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《MySQL实战45讲》学习笔记 1~15讲

March 16th, 2019

01 | 基础架构:一条SQL查询语句是如何执行的?

MySQL分为Server层存储引擎层两部分。

连接器:负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。
查询缓存:查询请求先访问缓存(key 是查询的语句,value 是查询的结果)。命中直接返回。不推荐使用缓存,更新会把缓存清除(关闭缓存:参数 query_cache_type 设置成 DEMAND)。
分析器:对 SQL 语句做解析,判断sql是否正确。
优化器:决定使用哪个索引,多表关联(join)的时候,决定各个表的连接顺序。
执行器:执行语句,先判断用户有无查询权限,使用表定义的存储引擎。

MySQL 8.0 版本直接将查询缓存的整块功能删掉了,也就是说8.0之后没有查询缓存这一步了。

02 | 日志系统:一条SQL更新语句是如何执行的?

redo log
MySQL WAL 技术,先写日志,再写磁盘。保证掉电重启,数据不丢失(crash-safe)。redo log 是 InnoDB 引擎特有的日志。当记录更新时,Innodb 先记录 redo log 再更新内存,这时更新就算完成。引擎往往会在系统空闲时刷盘。

redo log 是实现了类似环形缓冲区,一个指针 write pos 是当前记录的位置,另一个指针 checkpoint 是当前要擦除的位置,write pos 和checkpoint 之间是空闲部分。如果 write pos 快追上 checkpoint 时,代表缓冲区快满了,需要暂停刷盘。

innodb_flush_log_at_trx_commit参数:
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。
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,该模式为系统默认。
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。

binlog(归档日志)

Server层日志。binlog 日志只能用于归档,没有crash-safe能力。
三个用途:

  1. 恢复:利用binlog日志恢复数据库数据
  2. 复制:主从同步
  3. 审计:通过二进制日志中的信息来进行审计,判断是否有对数据库进行注入攻击
format  定义  优点  缺点
statement 记录的是修改SQL语句 日志文件小,节约IO,提高性能 准确性差,对一些系统函数不能准确复制或不能复制,如now()、uuid()等
row(推荐) 记录的是每行实际数据的变更,记两条,更新前和更新后 准确性强,能准确复制数据的变更 日志文件大,较大的网络IO和磁盘IO
mixed statement和row模式的混合 准确性强,文件大小适中 有可能发生主从不一致问题

sync_binlog参数:
0:当事务提交后,Mysql仅仅是将binlog_cache中的数据写入Binlog文件,但不执行fsync之类的磁盘 同步指令通知文件系统将缓存刷新到磁盘,而让Filesystem自行决定什么时候来做同步,这个是性能最好的。
n:在进行n次事务提交以后,Mysql将执行一次fsync之类的磁盘同步指令,同志文件系统将Binlog文件缓存刷新到磁盘。

不同点:

redo log 是物理日志,记录的是“在某个数据页上做了什么修改”。binlog 是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1 ”。
redo log 是循环写的,空间固定会用完;binlog 是可以追加写入的。binlog 文件到一定大小,会切换到下一个文件。

update执行过程:

mysql> update T set c=c+1 where ID=2;

两阶段提交
1 prepare阶段 2 写binlog 3 commit
当在2之前崩溃时
重启恢复:后发现没有commit,回滚。备份恢复:没有binlog 。
当在3之前崩溃
重启恢复:虽没有commit,但满足prepare和binlog完整,所以重启后会自动commit。备份:有binlog 。

03 | 事务隔离:为什么你改了我还看不见?

事务隔离级别 脏读 不可重复读 幻读
读未提交(read-uncommitted)
不可重复读(read-committed)
可重复读(repeatable-read)
串行化(serializable)

总结:
RR下,事务在第一个Read操作时,会建立read-view
RC下,事务在每次Read操作时,都会建立read-view
不同业务选择不同的隔离级别。

回滚段

rollback segment称为回滚段,每个回滚段中有1024个undo log segment。每个undo操作在记录的时候占用一个undo log segment。
undo log有两个作用:提供回滚和多个行版本控制(MVCC)。
在数据修改的时候,不仅记录了redo,还记录了相对应的undo,如果因为某些原因导致事务失败或回滚了,可以借助该undo进行回滚。
undo log和redo log记录物理日志不一样,它是逻辑日志。可以认为当delete一条记录时,undo log中会记录一条对应的insert记录,反之亦然,当update一条记录时,它记录一条对应相反的update记录。

04 | 深入浅出索引(上)

