本篇来介绍一下PolarDB-X全局binlog在性能方面的一些设计和思考，先通过几个实际的测试案例来展示全局binlog的性能情况，然后结合这些案例来深入讲解全局binlog关于优化的故事。

测试准备

准备一个PolarDB-X 2.0实例，本文测试所用实例版本为5.4.14-16576195，实例配置如下：

• 实例拓扑：8CN + 8DN + 2CDC
• 单CN节点规格：32核128GB
• 单DN节点规格：32核128GB
• 单CDC节点规格：16核32GB

准备两台ECS压测机，机器配置：64核128G

名词解释

• EPS

Event Per Second，每秒写入binlog文件的event个数

• DML EPS

DML Event Per Second，每秒写入binlog文件的dml event个数，所谓dml event特指binlog中的TableMapEvent、WriteRowsEvent、UpdateRowsEvent和DeleteRowsEvent

• BPS

Byte Per Second，每秒写入binlog文件的字节数，后文为表达方便，采用M/s来作为计量单位

• TPS

Transaction Per Second，每秒钟写入binlog文件的事务个数

• FPM

File Per Minute，每分钟生成binlog文件的个数，单个文件大小500M

• Delay Time

延迟时间，单位ms

测试方案

TPCC

测试方法参见：https://help.aliyun.com/document_detail/405018.html
本测试案例，TPCC核心参数的配置如下：

• warehouses=2000
• loadWorkers=500
• terminals=1024
• runLoader.sh 中JVM参数配置 -Xms60g -Xmx60g
• runBenchmark.sh 中JVM参数配置 -Xms60g -Xmx60g

场景一：TPCC数据导入

• 测试目的

在进行压测数据导入时，DN节点会瞬时产生大量物理binlog，借此观察全局binlog的性能指标情况

• 测试方式

在每台ECS上面分别部署多份tpcc程序包，同时运行多个./runDatabaseBuild.sh，来构造流量

场景二：TPCC交易测试

• 测试目的

执行TPCC测试，模拟真实交易场景，考察全局binlog的性能情况(重点关注延迟)

• 测试方式

调整压测并发度，构造不同的tmpC参考指标，观察全局binlog延迟指标。由于8CN+8DN在压力打满的情况下，全局binlog的延迟依然比较低，所以下面的测试，不局限于8CN+8DN

