腾讯云布道师:一次性能峰值提升10W的DB调优之旅

张青林 2016-10-24 09:53:00

 

作者:张青林腾讯云布道师、MySQL架构师,隶属腾讯TEG-基础架构部-CDB内核开发团队,专注于MySQL内核研发&相关架构工作,有着服务多个10W级QPS客户的数据库优化及稳定性维护经验。

 

腾讯云数据库团队继承腾讯数据库团队十多年海量存储的内部数据库运营和运维经验,推出一系列高性能关系型、分布式、文档型和缓存类数据库产品,并提供高可用性、自动化运维和易维护的云数据库综合解决方案。

 

前言

 

经过周末两天的折腾,在大家的帮助下最终将用户 DB 的性能峰值由最初的不到 7W 的 QPS + TPS 提升至 17W,心情也由最初的忐忑过渡到现在的平静,现在想来,整个的优化过程感觉还是比较好玩的,趁着现在还有些印象,就把整个排查 & 优化过程详细记录下来,以备不时之需,也希望能给其他人一些启发。

 

问题背景

 

上周团队聚餐时,老大说有一个用户使用 DB 的时候遇到了问题,现有的 DB 性能无法满足用户的性能需求。用户在对现有的 DB 进行压力测试时发现 QPS + TPS 小于 7W/S,继续加大压力的时候 Load 上涨、Idle CPU 很低、Thread running 飙升、性能下降,最终导致网站处理并发能力的下降,无法达到预期的吞吐量。

 

用户在对现有逻辑及吞吐量计算的基础上提出了性能指标,即 DB 的单机性能 QPS + TPS 大于 10W/S, 只有这样才能满足业务要求,否则 DB 就是整个链路的瓶颈。

 

由于用户的上线时间临近,上线压力比较大,老大说周末尽力搞定,如果搞不定,只能上最好的机器来解决性能问题,这样的话,成本就要上来了。(当时正在吃饭,瞬间感觉压力山大,不能好好吃肉了有木有……)

 

现场信息收集

 

第二天还没醒就收到老大的 RTX 消息,然后怀着疑惑的心情火速上线,登录到机器上,开始了 DB 性能的调优之旅……

 

首先,使用 orzdba 监控工具查看了用户实例的性能状态,如下所示:

 

 

从上面的性能信息可以发现命中率 100%, 即用户基本是全内存操作,thread running 较高,CPU 有少量, thread running 彪升,到底线程在做什么呢?

 

怀着这样的疑问,然后执行了一下 pstack {pid of mysqld} > pid.info 以获取实例的内部线程信息,然后使用 pt-pmp pid.info 将堆栈信息进行显示,发现了如下的信息:

 

 

根据上述的 pt-pmp & pstack 文件相结合,可以看到如下堆栈:

 

 

根据上面收集的信息我们可以清楚的得出以下结论:

 

  • 应用在执行SQL语句的过程中,table_cache_manager 中的锁冲突比较严重;

  • MySQL Server 层中的 MDL_lock 冲突比较重;

  • 实例开启了 Performance_schema 功能;

 

经过了上面的分析,我们需要着重查看上述问题的相关变量,变量设置的情况会对性能造成直接的影响,执行结果如下:

 

 

参数分析

 

这里我们先来介绍一下上述参数在 MySQL 中的作用 & 含义:

 

table_open_cache_instances 简介

 

table_open_cache_instances 指的是 MySQL 缓存 table 句柄的分区的个数,而每一个 cache_instance 可以包含不超过table_open_cache/table_open_cache_instances 的table_cache_element,MySQL 打开表的过程可以简单的概括为:

 

  1. 根据线程的 thread_id 确定线程将要使用的 table_cache,即 thread_id % table_cache_instances;

  2. 从该 tabel_cache 元素中查找相关系连的 table_cache_element,如果存在转 3,如果不存在转 4;

  3. 从 2 中查找的table_cache_element 的 free_tables 中出取一个并返回,并调整 table_cache_element 中的 free_tables & used_tables 元素;

  4.  如果 2 中不存在,则重新创建一个 table, 并加入对应的 table_cache_element 的 used_tables的列表;

 

 从以上过程可以看出,MySQL 在打开表的过程中会首先从 table_cache 中进行查找有没有可以直接使用的表句柄,有则直接使用,没有则会创建并加入到对应的 table_cache 中对应的 table_cache_element 中,从刚才提取的现场信息来看,有大量的线程在查找 table_cache 的过程中阻塞着了,而 table_open_cache_instances 的个数为 1, 因此,此参数的设置需要调整,由于 table_open_cache_instances 的大小和 线程 ID & 并发 有关系,考虑当前的并发是1000左右,于是将该植设置为 32;

