【MySQL技术内幕】2.6-InnoDB关键特性

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云数据库 RDS MySQL,集群版 2核4GB 100GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 【MySQL技术内幕】2.6-InnoDB关键特性

1、插入缓存

1.1、Insert Buffer

Insert Buffer 可能是 InnoDB 存储引擎关键特性中最令人激动与兴奋的一个功能。不过这个名字可能会让人认为插人缓冲是缓冲池中的一个组成部分。其实不然, InnoDB 缓冲池中有 Insert Buffer 信息固然不错,但是 Insert Buffer和数据页一样,也是物理页的一个组成部分。

在 InnoDB 存储引擎中,主键是行唯一的标识符。通常应用程序中行记录的插入顺序是按照主键递增的顺序进行插人的。因此,插入聚集索引( Primary Key )一般是顺序的,不需要磁盘的随机读取。比如按下列 SQL 定义表:

CREATE TABLE t ( 
   a INT AUTO INCREMENT ,
   b VARCHAR(30) , 
   PRIMARY KEY ( a ) 
);

其中 a 列是自增长的,若对 a 列插人 NULL 值,则由于其具有 AUTO INCREMENT 属性,其值会自动增长。同时页中的行记录按 a 的值进行顺序存放。在一般情况下,不需要随机读取另一个页中的记录。因此,对于这类情况下的插人操作,速度是非常快的。注意并不是所有的主键插入都是顺序的。若主键类是 UUID 这样的类,那么插入和辅助索引一样,同样是随机的。即使主键是自增类型,但是插入的是指定的值,而不是 NULL 值,那么同样可能导致插入并非连续的情况。

但是不可能每张表上只有一个聚集索引,更多情况下,一张表上有多个非聚集的辅助索引( secondary index )。比如,用户需要按照 b 这个字段进行查找,并且 b 这个字段不是唯一的,即表是按如下的 SQL 语句定义的:

CREATE TABLE t (
a INT AUTO INCREMENT , 
b VARCHAR ( 30 ) , 
PRIMARY KEY ( a ) , 
key ( b ) 
);

在这样的情况下产生了一个非聚集的且不是唯一的索引。在进行插人操作时,数据页的存放还是按主键 a 进行顺序存放的,但是对于非聚集索引叶子节点的插入不再是顺序的了,这时就需要离散地访问非聚集索引页,由于随机读取的存在而导致了插人操作性能下降。当然这并不是这个 b 字段上索引的错误,而是因为 B+树的特性决定了非聚集索引插入的离散性。

需要注意的是,在某些情况下,辅助索引的插人依然是顺序的,或者说是比较顺序的,比如用户购买表中的时间字段。在通常情况下,用户购买时间是一个辅助索引,用来根据时间条件进行查询。但是在插入时却是根据时间的递增而插入的,因此插人也是“较为”顺序的。

InnoDB 存储引擎开创性地设计了 Insert Buffer ,对于非聚集索引的插人或更新操作,不是每一次直接插入到索引页中,而是先判断插入的非聚集索引页是否在缓冲池中,若在,则直接插人;若不在,则先放入到一个 Insert Buffer 对象中,好似欺骗。数据库这个非聚集的索引已经插到叶子节点,而实际并没有,只是存放在另一个位置。然后再以一定的频率和情况进行 Insert Buffer 和辅助索引页子节点的 merge(合并)操作,这时通常能将多个插人合并到一个操作中(因为在一个索引页中),这就大大提高了对于非聚集索引插人的性能。

然而 Insert Buffer 的使用需要同时满足以下两个条件:

  • 索引是辅助索引( secondary index ) ;
  • 索引不是唯一( unique )的。

当满足以上两个条件时, InnoDB 存储引擎会使用 Insert Buffer ,这样就能提高插入操作的性能了。不过考虑这样一种情况:应用程序进行大量的插入操作,这些都涉及了不唯一的非聚集索引,也就是使用了 Insert Buffer。若此时 MySQL数据库发生了宕机这时势必有大量的 Insert Buffer并没有合并到实际的非聚集索引中去。因此这时恢复可能需要很长的时间,在极端情况下甚至需要几个小时。