Sysbench

测试方法参见: https://help.aliyun.com/document_detail/405017.html

场景一：Sysbench数据导入

• 测试目的

在进行压测数据导入时，DN节点会瞬时产生大量物理binlog，借此观察全局binlog的性能指标情况

• 测试方式

调整--tables和--threads的参数值，测试不同压力状态下全局binlog的性能指标

场景二：Sysbench oltp_write_only

• 测试目的

执行sysbench oltp_write_only，测试混合写入场景下，全局binlog性能情况

• 测试方式

执行oltp_write_only，构造不同qps参考指标，观察全局binlog延迟情况

Large Transaction

• 测试目的

测试超大事务场景下，CDC的性能情况和稳定性，重点关注延迟时间

• 测试方式

参考如下脚本，构造不同大小的事务，进行测试，按如下脚本，每插入20w条数据可以构造一个500M大小的事务

CREATE TABLE `t_1`
(`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`c_bit_1` bit(1) DEFAULT NULL,
`c_bit_8` bit(8) DEFAULT NULL,
`c_bit_16` bit(16) DEFAULT NULL,
`c_bit_32` bit(32) DEFAULT NULL,
`c_bit_64` bit(64) DEFAULT NULL,
`c_tinyint_1` tinyint(1) DEFAULT NULL,
`c_tinyint_4` tinyint(4) DEFAULT NULL,
`c_tinyint_8` tinyint(8) DEFAULT NULL,
`c_tinyint_8_un` tinyint(8) unsigned DEFAULT NULL,
`c_smallint_1` smallint(1) DEFAULT NULL,
`c_smallint_16` smallint(16) DEFAULT NULL,
`c_smallint_16_un` smallint(16) unsigned DEFAULT NULL,
`c_mediumint_1` mediumint(1) DEFAULT NULL,
`c_mediumint_24` mediumint(24) DEFAULT NULL,
`c_mediumint_24_un` mediumint(24) unsigned DEFAULT NULL,
`c_int_1` int(1) DEFAULT NULL,
`c_int_32` int(32) DEFAULT NULL,
`c_int_32_un` int(32) unsigned DEFAULT NULL,
`c_bigint_1` bigint(1) DEFAULT NULL,
`c_bigint_64` bigint(64) DEFAULT NULL,
`c_bigint_64_un` bigint(64) unsigned DEFAULT NULL,
`c_decimal` decimal DEFAULT NULL,
`c_decimal_pr` decimal(10,3) DEFAULT NULL,
`c_float` float DEFAULT NULL,
`c_float_pr` float(10,3) DEFAULT NULL,
`c_float_un` float(10,3) unsigned DEFAULT NULL,
`c_double` double DEFAULT NULL,
`c_double_pr` double(10,3) DEFAULT NULL,
`c_double_un` double(10,3) unsigned DEFAULT NULL,
`c_date` date DEFAULT NULL COMMENT 'date',
`c_datetime` datetime DEFAULT NULL,
`c_timestamp` timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
`c_time` time DEFAULT NULL,
`c_year` year DEFAULT NULL,
`c_year_4` year(4) DEFAULT NULL,
`c_char` char(50) DEFAULT NULL,
`c_varchar` varchar(50) DEFAULT NULL,
`c_binary` binary(200) DEFAULT NULL,
`c_varbinary` varbinary(200) DEFAULT NULL,
`c_blob_tiny` tinyblob DEFAULT NULL,
`c_blob` blob DEFAULT NULL,
`c_blob_medium` mediumblob DEFAULT NULL,
`c_blob_long` longblob DEFAULT NULL,
`c_text_tiny` tinytext DEFAULT NULL,
`c_text` text DEFAULT NULL,
`c_text_medium` mediumtext DEFAULT NULL,
`c_text_long` longtext DEFAULT NULL,
`c_enum` enum('a','b','c') DEFAULT NULL,
`c_set` set('a','b','c') DEFAULT NULL,
`c_testcase` varchar(10) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) )ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='10000000' dbpartition by hash(`id`) tbpartition by hash(`id`) tbpartitions 8;

INSERT t_1 (c_bit_1 , c_bit_8 , c_bit_16 , c_bit_32 , c_bit_64 , c_tinyint_1 , c_tinyint_4 , c_tinyint_8 , c_tinyint_8_un , c_smallint_1 , c_smallint_16 , c_smallint_16_un , c_mediumint_1 , c_mediumint_24 , c_mediumint_24_un , c_int_1 , c_int_32 , c_int_32_un , c_bigint_1 , c_bigint_64 , c_bigint_64_un , c_decimal , c_decimal_pr , c_float , c_float_pr , c_float_un , c_double , c_double_pr , c_double_un , c_date , c_datetime , c_timestamp , c_time , c_year , c_year_4 , c_char , c_varchar , c_binary , c_varbinary , c_blob_tiny , c_blob , c_blob_medium , c_blob_long , c_text_tiny , c_text , c_text_medium , c_text_long , c_enum , c_set , c_testcase) 
VALUES( 
b'1' , b'11111111' , b'1111111111111111' , b'11111111111111111111111111111111' , b'1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111' , '82' , '-101' , '-75' ,'253' , '14497' , '5070' , '9427' , '-5888259' , '-1845105' , '2350597' , '-2147483648' , '-2147483648' , '3653062473' , '-816854218224922624' , '7292572323853307904' , '2902765992697493504' , '-1613793319' , '1223077.292' , '9.1096275E8' , '-5839673.5' , '2648.644' , '4.334081673614155E9' , '6973286.176' , '7630560.182' , '2019-02-15' , '2019-02-15 14:54:41' , '2019-02-15 14:54:41' , '20:12:46' , '2019' , '2019', 'xxx','int a = max(4,5)','xxxxxxx','varchar a = ','xxkdkwjsjdfdsk','varchar a = ',';sdjfaljdljfsljldjlsjdljflsjdlfjsaljdlfhahdljflajdlfasdf','int a = max(4,5)','xxx','sdjflshdflsjlfa;;dfjadjfahdfhklsajdfklsafasjlfjls',repeat('a',1024),repeat('a',1024), 'a', 'a', 'caseNo1');