索引的常见模型

哈希表,不适合做区间搜索。有序数组,只适合静态数据,插入麻烦。二叉搜索树,N叉树。

InnoDB 的索引模型

在 MySQL 中,索引是在存储引擎层实现的。以主键顺序存在B+树中。

主键索引(聚簇索引) 的叶子节点存的是整行数据。主键查询主需要扫描主键索引。
非主键索引(二级索引)的叶子节点内容是主键的值。通过二级索引需要扫描二级索引树,找到主键后再扫描主键索引。该过程称为回表。

索引维护

当插入到索引树最后,只需直接插入。但当插入到索引树中间,需要逻辑上挪动后面的数据,空出位置,并且当数据页满时,需要申请一个新的数据页,然后挪动部分数据过去(页分裂)。
当相邻两个页由于删除了数据,利用率很低之后,会将数据页做合并。自增索引(追加操作,都不涉及到挪动其他记录,也不会触发叶子节点的分裂)业务逻辑的字段做主键,则往往不容易保证有序插入,这样写数据成本相对较高。二级索引的叶子节点为主键,业务字段做主键时会占大量存储空间。什么时候可以使用业务字段做主键? 只有一个索引;该索引必须是唯一索引。

索引重建

alter table T engine=InnoDB

不推荐drop,再add。并且不论是删除主键还是创建主键,都会将整个表重建。

05 | 深入浅出索引(下)

覆盖索引

当查询值已经在二级索引上时,不需要回表。

最左前缀原则

联合索引合理安排顺序,可以少维护索引,或者减少存储空间。

CREATE TABLE `geek` (
`a` int(11) NOT NULL,
`b` int(11) NOT NULL,
`c` int(11) NOT NULL,
`d` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`a`,`b`),
KEY `c` (`c`),
KEY `ca` (`c`,`a`),
KEY `cb` (`c`,`b`)
) ENGINE=InnoDB;

索引ca可以去掉,因为c和主键ab,和ca和主键ab相同。

索引下推

MySQL 5.6 引入的索引下推优化,可以在索引遍历过程中,对索引中包含的字段先做判断,直接过滤掉不满足条件的记录,减少回表次数。

06 | 全局锁和表锁 :给表加个字段怎么有这么多阻碍?

mysql锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类

全局锁

全局锁的典型使用场景是,做全库逻辑备份。tables with read lock;

官方自带的逻辑备份工具是 mysqldump,当 mysqldump 使用参数–single-transaction 的时候,导数据之前就会启动一个事务,来确保拿到一致性视图。
但当引擎不支持事务时,只能使用FTWRL 命令了。不推荐不使用 set global readonly=true,readonly会被其他逻辑使用(比如判断主从),readonly发生异常会保持该状态。

表级锁

MySQL 里面表级别的锁有两种:一种是表锁,一种是元数据锁(meta data lock,MDL)。表锁的语法是 lock tables … read/write。MDL不需要显式使用,在访问一个表的时候会被自动加上。
当对一个表做增删改查操作的时候,加 MDL 读锁;当要对表做结构变更操作的时候,加 MDL 写锁。

当一个长事务还没提交,进行表结构变更操作,会导致后面的事务block。当客户端有重试机制时,新起session请求,会导致库的线程很快就会爆满。

如何安全地给小表加字段?

避免长事务。
在 alter table 语句里面设定等待时间。
MariaDB 已经合并了 AliSQL 的这个功能,所以这两个开源分支目前都支持 DDL NOWAIT/WAIT n 这个语法。

ALTER TABLE tbl_name NOWAIT add column ...

ALTER TABLE tbl_name WAIT N add column ...

07 | 行锁功过:怎么减少行锁对性能的影响?

行锁

Mysql行锁由引擎层实现

两阶段锁

行锁需要事务结束时才释放,这就是两阶段锁。
所以需要合理安排事务中sql执行顺序,尽量把容易冲突的更新语句放在后面。

死锁和死锁检测

  1. 设置超时时间,innodb_lock_wait_timeout。
  2. 死锁检测,发现死锁主动回滚某个事务,innodb_deadlock_detect 默认on。
    假设1000个同时更新一行,则死锁检测操作就是 100 万这个量级的。即使没有死锁,检测也会消耗大量的 CPU 资源。

解决方案:

  1. 业务不会出现死锁,可以临时关闭。
  2. 在客户端控制并发。
  3. 修改MySQL 源码,并发进入引擎之前排队。
  4. 将一行数据改为多行,如将一个余额账户分为多个,但在数据减少操作时需考虑小于0的情况。

08 | 事务到底是隔离的还是不隔离的?

