【MySQL】sync_binlog innodb_flush_log_at_trx_commit 浅析

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介:
  innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog 两个参数是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数。本文从参数含义,性能,安全角度阐述两个参数为不同的值时对db 性能,数据的影响.

一 参数意义
innodb_flush_log_at_trx_commit
如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置为0,log buffer将每秒一次地写入log file中,并且log file的flush(刷到磁盘)操作同时进行.该模式下,在事务提交的时候,不会主动触发写入磁盘的操作。
如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置为1,每次事务提交时MySQL都会把log buffer的数据写入log file,并且flush(刷到磁盘)中去.
如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置为2,每次事务提交时MySQL都会把log buffer的数据写入log file.但是flush(刷到磁盘)操作并不会同时进行。该模式下,MySQL会每秒执行一次 flush(刷到磁盘)操作。
注意:
  由于进程调度策略问题,这个“每秒执行一次 flush(刷到磁盘)操作”并不是保证100%的“每秒”。
  
sync_binlog
sync_binlog 的默认值是0,像操作系统刷其他文件的机制一样,MySQL不会同步到磁盘中去而是依赖操作系统来刷新binary log。
当sync_binlog =N (N>0) ,MySQL 在每写 N次 二进制日志binary log时,会使用fdatasync()函数将它的写二进制日志binary log同步到磁盘中去。
注:
   如果启用了autocommit,那么每一个语句statement就会有一次写操作;否则每个事务对应一个写操作。
   根据上述描述,我做了一张图,可以方便大家查看。
 
二 性能
    两个参数在不同值时对db的纯写入的影响表现如下
    
 测试场景1 
  innodb_flush_log_at_trx_commit=2 
  sync_binlog=1000
 测试场景2 
  innodb_flush_log_at_trx_commit=1 
  sync_binlog=1000
 测试场景3 
  innodb_flush_log_at_trx_commit=1 
  sync_binlog=1
 测试场景4
  innodb_flush_log_at_trx_commit=1
  sync_binlog=1000
 测试场景5 
  innodb_flush_log_at_trx_commit=2 
  sync_binlog=1000 
 
场景 TPS
场景1 41000
场景2 33000
场景3 26000
场景4 33000
由此可见,当两个参数设置为双1的时候,写入性能 最差,sync_binlog=N (N>1 ) innodb_flush_log_at_trx_commit=2 时,(在当前模式下)MySQL的写操作才能达到最高性能。

三 安全
当innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog  都为 1 时是最安全的,在mysqld 服务崩溃或者服务器主机crash的情况下,binary log 只有可能丢失最多一个语句或者一个事务。但是鱼与熊掌不可兼得,双11 会导致频繁的io操作,因此该模式也是最慢的一种方式。
当innodb_flush_log_at_trx_commit设置为0,mysqld进程的崩溃会导致上一秒钟所有事务数据的丢失。
当innodb_flush_log_at_trx_commit设置为2,只有在操作系统崩溃或者系统掉电的情况下,上一秒钟所有事务数据才可能丢失。

双1适合数据安全性要求非常高,而且磁盘IO写能力足够支持业务,比如订单,交易,充值,支付消费系统。双1模式下,当磁盘IO无法满足业务需求时 比如11.11 活动的压力。推荐的做法是 innodb_flush_log_at_trx_commit=2 ,sync_binlog=N (N为500 或1000) 且使用带蓄电池后备电源的缓存cache,防止系统断电异常。


四 小结
    系统性能和数据安全是业务系统高可用稳定的必要因素。我们对系统的优化需要寻找一个平衡点,合适的才是最好的,根据不同的业务场景需求,可以将两个参数做组合调整,以便是db系统的性能达到最优化。
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