MySQL备份问题排查和思考(二)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
云数据库 RDS PostgreSQL,高可用系列 2核4GB
简介: MySQL备份问题排查和思考(二)
4.3 重点是该SQL为什么运行时间这么久呢?我们通过运行SQL获取执行计划和我们采用perf top+top -H的方式来看看内部的函数调用。发现如下:

屏幕快照 2021-11-19 下午3.29.16.png

  • 结合资源占用情况可以看到占用cpu资源最大的函数是:JOIN_CACHE::read_record_field
  • 结合执行计划看sub_part、tsf、cat使用了临时表和join_buffer,试图分析i_s.files无果,该试图中大多是数据字典,无法访问。
  • 这可能和我们系统中存在大量ibd文件有关。肯定很多同学会问,为什么会有这么多ibd,因为我们大量使用分库、分表、分区

我们知道join cache 一般用在两表join连接,被驱动表没有索引的情况下,将驱动表的数据放到join cache中,当join cache满了以后驱动一次被驱动表,以此来减少被驱动表全表扫描的次数,进而提高性能。

其次我们需要知道的MySQL虽然某一个线程负载高但是,一个线程只能使用CPU核心,我们监控监控的是整体的CPU,因此虽然一个CPU已经达到99%的高负载,但是整体平均下来也不那么明显,这是我行以后监控需要持续改进的地方。

5. checking permissions的疑惑

很明显上面的分析我们发现语句实际已经执行了,但是为什么处于checking permissions状态呢?为了解开这个疑惑,我们需要将断点放到THD::enter_stage和JOIN_CACHE::read_record_field上,当然这部分我们没有深入的研究,只看debug状态,debug 什么呢,只要证明状态 executing 后进入了checking permissions状态且在checking permissions状态下执行了JOIN_CACHE::read_record_field即可如下:屏幕快照 2021-11-19 下午3.29.46.png

这里证明了语句已经进入了执行阶段,但是每次读取一行join cache的记录转换一次状态为checking permissions,栈如下:

屏幕快照 2021-11-19 下午3.30.17.png

我们来看红色函数的注释如下:

INFORMATION_SCHEMA picks metadata from new DD using system views.

显然这里和访问information_schema中的数据有关,因为这里涉及到information_schema和数据字典的实现,过于庞大,我们不做研究了。

但是我们得出一个结论,对于访问字典视图,出现比较奇怪的状态,我们应该用perf top或者pstack获取信息,而不能停留在常规的认知上。

6. 探索优化思路

  • 肯定有同学想问mysqldump为什么要执行上面这个SQL呢?这个还需要备份厂商来解释了,该SQL在备份中还不能短时间改善,银行是非常注重备份,不可能等厂商改,所以我们放弃该思路
  • 既然厂商无法调整,那我们就从数据库本身着手,SQL属于内部试图,我等源码基础也不好,无奈啊!只能从执行计划和占用高资源得函数着手,既然join_cache这么高,且执行计划中提示使用了join_buffer和临时表,那么我们来试图调整join_buffer_size,当前默认是2M,将join_buffer_size调整后再次执行SQL,SQL运行1min7s,效果明显。

屏幕快照 2021-11-19 下午3.30.45.png

至此,我们已经找到优化思路,调整数据库join_buffer_size来解决,肯定有同学问,这个也不能随便调整啊,因为这是一个session级别的参数,可能导致MySQLD使用内存大幅增加。但是,我们架构中设计的这个库是专门用于全备的,没有任何应用连接,所以可以调整该参数。再次发起数据库备份,观察几天时间,该问题不再发现。透过事物看本质发现,mysql中在有大量的表或分区情况下,在通过内部试图、数据字典读取操作系统中文件时可能会存在有各种性能问题,对于某些查询操作我们可以在备库进行,尽量减少对主库的冲击。

7. 补充:关于几个timeout参数生效点

接下来我们也研究了几个timeout参数, 如果出现超时遇到了日志是Got timeout reading communication packets,而不是Got an error reading communication packets。实际上几个timeout 参数都是通过poll的timeout参数实现的,我们稍微总结了一下如下:

  1. 连接进行握手,连接时poll的timeout受到connect_timout影响
  2. loop 进入死循环
  3. wait_timeout/interactive_timeout 参数设置poll timeout参数
  4. 堵塞等待命令来到
  5. 命令来到退出堵塞。
  6. 命令执行期间读写更改poll的参数,受net_read_timout和net_write_timeout参数影响
  7. 命令执行
  8. 命令执行完成后,再次做wait_timeout/interactive_timeout参数检查并且恢复
  9. goto loop

因此总结一下:

  • Got timeout reading communication packets:可能和参数connect_timout,net_read_timout,wait_timeout/interactive_timeout 有关
  • Got timeout writing communication packets:可能和参数net_write_timeout有关
            </div>
相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情:&nbsp;https://www.aliyun.com/product/rds/mysql&nbsp;
相关文章
|
2天前
|
弹性计算 运维 搜索推荐
三翼鸟携手阿里云ECS g9i:智慧家庭场景的效能革命与未来生活新范式
三翼鸟是海尔智家旗下全球首个智慧家庭场景品牌,致力于提供覆盖衣、食、住、娱的一站式全场景解决方案。截至2025年,服务近1亿家庭,连接设备超5000万台。面对高并发、低延迟与稳定性挑战,全面升级为阿里云ECS g9i实例,实现连接能力提升40%、故障率下降90%、响应速度提升至120ms以内,成本降低20%,推动智慧家庭体验全面跃迁。
|
3天前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
3分钟采集134篇AI文章!深度解析如何通过云无影AgentBay实现25倍并发 + LlamaIndex智能推荐
结合阿里云无影 AgentBay 云端并发采集与 LlamaIndex 智能分析,3分钟高效抓取134篇 AI Agent 文章,实现 AI 推荐、智能问答与知识沉淀,打造从数据获取到价值提炼的完整闭环。
349 91
|
10天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
Qoder全栈开发实战指南:开启AI驱动的下一代编程范式
Qoder是阿里巴巴于2025年发布的AI编程平台,首创“智能代理式编程”,支持自然语言驱动的全栈开发。通过仓库级理解、多智能体协同与云端沙箱执行,实现从需求到上线的端到端自动化,大幅提升研发效率,重塑程序员角色,引领AI原生开发新范式。
838 156
|
3天前
|
数据采集 缓存 数据可视化
Android 无侵入式数据采集:从手动埋点到字节码插桩的演进之路
本文深入探讨Android无侵入式埋点技术,通过AOP与字节码插桩(如ASM)实现数据采集自动化,彻底解耦业务代码与埋点逻辑。涵盖页面浏览、点击事件自动追踪及注解驱动的半自动化方案,提升数据质量与研发效率,助力团队迈向高效、稳定的智能化埋点体系。(238字)
255 156
|
4天前
|
域名解析 人工智能
【实操攻略】手把手教学,免费领取.CN域名
即日起至2025年12月31日,购买万小智AI建站或云·企业官网,每单可免费领1个.CN域名首年!跟我了解领取攻略吧~
|
11天前
|
机器人 API 调度
基于 DMS Dify+Notebook+Airflow 实现 Agent 的一站式开发
本文提出“DMS Dify + Notebook + Airflow”三位一体架构,解决 Dify 在代码执行与定时调度上的局限。通过 Notebook 扩展 Python 环境,Airflow实现任务调度,构建可扩展、可运维的企业级智能 Agent 系统,提升大模型应用的工程化能力。
|
人工智能 前端开发 API
前端接入通义千问(Qwen)API:5 分钟实现你的 AI 问答助手
本文介绍如何在5分钟内通过前端接入通义千问(Qwen)API,快速打造一个AI问答助手。涵盖API配置、界面设计、流式响应、历史管理、错误重试等核心功能,并提供安全与性能优化建议,助你轻松集成智能对话能力到前端应用中。
810 154