MySQL · 捉虫动态 · InnoDB crash

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
云数据库 RDS PostgreSQL,集群系列 2核4GB
简介:

问题描述

在 MySQL 官方最新的版本 MySQL 5.6.36 版本上,我们遇到了一个非常有意思的bug,实例几乎每个小时crash一次,查看其产生的 core file,发现如下的backtrace:

#3  <signal handler called>
#4  0x00002b65596248a5 in raise (sig=6) at ../nptl/sysdeps/unix/sysv/linux/raise.c:64
#5  0x00002b6559626085 in abort () at abort.c:92
#6  0x00000000010deabe in dict_index_is_clust (index=0x0) at storage/innobase/include/dict0dict.ic:269
#7  0x00000000010f1efb in row_merge_drop_indexes (trx=0x2b656c027b28, table=0x2b65840323e8, locked=1) at storage/innobase/row/row0merge.cc:2880
#8  0x00000000012f41ea in dict_table_remove_from_cache_low (table=0x2b65840323e8, lru_evict=1) at storage/innobase/dict/dict0dict.cc:2109
#9  0x00000000012efbdd in dict_make_room_in_cache (max_tables=400, pct_check=100) at storage/innobase/dict/dict0dict.cc:1446
#10 0x0000000001197cad in srv_master_evict_from_table_cache (pct_check=100) at storage/innobase/srv/srv0srv.cc:2012
#11 0x00000000011988ff in srv_master_do_idle_tasks () at storage/innobase/srv/srv0srv.cc:2207
#12 0x000000000119930f in srv_master_thread (arg=0x0) at storage/innobase/srv/srv0srv.cc:2355
#13 0x00002b65583f5851 in start_thread (arg=0x2b6560895700) at pthread_create.c:301
#14 0x00002b65596d967d in clone () at ../sysdeps/unix/sysv/linux/x86_64/clone.S:115

从core来看,现象也比较明确:

  1. InnoDB master thread 正在淘汰 InnoDB 表数据对象 dict_table_t
  2. 淘汰的 dict_table_t 对象 table->drop_abort= true,所以需要删除未完成的index
  3. 当在row_merge_drop_indexes() 函数中删除索引时, 发现 table->indexes= 0, 随后就crash了

由于是master thread 后台线程触发的crash,所以并不能知道用户现场做了什么操作,以及什么时候做了什么操作而对此产生了影响。

所以,只能根据当前 core 文件中的对象 dict_table_t 的属性进行排查,来查找线索。

InnoDB背景

1. Master Thread

InnoDB有一个常驻后台 master 线程,主要做以下工作:

  1. 前台用户线程lazy drop 的 table,master thread负责清理
  2. merge insert buffer
  3. 淘汰dict table cache
  4. flush log buffer
  5. make checkpoint

其中,evict table cache 的过程,会根据 server 层的一个变量 table_definition_cache 来进行淘汰,
因为 server 层会根据这个变量的设置来缓存从FRM文件中得到的数据字典定义 即table_share 对象,所以引擎层缓存超过这个设置的意义也不大。

Master线程会根据 LRU 链表即 dict_sys->table_LRU 进行淘汰,但淘汰的过程,需要保证 dict_table_t 对象不能被 handler 引用,也就是当前没有 statement 语句在操作这个表,在 dict_table_t 中,使用 table->n_ref_count 来表示有多少个handler对象在引用。

2. dict_table_t的生命周期

1. 装载 当操纵这个表的时候,InnoDB 的 handler 对象需要引用这个 dict_table_t 对象,首先会在 dict_sys->table_hash 进行hash查找:

  1. 如果存在,说明已经存在 dictionary cache 中,
  2. 如果不存在,需要读取InnoDB的数据字典SYS_TABLES, SYS_INDEXES, SYS_COLUMNS等来装载dict_table_t对象

2. 引用 当 statement 执行的时候,会先创建 handler,然后 handler 会引用 dict_table_t 对象对象,即增加 table->n_ref_count++,因为增加了引用,会调整 dict_sys->table_LRU 的位置,保持热度。 当语句结束的时候,如果 handler close 的话,会解除 dict_table_t 对象的引用,即递减 table->n_ref_count--。