INSERT t_1 ( c_bit_1 ,  c_bit_8 ,  c_bit_16 ,  c_bit_32 ,  c_bit_64 ,  c_tinyint_1 ,  c_tinyint_4 ,  c_tinyint_8 ,  c_tinyint_8_un ,  c_smallint_1 ,
c_smallint_16 ,  c_smallint_16_un ,  c_mediumint_1 ,  c_mediumint_24 ,  c_mediumint_24_un ,  c_int_1 ,  c_int_32 ,  c_int_32_un ,  c_bigint_1 ,  c_bigint_64
,  c_bigint_64_un ,  c_decimal ,  c_decimal_pr ,  c_float ,  c_float_pr ,  c_float_un ,  c_double ,  c_double_pr ,  c_double_un ,  c_date ,  c_datetime ,  c_timestamp ,  c_time ,  c_year ,  c_year_4 ,  c_char ,  c_varchar ,  c_binary ,  c_varbinary ,  c_blob_tiny ,  c_blob ,  c_blob_medium ,  c_blob_long ,  c_text_tiny ,  c_text ,  c_text_medium ,  c_text_long ,  c_enum ,  c_set ,  c_testcase) select c_bit_1 ,  c_bit_8 ,  c_bit_16 ,  c_bit_32 ,  c_bit_64 ,  c_tinyint_1 ,  c_tinyint_4 ,  c_tinyint_8 ,  c_tinyint_8_un ,  c_smallint_1 ,  c_smallint_16 ,  c_smallint_16_un ,  c_mediumint_1 ,  c_mediumint_24 ,  c_mediumint_24_un ,  c_int_1 ,  c_int_32 ,  c_int_32_un ,  c_bigint_1 ,  c_bigint_64 ,  c_bigint_64_un ,  c_decimal ,  c_decimal_pr ,  c_float ,  c_float_pr ,  c_float_un ,  c_double ,  c_double_pr ,  c_double_un ,  c_date ,  c_datetime ,  c_timestamp ,  c_time ,  c_year ,  c_year_4 ,  c_char ,  c_varchar ,  c_binary ,  c_varbinary ,  c_blob_tiny ,  c_blob ,  c_blob_medium ,  c_blob_long ,  c_text_tiny ,  c_text ,  c_text_medium ,  c_text_long ,  c_enum ,  c_set ,  c_testcase from t_1;

测试报告

先给出汇总后的测试报告，再进行详细介绍，测试数据如下：

TPCC数据导入

Test With 2 Client

• EPS: 10w/s，DML EPS: 6w/s

• BPS: 350M/s，FPM: 40个/m

• TPS: 11000/s

• Delay Time: 300ms

• 另附CDC进程GC情况：内存使用率不高、GC平稳、无老年代GC

综述：两个client场景下(4000仓/600并发)，写入吞吐平均值约350M/s，延迟时间在300ms左右，完全无压力

Test With 4 Client

• EPS: 14w/s ~ 16w/s，DML EPS: 7.5w/s ~ 9w/s

• BPS: 450M/s ~ 500M/s，FPM: 52个/m ~ 60个/m

• TPS: 15000/s

• Delay Time: 700ms，最大延迟抖动10S

• 另附CDC进程GC情况：老年代内存使用率略有提升、GC平稳、无老年代GC

综述：四个client场景下(8000仓/1200并发)，基本无压力，写入吞吐在450M/s～500M/s，延迟时间总体上可以维持在1S以下，最大延迟抖动10S且有一定的持续时间，其它大部分指标相比两个client场景基本可以达到翻倍

Test With 6 Client

• EPS: 14w/s ~ 16w/s，DML EPS: 8w/s ~ 9w/s

• BPS: 450M/s ~ 500M/s，FPM: 55个/m ~ 60个/m

• TPS: 15000/s

• Delay Time: 延迟呈递增趋势，最大延迟1分钟

• 另附CDC进程GC情况：缓冲区开始出现积压，老年代使用率提升明显

• 另附CDC文件写入线程CPU使用率情况

综述：六个client场景下(12000仓/1800并发)，延迟开始出现增长，数据导入时长20min，触发最大延迟60S，其它指标和4个Client场景下相比基本持平，主要瓶颈点在文件写入线程，CPU使用率已经达到了100%，每秒500M左右的写入速度目前是全局binlog能支持的最大吞吐，后序进一步的优化进展会在本文持续更新，敬请关注

Sysbench数据导入

Test With 32 Tables

sysbench --config-file='sysb.conf' --create-table-options='dbpartition by hash(`id`) tbpartition by hash(id) tbpartitions 8'  --tables='32' --threads='32' --table-size='10000000' oltp_point_select prepare