快照”在 MVCC 里是怎么工作的?

InnoDB 里面每个事务有一个唯一的事务 ID,叫作 transaction id。它是在事务开始的时候向InnoDB 的事务系统申请的,是按申请顺序严格递增的。而每行数据也都是有多个版本的。每次事务更新数据的时候,都会生成一个新的数据版本,并且把 transaction id赋值给这个数据版本的事务 ID,记为 row trx_id。也就是说,数据表中的一行记录,其实可能有多个版本 (row),每个版本有自己的 row trx_id。

上图中的三个虚线箭头就是undo log。
某个事务建立快照,只需根据transaction id。只认事务启动时小于数据版本的数据,除自己更新的数据。

快照实现

InnoDB在每个事务启动瞬间,构造了数组保存了当前启动但未提交的事务ID。
数组ID最小值为低水位,当前系统最大事务ID+1为高水位。
数组和高水位,组成了当前事务的一致性事务(read-view)。

黄色部分需分为以下两种情况,因为有可能大于低水位的某个事务已经提交:

若 row trx_id 在数组中,表示这个版本是由还没提交的事务生成的,不可见;
若 row trx_id 不在数组中,表示这个版本是已经提交了的事务生成的,可见。
select read-view创建在03 | 事务隔离中提过了,就不写了。

更新数据都是先读后写的,而这个读,只能读当前的值,称为“当前读”(current read)。
如果当前的记录的行锁被其他事务占用的话,就需要进入锁等待。

不同隔离级别:

对于可重复读,查询只承认在事务启动前就已经提交完成的数据
对于读提交,查询只承认在语句启动前就已经提交完成的数据
而当前读,总是读取已经提交完成的最新版本。

09 | 普通索引和唯一索引,应该怎么选择?

查询过程

操作成本相差无几。

更新过程

change buffer概念
change buffer是持久化数据,在内存中有拷贝,也会写到磁盘上。
当更新数据页时,如数据页在内存中直接更新。如果不在,在不影响数据一致性的前提下,innodb会将更新操作先缓存到change buffer中,当下次查询该数据页时,执行change buffer中与该页相关的操作。该操作称为merge,除了该情况,系统后台线程也会定期merge,数据库正常关闭也会merge。
change buffer可以减少读磁盘,而且数据读入内存会占用buffer pool。

什么条件下可以使用 change buffer 呢?
对于唯一索引,更新操作都需要判断操作是否违反唯一约束,所以需要将数据都读入到内存,所以会直接更新内存。
所以只有普通索引会使用change buffer。
change buffer使用buffer pool里的内存,参数innodb_change_buffer_max_size设置为50时,表示 change buffer 的大小最多只能占用 buffer pool 的 50%。

当更新记录的目标页不在内存中时,InnoDB 的处理流程如下:

对于唯一索引来说,需要将数据页读入内存,判断到没有冲突,插入这个值,语句执行结束;
对于普通索引来说,则是将更新记录在change buffer,语句执行就结束了。
所以这种情况,唯一索引会导致磁盘大量随机IO的访问(机械硬盘瓶颈)。
但这种情况不是绝对的,写多读少的场景change buffer记录的变更多,收益越大。常见业务模型账单类、日志类的系统。对于写完马上读取的情况,会立即触发merge,反而增加了维护change buffer的成本。
所以尽量选择普通索引。

change buffer 和 redo log

假设当前 k 索引树的状态,查找到位置后,k1 所在的数据页在内存(InnoDB buffer pool) 中,k2 所在的数据页不在内存中。下图所示是带 change buffer 的更新状态图。

操作顺序:

  1. Page 1 在内存中,直接更新内存
  2. Page 2 没有在内存中,就在内存的change buffer 区域,记录下“我要往 Page 2 插入一行”这个信息
  3. 将上述两个动作记入 redo log 中(图中 3 和 4)

图中的两个虚线箭头,是后台操作,不影响更新的响应时间。
执行查询操作:select * from t where k in (k1, k2);

假设内存中的数据都还在,此时的这两个读操作就与系统表空间(ibdata1)和 redo log(ib_log_fileX)无关。

读 Page 1 的时候,直接从内存返回。不需要等内存中的数据更新后返回。
要读 Page 2 的时候,需要把 Page 2 从磁盘读入内存中,然后应用 change buffer 里面的操作日志(可能有多个),依次merge一个正确的版本。然后写redo log,redo log中包含数据变更和change buffer 变更。此时内存中数据页为脏页,刷脏是后台线程的流程。如果某个数据页刷脏完成,当redo log中对应的该条刷盘时会识别出来并且跳过。

redo log 主要节省的是随机写磁盘的 IO 消耗(转成顺序写),而 change buffer 主要节省的则是随机读磁盘的 IO 消耗。

最后到底怎么选索引:

  1. 业务正确性优先,业务可以保证不重复,普通索引提升效率。业务不能保证重复,就需要唯一索引保证。
  2. 历史数据归档库没有唯一索引冲突,可以选择普通索引。

10 | MySQL为什么有时候会选错索引?