辅助索引不能是唯一的,因为在插人缓冲时,数据库并不去查找索引页来判断插入的记录的唯一性。如果去查找肯定又会有离散读取的情况发生,从而导致 Insert Buffer失去了意义。

用户可以通过命令 SHOW ENGINE INNODB STATUS来查看插入缓冲的信息:

image.png

seg size显示了当前 Insert Buffer的大小为11336×16KB,大约为177MB; free list len代表了空闲列表的长度;size代表了已经合并记录页的数量。而黑体部分的第2行可能是用户真正关心的,因为它显示了插人性能的提高。 Inserts代表了插入的记录数;merged recs代表了合并的插入记录数量; merges代表合并的次数,也就是实际读取页的次数。 merges: merged recs大约为1:3,代表了插入缓冲将对于非聚集索引页的离散IO逻辑请求大约降低了2/3。

正如前面所说的,目前 Insert Buffer存在一个问题是:在写密集的情况下,插入缓冲会占用过多的缓冲池内存( innodb buffer pool),默认最大可以占用到1/2的缓冲池内存。以下是 InnoDB存储引擎源代码中对于 insert buffer的初始化操作: image.png

这对于其他的操作可能会带来一定的影响。 Percona上发布一些 patch来修正插入缓冲占用太多缓冲池内存的情况,具体可以到 Percona官网进行查找。简单来说,修改IBUF POOL SIZE PER MAX SIZE就可以对插入缓冲的大小进行控制。比如将IBUF_POOL_SIZE_PER_MAX_SIZE改为3,则最大只能使用1/3的缓冲池内存。

1.2、Change Buffer

InnoDB从1.0.x版本开始引入了 Change Buffer,可将其视为 Insert Buffer的升级从这个版本开始, InnodB存储引擎可以对DML操作— INSERT、 DELETE、 UPDATE都进行缓冲,他们分别是: Insert Buffer、 Delete Buffer、 Purge buffer当然和之前 Insert Buffer一样, Change Buffer适用的对象依然是非唯一的辅助索引。

对一条记录进行 UPDATE操作可能分为两个过程:

  • 将记录标记为已删除;
  • 真正将记录删除

因此 Delete Buffer对应 UPDATE操作的第一个过程,即将记录标记为删除。 PurgeBuffer对应UPDATE操作的第二个过程,即将记录真正的删除。同时, InnoDB存储引擎提供了参数 innodb_change_buffering,用来开启各种Buffer的选项。该参数可选的值为: Inserts、 deletes、 purges、 changes、all、none。 Inserts、 deletes、 purges就是前面讨论过的三种情况。 changes表示启用 Inserts和 deletes,a表示启用所有,none表示都不启用。该参数默认值为all。

从 InnoDB1.2.x版本开始,可以通过参数 innodb_change_buffer_max_size来控制Change Buffer最大使用内存的数量:

mysql> show variables like 'innodb_change_buffer_max_size';
+-------------------------------+-------+
| Variable_name                 | Value |
+-------------------------------+-------+
| innodb_change_buffer_max_size | 25    |
+-------------------------------+-------+
1 row in set (0.05 sec)

innodb_change_buffer_max_size值默认为25,表示最多使用1/4的缓冲池内存空间。

而需要注意的是,该参数的最大有效值为50在 MySQL5.5版本中通过命令 SHOW ENGINE INNODB STATUS,可以观察到类似如下的内容: image.png

可以看到这里显示了 merged operations和 discarded operation,并且下面具体显示 Change Buffer中每个操作的次数。 Insert表示 Insert Buffer; delete mark表示 Delete Buffer; delete表示 Purge Buffer; discarded operations表示当 Change Buffer发生 merge时,表已经被删除,此时就无需再将记录合并( merge)到辅助索引中了。

1.3、Insert Buffer的内部实现

通过前一个小节读者应该已经知道了 Insert Buffer的使用场景,即非唯一辅助索引的插入操作。但是对于 Insert Buffer具体是什么,以及内部怎么实现可能依然模糊,这正是本节所要阐述的内容。