 

MySQL 中不同的线程虽然使用各自的 table 句柄,但是共享着同一个table_share,如果想从源码上了解 table & table_share 以及 两者之间的相互,可以从变量 table_open_cache, table_open_cache_instances,table_definition_cache 入手,阅读 Table_cache_manager, Table_cache, Table_cache::get_table 等相关代码,由于篇幅限制,在此不在详述。

 

MDL Lock 的前世今生

 

 在 5.1 中有一个 binlog log 乱序的问题,详情及复现方法可以参考这篇文章:《alter table rename 操作导致复制中断》(http://mysqllover.com/?p=93),MDL_LOCK 就是为了解决上述问题而在 5.5 中引入的。

 

简单来说 MDL Lock 是 MySQL Server 层中的表锁,主要是为了控制 Server 层 DDL & DML 的并发而设计的, 但是 5.5 的设计中只有一把大锁,所以到5.6中添加了参数 metadata_locks_hash_instances 来控制分区的数量,进而实现大锁的拆分,虽然锁的拆分提高了并发的性能,但是仍然存在着不少的性能问题,所以在 5.7.4 中 MDL Lock 的实现方式采用了 lock free 算法,彻底的解决了 Server 层表锁的性能问题,而参数 metadata_locks_hash_instances 也将会在之后的某个版本中被删除掉。

 

参考文档:metadata_locks_hash_instances(http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/server-system-variables.html#sysvar_metadata_locks_hash_instances)

 

由于实例中的表的数目比较多,而 metadata_locks_hash_instances 的参数设置仅为8,因此,为了将底锁的冲突的可能性,我们将此值设置为 32。

 

Performance Schema作用&影响

 

通俗来说,performance schema 是 MySQL 的内部诊断器,用于记录 MySQL 在运行期间的各种信息,如表锁情况、mutex 竟争情况、执行语句的情况等,和 Information Schema 类似的是拥用的信息都是内存信息,而不是存在磁盘上的,但和 information_schema 有以下不同点:

 

  • information_schema 中的信息都是从 MySQL 的内存对象中读出来的,只有在需要的时候才会读取这些信息,如 processlist, profile, innodb_trx 等,不需要额外的存储或者函数调用,而 performance schema 则是通过一系列的回调函数来将这些信息额外的存储起来,使用的时候进行显示,因此 performance schema 消耗更多的 CPU & memory 资源;

  • Information_schema 中的表是没有表定义文件的,表结构是在内存中写死的,而 performation_schema 中的表是有表定义文件的;

  • 实现方式不同,Information_schema 只是对内存的 traverse copy, 而 performance_schema 则使用固定的接口来进行实现;

  • 作用不同,Information_schema 主要是轻量级的使用,即使在使用的时候也很少会有性能影响,performance_schema 则是 MySQL 的内部监控系统,可以很好的定位性能问题,但也很影响性能;

 

由以上的分析不难看出,在性能要求比较高的情况下,关闭 performance_schema 是一个不错的选择,因此将 performance_schema 关闭。另外关闭 performance_schema 的一个原因则是因为它本身的稳定性,因为之前在使用 performance_schema 的过程中遇到了不稳定的问题,当然,遇到一个问题我们就会修复一个,只是考虑到性能问题,我们暂时将其关闭。

 

Performance_schema 的详细使用说明可以参考:

 

 

  • performance_schema 中文文档

    (http://keithlan.github.io/2015/07/17/22_performance_schema/)

  • MySQL_Performance_Schema 官方文档

    (https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/performance-schema.html)

 

经过上面的分析和判断,我们对参数做了如下的调整:

table_open_cache_instances=32

metadata_locks_hash_instances=32

performance_schema=OFF

innodb_purge_threads=4

 

勉强解决问题

 

调整了以上参数后,我们重启实例,然后要求客户做新一轮的压力测试,测试部分数据如下:

 

 

从以上的测试数据来看, QPS + TPS > 10W 已经满足要求,通过 perf top -p {pidof mysqld} 命令查看了一下系统负载,发现了一处比较吃 CPU 的地方 ut_delay,详情如下:

 

 

使用 perf record & perf report 进行分析,发现调用比较多的地方是: 

 

mutex_spin_wait,于是断定 Innodb 底层资源冲突比较严重,根据以往的经验执行如下命令:

 

 

