淘宝内部分享：怎么跳出MySQL的10个大坑

淘宝自从2010开始规模使用MySQL，替换了之前商品、交易、用户等原基于IOE方案的核心数据库，目前已部署数千台规模。同时和Oracle, Percona, Mariadb等上游厂商有良好合作，共向上游提交20多个Patch。目前淘宝核心系统研发部数据库组，根据淘宝的业务需求，改进数据库和提升性能，提供高性能、可扩展的、稳定可靠的数据库(存储)解决方案。 目前有以下几个方向：单机，提升单机数据库的性能，增加我们所需特性；集群，提供性能扩展，可靠性，可能涉及分布式事务处理；IO存储体系，跟踪IO设备变化潮流， 研究软硬件结合，输出高性能存储解决方案。本文是来自淘宝内部数据库内容分享。
MySQL · 性能优化· Group Commit优化

背景[/b]

关于Group Commit网上的资料其实已经足够多了，我这里只简单的介绍一下。
众所周知，在MySQL5.6之前的版本，由于引入了Binlog/InnoDB的XA，Binlog的写入和InnoDB commit完全串行化执行，大概的执行序列如下：
InnoDB prepare （持有prepare_commit_mutex）；
write/sync Binlog；
InnoDB commit (写入COMMIT标记后释放prepare_commit_mutex)。
当sync_binlog=1时，很明显上述的第二步会成为瓶颈，而且还是持有全局大锁，这也是为什么性能会急剧下降。 

很快Mariadb就提出了一个Binlog Group Commit方案，即在准备写入Binlog时，维持一个队列，最早进入队列的是leader，后来的是follower，leader为搜集到的队列中的线程依次写Binlog文件, 并commit事务。Percona 的Group Commit实现也是Port自Mariadb。不过仍在使用Percona Server5.5的朋友需要注意，该Group Commit实现可能破坏掉Semisync的行为，感兴趣的点击  bug#1254571
Oracle MySQL 在5.6版本开始也支持Binlog Group Commit，使用了和Mariadb类似的思路，但将Group Commit的过程拆分成了三个阶段：flush stage 将各个线程的binlog从cache写到文件中; sync stage 对binlog做fsync操作（如果需要的话）；commit stage 为各个线程做引擎层的事务commit。每个stage同时只有一个线程在操作。
Tips：当引入Group Commit后，sync_binlog的含义就变了，假定设为1000，表示的不是1000个事务后做一次fsync，而是1000个事务组。
Oracle MySQL的实现的优势在于三个阶段可以并发执行，从而提升效率。
XA Recover
在Binlog打开的情况下，MySQL默认使用MySQL_BIN_LOG来做XA协调者，大致流程为：
1.扫描最后一个Binlog文件，提取其中的xid；

2.InnoDB维持了状态为Prepare的事务链表，将这些事务的xid和Binlog中记录的xid做比较，如果在Binlog中存在，则提交，否则回滚事务。
通过这种方式，可以让InnoDB和Binlog中的事务状态保持一致。显然只要事务在InnoDB层完成了Prepare，并且写入了Binlog，就可以从崩溃中恢复事务，这意味着我们无需在InnoDB commit时显式的write/fsync redo log。
Tips：MySQL为何只需要扫描最后一个Binlog文件呢 ？ 原因是每次在rotate到新的Binlog文件时，总是保证没有正在提交的事务，然后fsync一次InnoDB的redo log。这样就可以保证老的Binlog文件中的事务在InnoDB总是提交的。
问题
其实问题很简单：每个事务都要保证其Prepare的事务被write/fsync到redo log文件。尽管某个事务可能会帮助其他事务完成redo 写入，但这种行为是随机的，并且依然会产生明显的log_sys->mutex开销。
优化
从XA恢复的逻辑我们可以知道，只要保证InnoDB Prepare的redo日志在写Binlog前完成write/sync即可。因此我们对Group Commit的第一个stage的逻辑做了些许修改，大概描述如下：
 Step1. InnoDB Prepare，记录当前的LSN到thd中；