可能令绝大部分用户感到吃惊的是, Insert Buffer的数据结构是一棵B+树。在MySQL4.1之前的版本中每张表有一棵 Insert Buffer B+树。而在现在的版本中,全局只有一棵 Insert Buffer B+树,负责对所有的表的辅助索引进行 Insert Buffer。而这棵B+树存放在共享表空间中,默认也就是 ibdatal中。因此,试图通过独立表空间ibd文件恢复表中数据时,往往会导致 CHECK TABLE失败。这是因为表的辅助索引中的数据可能还在 Insert Buffer中,也就是共享表空间中,所以通过ibd文件进行恢复后,还需要进行REPAIR TABLE操作来重建表上所有的辅助索引。

Insert Buffer是一棵B+树,因此其也由叶节点和非叶节点组成。非叶节点存放的是查询的 search key(键值),其构造如图所示: image.png

search key一共占用9个字节,其中 space表示待插入记录所在表的表空间id,在InnodB存储引擎中,每个表有一个唯一的 space id,可以通过 space id查询得知是哪张表。 space占用4字节。 marker占用1字节,它是用来兼容老版本的 Insert Buffer, offset表示页所在的偏移量,占用4字节。

当一个辅助索引要插入到页(space,offset)时,如果这个页不在缓冲池中,那么InnoDB存储引擎首先根据上述规则构造一个 search key,接下来查询 Insert Buffer这棵B+树,然后再将这条记录插入到 Insert Buffer b+树的叶子节点中。

对于插入到 Insert Buffer B+树叶子节点的记录,并不是直接将待插入的记录插入,而是需要根据如下的规则进行构造: image.png

space、 marker、 page no字段和之前非叶节点中的含义相同,一共占用9字节。第4个字段 metadata占用4字节,其存储的内容如下表所示: image.png

IBUF_REC_OFFSET_COUNT是保存两个字节的整数,用来排序每个记录进入Insert Buffer的顺序。因为从 InnodB1.0.x开始支持 Change Buffer,,所以这个值同样记录进人 Insert Buffer的顺序。通过这个顺序回放( replay)才能得到记录的正确值。

从 Insert Buffer叶子节点的第5列开始,就是实际插入记录的各个字段了。因此较之原插入记录, Insert Buffer B+树的叶子节点记录需要额外13字节的开销。

因为启用 Insert Buffer索引后,辅助索引页( space, page no)中的记录可能被插入到 Insert Buffer b+树中,所以为了保证每次 Merge Insert Buffer页必须成功,还需要有一个特殊的页用来标记每个辅助索引页( space, page_no)的可用空间。这个页的类型为 Insert Buffer Bitmap每个 Insert Buffer Bitmap页用来追踪16384个辅助索引页,也就是256个区( Extent)。每个 Insert Buffer Bitmap页都在16384个页的第二个页中。

每个辅助索引页在 Insert Buffer Bitmap页中占用4位(bit),由下表中的三个部分组成:

image.png

1.4、Merge Insert Buffer

通过前面的小节读者应该已经知道了 Insert/Change Buffer是一棵B+树。若需要实现插入记录的辅助索引页不在缓冲池中,那么需要将辅助索引记录首先插入到这棵B+树中。但是 Insert Buffer中的记录何时合并( merge)到真正的辅助索引中呢?这是本小节需要关注的重点,概括地说, Merge Insert Buffer的操作可能发生在以下几种情况下:

  • 辅助索引页被读取到缓冲池时;
  • Insert Buffer Bitmap页追踪到该辅助索引页已无可用空间时;
  • Master Thread。

第一种情况为当辅助索引页被读取到缓冲池中时,例如这在执行正常的 SELECT査询操作,这时需要检查 Insert Buffer Bitmap页,然后确认该辅助索引页是否有记录存放于 Insert Buffer b+树中。若有,则将 Insert Buffer B+树中该页的记录插入到该辅助索引页中。可以看到对该页多次的记录操作通过一次操作合并到了原有的辅助索引页中,因此性能会有大幅提高。