平常不断地删除历史数据和新增数据的场景,mysql有可能会选错索引。

优化器的逻辑

优化器选择索引的目的就是选择一个扫描行数最少的方案。行数越少,磁盘读取越少。
扫描行数不是唯一标准,优化器还会结合是否使用临时表,是否排序等因素。

扫描行数怎么判断?
真正执行语句之前,mysql不知道具体有多少条,只能根据统计信息估算。
这个统计信息就是索引的“区分度”。索引上不同值越多,区分度越好。而一个索引上不同值的个数称为“基数”。
使用show index可以查看。下图中,每行三个字段值都是一样的,但在统计信息中,基数值都不准确。

mysql怎么得到索引的基数?

mysql采用采样统计,InnoDB 默认会选择 N 个数据页,统计这些页面上的不同值,得到一个平均值,然后乘以这个索引的页面数,就得到了这个索引的基数。当变更的数据行数超过 1/M 的时候,会自动触发重新做一次索引统计。
参数 innodb_stats_persistent有两种不同的模式

  • 设置为 on 的时候,表示统计信息会持久化存储。默认 N 是 20,M 是 10。
  • 设置为 off 的时候,表示统计信息只存储在内存中。默认 N 是 8,M 是 16。

如果统计信息不对,可以使用analyze table t 命令重新统计。

索引选择异常和处理

  1. force index 强行选择一个索引
  2. 修改语句,引导 MySQL 使用我们期望的索引
  3. 新建索引,或者删除误用的索引

11 | 怎么给字符串字段加索引?

mysql支持前缀索引,可以以字符串一部分作为索引。默认包含整个字符串。alter table t index idx(a(6));

使用前缀索引虽然可以减少存储空间,但有可能会增加回表次数。
建前缀索引前可以使用下面的sql统计一下重复数:select count(distinct left(a,字符长度));

并且前缀索引会影响覆盖索引。其他方式

  1. 倒序存储
    由于身份证前面的地区码都是相同的,所以存储身份证时,可以将它倒过来存。身份证后6位作为前缀索引有一定的区分度。select field_list from t where id_card = reverse(‘input_id_card_string’);
  2. 使用hash字段
    可以在表上再创建一个整数字段,来保存身份证的校验码,同时在这个字段上创建索引。插入新数据,使用crc32()得到该字段填入。查询语句如下:select field_list from t where id_card_crc=crc32(‘input_id_card_string’) and id_card=’input_id_card_string’;

另外,如果前缀后缀都重复,可以考虑去掉前缀后缀,只存中间一部分数据。

12 | 为什么我的MySQL会“抖”一下?

当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候,我们称这个内存页为“脏页”。内存数据写入到磁盘后,内存和磁盘上的数据页的内容就一致了,称为“干净页”。

MySQL 偶尔慢一下的那个瞬间,可能在刷脏页(flush)。
什么时候会触发刷脏?

  • innodb的redo log写满了,这时候系统会停止所有更新。把checkpoint 往前推进。
  • buffer pool内存不足,此时需要淘汰一些数据页,有可能会淘汰脏页,就要先把脏页刷到磁盘。
  • 刷脏页一定会写盘,就保证了每个数据页有两种状态:
    a. 内存里的一定是正确数据。
    b. 内存里没有,磁盘上的一定是正确数据。
  • mysql认为系统空闲时,会刷盘。当然系统繁忙时,也会见缝插针刷盘。
  • mysql正常关闭。

InnoDB 刷脏页的控制策略

告诉 InnoDB 所在主机的 IO 能力,正确地设置innodb_io_capacity 参数,使用fio工具统计:fio -filename=$filename -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randrw -ioengine=psync -bs=16k -size=500M -numjobs=10 -runtime=1

innodb_max_dirty_pages_pct是脏页比例上限,默认值是 75%。
平时要多关注脏页比例,不要让它经常接近 75%。
脏页比例是通过Innodb_buffer_pool_pages_dirty/Innodb_buffer_pool_pages_total 得到:

select VARIABLE_VALUE into @a from global_status where VARIABLE_NAME = ‘Innodb_buffer_pool_pages_dirty’;
select VARIABLE_VALUE into @b from global_status where VARIABLE_NAME = ‘Innodb_buffer_pool_pages_total’;
select @a/@b;