Step2. 进入Group Commit的flush stage；Leader搜集队列，同时算出队列中最大的LSN。

Step3. 将InnoDB的redo log write/fsync到指定的LSN

Step4. 写Binlog并进行随后的工作(sync Binlog, InnoDB commit , etc)
通过延迟写redo log的方式，显式的为redo log做了一次组写入，并减少了log_sys->mutex的竞争。
目前官方MySQL已经根据我们report的bug#73202锁提供的思路，对5.7.6的代码进行了优化，对应的Release Note如下：
When using InnoDB with binary logging enabled, concurrent transactions written in the InnoDB redo log are now grouped together before synchronizing to disk when innodb_flush_log_at_trx_commit is set to 1, which reduces the amount of synchronization operations. This can lead to improved performance.

性能数据
简单测试了下，使用sysbench, update_non_index.lua, 100张表，每张10w行记录，innodb_flush_log_at_trx_commit=2, sync_binlog=1000，关闭Gtid
并发线程 原生 修改后
32 25600 27000
64 30000 35000
128 33000 39000
256 29800 38000

MySQL · 新增特性· DDL fast fail

背景
项目的快速迭代开发和在线业务需要保持持续可用的要求，导致MySQL的ddl变成了DBA很头疼的事情，而且经常导致故障发生。本篇介绍RDS分支上做的一个功能改进，DDL fast fail。主要解决：DDL操作因为无法获取MDL排它锁，进入等待队列的时候，阻塞了应用所有的读写请求问题。
MDL锁机制介绍
首先介绍一下MDL(METADATA LOCK)锁机制，MySQL为了保证表结构的完整性和一致性，对表的所有访问都需要获得相应级别的MDL锁，比如以下场景：
session 1: start transaction; select * from test.t1;

session 2: alter table test.t1 add extra int;

session 3: select * from test.t1;

session 1对t1表做查询，首先需要获取t1表的MDL_SHARED_READ级别MDL锁。锁一直持续到commit结束，然后释放。
session 2对t1表做DDL，需要获取t1表的MDL_EXCLUSIVE级别MDL锁，因为MDL_SHARED_READ与MDL_EXCLUSIVE不相容，所以session 2被session 1阻塞，然后进入等待队列。
session 3对t1表做查询，因为等待队列中有MDL_EXCLUSIVE级别MDL锁请求，所以session3也被阻塞，进入等待队列。

这种场景就是目前因为MDL锁导致的很经典的阻塞问题，如果session1长时间未提交，或者查询持续过长时间，那么后续对t1表的所有读写操作，都被阻塞。 对于在线的业务来说，很容易导致业务中断。
aliyun RDS分支改进
DDL fast fail并没有解决真正DDL过程中的阻塞问题，但避免了因为DDL操作没有获取锁，进而导致业务其他查询/更新语句阻塞的问题。
其实现方式如下：
alter table test.t1 no_wait/wait 1 add extra int;

在ddl语句中，增加了no_wait/wait 1语法支持。
其处理逻辑如下：
首先尝试获取t1表的MDL_EXCLUSIVE级别的MDL锁：

当语句指定的是no_wait，如果获取失败，客户端将得到报错信息：ERROR : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction。
当语句指定的是wait 1，如果获取失败，最多等待1s，然后得到报错信息：ERROR : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction。

另外，除了alter语句以外，还支持rename，truncate，drop，optimize，create index等ddl操作。
与Oracle的比较
在Oracle 10g的时候，DDL操作经常会遇到这样的错误信息：
ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified 即DDL操作无法获取表上面的排它锁，而fast fail。

其实DDL获取排他锁的设计，需要考虑的就是两个问题：

雪崩，如果你采用排队阻塞的机制，那么DDL如果长时间无法获取锁，就会导致应用的雪崩效应，对于高并发的业务，也是灾难。
饿死，如果你采用强制式的机制，那么要防止DDL一直无法获取锁的情况，在业务高峰期，可能DDL永远无法成功。

在Oracle 11g的时候，引入了DDL_LOCK_TIMEOUT参数，如果你设置了这个参数，那么DDL操作将使用排队阻塞模式，可以在session和global级别设置， 给了用户更多选择。

