提要
MySQL 5.5.39 Release版本正式从源码里删除了全局参数timed_mutexes。timed_mutexes原本用来控制是否对Innodb引擎的mutex wait进行计时统计，以方便进行性能诊断。为什么要删除这个参数呢？ 下面介绍下相关背景：
Innodb的同步锁机制
Innodb封装了mutex和rw_lock结构来保护内存的变量和结构,进行多线程同步，考虑可移植性， mutex使用lock_word或者OS mutex来保证原子操作，并使用event条件变量进行阻塞和唤醒操作。
os_event_t event; volatile lock_word_t lock_word; os_fast_mutex_t os_fast_mutex;
Innodb同步锁引入的数据结构和开销
1. 全局mutex链表
Innodb引入了一个全局的链表ut_list_base_node_t mutex_list，并使用一个单独的mutex来保护链表。 所有的mutex在create或者free的时候来修改链表，有了全局链表，也使统计汇总有了可能性，参考命令“show engine innodb mutex”. 虽然需要维护一个全局的链表，但这并不会影响太多的性能，因为大部分的mutex的生命周期都是从Innodb启动一直到shutdown。
2. 统计信息
mutex的结构中，有几个统计信息：
count_os_wait：请求mutex进入等待的次数 count_using: 请求mutex的次数 count_spin_loop: 请求mutex时spin的轮数 count_spin_rounds: 请求mutex的spin次数 count_os_yield:请求mutex spin失败后os等待次数 lspent_time: 统计等待mutex的时间
lock mutex的主要步骤：
1. 首先trylock mutex，如果没有获取到mutex，并不马上进行wait，而是进行spin。 2. 尝试spin，如果在SYNC_SPIN_ROUNDS次后，仍然没有lock，那么就进入等待队列，等待唤醒。
在MySQL5.5的版本里，非UNIV_DEBUG模式下，Innodb仅仅保留了count_os_wait的次数，这也是为了性能的考虑。所以5.5的版本后， timed_mutexes在Release下，其实已经不再起作用，所以5.5.39，以及5.6以后，源码里都不再保留timed_mutexes。 要么在debug模式下，启用这些统计，但上线版本又不可能使用DEBUG模式，所以对于mutex的统计，MySQL在后面的版本中使用了performance_schema的等待事件来代替，即:
mysql> SELECT TABLE_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES -> WHERE TABLE_SCHEMA = 'performance_schema' -> AND TABLE_NAME LIKE '%instances'; +------------------+ | TABLE_NAME | +------------------+ | cond_instances | | file_instances | | mutex_instances | | rwlock_instances | +------------------+
3. 全局等待队列
Innodb为所有的等待状态的线程准备了一个队列，如果获取mutex失败，那么就申请一个cell，进入阻塞状态，等待signal。 sync_primary_wait_array，有了这个全局的队列，Innodb就可以对这些wait的线程进行统计，比如long semaphore waits就是根据这个队列进行的查询。
4. signal丢失
这里再讨论下signal丢失的情况，我们重新再看下lock mutex的步骤：
线程1： 1. try lock mutex 2. fail，然后spin 3. fail，然后进入队列，然后wait event 线程2： 1.own mutex 2.free mutex 3.signal event
如果按照这个时序，在线程2 signal event后，线程1才进入队列，那么线程1就永远处在阻塞状态，无法唤醒。为了解决signal丢失的情况， Innodb启动了一个后台线程：sync_arr_wake_threads_if_sema_free，每隔1s就轮询wait数组，如果可以lock，就signal这个event来唤醒线程。
从上面来看，Innodb为了mutex和rwlock的移植性，以及为了监控和诊断，添加了多个全局的数据结构，这样实时的统计才有可能，但也带来了维护数据结构的开销。 而timed_mutexes控制的mutex wait时间统计，因为只在debug模式下进行编译，而且5.6以后使用performance schema的等待事件进行替代，所以参数做了删除处理。
MySQL· 参数故事·innodb_flush_log_at_trx_commit
背景
innodb_flush_log_at_trx_commit 这个参数可以说是InnoDB里面最重要的参数之一，它控制了重做日志（redo log）的写盘和落盘策略。 具体的参数意义见手册
简单说来，可选值的安全性从0->2->1递增，分别对应于mysqld 进程crash可能丢失 -> OS crash可能丢失 -> 事务安全。
以上是路人皆知的故事，并且似乎板上钉钉，无可八卦。
innodb_use_global_flush_log_at_trx_commit
直到2010年的某一天，Percona的CTO Vadim同学觉得这种一刀切的风格不够灵活，最好把这个变量设置成session级别，每个session自己控制。