• EPS: 180w/s，DML EPS: 60w/s

• BPS: 140M/s，FPM: 17个/m

• TPS: 30w/s

• Delay Time: 500ms,最大延迟抖动2s

综述：32张表并行插入场景下，延迟基本可以控制在1s以内。相比TPCC导数据，Sysbench场景下EPS指标呈现了数十倍的提升，但BPS指标则要低很多，主要是因为Sysbench的表比较小，插入逻辑也简单直接，所以数据插入的rps(record per second)很高但流量并不是很大，各项指标对比见下表：

Test With 48 Tables

sysbench --config-file='sysb.conf' --create-table-options='dbpartition by hash(`id`) tbpartition by hash(id) tbpartitions 8'  --tables='48' --threads='48' --table-size='10000000' oltp_point_select prepare

• EPS: 210w/s，DML EPS: 接近70w/s

• BPS: 170M/s

• TPS: 36w/s，FPM: 20个/m

• Delay Time: 1s，最大延迟10s

综述：48张表并行插入场景下，各项指标有了小幅度提升，延迟时间总体在1s左右，最大10s。

Test With 64 Tables

sysbench --config-file='sysb.conf' --create-table-options='dbpartition by hash(`id`) tbpartition by hash(id) tbpartitions 8'  --tables='64' --threads='64' --table-size='10000000' oltp_point_select prepare

• EPS: 220w/s，DML EPS: 接近75w/s

• BPS: 180M/s

• TPS: 37w/s，FPM: 21个/m

• Delay Time: 最大延迟70s

综述：64张表并行插入场景下，各项指标有了小幅度提升，延迟时间开始增大，最大延迟时间70s。因涉及全局排序和事务合并，以及需要对每个event进行checksum的计算，目前全局binlog可支持的最大EPS在220w/S左右，后序进一步的优化进展会在本文持续更新，敬请关注

TPCC交易测试

50w-55w tpmC

• tpmC: 50w/m ~ 55w/m

• EPS: 60w/s，DML EPS: 37w/s ~ 40w/s

• BPS: 130M/s，FPM: 15个/m

• TPS: 18000/s

• Delay Time: 400ms

综述：tpmC 50w/m ~ 55w/m，Tps 18000/s, 全局binlog延迟400ms左右, DML EPS平均在37w/s左右，BPS 130M/s左右

100w-105w tpmC

• tpmC: 100w/m ~ 105w/m

• EPS: 120w/s，DML EPS: 75w/s

• BPS: 250M/s，FPM: 30个/m

• TPS: 35000/s

• Delay Time: 500ms

综述：tpmC 100w/m~105w/m，Tps 35000/s, 全局binlog延迟500ms左右, DML EPS平均在75w/s左右，BPS 250M/s左右

145w-150w tpmC

• tpmC: 145w/m ~ 150w/m

• EPS: 170w/s，DML EPS: 100w/s

• BPS: 350M/s，FPM: 42个/m

• TPS: 50000/s

• Delay Time: 1s ~ 4s。前段和后段延迟在1.5s左右，中段延迟在4s左右，但中段tpmC其实并没有前段高，原因在于在压力打满情况下，偶发抖动都会导致延迟时间的变化，多次复测并不是每次都会达到4s延迟，这里取一个最坏的测试结果，150w tpmC场景下常规延迟时间大概在2s左右

综述：tpmC 145w/m ~ 150w/m，Tps 50000/s, 全局binlog延迟1s-4s左右，EPS 170w/s，DML EPS平均在100w/s左右，BPS 350M/s左右

Sysbench oltp_write_only

20w qps

sysbench --config-file='sysb.conf' --db-ps-mode='disable' --skip-trx='on' --mysql-ignore-errors='all'  --tables='16' --table-size='10000000' --threads=300 oltp_write_only run

• Sysbench: 21w+ qps, 5w+ tps

• 延迟时间：500ms

• EPS:130w+, DML EPS:43w+

• BPS: 125M/s

30w qps

sysbench --config-file='sysb.conf' --db-ps-mode='disable' --skip-trx='on' --mysql-ignore-errors='all'  --tables='16' --table-size='10000000' --threads=512 oltp_write_only run

• Sysbench: 30w qps, 7.5w tps

• 延迟时间：600ms

• EPS:180w+, DML EPS:55w+

• BPS: 170M/s

35w qps

sysbench --config-file='sysb.conf' --db-ps-mode='disable' --skip-trx='on' --mysql-ignore-errors='all'  --tables='16' --table-size='10000000' --threads=800 oltp_write_only run