MySQL · 性能优化· 启用GTID场景的性能问题及优化

背景
MySQL从5.6版本开始支持GTID特性，也就是所谓全局事务ID，在整个复制拓扑结构内，每个事务拥有自己全局唯一标识。GTID包含两个部分，一部分是实例的UUID，另一部分是实例内递增的整数。
GTID的分配包含两种方式，一种是自动分配，另外一种是显式设置session.gtid_next，下面简单介绍下这两种方式：
自动分配
如果没有设置session级别的变量gtid_next，所有事务都走自动分配逻辑。分配GTID发生在GROUP COMMIT的第一个阶段，也就是flush stage，大概可以描述为：

 Step 1：事务过程中，碰到第一条DML语句需要记录Binlog时，分配一段Gtid事件的cache，但不分配实际的GTID
 Step 2：事务完成后，进入commit阶段，分配一个GTID并写入Step1预留的Gtid事件中，该GTID必须保证不在gtid_owned集合和gtid_executed集合中。 分配的GTID随后被加入到gtid_owned集合中。
 Step 3：将Binlog 从线程cache中刷到Binlog文件中。
 Step 4：将GTID加入到gtid_executed集合中。
 Step 5：在完成sync stage 和commit stage后，各个会话将其使用的GTID从gtid_owned中移除。

显式设置
用户通过设置session级别变量gtid_next可以显式指定一个GTID，流程如下：

 Step 1：设置变量gtid_next，指定的GTID被加入到gtid_owned集合中。
 Step 2：执行任意事务SQL，在将binlog从线程cache刷到binlog文件后，将GTID加入到gtid_executed集合中。
 Step 3：在完成事务COMMIT后，从gtid_owned中移除。

备库SQL线程使用的就是第二种方式，因为备库在apply主库的日志时，要保证GTID是一致的，SQL线程读取到GTID事件后，就根据其中记录的GTID来设置其gtid_next变量。
问题
由于在实例内，GTID需要保证唯一性，因此不管是操作gtid_executed集合和gtid_owned集合，还是分配GTID，都需要加上一个大锁。我们的优化主要集中在第一种GTID分配方式。
对于GTID的分配，由于处于Group Commit的第一个阶段，由该阶段的leader线程为其follower线程分配GTID及刷Binlog，因此不会产生竞争。
而在Step 5，各个线程在完成事务提交后，各自去从gtid_owned集合中删除其使用的gtid。这时候每个线程都需要获取互斥锁，很显然，并发越高，这种竞争就越明显，我们很容易从pt-pmp输出中看到如下类似的trace：
ha_commit_trans—>MySQL_BIN_LOG::commit—>MySQL_BIN_LOG::ordered_commit—>MySQL_BIN_LOG::finish_commit—>Gtid_state::update_owned_gtids_impl—>lock_sidno
这同时也会影响到GTID的分配阶段，导致TPS在高并发场景下的急剧下降。
解决
实际上对于自动分配GTID的场景，并没有必要维护gtid_owned集合。我们的修改也非常简单，在自动分配一个GTID后，直接加入到gtid_executed集合中，避免维护gtid_owned，这样事务提交时就无需去清理gtid_owned集合了，从而可以完全避免锁竞争。
当然为了保证一致性，如果分配GTID后，写入Binlog文件失败，也需要从gtid_executed集合中删除。不过这种场景非常罕见。
性能数据
使用sysbench，100张表，每张10w行记录，update_non_index.lua，纯内存操作，innodb_flush_log_at_trx_commit = 2，sync_binlog = 1000
并发线程 原生 修改后
32 24500 25000
64 27900 29000
128 30800 31500
256 29700 32000
512 29300 31700
1024 27000 31000
从测试结果可以看到，优化前随着并发上升，性能出现下降，而优化后则能保持TPS稳定。