在 MySQL 内部,当 innodb 线程获取 mutex 资源而得不到满足时,会最多进行 innodb_sync_spin_loops 次尝试获取 mutex 资源,每次失败后会调用 ut_delay(ut_rnd_interval(0, srv_spin_wait_delay),导致 ut_delay 占用了过多的 CPU, 其中 ut_delay 的定义如下:

 

 

由于这两个值的设定取决于实例的负载以及资源的竟争情况,所以不断的尝试设置这两个参数的值,经过多次的尝试最终将这两个参数分别设置为:

 

innodb_spin_wait_delay = 6, innodb_sync_spin_loops = 20 (请注意这两个值不是推荐值!!) 才将 ut_delay 的占用资源降下来,最终降低了不必要的 CPU 消耗的同时 idle cpu 也稳定在了 20+,具体资源占用详情如下:

 

 

优化到这个地步似乎达到了客户要求的性能,即 DB 单机性能为 QPS + TPS > 10W,可是如果并发量在加大,我们的 DB 能扛住更高的压力吗?

 

又起波澜

 

经过上面参数的调整,DB 已经不是性能的瓶颈,应用的吞吐量由之前的 1100 -> 1400+,但是离 2000 的吞吐量还比较远,瓶颈出现在了应用端,为了增加吞吐量,客户又增加了几台客户端机器,连接数也由之前的 900+ 上升到 1000+,此时发现 DB 虽然能够响应,但偶尔会出现 thread running 飙高的情况,具体运行状态如下,其中 mysql_com_tps = (mysql_com_insert + mysql_com_update + mysql_com_delete):

 

 

查找问题原因

 

Thread running 的偶尔飙升引起了我的注意,说明内部必然有冲突,随着压力和并发量的不断增大,应用可能会受到类似之前的影响,因此很有必要查看其中的原因并尽最大的努力解决之。通过仔细观察 thread running & mysql com 信息,当 thread running 较高 & com 信息较低的时候,执行了 pt-pmp -p {pid of mysqld},抓到了以下信息:

 

 

从上面的现场信息不难看出有很大一部分线程是在执行 read_view 的相关操作中被阻塞着了,那么什么是 read view,它的作用是什么,为什么会有大量的线程执行这个操作的时候被阻塞呢?

 

什么是 read view

 

read view 又称读视图,用于存储事务创建时的活跃事务集合。当事务创建时,线程会对 trx_sys 上全局锁,然后遍历当前活跃事务列表,将当前活跃事务的ID存储在数组中的同时,记录最大事务 low_limit_id & 最小事务 high_limit_id & 最小序列化事务 low_limit_no。

 

read view 的作用是什么

 

InnoDB record 格式包含 {记录头,主建,Trx_id,roll_ptr, extra_column} 等信息。

 

当事务执行时,凡是大于low_limit_id 的数据对于事务是不可见的,凡是事务小于 high_limit_id 的数据都是可见的,事务 ID 是 read_view 数组中的某一个时也是不可见的,Purge thread 在执行 Purge 操作时,凡是小于 low_limit_no 的数据,都是可以被 Purge 的,因此, read view 是 MySQL MVCC 实现的基础。

 

为什么会有大量的线程阻塞

 

事务创建时的步骤如下:

 

  • 对 trx_sys->mutex 全局上锁;

  • 顺序扫描 trx_sys->rw_trx_list,对 read_view 中的元素分配内存并进行赋值,主要包括活跃事务ID的集合的创建,low_limit_id , high_limit_id, low_limit_no 等;

  • 将该 read_view 添加到有序列表 trx_sys->view_list中;

  • 释放 trx_sys->mutex 锁;

 

由于read_view 的创建和销毁都需要获取 trx_sys->mutex, 当并发量很大的时候,事务链表会比较长,又由于遍历本身也是一个费时的工作,所以此处便成为了瓶颈,既然我们遇到了这个问题,那么社区应该也有类似的问题。

 

read view 问题解决过程

 

首先,我们看一下bug#49169(https://bugs.mysql.com/bug.php?id=49169),read_view_open_now is inefficient with many concurrent sessions, 即当并发量很大时 read_view_open_now 效率低下的问题,问题的原因主要有以下几个:

 

  • 整个创建过程一直持有 trx_sys->mutex 锁;

  • read_view 的内存在每次创建中被分配,事务提交后被释放;

  • 需要遍历 trx_sys->trx_list (5.5) 或 trx_sys->rw_list (5.6);

  • 并发较大,活跃事务链表过长时,会在 trx_sys->mutex 上有较大的消耗;

 