但同时为了保持Super权限对提交行为的控制，同时增加了innodb_use_global_flush_log_at_trx_commit参数。 这两个参数的配合逻辑为：
1、若innodb_use_global_flush_log_at_trx_commit为OFF，则使用session.innodb_flush_log_at_trx_commit;
2、若innodb_use_global_flush_log_at_trx_commit为ON,则使用global .innodb_flush_log_at_trx_commit（此时session中仍能设置，但无效）
3、每个session新建时，以当前的global.innodb_flush_log_at_trx_commit 为默认值。
业务应用
这个特性可以用在一些对表的重要性做等级定义的场景。比如同一个实例下，某些表数据有外部数据备份，或允许丢失部分事务的情况，对这些表的更新，可以设置 Session.innodb_flush_log_at_trx_commit为非1值。
在阿里云RDS服务中，我们对数据可靠性和可用性要求更高，将 innodb_use_global_flush_log_at_trx_commit设置为ON，因此修改session.innodb_flush_log_at_trx_commit也没有作用，统一使用 global.innodb_flush_log_at_trx_commit = 1。
MySQL· 捉虫动态·Count(Distinct) ERROR
背景
MySQL现行版本中存在一个count(distinct)语句返回结果错误的bug，表现为，实际结果存在值，但是用count(distinct)统计后返回的是0。
drop table if exists tb;
set tmp_table_size=1024;
create table tb(id int auto_increment primary key, v varchar(32)) charset=gbk;
insert into tb(v) values("aaa");
insert into tb(v) (select v from tb);
insert into tb(v) (select v from tb);
insert into tb(v) (select v from tb);
insert into tb(v) (select v from tb);
insert into tb(v) (select v from tb);
insert into tb(v) (select v from tb);
insert into tb(v) (select v from tb);
insert into tb(v) (select v from tb);
update tb set v=concat(v, id);
select count(distinct v) from tb;
返回0
上述中update语句的目的是将所有的v值设为各不相同。
原因分析
Count(distinct f)的语义就是计算字段f的去重总数，计算流程大致如下：
流程一:
1、 构造一个unique集合A1（用tree实现） 2、 对每个值都试图插入集合A1中 3、 若和A1中现有item重复则直接跳过，不重复则插入并+1 4、 完成后计算集合中元素个数。
细心的同学会看到上面的语句中有一个set tmp_table_size的过程，集合A1并不能无限扩大，大小上限为tmp_table_size。若超过则上述流程变为
流程二：
1、 构造一个unique 集合A1 2、 插入item过程中若大小超过tmp_table_size，则将A1暂时写到文件中，再构造集合A2 3、 重复步骤2直到所有的item插入完成 因此若item很多则可能重复生成多个集合A1～An。 4、 对A1～An作合并操作。由于只是每个集合A保证unique，因此需要做类似归并排序的操作（实际上不需要排序，只是扫一遍） 5、 因此合并操作需要一个临时内存，长度为n，单元大小为key_length （key大小）。这个临时内存，用的也是tmp_table_size定义的大小。实际上在合并过程中还需要长为key_length的预留空间作临时内存保存。因此需要的空间为 (n+1)*key_length。 6、 在进行合并前会判断tmp_table_size >=(n+1)*key_length， 不满足则直接放弃合并。其结果就是返回为0。
案例分析
以上面这个case为例。字段v的单key大小为65 (65 = 32*2+1) 加上tree节点字占空间24字节共89字节。单个集合只能放11个item （1024/89）， 因此n为 24 （24>=256/11）, 在合并时需要 (24+1)*65= 1625字节的临时空间，大于1024，放弃合并。
Sql_big_tables
实际上在最初处理这个问题时，DBA同学发现社区也有人讨论这个bug，并且指出在set sql_big_tables=on的时候，执行count(distinct)就能正确返回结果。原因就是在sql_big_tables=on的情况下，构造集合的方式是直接生成一个临时表，全部插入后直接计算临时表的大小作为结果，整个过程与tmp_table_size无关。
解决方法
运维上，set sql_big_tables是一个方法，不过会影响性能。调高tmp_table_size算是正招。当然本质上这是一个bug。 代码上，对于已经走到合并操作的这个逻辑，如果tmp_table_size不够，应该直接申请新的临时空间用于合并，完成后释放。虽然会造成临时征用内存，不过以现有的逻辑来看，临时征用的内存已经不少了.