MySQL · 捉虫动态· InnoDB自增列重复值问题

问题重现
先从问题入手，重现下这个 bug
use test;
drop table if exists t1;
create table t1(id int auto_increment, a int, primary key (id)) engine=innodb;
insert into t1 values (1,2);
insert into t1 values (null,2);
insert into t1 values (null,2);
select * from t1;
+----+------+
| id | a |
+----+------+
| 1 | 2 |
| 2 | 2 |
| 3 | 2 |
+----+------+
delete from t1 where id=2;
delete from t1 where id=3;
select * from t1;
+----+------+
| id | a |
+----+------+
| 1 | 2 |
+----+------+
这里我们关闭MySQL，再启动MySQL,然后再插入一条数据
insert into t1 values (null,2);
select * FROM T1;
+----+------+
| id | a |
+----+------+
| 1 | 2 |
+----+------+
| 2 | 2 |
+----+------+
我们看到插入了（2,2），而如果我没有重启，插入同样数据我们得到的应该是（4,2)。 上面的测试反映了MySQLd重启后，InnoDB存储引擎的表自增id可能出现重复利用的情况。
自增id重复利用在某些场景下会出现问题。依然用上面的例子，假设t1有个历史表t1_history用来存t1表的历史数据，那么MySQLd重启前,ti_history中可能已经有了（2,2）这条数据，而重启后我们又插入了（2，2），当新插入的(2,2)迁移到历史表时，会违反主键约束。
原因分析
InnoDB 自增列出现重复值的原因：
MySQL> show create table t1\G;
*************************** 1. row ***************************
Table: t1
Create Table: CREATE TABLE `t1` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=innodb AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)
建表时可以指定 AUTO_INCREMENT值，不指定时默认为1，这个值表示当前自增列的起始值大小，如果新插入的数据没有指定自增列的值，那么自增列的值即为这个起始值。对于InnoDB表，这个值没有持久到文件中。而是存在内存中（dict_table_struct.autoinc）。那么又问，既然这个值没有持久下来，为什么我们每次插入新的值后， show create table t1看到AUTO_INCREMENT值是跟随变化的。其实show create table t1是直接从dict_table_struct.autoinc取得的（ha_innobase::update_create_info）。
知道了AUTO_INCREMENT是实时存储内存中的。那么，MySQLd 重启后，从哪里得到AUTO_INCREMENT呢? 内存值肯定是丢失了。实际上MySQL采用执行类似select max(id)+1 from t1;方法来得到AUTO_INCREMENT。而这种方法就是造成自增id重复的原因。
MyISAM自增值
MyISAM也有这个问题吗？MyISAM是没有这个问题的。myisam会将这个值实时存储在.MYI文件中（mi_state_info_write）。MySQLd重起后会从.MYI中读取AUTO_INCREMENT值（mi_state_info_read)。因此，MyISAM表重启是不会出现自增id重复的问题。
问题修复
MyISAM选择将AUTO_INCREMENT实时存储在.MYI文件头部中。实际上.MYI头部还会实时存其他信息，也就是说写AUTO_INCREMENT只是个顺带的操作，其性能损耗可以忽略。InnoDB 表如果要解决这个问题，有两种方法。
1）将AUTO_INCREMENT最大值持久到frm文件中。