另外还有一个策略,当刷脏页时,该页边上也是脏页,也会把边上的脏页一起刷掉。而且该逻辑会一直蔓延。innodb_flush_neighbors 参数就是来控制该行为的,值为1会有上述机制,0则不会。
机械硬盘可能会有不错的效果,但ssd建议设置为0。并且mysql 8.0 innodb_flush_neighbors 默认为0。

13 | 为什么表数据删掉一半,表文件大小不变?

mysql8.0 之前,表结构以.frm为后缀的文件里。而8.0版本允许表结构定义放在系统数据表中,因为该部分占用空间很小。参数 innodb_file_per_table表数据既可以存在共享表空间里,也可以是单独的文件。

  • OFF,表示表的数据放在系统共享表空间,也就是跟数据字典放在一起。drop table及时表删掉了,空间也不会回收。
  • ON(5.6.6版本后默认值),表示每个innodb表数据存储在以.ibd为后缀的文件中。drop table系统会直接删除这个文件。

以下内容基于innodb_file_per_table on展开。

假设要删除R4,innodb只会标记R4删除。如果之后插入一个ID在300和600之间的记录时,可能会复用该位置。如果删掉整页,整个数据页可以被复用。所以磁盘文件大小不会缩小。
但记录复用,只能插入符合范围的数据。不能插入300~600范围外的数据。
页的复用,可以插入任何新数据。如pageA数据删除后,可以插入ID=50的数据。
如果相邻数据页利用率都很小,系统会把两个页的数据合到其中一个页上,另一个标记为可复用。
如果使用delete命令,那么所有数据页标记为可复用。

插入数据也会产生空洞,如果按索引递增插入,那么索引是紧凑的。如果数据插入随机,可能造成索引数据页分裂。
当某页满时,再插入数据,就会申请一个新页,将旧页的部分数据保存到新页中。所以旧页中可能有空洞。
更新索引,可能理解为删除旧值,插入新值。也会造成空洞。

重建表

重建表,可以新建一个表,将旧表中的数据一行一行读出来插入到新表中。然后以新表替换旧表。
可以使用 alter table A engine=InnoDB 命令来重建表。在mysql 5.5版本前,该命令流程与上述流程类似。
在此过程中,不能更新旧表数据。

MySQL 5.6 版本开始引入的 Online DDL,对该操作流程做了优化。

  1. 建立一个临时文件,扫描表 A 主键的所有数据页;
  2. 用数据页中表 A 的记录生成 B+ 树,存储到临时文件中;
  3. 生成临时文件的过程中,将所有对 A 的操作记录在一个日志文件(row log)中,对应的是图中 state2 的状态;
  4. 临时文件生成后,将日志文件中的操作应用到临时文件,得到一个逻辑数据上与表 A 相同的数据文件,对应的就是图中state3 的状态;
  5. 用临时文件替换表 A 的数据文件。

重建方法都会扫描原表数据和构建临时文件。对于很大的表来说,这个操作是很消耗 IO 和 CPU 资源的。
如果是线上服务,要控制操作时间。如果想要比较安全的操作,推荐使用github开源的gh-ost。

optimize table、analyze table和 alter table 这三种方式重建表的区别。

  • 从 MySQL 5.6 版本开始,alter table t engine = InnoDB(也就是 recreate)默认是上图的流程;
  • analyze table t 其实不是重建表,只是对表的索引信息做重新统计,没有修改数据,这个过程中加了 MDL 读锁;
  • optimize table t 等于 recreate+analyze。

14 | count(*)这么慢,我该怎么办?

count(*) 的实现方式

  • MyISAM 引擎保存总行数,所以count很快。但如果加了where不能很快返回。
  • Innodb需要一行一行读出来累积计数。

innodb由于多版本并发控制(MVCC)的原因,多个事务count的行数不同,所以不能保存总行数。
但count(*)做了优化,引擎会选择最小的普通索引树,来计数。而不是直接统计聚集索引树。

show table status 命令输出TABLE_ROWS 显示这个表当前有多少行,但它也是采样估算来的。官方文档说误差可能达到 40% 到 50%。

用缓存系统保存计数

两个问题:

  1. 缓存会丢失
  2. 缓存不准确,因为缓存计数和插入数据不是原子操作,有可能在中间过程,其他事务读取了数据。

在数据库保存计数

使用一张表保存计数,由于事务可以解决使用缓存问题。

不同的 count 用法

下面的讨论还是基于 InnoDB 引擎的

  1. count(主键 id) ,InnoDB 引擎会遍历整张表,把每一行的 id 值都取出来,返回给 server 层。server 层拿到 id 后,判断是不可能为空的,就按行累加。
  2. count(1),InnoDB 引擎遍历整张表,但不取值。server 层对于返回的每一行,放一个数字“1”进去,判断是不可能为空的,按行累加。
  3. count(字段)
    a. 如果这个“字段”是定义为 not null 的话,一行行地从记录里面读出这个字段,判断不能为 null,按行累加;
    b. 如果这个“字段”定义允许为 null,那么执行的时候,判断到有可能是 null,还要把值取出来再判断一下,不是 null 才累加。
  4. count(*),并不会把全部字段取出来,而是专门做了优化,不取值。count(*) 肯定不是 null,按行累加。

按照效率排序的话,count(字段)<count(主键 id)<count(1)≈count(*),所以建议尽量使用 count(*)。

15 | 答疑文章(一):日志和索引相关问题

如果redo处理perpare阶段,写binlog之前崩溃(crash),恢复时事务回滚。
如果binlog写完了,redo未commit前崩溃(crash):

  1. 如果redo log事务完整,有了commit标识,直接提交;
  2. 如果redo log里事务只有完整的perpare,则判断对应事务binlog是否完整:
    a. 如果是,则提交事务;
    b. 否则回滚。

追问 1:MySQL 怎么知道 binlog 是完整的?

回答:一个事务的binlog是有完整格式的:

  • statement 格式的 binlog,最后会有 COMMIT;
  • row 格式的 binlog,最后会有一个 XID event。

mysql 5.6.2版本以后,引入binlog-checksum验证binlog内容是否正确。

追问 2:redo log 和 binlog 是怎么关联起来的?

回答:它们有个共同的数据字段:XID。

追问 3:处于 prepare 阶段的 redo log 加上完整 binlog,重启就能恢复,MySQL 为什么要这么设计?

回答:因为写入binlog后,会被从库使用,为了保证主备一致性。

追问 4:如果这样的话,为什么还要两阶段提交呢?干脆先 redo log 写完,再写 binlog。崩溃恢复的时候,必须得两个日志都完整才可以。是不是一样的逻辑?

回答:两阶段提交是经典分布式系统问题,并不是mysql独有的。
innodb,如果redo log提交完成,事务就不能回滚(如果还允许回滚,可能覆盖掉别的事务的更新)。但如果redo log直接提交,binlog写失败时,innodb回滚不了 ,数据和binlog日志会不一致。两阶段提交就是为了每个“人”都ok,在一起提交。
追问 5:不引入两个日志,也就没有两阶段提交的必要了。只用 binlog 来支持崩溃恢复,又能支持归档,不就可以了?

回答:不可以,历史原因,innodb不是mysql原生引擎,binlog不支持崩溃恢复,所以innodb实现了redo log。

追问 6:那能不能反过来,只用 redo log,不要 binlog

回答:如果从崩溃恢复角度来讲是可以的。但redo log是循环写,历史日志没法保留,而binlog有归档功能。binlog还有可以实现复制主从同步。

追问 7:redo log 一般设置多大?

回答:redo log太小会导致很快写满,然后就会强行刷redo log。如果几个TB硬盘,直接将redo log设置为4个文件,每个文件1G。

追问 8:正常运行中的实例,数据写入后的最终落盘,是从 redo log 更新过来的还是从 buffer pool 更新过来的呢?

redo log没有记录数据页完整数据,所以它没有能力自己去更新磁盘数据页。

  • 如果再次运行的实例,数据页被修改,跟磁盘数据页不一致,称为脏页。最终数据落盘,就是把内存中的数据页写盘。这过程和redo log毫无关系。
  • 在崩溃恢复场景,Innodb如果判断一个数据页可能在崩溃恢复时丢失更新,就会将它读到内存,然后让redo log更新内存内容。更新完成内存也变成脏页,就回到第一种情况。

回答:在一个事务的更新过程中,日志是要写多次的。比如下面这个事务:

begin;
insert into t1 …
insert into t2 …
commit;