• Sysbench: 35w~40w qps, 9w~10w tps

• 延迟时间：18s

• EPS: 200w+/s, DML EPS:70w+/s

• BPS: 200M/s

综述：35w qps压力下，已经接近220w/s的最大EPS能力，压测时间10分钟，最大延迟达到18s

Large Transaction

先来介绍几个参数

• storage.isPersistOn

是否开启swap功能，即当内存不足或遇到大事务时，是否支持数据临时swap到磁盘(RocksDB)，默认为true

• storage.persist.mode

持久化模式，可选配置有两个：AUTO和FORCE。AUTO模式下，系统会根据内存使用率自动判断是否需要将数据swap到磁盘；FORCE模式下，系统会强制将数据swap到磁盘

• storage.persistNewThreshold

内存中新增数据触发swap的阈值，即内存使用率达到多大之后，新增数据会被swap到磁盘，默认85%

• storage.persistAllThreshold

内存中存量数据触发swap的阈值，即内存使用率达到多大之后，存量数据会被swap到磁盘，默认95%

5G Close Persist

单个事务大小5G，关闭swap功能，本测试场景，老年代内存14G，即使考虑到数据膨胀，足够放下5G数据

• Delay Time: 所有数据完成排序时延迟7s，所有数据输出到全局binlog文件时延迟17s

• Task进程内存: 老年代使用率显著提升

综述：关闭持久化，全内存模式下，5G数据在17S内完成同步，老年代内存使用率显著提升

5G Force Persist

单个事务大小5G，开启swap功能，并将持久化模式设置为FORCE

• Delay Time: 所有数据完成排序时延迟10s，所有数据输出到全局binlog文件时延迟25s

• CDC进程内存情况: 由于采用强制持久化机制，内存占用无起伏

综述：相比close persist模式，强制持久化模式下，延迟增加了8s，老年代内存占用无明显起伏

10G Auto Persist With 4G Memory

单个事务大小10G，开启swap功能，并将持久化模式设置为AUTO，Task进程内存设置为4G(无法放下10G数据)，评测系统的自动持久化能力

• Delay Time: 所有数据完成排序时延迟23s，所有数据输出到全局binlog文件时延迟55s

• Task进程内存: 老年代并未显著上涨

• Swap日志：单个局部事务大小超过阈值，直接触发了swap

综述：AUTO模式下，对于大事务的落盘，系统采取了更加积极主动的方式，即使内存使用率还未触发swap阈值，当单个局部事务大小超过阈值之后，也会直接触发swap，并且性能还算不错。之所以引入这种策略，主要原因是：

• 出现大事务时，大概率会触发内存不足，直接触发swap，免去老年代GC的成本
• swap操作虽然会有一定的损耗，但总体上的延迟还不错，优先考虑稳定性

20G Auto Persist With 4G Memory

单个事务大小20G，开启swap功能，并将持久化模式设置为AUTO，Task进程内存设置为4G(无法放下20G数据)，评测系统的自动持久化能力

• Delay Time: 所有数据完成排序时延迟49s，所有数据输出到全局binlog文件时延迟115s

• Task进程内存: 老年代小幅上涨

• Swap日志：单个局部事务大小超过阈值，直接触发了swap

总结

本文基于TPCC、Sysbench和Large Transaction3个场景，对全局Binlog的性能和稳定性情况进行了详细介绍，综合来看：

• 写入吞吐可以达到500M/S(30G/min)左右，EPS指标可以达到220W/S左右，且内存使用率维持在较低的水位
• TPCC场景，在150w tpmC压力下，延迟时间可以控制在4s以内，大部分时间段延迟时间保持在2s左右
• Sysbench场景，30w QPS压力下，延迟时间可以维持在1s以内，更高压力下由于已经触达220w/s的EPS能力，延迟时间开始增长(继续提升EPS的上限是全局binlog后续的一个重点目标)
• Large Transaction场景，依托自动swap能力，使用很小的内存可以稳定的同步超大事务，且能保持还不错的性能(继续优化swap的读写能力，延迟时间还有进一步的降低空间)

优化无止境，如果对PolarDB-X充满兴趣，可持续关注我们，最新的优化进展会持续更新。本文是全局Binlog性能解读系列的上篇，下篇将从原理层面展开深入介绍，敬请关注。

欢迎关注PolarDB-X知乎机构号，阅读更多技术好文。