MySQL内核月报 2015.01-MySQL · 性能优化· Group Commit优化

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,基础系列 4核8GB
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
RDS AI 助手,专业版
简介:

背景

关于Group Commit网上的资料其实已经足够多了,我这里只简单的介绍一下。

众所周知,在MySQL5.6之前的版本,由于引入了Binlog/InnoDB的XA,Binlog的写入和InnoDB commit完全串行化执行,大概的执行序列如下:

 

当sync_binlog=1时,很明显上述的第二步会成为瓶颈,而且还是持有全局大锁,这也是为什么性能会急剧下降。


很快Mariadb就提出了一个Binlog Group Commit方案,即在准备写入Binlog时,维持一个队列,最早进入队列的是leader,后来的是follower,leader为搜集到的队列中的线程依次写Binlog文件, 并commit事务。Percona 的Group Commit实现也是Port自Mariadb。不过仍在使用Percona Server5.5的朋友需要注意,该Group Commit实现可能破坏掉Semisync的行为,感兴趣的点击bug#1254571


Oracle MySQL 在5.6版本开始也支持Binlog Group Commit,使用了和Mariadb类似的思路,但将Group Commit的过程拆分成了三个阶段:flush stage 将各个线程的binlog从cache写到文件中; sync stage 对binlog做fsync操作(如果需要的话);commit stage 为各个线程做引擎层的事务commit。每个stage同时只有一个线程在操作。


Tips:当引入Group Commit后,sync_binlog的含义就变了,假定设为1000,表示的不是1000个事务后做一次fsync,而是1000个事务组。


Oracle MySQL的实现的优势在于三个阶段可以并发执行,从而提升效率。更进一步的理解,可以参考这篇博客


XA Recover


在Binlog打开的情况下,MySQL默认使用MYSQL_BIN_LOG来做XA协调者,大致流程为:

 


通过这种方式,可以让InnoDB和Binlog中的事务状态保持一致。显然只要事务在InnoDB层完成了Prepare,并且写入了Binlog,就可以从崩溃中恢复事务,这意味着我们无需在InnoDB commit时显式的write/fsync redo log。


Tips:MySQL为何只需要扫描最后一个Binlog文件呢 ? 原因是每次在rotate到新的Binlog文件时,总是保证没有正在提交的事务,然后fsync一次InnoDB的redo log。这样就可以保证老的Binlog文件中的事务在InnoDB总是提交的。


问题


其实问题很简单:每个事务都要保证其Prepare的事务被write/fsync到redo log文件。尽管某个事务可能会帮助其他事务完成redo 写入,但这种行为是随机的,并且依然会产生明显的log_sys->mutex开销。


优化


从XA恢复的逻辑我们可以知道,只要保证InnoDB Prepare的redo日志在写Binlog前完成write/sync即可。因此我们对Group Commit的第一个stage的逻辑做了些许修改,大概描述如下:

 


通过延迟写redo log的方式,显式的为redo log做了一次组写入,并减少了log_sys->mutex的竞争。


目前官方MySQL已经根据我们report的bug#73202锁提供的思路,对5.7.6的代码进行了优化,对应的Release Note如下:

 

性能数据

简单测试了下,使用sysbench, update_non_index.lua, 100张表,每张10w行记录,innodb_flush_log_at_trx_commit=2, sync_binlog=1000,关闭Gtid

 

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。   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: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
目录
相关文章
|
8月前
|
SQL 缓存 关系型数据库
MySQL 慢查询是怎样优化的
本文深入解析了MySQL查询速度变慢的原因及优化策略,涵盖查询缓存、执行流程、SQL优化、执行计划分析(如EXPLAIN)、查询状态查看等内容,帮助开发者快速定位并解决慢查询问题。
341 0
|
6月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
降低MySQL高CPU使用率的优化策略。
通过上述方法不断地迭代改进,在实际操作中需要根据具体场景做出相对合理判断。每一步改进都需谨慎评估其变动可能导致其他方面问题,在做任何变动前建议先在测试环境验证其效果后再部署到生产环境中去。
274 6
|
7月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL 核心知识与索引优化全解析
本文系统梳理了 MySQL 的核心知识与索引优化策略。在基础概念部分,阐述了 char 与 varchar 在存储方式和性能上的差异,以及事务的 ACID 特性、并发事务问题及对应的隔离级别(MySQL 默认 REPEATABLE READ)。 索引基础部分,详解了 InnoDB 默认的 B+tree 索引结构(多路平衡树、叶子节点存数据、双向链表支持区间查询),区分了聚簇索引(数据与索引共存,唯一)和二级索引(数据与索引分离,多个),解释了回表查询的概念及优化方法,并分析了 B+tree 作为索引结构的优势(树高低、效率稳、支持区间查询)。 索引优化部分,列出了索引创建的六大原则
178 2
|
9月前
|
存储 SQL 关系型数据库
京东面试:mysql深度分页 严重影响性能?根本原因是什么?如何优化?
京东面试:mysql深度分页 严重影响性能?根本原因是什么?如何优化?
京东面试:mysql深度分页 严重影响性能?根本原因是什么?如何优化?
|
7月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL 动态分区管理:自动化与优化实践
本文介绍了如何利用 MySQL 的存储过程与事件调度器实现动态分区管理,自动化应对数据增长,提升查询性能与数据管理效率,并详细解析了分区创建、冲突避免及实际应用中的关键注意事项。
322 0
|
7月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL 核心知识与性能优化全解析
我整理的这份内容涵盖了 MySQL 诸多核心知识。包括查询语句的书写与执行顺序,多表查询的连接方式及内、外连接的区别。还讲了 CHAR 和 VARCHAR 的差异,索引的类型、底层结构、聚簇与非聚簇之分,以及回表查询、覆盖索引、左前缀原则和索引失效情形,还有建索引的取舍。对比了 MyISAM 和 InnoDB 存储引擎的不同,提及性能优化的多方面方法,以及超大分页处理、慢查询定位与分析等,最后提到了锁和分库分表可参考相关资料。
167 0
|
11月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL细节优化:关闭大小写敏感功能的方法。
通过这种方法,你就可以成功关闭 MySQL 的大小写敏感功能,让你的数据库操作更加便捷。
900 19
|
12月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
基于SQL Server / MySQL进行百万条数据过滤优化方案
对百万级别数据进行高效过滤查询,需要综合使用索引、查询优化、表分区、统计信息和视图等技术手段。通过合理的数据库设计和查询优化,可以显著提升查询性能,确保系统的高效稳定运行。
654 9
|
12月前
|
关系型数据库 MySQL
图解MySQL【日志】——磁盘 I/O 次数过高时优化的办法
当 MySQL 磁盘 I/O 次数过高时,可通过调整参数优化。控制刷盘时机以降低频率:组提交参数 `binlog_group_commit_sync_delay` 和 `binlog_group_commit_sync_no_delay_count` 调整等待时间和事务数量;`sync_binlog=N` 设置 write 和 fsync 频率,`innodb_flush_log_at_trx_commit=2` 使提交时只写入 Redo Log 文件,由 OS 择机持久化,但两者在 OS 崩溃时有丢失数据风险。
293 3

相关产品

  • 云数据库 RDS MySQL 版
  • 推荐镜像

    更多