3. 缓存 因为 server 层存在 table open cache,受 table_open_cache 参数设置影响,所以,当 statement 结束的时候,并不会立即 close opened table,相应的 InnoDB 的 handler 也不会立即关闭,这样就保持了 table->n_ref_count 引用数。

4. 淘汰 Master thread 每一秒钟都会轮询 dict_sys->table_LRU, 当 table->n_ref_count == 0, 进行淘汰dict_table_t 对象, 保留的数量受参数table_definition_cache控制。

3. table->drop_aborted

按照 InnoDB online DDL 的定义,在 DDL 的过程中,如果任务失败,会把 table->drop_aborted 设置成 true,随后,会回滚掉当前的操作,因为是online操作,在中间时刻不阻塞 DML, 所以这里会产生两种情况:

  1. 如果当前没有 statement 操作这个表,那当前在回滚的时候,就把这个 DDL 给直接回滚掉了
  2. 如果当前有 statement 在操作这个表,那就会把 table->drop_aborted 设置成TRUE,进行 lazy drop 回滚。

根据代码的路径,lazy drop的会在以下场景发生:

  1. dict_table_close() 也就是当最后一个 statement 引用 dict_table_t 使用完了之后,即 table->n_ref_count == 0 时,这个线程负责清理掉未完成的 DDL
  2. 下一个 DDL 也就是当下一个 DDL 操作的时候,如果发现 table->drop_aborted 为 true,那么也会负责清理这个未完成的 DDL

复现过程

从上面的 InnoDB 背景介绍来看,我们已经 cover 了这个 crash 相关的概念和内容,下面我们就来看复现过程:

1. 从core文件看 table->drop_aborted= true

所以我们断定一定存在失败的 DDL 语句,随后通过审计日志,我们发现:

 alter table t add unique key(col1);
 ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '2' for key 'col1'

2.回滚 因为用户操作的时候,没有回滚掉这个 online add unique key 操作,所以我们断定在 alter 操作的时候,同时有 DML 语句在。

根据这两点我们构思了如下的case:

环境准备:

create table t(id int primary key, col1 int) engine=innodb; insert into t values(1, 2); insert into t values(2, 2); 

Session 1:

// 需要再执行rollback之前,session 2进行insert,递增table->n_ref_count
 alter table t add unique key(col1); 

Session 2:

// 需要等待alter操作完成之后,insert才去完成,继而递减table->n_ref_count
insert into t values(3, 2); 

Session 3:

// close所有打开的表,使 table->n_ref_count == 0;
flush tables
// 创建1000张表,这样t表就会率先淘汰出去
let $loop=1000;
while($loop)
{
 eval create table t_$loop(id int)engine=innodb;
 dec $loop;
}

为了复现这个case,我们添加了两个sleep函数在代码中,参考如下:

diff --git a/storage/innobase/handler/ha_innodb.cc b/storage/innobase/handler/ha_innodb.cc
index 41c767a..bfd7102 100644
--- a/storage/innobase/handler/ha_innodb.cc +++ b/storage/innobase/handler/ha_innodb.cc
@@ -6779,6 +6779,7 @@ no_commit:

 		build_template(true);
 	}
+	os_thread_sleep(5000000);

 	innobase_srv_conc_enter_innodb(prebuilt->trx);

diff --git a/storage/innobase/handler/handler0alter.cc b/storage/innobase/handler/handler0alter.cc
index e772208..dea7696 100644
--- a/storage/innobase/handler/handler0alter.cc +++ b/storage/innobase/handler/handler0alter.cc
@@ -4138,6 +4138,7 @@ rollback_inplace_alter_table(
 		(almost) nothing has been or needs to be done. */
 		goto func_exit;
 	}
+	os_thread_sleep(2000000);

 	row_mysql_lock_data_dictionary(ctx->trx);

这样我们就复现出来这个 crash, 同样,我们在 MySQL 5.7.18,以及还没有 release 的8.0版本上发现了存在相同的问题。

问题原因和修复方法

1. 问题原因 从代码的设计上,table->drop_aborted设置成TRUE,会在两种场景下进行lazy drop,即上面提到的:

  1. dict_table_close 即 dict_table_t 对象 n_ref_count 引用数降成0
  2. 下一个 DDL 的时候

而这个 lazy drop 却是在 master thread 要淘汰 dict_table_t 的时候。 因为淘汰的条件需要 n_ref_count == 0, 所以一定发生过dict_table_close() 了。

那问题的原因就明确了: 在 dict_table_close 把 n_ref_count 降成0的时候,没有完成 lazy drop 回滚。

2. 修复方法 知道了问题的原因,修复方法很简单,我们发现 dict_table_close() 函数存在一些逻辑错误,
我们将会在Aliyun RDS版本和我们的开源版本AliSQL上进行修复,敬请关注。
同时也可以关注,我们提交给官方和MariaDB的进度: https://bugs.mysql.com/bug.php?id=86607 https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-13051

相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
26天前
|
存储 缓存 关系型数据库
详细解析MySQL中的innodb和myisam
总之,InnoDB和MyISAM各有千秋,选择合适的存储引擎应基于对应用程序特性的深入理解,以及对性能、数据完整性和可扩展性的综合考量。随着技术发展,InnoDB因其全面的功能和日益优化的性能,逐渐成为更广泛场景下的首选。然而,在特定条件下,MyISAM依然保留其独特的价值。
75 0
|
3月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
在Linux中,mysql的innodb如何定位锁问题?
在Linux中,mysql的innodb如何定位锁问题?
|
3月前
|
SQL 存储 关系型数据库
"MySQL增列必锁表?揭秘InnoDB在线DDL,让你的数据库操作飞一般,性能无忧!"
【8月更文挑战第11天】在数据库领域,MySQL凭借其稳定高效的表现深受开发者喜爱。对于是否会在给数据表添加列时锁表的问题,MySQL的行为受版本、存储引擎等因素影响。从5.6版起,InnoDB支持在线DDL,可在改动表结构时保持表的可访问性,避免长时间锁表。而MyISAM等则需锁表完成操作。例如,在使用InnoDB的表上运行`ALTER TABLE users ADD COLUMN email VARCHAR(255);`时,通常不会完全锁表。虽然在线DDL提高了灵活性,但复杂操作或大表变更仍可能暂时影响性能。因此,进行结构变更前应评估其影响并择机执行。
64 6
|
4月前
|
存储 SQL 关系型数据库
(十三)MySQL引擎篇:半道出家的InnoDB为何能替换官方的MyISAM?
MySQL是一款支持拔插式引擎的数据库,在开发过程中你可以根据业务特性,从支持的诸多引擎中选择一款适合的,例如MyISAM、InnoDB、Merge、Memory(HEAP)、BDB(BerkeleyDB)、Example、Federated、Archive、CSV、Blackhole.....
|
4月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL InnoDB存储引擎的优点有哪些?
上述提到的特性和优势使得InnoDB引擎非常适合那些要求高可靠性、高性能和事务支持的场景。在使用MySQL进行数据管理时,InnoDB通常是优先考虑的存储引擎选项。
152 0
|
5月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库进阶第六篇(InnoDB引擎架构,事务原理,MVCC)
MySQL数据库进阶第六篇(InnoDB引擎架构,事务原理,MVCC)
|
5月前
|
存储 SQL 关系型数据库
【MySQL技术内幕】6.3-InnoDB中的锁
【MySQL技术内幕】6.3-InnoDB中的锁
196 57
|
5月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
关系型数据库mysql的InnoDB
【6月更文挑战第17天】
42 3
|
5月前
|
存储 算法 关系型数据库
【MySQL技术内幕】5.7- InnoDB存储引擎中的哈希算法
【MySQL技术内幕】5.7- InnoDB存储引擎中的哈希算法
48 1
|
5月前
|
存储 算法 关系型数据库
【MySQL技术内幕】4.4-InnoDB数据页结构
【MySQL技术内幕】4.4-InnoDB数据页结构
99 1