Insert Buffer Bitmap页用来追踪每个辅助索引页的可用空间,并至少有1/32页的空间。若插入辅助索引记录时检测到插入记录后可用空间会小于1/32页,则会强制进行一个合并操作,即强制读取辅助索引页,将 Insert Buffer B+树中该页的记录及待插入的记录插人到辅助索引页中。这就是上述所说的第二种情况。

还有一种情况,之前在分析 Master Thread时曾讲到,在 Master Thread线程中每秒或每10秒会进行一次 Merge Insert Buffer的操作,不同之处在于每次进行 merge操作的页的数量不同。

在 Master Thread中,执行 merge操作的不止是一个页,而是根据 srv_innodb_io_capactiy的百分比来决定真正要合并多少个辅助索引页。但 InnoDe存储引擎又是根据怎样的算法来得知需要合并的辅助索引页呢?

在 Insert Buffer B+树中,辅助索引页根据(space, offset)都已排序好,故可以根据(space, offset)的排序顺序进行页的选择。然而,对于 Insert Buffer页的选择,InnoDB存储引擎并非采用这个方式,它随机地选择 Insert Buffer B+树的一个页,读取该页中的 space及之后所需要数量的页。该算法在复杂情况下应有更好的公平性。同时,若进行 merge时,要进行 merge的表已经被删除,此时可以直接丢弃已经被 Insert/Change Buffer的数据记录。

2、两次写(Double Write)

如果说 Insert Buffer带给 InnoDB存储引擎的是性能上的提升,那么 double write(两次写)带给 InnoDB存储引擎的是数据页的可靠性。

当发生数据库宕机时,可能 InnoDB存储引擎正在写入某个页到表中,而这个页只写了一部分,比如16KB的页,只写了前4KB,之后就发生了宕机,这种情况被称为部分写失效(partial page write)。在 InnoDB存储引擎未使用 doublewrite技术前,曾经出现过因为部分写失效而导致数据丢失的情况。

有经验的DBA也许会想,如果发生写失效,可以通过重做日志进行恢复。这是个办法。但是必须清楚地认识到,重做日志中记录的是对页的物理操作。如果这个页本身已经发生了损坏,再对其进行重做是没有意义的。这就是说,在应用重做日志前,用户需要一个页的副本,当写入失效发生时,先通过页的副本来还原该页,再进行重做,这就是 doublewrite。在 InnoDB存储引擎中doublewrite的体系架构如图所示。

image.png

由于innodb page是16K,一般系统page是4k,当有个update语句需要对业内记录加1,当第一个4k中记录加1后,系统宕机,重启恢复时候,innodb 不知道从哪里给记录加1,如果给16k里所有记录都加1,就会导致第一个4k里面记录加2,必然导致数据不一致,这个时候double write buffer就解决了这个问题。

Double Write的思路很简单:

A. 在覆盖磁盘上的数据前,先将Page的内容写入到磁盘上的其他地方(InnoDB存储引擎中的doublewrite buffer,这里的buffer不是内存空间,是持久存储上的空间).

B. 然后再将Page的内容覆盖到磁盘上原来的数据。

如果在A步骤时系统故障,原来的数据没有被覆盖,还是完整的。
如果在B步骤时系统故障,原来的数据不完整了,但是新数据已经被完整的写入了doublewrite buffer. 因此系统恢复时就可以用doublewrite buffer中的新Page来覆盖这个不完整的page。

doublewrite由两部分组成,一部分是内存中的 doublewrite buffer,大小为2MB,另部分是物理磁盘上共享表空间中连续的128个页,即2个区( extent),大小同样为2MB。在对缓冲池的脏页进行刷新时,并不直接写磁盘,而是会通过 memcpy函数将脏页先复制到内存中的 doublewrite buffer,之后通过 doublewrite buffer再分两次,每次1MB顺序地写入共享表空间的物理磁盘上,然后马上调用 fsync函数,同步磁盘,避免缓冲写带来的问题。在这个过程中,因为 doublewrite页是连续的,因此这个过程是顺序写的,开销并不是很大。在完成 doublewrite页的写入后,再将 doublewrite buffer中的页写入各个表空间文件中,此时的写入则是离散的。可以通过以下命令观察到 doublewrite运行的情况:

mysql>SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'innodb dblwr%'\G复制代码

image.png

可以看到, doublewrite一共写了6325194个页,但实际的写入次数为100399,基本上符合64:1。如果发现系统在高峰时的 Innodb dblwr_pages_written:Innodb_dblwr_writes远小于64:1,那么可以说明系统写人压力并不是很高。

如果操作系统在将页写人磁盘的过程中发生了崩溃,在恢复过程中, InnoDB存储引擎可以从共享表空间中的 doublewrite中找到该页的一个副本,将其复制到表空间文件再应用重做日志。下面显示了一个由 doublewrite进行恢复的情况: image.png

若查看MyQL官方手册,会发现在命令 SHOW GLOBAL STATUS中 Innodb_buffer_pool_pages_flushed变量表示当前从缓冲池中刷新到磁盘页的数量。根据之前的介绍,用户应该了解到,在默认情况下所有页的刷新首先都需要放入到 doublewrite中,因此该变量应该和 Innodb_dblwr_pages_written一致。然而在 MySQL5.5.24版本之前,Innodb_buffer_pool_pages_flushed总是为 Innodb_dblwr_pages_written的2倍,而此Bug直到 MySQL5.5.24才被修复。因此用户若需要统计数据库在生产环境中写人的量,最安

全的方法还是根据 Innodb_dblwr_pages_written来进行统计,这在所有版本的 MySQL数据库中都是正确的。

参数 skip_innodb_doublewrite可以禁止使用 doublewrite功能,这时可能会发生前面提及的写失效问题。不过如果用户有多个从服务器( slave server),需要提供较快的性能(如在 slaves erver上做的是RAID0),也许启用这个参数是一个办法。不过对于需要提供数据高可靠性的主服务器( master server),任何时候用户都应确保开启doublewrite功能。

**注意:**有些文件系统本身就提供了部分写失效的防范机制,如ZFS文件系统。在这种情况下,用户就不要启用 doublewrite了

3、自适应哈希索引

哈希(hash)是一种非常快的查找方法,在一般情况下这种查找的时间复杂度为O(1),即一般仅需要一次查找就能定位数据。而B+树的查找次数,取决于B+树的高度,在生产环境中,B+树的高度一般为34层,故需要34次的查询。

InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询。如果观察到建立哈希索引可以带来速度提升,则建立哈希索引,称之为自适应哈希索引(Adaptive Hash Index,AHI) AHI是通过缓冲池的B+树页构造而来,因此建立的速度很快,而且不需要对整张表构建哈希索引。 InnoDB存储引擎会自动根据访问的频率和模式来自动地为某些热点页建立哈希索引。

AHI有一个要求,即对这个页的连续访问模式必须是一样的。例如对于(a,b)这样的联合索引页,其访问模式可以是以下情况:

  • WHERE a=xxx
  • WHERE a= xxx and b=xxx

访问模式一样指的是査询的条件一样,若交替进行上述两种查询,那么 InnoDB存储引擎不会对该页构造AH此外AH还有如下的要求:

  • 以该模式访问了100次
  • 页通过该模式访问了N次,其中=页中记录*1/16

根据 InnoDB存储引擎官方的文档显示,启用AHI后,读取和写入速度可以提高2倍,辅助索引的连接操作性能可以提高5倍。毫无疑问,AHI是非常好的优化模式,其设计思想是数据库自优化的(self-tuning),即无需DBA对数据库进行人为调整。

通过命令 SHOW ENGINE INNODB STATUS可以看到当前AHI的使用状况:

image.png

现在可以看到AHI的使用信息了,包括AHI的大小、使用情况、每秒使用AHI搜索的情况。值得注意的是,哈希索引只能用来搜索等值的查询,如 SELECT * FROM table WHERE index_col='xxx'。而对于其他查找类型,如范围查找,是不能使用哈希索引的,因此这里出现了non-hash searches/s的情况。通过 hash searches: non-hash searches可以大概了解使用哈希索引后的效率。