这个事务往两个表中插记录过程中,生成的日志都要先保存起来,但不能在未commit的时候写到redo log里。
所以redo log buffer就是一块内存,用来先存redo日志。也就是说,在执行第一个 insert 的时候,数据的内存被修改了,redo log buffer 也写入了日志。
但是,真正写redo log文件(文件名是ib_logfile+数字),是在执行commit时做的。单独执行一个更新语句,innodb会自己启动一个事务,过程和上述内容一致。

内核页表和进程页表

May 28th, 2015

最近在看vmalloc()分配代码,我们知道当通过alloc_page()分配出来page后,需要将这些分散的物理页框page映射到vmalloc区,这里我们就要修改内核页表,以前我学页表是把内核空间与用户空间割裂学习的,导致二者无法很好地衔接,这里我会把两个概念重新解释清楚。

下面代码映射到vmalloc区的关键就是map_vm_area()函数,

for (i = 0; i < area->nr_pages; i++) {
        struct page *page;

        if (node == NUMA_NO_NODE)
            page = alloc_page(alloc_mask);
        else
            page = alloc_pages_node(node, alloc_mask, order);
...
    }

    if (map_vm_area(area, prot, pages))
        goto fail;
    return area->addr;

拿IA32架构的虚拟地址来说,0~3GB属于用户空间,用户空间是由每个进程的task_struct.mm_struct.pgd的成员变量,这个指向的就是进程页表。而3G~4GB属于内核空间,这个页表是由内核页目录表管理,存放在主内核页全局目录init_mm.pgd(swapper_pg_dir)中

struct mm_struct init_mm = {
         .mm_rb          = RB_ROOT,
         .pgd            = swapper_pg_dir,
         .mm_users       = ATOMIC_INIT(2),
         .mm_count       = ATOMIC_INIT(1),
         .mmap_sem       = __RWSEM_INITIALIZER(init_mm.mmap_sem),
         .page_table_lock =  __SPIN_LOCK_UNLOCKED(init_mm.page_table_lock),
         .mmlist         = LIST_HEAD_INIT(init_mm.mmlist),
         INIT_MM_CONTEXT(init_mm)
};

进程切换切换的是进程页表:即将新进程的pgd(页目录)加载到CR3寄存器中。而内核页表是所有进程共享的,每个进程的“进程页表”中内核态地址相关的页表项都是“内核页表”的一个拷贝。

vmalloc区发生page fault

在vmalloc区发生page fault时,将“内核页表”同步到“进程页表”中。这部分区域对应的线性地址在内核使用vmalloc分配内存时,其实就已经分配了相应的物理内存,并做了相应的映射,建立了相应的页表项,但相关页表项仅写入了“内核页表”,并没有实时更新到“进程页表中”,内核在这里使用了“延迟更新”的策略,将“进程页表”真正更新推迟到第一次访问相关线性地址,发生page fault时,此时在page fault的处理流程中进行“进程页表”的更新。

所以linux中,只有进程的页表是时刻在更换的,而内核页表全局只有一份,所有进程共享内核页表!

内存条物理结构分析

April 21st, 2015

Update 2015-07-04

我们经常接触物理内存条,如下有一根DDR的内存条,我们可以看到这个内存条上面有8个黑色的内存颗粒,在高端服务器上面通常会带有ECC校验,所以会存在9个黑色的内存颗粒,其中一个的内存颗粒是专门做ECC校验的。

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从概念的层次结构上面分为:Channel > DIMM > Rank > Chip > Bank > Row/Column

我们可以把DIMM作为一个内存条实体,我们知道一个内存条会有两个面,高端的内存条,两个面都有内存颗粒。所以我们把每个面叫做一个Rank,也就是说一个内存条会存在Rank0和Rank1。

拿rank0举例,上面有8个黑色颗粒,我们把每个黑色颗粒叫做chip。再向微观走,就是一个chip里面会有8个bank。每个bank就是数据存储的实体,这些bank就相当于一个二维矩阵,只要声明了column和row就可以从每个bank中取出8bit的数据。

我们之前会经常说双通道,说白了就是一个DIMM就是一个通道,两个DIMM组成双通道,分别由两个Memory Controller控制。

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我们可以看到两个DIMM0 DIMM0组成双通道,两个DIMM1 DIMM1组成双通道。

下面先来解释memory controllers如何从rank中取数据,上面说的都是物理结构,下面说内存的逻辑结构。因为每个rank下面会有很多chip,而每个chip又包括bank0、bank1、bank2等,在memory controllers看来每次发数据,都会同时发送给所有chip下的某个bank,并声明row和col。