2）将 AUTO_INCREMENT最大值持久到聚集索引根页trx_id所在的位置。
第一种方法直接写文件性能消耗较大，这是一额外的操作，而不是一个顺带的操作。我们采用第二种方案。为什么选择存储在聚集索引根页页头trx_id，页头中存储trx_id,只对二级索引页和insert buf 页头有效（MVCC)。而聚集索引根页页头trx_id这个值是没有使用的，始终保持初始值0。正好这个位置8个字节可存放自增值的值。我们每次更新AUTO_INCREMENT值时，同时将这个值修改到聚集索引根页页头trx_id的位置。 这个写操作跟真正的数据写操作一样，遵守write-ahead log原则，只不过这里只需要redo log ,而不需要undo log。因为我们不需要回滚AUTO_INCREMENT的变化（即回滚后自增列值会保留，即使insert 回滚了，AUTO_INCREMENT值不会回滚）。
因此，AUTO_INCREMENT值存储在聚集索引根页trx_id所在的位置，实际上是对内存根页的修改和多了一条redo log（量很小）,而这个redo log 的写入也是异步的，可以说是原有事务log的一个顺带操作。因此AUTO_INCREMENT值存储在聚集索引根页这个性能损耗是极小的。
修复后的性能对比，我们新增了全局参数innodb_autoinc_persistent 取值on/off； on 表示将AUTO_INCREMENT值实时存储在聚集索引根页。off则采用原有方式只存储在内存。
./bin/sysbench --test=sysbench/tests/db/insert.lua --MySQL-port=4001 --MySQL-user=root \--MySQL-table-engine=innodb --MySQL-db=sbtest --oltp-table-size=0 --oltp-tables-count=1 \--num-threads=100 --MySQL-socket=/u01/zy/sysbench/build5/run/MySQL.sock --max-time=7200 --max-requests run
set global innodb_autoinc_persistent=off;
tps: 22199 rt:2.25ms
set global innodb_autoinc_persistent=on;
tps: 22003 rt:2.27ms
可以看出性能损耗在%1以下。
改进
新增参数innodb_autoinc_persistent_interval 用于控制持久化AUTO_INCREMENT值的频率。例如：innodb_autoinc_persistent_interval=100，auto_incrememt_increment=1时，即每100次insert会控制持久化一次AUTO_INCREMENT值。每次持久的值为：当前值+innodb_autoinc_persistent_interval。
测试结论
 innodb_autoinc_persistent=ON, innodb_autoinc_persistent_interval=1时性能损耗在%1以下。

innodb_autoinc_persistent=ON, innodb_autoinc_persistent_interval=100时性能损耗可以忽略。
限制

 innodb_autoinc_persistent=on， innodb_autoinc_persistent_interval=N>1时，自增N次后持久化到聚集索引根页,每次持久的值为当前AUTO_INCREMENT+(N-1)*innodb_autoextend_increment。重启后读取持久化的AUTO_INCREMENT值会偏大，造成一些浪费但不会重复。innodb_autoinc_persistent_interval=1 每次都持久化没有这个问题。
 如果innodb_autoinc_persistent=on，频繁设置auto_increment_increment的可能会导致持久化到聚集索引根页的值不准确。因为innodb_autoinc_persistent_interval计算没有考虑auto_increment_increment变化的情况，参看dict_table_autoinc_update_if_greater。而设置auto_increment_increment的情况极少，可以忽略。

注意：如果我们使用需要开启innodb_autoinc_persistent，应该在参数文件中指定
innodb_autoinc_persistent= on
如果这样指定set global innodb_autoinc_persistent=on;重启后将不会从聚集索引根页读取AUTO_INCREMENT最大值。
疑问：对于InnoDB表，重启通过select max(id)+1 from t1得到AUTO_INCREMENT值，如果id上有索引那么这个语句使用索引查找就很快。那么，这个可以解释MySQL 为什么要求自增列必须包含在索引中的原因。 如果没有指定索引，则报如下错误，
ERROR 1075 (42000): Incorrect table definition; there can be only one auto column and it must be defined as a key 而myisam表竟然也有这个要求，感觉是多余的。