另外一种时间换空间的方法，就是作多次合并。
相比之下第一种改造比较简单安全。该bug在RDS MySQL 5.5 中已经修复。
MySQL· 捉虫动态·mysqldump BUFFER OVERFLOW
bug背景
在上个月发布的新版本中，官方修复了一个mysqldump输入库名或表明长度越界的bug。
在MySQL的当前约束中，库名和表名字符串最大长度为NAME_LEN=192字节。在myqldump实现中，需要对输入的表名做处理，比如增加``防止表名中的特殊字符。这些临时处理的内存，声明为类似name_buff[NAME_LEN+3],这样在用户输入的库名或表名长度过长时，会造成数组越界读写，导致不可预期的错误。
这个修复的逻辑也比较简单，就是在开始dump前作参数检查，若发现长度超过NAME_LEN的库/表名，直接抛错返回“argument too long”。
细节说明
需要注意的是，该修复改变了mysqldump的行为。由于名字长度超过NAME_LEN的库/表肯定不存在，因此修复之前的逻辑，是报告该表不存在。“table not exists”这个逻辑是可以通过--force 跳过的。而“argument too long”则无视force参数，直接抛错返回。
MySQL· 捉虫动态·long semaphore waits
现象描述：
Innodb引擎，父表和子表通过foreign constraint进行关联，因为在更新数据时需要check外键constraint，当父表被大量的子表referenced时候，那么在open Innodb数据字典的时候，需要open所有的child table和所有的foreign constraint，导致持有dict_sys->mutex时间过长，产生long semaphore wait, 然后innodb crash了。
case复现
CREATE TABLE `t1` ( `f1` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`f1`) ) ENGINE=InnoDB
CREATE TABLE `fk_1` ( `f1` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`f1`), CONSTRAINT `pc1` FOREIGN KEY (`f1`) REFERENCES `t1` (`f1`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE ) ENGINE=InnoDB ...... 这里建了fk_[0-10000]张表。
分析过程
1. 数据字典
innodb使用系统表空间保存表相关的数据字典，系统的数据字典包括：
SYS_TABLES SYS_INDEXES SYS_COLUMNS SYS_FIELDS SYS_FOREIGN SYS_FOREIGN_COLS SYS_STATS
在load某个表的时候，分别从这些表中把表相关的index,column, index_field, foreign, foreign_col数据保存到dictionary cache中。 对应的内存对象分别是：dict_col_struct，dict_field_struct，dict_index_struct，dict_table_struct，dict_foreign_struct。
2. open过程
dict_load_table：
1. 通过sys_tables系统表，load table相关的定义 2. 通过sys_indexes系统表，根据table_id load 所有相关index 3. 通过sys_columns系统表，根据table_id load 所有的columns 4. 通过sys_fields系统表，根据index_id load 所有index的field 5. 通过sys_foreign系统表，load所有关联的表和foreign key
3. load foreign的详细过程
3.1 根据表名t1 查找sys_foreign.
而sys_foreign表上一共有三个索引：
index_1(id): cluster_index index_2(for_name): secondary_index index_3(ref_name): secondary_index
所以，根据for_name='t1', ref_name='t1'检索出来所有相关的foreign_id.
3.2 加入cache
因为没有专门的cache，foreign分别加入到for_name->foreign_list, ref_name->referenced_list。 问题的关键：因为foreign是全局唯一的，但foreign又与两个表关联，所以，有可能在open 其它表的时候已经打开过，所以，create foreign对象后，需要判断以下四个list，是否已经存在，如果存在就直接使用。
dict_foreign_find：分别查询这四个list，如果已经存在，则free新建的foreign对象，引用已经存在的。
for_name->foreign_list for_name->referenced_list ref_name->foreign_list ref_name->referenced_list
如果不存在，把新建的foreign加入到for_name->foreign_list，ref_name->referenced_list链表中。
4. 问题的原因：
因为第一次load，所以find都没有找到，但这四个都是list，随着open的越来越多，检索的代价越来越大。 而整个过程中，都一直持有trx_sys->mutex，最终导致了long semaphore wait。
5. 问题改进方法：
在MySQL 5.5.39版本中，进行了修复，修复的方法就是，除了foreign_list，referenced_list。 另外又增加了两个red_black tree，如下源码所示：
struct dict_table_struct{
table_id_t id; /*!< id of the table */
mem_heap_t* heap; /*!< memory heap */
char* name; /*!< table name */
UT_LIST_BASE_NODE_T(dict_foreign_t)
foreign_list; /*!< list of foreign key constraints in the table; these refer to columns in other tables */
UT_LIST_BASE_NODE_T(dict_foreign_t)
referenced_list;/*!< list of foreign key constraints which refer to this table */
ib_rbt_t* foreign_rbt; /*!< a rb-tree of all foreign keys listed in foreign_list, sorted by foreign->id */
ib_rbt_t* referenced_rbt; /*!< a rb-tree of all foreign keys listed in referenced_list, sorted by foreign->id */
}
这样dict_foreign_find的过程中，通过red_black tree进行检索，时间复杂度降到O(log n).