以从bank0为例:

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每个chip的bank0 的同一地点(row=i col=j)都会被读出8bit,那么8个chip就会同时读出64bit,然后由memory controllers传送给cpu,也就是8byte。

在memory controllers看来,每个bank存在于每个chip中,如上图所示,可以把每个chip里面的小bank连成一行,b看作成一个大的bank。然后从大的bank中读取数据。

每个bank有一个row bufffer(这个row buffer存在于bank中,而不是在memory controller,row buffer 是以bank和row作为参数的,而读到memory controller时,又加入了col参数,也就是row buffer数据量是整整一行数据,读到memory controllers中仅仅是很小的一部分数据,而row buffer是整个程序局部性的关键!),作为一个bank page,所有bank共享地址、数据总线,但是每个channel有他们自己的地址、数据总线。正因为有buffer,所以每次bank都会预读64bit的数据。

上面看到的是分解的操作,事实上,为了加快memory的读写,体系结构中引入了流水线,也就意味着memory controllers可以同时读64byte,也就是8次这样的操作。写入到buffer中,这就是局部性原理。如果我们程序猿不尊重这个规则,也就迫使bank的buffer每次取值都必须清空当前的缓冲区,重新读数据,降低数据的访问速度。

 

 

设计弊端:

那么内存在多核平台的表现就取决于数据位于哪个bank之中,在给定的时间kernel如何访问多核之间共享的bank,最好的一种情况是每个core都只访问自己的bank,互不干扰。最坏的一种情况就是所有的core都访问同一个bank,只能同时有一个core访问该bank,其他core必须等待这个bank的,这样的话造成memory access的delay,考虑一种情况:如果多个进程在多个bank中都有自己的数据,controllers不得不每次清空row buffer,造成性能损失。而且使得时间分析变得不确定!

由于memory controllers内侧对于bank的操作对外透明,row col bank这些指令信息属于内存地址(memory controllers将physics address翻译成内存地址)。研究memory controllers向bank发送读信息的编码格式,我们会发现row与col位之间会有bank 位的介入,也就意味着对于bank的访问会分割到几个bank同时进行。

如果我们想把进程在内存中的数据限制在某个bank中,就要测试这种内存地址格式,目前可以palloc自带的工具进行测试,测试bank位到底存在于内存地址的哪几位。

目前系统都是多核,而且kernel将memory视为一个整体。不会区分分配的资源来自于哪个bank,所以数据分配的确定位置是不可预期的。而且目前memory controllers被配置为分割的bank来提高bank访问的并行度(一个程序分配的内存在每个bank中都存在)。但是这个导致一个问题:肯定有好几个进程数据存在于当前bank。当bank中出现multiple error时,我们无法准确定位这个错误来自于哪个进程!

 

[1] http://en.wikipedia.org/wiki/Memory_bank

[2] http://arxiv.org/pdf/1407.7448.pdf

Linux进程的虚拟地址空间(笔记)

September 16th, 2014

进程虚拟空间是个32或64位的“平坦”(独立的连续区间)地址空间(空间的具体大小取决于体系结构)。

为了方便管理,虚拟空间被划分为许多大小可变的(但必须是4096的倍数)内存区域,如果要查看某个进程占用的内存区域,可以使用命令cat /proc/<pid>/maps获得.pid是进程的id号

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OS的分页分段(笔记)

September 2nd, 2014

我们从80386处理器入手。首先,到了80386时代,CPU有了四种运行模式,即实模式、保护模式、虚拟8086模式和SMM模式。

实模式其大致包括实模式1MB的线性地址空间、内存寻址方法、寄存器、端口读写以及中断处理方法等内容。到了80386时代,引进了一种沿用至今的CPU运行机制——保护模式(Protected Mode)。保护模式有一些新的特色,用来增强系统稳定度,比如内存保护,分页系统,以及硬件支持的虚拟内存等。

对CPU来讲,系统中的所有储存器中的储存单元都处于一个统一的逻辑储存器中,它的容量受CPU寻址能力的限制。

这个逻辑储存器就是我们所说的线性地址空间。8086有20位地址线,拥有1MB的线性地址空间。而80386有32位地址线,拥有4GB的线性地
址空间。但是80386依旧保留了8086采用的地址分段的方式,只是增加了一个折中的方案,即只分一个段,段基址0×00000000,段长0xFFFFFFFF(4GB),这样的话整个线性空间可以看作就一个段,这就是所谓的平坦模型(Flat Mode)» Read more: OS的分页分段(笔记)