MySQL · 优化改进· 复制性能改进过程

前言
与oracle 不同，MySQL 的主库与备库的同步是通过 binlog 实现的，而redo日志只做为MySQL 实例的crash recovery使用。MySQL在4.x 的时候放弃redo 的同步策略而引入 binlog的同步，一个重要原因是为了兼容其它非事务存储引擎，否则主备同步是没有办法进行的。
redo 日志同步属于物理同步方法，简单直接，将修改的物理部分传送到备库执行，主备共用一致的 LSN，只要保证 LSN 相同即可，同一时刻，只能主库或备库一方接受写请求； binlog的同步方法属于逻辑复制，分为statement 或 row 模式，其中statement记录的是SQL语句，Row 模式记录的是修改之前的记录与修改之后的记录，即前镜像与后镜像；备库通过binlog dump 协议拉取binlog,然后在备库执行。如果拉取的binlog是SQL语句，备库会走和主库相同的逻辑，如果是row 格式，则会调用存储引擎来执行相应的修改。
本文简单说明5.5到5.7的主备复制性能改进过程。
replication improvement (from 5.5 to 5.7)
(1) 5.5 中，binlog的同步是由两个线程执行的
io_thread: 根据binlog dump协议从主库拉取binlog, 并将binlog转存到本地的relaylog；
sql_thread: 读取relaylog，根据位点的先后顺序执行binlog event，进而将主库的修改同步到备库，达到主备一致的效果； 由于在主库的更新是由多个客户端执行的，所以当压力达到一定的程度时，备库单线程执行主库的binlog跟不上主库执行的速度，进而会产生延迟造成备库不可用，这也是分库的原因之一，其SQL线程的执行堆栈如下：
sql_thread:
exec_relay_log_event
apply_event_and_update_pos
apply_event
rows_log_event::apply_event
storage_engine operation
update_pos
(2) 5.6 中，引入了多线程模式，在多线程模式下，其线程结构如下
io_thread: 同5.5
Coordinator_thread: 负责读取 relay log，将读取的binlog event以事务为单位分发到各个 worker thread 进行执行，并在必要时执行binlog event（Description_format_log_event， Rotate_log_event 等）。
worker_thread: 执行分配到的binlog event，各个线程之间互不影响；
多线程原理
sql_thread 的分发原理是依据当前事务所操作的数据库名称来进行分发，如果事务是跨数据库行为的，则需要等待已分配的该数据库的事务全部执行完毕，才会继续分发，其分配行为的伪码可以简单的描述如下：
get_slave_worker
if (contains_partition_info(log_event))
db_name= get_db_name(log_event);
entry {db_name, worker_thread, usage} = map_db_to_worker(db_name);
while (entry->usage > 0)
wait();
return worker;
else if (last_assigned_worker)
return last_assigned_worker;
else
push into buffer_array and deliver them until come across a event that have partition info
需要注意的细节

内存的分配与释放。relay thread 每读取一个log_event, 则需要 malloc 一定的内存，在work线程执行完后，则需要free掉；
数据库名 与 worker 线程的绑定信息在一个hash表中进行维护，hash表以entry为单位，entry中记录当前entry所代表的数据库名，有多少个事务相关的已被分发，执行这些事务的worker thread等信息；
维护一个绑定信息的array , 在分发事务的时候，更新绑定信息，增加相应 entry->usage, 在执行完一个事务的时候，则需要减少相应的entry->usage；
slave worker 信息的维护，即每个 worker thread执行了哪些事务，执行到的位点是在哪，延迟是如何计算的，如果执行出错，mts_recovery_group 又是如何恢复的；
分配线程是以数据库名进行分发的，当一个实例中只有一个数据库的时候，不会对性能有提高，相反，由于增加额外的操作，性能还会有一点回退；
临时表的处理，临时表是和entry绑定在一起的，在执行的时候将entry的临时表挂在执行线程thd下面，但没有固化，如果在临时表操作期间，备库crash，则重启后备库会有错误；

总体上说，5.6 的并行复制打破了5.5 单线程的复制的行为，只是在单库下用处不大，并且5.6的并行复制的改动引入了一些重量级的bug

MySQL slave sql thread memory leak (http://bugs.MySQL.com/bug.php?id=71197)
Relay log without xid_log_event may case parallel replication hang (http://bugs.MySQL.com/bug.php?id=72794)
Transaction lost when relay_log_info_repository=FILE and crashed (http://bugs.MySQL.com/bug.php?id=73482)

(3) 5.7中，并行复制的实现添加了另外一种并行的方式，即主库在 ordered_commit中的第二阶段的时候，将同一批commit的 binlog 打上一个相同的seqno标签，同一时间戳的事务在备库是可以同时执行的，因此大大简化了并行复制的逻辑，并打破了相同 DB 不能并行执行的限制。备库在执行时，具有同一seqno的事务在备库可以并行的执行，互不干扰，也不需要绑定信息，后一批seqno的事务需要等待前一批相同seqno的事务执行完后才可以执行。
作者：淘宝丁奇