该 bug 从 MySQL 5.1 的时候被 mrak 大神提出以来,一直到 MySQL 5.7 才被官方完整的解决,其中的解决过程也挺曲折的,另外 Percona 在 5.5 的时候就也推出了解决问题的办法,实现也相对简单好多,但没有 MySQL 5.7 方法的彻底,咱们分别看一下这两种解决方法以及 CDB 内核在这方面的改动。

 

Percona read view 问题改进

 

Percona 为了解决上述描述的问题,对trx_sys做了以下修改:

 

  • 在 trx_sys下维护一个全局的事务ID的有序集合,事务的 创建 & 销毁 的同时将事务的 ID 从这个集合中移除;

  • 在 trx_sys下维护一个有序的已分配序列号的事务列表,已记录拥有最小序列号的事务,供 purge 时使用;

  • 减少不必要的内存分配,为每一个 trx_t 缓存一个 read_view,read_view 数组的大小根据创建时的活跃全局事务 ID 集合做必要的调整;

 

做了上面的调整后,事务在创建过程中则不需要遍历 trx_sys->trx_list(version 5.5),直接使用 memcpy 即可获得活跃事务的ID,并且缓存的使用也大大减少了内存的不必要分配;

 

更详细的信息及源码可以参考 Alexey (sysbench owner, MySQL 另一大神)提交的代码,commit message 详情如下:

 

 

MySQL read view 问题改进

 

为了解决 read view 问题,5.6 做了以下几件事情:

 

  • 将 5.5 的 trx_list 拆分为 ro_trx_list & rw_trx_list, 由于只读事务不会对数据进行修改,所以在创建视图的同时就只需要扫描 rw_trx_list 即可;

  • auto-commit-non-locking-ro transactions 的特殊优化;

  • 添加语法 START TRANSACTION READ ONLY 用于声名事务是只读事务;

 

经过上面的修改,似乎解决了 read view 的问题,但实际却不然,因为他只是解决了事务链表的长度,创建时遍历&内存消耗的开销是没有解决的,并且使用上述特性需要修改应用程序,这一点是比较困难的,因此,5.7为了彻底的解决 read view 的性能问题,做了以下事情:

 

  1. Refactor the MVCC code

  2. Reuse read views for AC-NL-RO selects

  3. Use a pool of read views

  4. Add MVCC class

  5. Use a trx_id to trx_t* map

  6. Keep the active trx_id_ts in a vector.

  7. Pre-allocate a small cache of record and table locks

  8. Avoid extra work when a transaction is tagged as read-only (during commit).

  9. General code cleanup

  10. Get rid of trx_sys_t::ro_trx_list. Adding and removing a transaction from the ro_trx_list    is very costly.

 

经过了上面的代码重构,5.7 中很少看到 trx_sys->mutex 的性能瓶颈,有想更详细了解的同学可以看一下这些内容:

 

 

CDB read view 问题改进

 

为了解决 Read view 的性能问题,简单的说 CDB 内核团队对于Read view 主要做了以下事情:

  • backport percona 的 read view 相关修改到 CDB MySQL中;

  • 参照 5.7 的实现,在 5.6 中将 ro_trx_list 移除;

 

经过上面的修改彻底的解决了 read_view 的性能问题,在经历了大量 稳定性测试 & 性能测试 后,目前灰度发布中。

 

线上效果

 

鉴于当前存在的问题,为了解决客户的燃眉之急,决定上一个新版本,和客户联系后,可以重启实例,然后进行了替换操作,替换后的性能效果如下,可以看到 cpu 使用率、load、thread running 降低的同时 QPS + TPS 性能上升,至此问题真正觉得问题应该解决了,余下的就是等客户的反馈了。

 

 

将监控数据入库,查看峰值 & 当时的负载情况,详情如下:

 

 

遗留问题 & 展望

 

真的完美了吗,其实不是这样的,我们还有很多的事情要做,因为在解决问题的过程中,我们通过 pstack & pt-pmp 抓到了很多有用的信息,有一些是暂时没有解决的,如:

 

  • InnoDB内部表锁冲突严重;

  • MDL Lock 即使扩大也存在着不小的影响;

  • 内存分配也有一些需要优化的地方;

  • 执行计划的计算代价比较高;

  • thread running 彪高时没有可以控制的方法;

  • ….

 

由于时间问题我们暂时将遇到的问题一一记下,一个一个解决,我们相信 CDB 的内核会越来越强大,在提升性能的同时也不断的提升稳定性,我们一步一步踏在当下,努力变得更好!

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