,提高并发
「2. 事务提交很慢」
原来我负责的一个系统跑的挺正常的,直到上游系统每天2点疯狂调我接口,然后我这边都是事务方法,事务提交很慢。监控到Buffer Pool和redo log的设置都很合理,并没有太小,所以问题出在哪了?我也不知道
「后来dba排查到原因,把复制方式从半同步复制改为异步复制解决了这个问题」
「异步复制」:MySQL默认的复制即是异步的,主库在执行完客户端提交的事务后会立即将结果返给给客户端,并不关心从库是否已经接收并处理,这样就会有一个问题,主如果crash掉了,此时主上已经提交的事务可能并没有传到从库上,如果此时,强行将从提升为主,可能导致新主上的数据不完整
「半同步复制」:是介于全同步复制与全异步复制之间的一种,主库只需要等待至少一个从库节点收到并且 Flush Binlog 到 Relay Log 文件即可,主库不需要等待所有从库给主库反馈。同时,这里只是一个收到的反馈,而不是已经完全完成并且提交的反馈,如此,节省了很多时间
「全同步复制」:指当主库执行完一个事务,所有的从库都执行了该事务才返回给客户端。因为需要等待所有从库执行完该事务才能返回,所以全同步复制的性能必然会收到严重的影响
「3. 在一个方法中,我先插入了一条数据,然后过一会再查一遍,结果插入成功,却没有查出来」
这个比较容易排查,如果系统中采用了数据库的读写分离时,写插入的是主库,读的却是从库,binlog同步比较慢时,就会出现这种情况,此时只需要让这个方法强制走主库即可
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