由于AHI是由 InnoDB存储引擎控制的,因此这里的信息只供用户参考。不过用户可以通过观察 SHOW ENGINE INNODB STATUS的结果及参数 innodb_adaptive_hash_index来考虑是禁用或启动此特性,默认AHI为开启状态。

4、异步IO

为了提高磁盘操作性能,当前的数据库系统都采用异步IO(Asynchronous IO,AIO)的方式来处理磁盘操作。 InnoDB存储引擎亦是如此。

与AIO对应的是 Sync IO,即每进行一次IO操作,需要等待此次操作结束才能继续接下来的操作。但是如果用户发出的是一条索引扫描的查询,那么这条SQL查询语句可能需要扫描多个索引页,也就是需要进行多次的IO操作。在每扫描一个页并等待其完成后再进行下一次的扫描,这是没有必要的。用户可以在发出一个IO请求后立即再发出另一个IO请求,当全部IO请求发送完毕后,等待所有IO操作的完成,这就是AIO。

AIO的另一个优势是可以进行 IO Merge操作,也就是将多个IO合并为1个IO,这样可以提高IOPS的性能。例如用户需要访问页的(space, page_no)为:(8,6),(8,7),(8,8)。每个页的大小为16KB,那么同步IO需要进行3次IO操作。而AIO会判断到这三个页是连续的(显然可以通过( space, page_no)得知)。因此AIO底层会发送一个IO请求,从(8,6)开始,读取48KB的页。

在 InnoDB 1.1.x之前,AIO的实现通过 InnoDB存储引擎中的代码来模拟实现。而从InnoDB 1.1.x开始(InnoDB Plugin不支持),提供了内核级别AIO的支持,称为 Native AIO。因此在编译或者运行该版本 MySQL时,需要libaio库的支持。若没有则会出现如下的提示:

/usr/local/mysql/bin/mysqld: error while loading shared libraries: libai.so.1

cannot open shared object file: No such file or directory

需要注意的是, Native AIO需要操作系统提供支持。 Windows系统和 Linux系统都提供 Native AIO支持,而 Mac OSX系统则未提供。因此在这些系统下,依旧尽能使用原模拟的方式。在选择 MySQL数据库服务器的操作系统时,需要考虑这方面的因素。

参数 innodb_use_native_aio用来控制是否启用 Native AIO,在 Linux操作系统下,默认值为ON:

mysql> show variables like 'innodb_use_native_aio';
+-----------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-----------------------+-------+
| innodb_use_native_aio | ON    |
+-----------------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

用户可以通过开启和关闭 Native AIO功能来比较 InnoDB性能的提升。官方的测试显示,启用 Native AIO,恢复速度可以提高75%。

在 InnoDB存储引擎中, read ahead方式的读取都是通过AIO完成,脏页的刷新,即磁盘的写入操作则全部由AIO完成。

5、刷新邻接页

InnoDB存储引擎还提供了 Flush Neighbor Page(刷新邻接页)的特性。其工作原理为:当刷新一个脏页时, InnoDB存储引擎会检测该页所在区( extent)的所有页,如果是脏页,那么一起进行刷新。这样做的好处显而易见,通过AIO可以将多个IO写入操作合并为一个IO操作,故该工作机制在传统机械磁盘下有着显著的优势。但是需要考虑到下面两个问题:

  • 是不是可能将不怎么脏的页进行了写人,而该页之后又会很快变成脏页?
  • 固态硬盘有着较高的IOPS,是否还需要这个特性?

为此, InnoDB存储引擎从1.2.x版本开始提供了参数 innodb_flush_neighbors,用来控制是否启用该特性。对于传统机械硬盘建议启用该特性,而对于固态硬盘有着超高IOPS性能的磁盘,则建议将该参数设置为0,即关闭此特性。


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