备库为什么会延迟好几个小时？

作者vip1024c交流
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若两个事务更新不同表，它们就可以并行。因为数据是存储在表里的，所以按表分发，可以保证两个worker不会更新同一行。

当然，若有跨表事务，还是要把两张表放在一起考虑

  • 按表并行复制程模型

每个worker线程对应一个hash表，保存当前正在这个worker的“执行队列”里的事务所涉及的表。hash的

  • key：库名.表名

  • value：数字，队列中有多少个事务修改这个表

在有事务分配给worker时，事务里涉及的表会被加到对应的hash表中。worker执行完成后，这个表会被从hash表中去掉。

上图中的hash_table_1表示，现在worker_1的“待执行事务队列”里，有4个事务涉及到db1.t1表，有1个事务涉及到db2.t2表。

假设图中的情况下，coordinator从中转日志读入一个新事务T，该事务修改的行涉及表t1、t3。

现在用事务T的分配流程，来看一下分配规则：

  1. 由于事务T中涉及修改t1，而worker_1队列中已经有其它事务Tx在修改t1，T和队列中的Tx事务要修改同一个表的数据：T和worker_1冲突

  2. 按此逻辑，顺序判断T和每个worker队列是否冲突，会发现事务T跟worker_2也冲突

  3. T跟多于1个的worker冲突，coordinator线程就进入等待

  4. 每个worker继续执行，同时修改hash_table。假设hash_table_2里面涉及到修改t3的事务执行完成了，就会去掉hash_table_2中的把db1.t3

  5. 这样coordinator会发现跟T冲突的worker只有worker_1（不多于1个了），因此就把它分配给worker_1

  6. coordinator继续读下一个中转日志，继续分配事务

即每个事务在分发时，跟所有worker的冲突关系如下：

  • 和所有worker都不冲突

coordinator线程就会把这个事务分配给最空闲的woker;

  • 和多于1个的worker冲突

coordinator线程就进入等待状态，直到和这个事务存在冲突关系的worker只剩下1个

  • 只和一个worker冲突

coordinator线程就会把这个事务分配给这个存在冲突关系的worker。

按表分发方案在多个表负载均匀场景里使用很好。但若碰到热点表，比如所有更新事务都会涉及到某个表时，所有事务都会被分配到同一worker，就变成单线程复制。

按行分发

要解决热点表并行复制问题，就需要个按行并行复制的方案。

  • 思路

若俩事务没有更新同一行，它们在备库上可以并行执行。所以该模式要求binlog是row格式。

这时判断一个事务T和worker是否冲突，用的就规则就不是“修改同一个表”，而是“修改同一行”。

按行复制和按表复制的数据结构差不多，都是为每个worker，分配一个hash。

只是按行分发的key是库名+表名+唯一键的值。

但该 唯一键 只有主键id还不够，考虑如下场景，t1除了主键，还有唯一索引a：

CREATE TABLE t1 (

id int(11) NOT NULL,

a int(11) DEFAULT NULL,

b int(11) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (id),

UNIQUE KEY a (a)

) ENGINE=InnoDB;

insert into t1 values(1,1,1),(2,2,2),(3,3,3),(4,4,4),(5,5,5);

要在主库执行俩事务：

| session_1 | session_2 |

| :-- | --- |

| update t1 set a=6 where id=1; | |

| | update t1 set a=1 where id=2; |

这俩事务要更新的行的主键不同，但若它们被分到不同worker，可能session2先执行。这时id=1的行的a的值还是1，就会报唯一键冲突。

所以基于行策略，事务hash表中还需考虑唯一键，即key应该是 库名+表名+索引a的名字+a的值。

在t1执行

update t1

set a=1

where id=2

在binlog里记录整行的数据修改前各字段值和修改后各字段值。因此，coordinator在解析该语句的binlog时，该事务的hash表就有三项：

  • key=hash_func(db1+t1+“PRIMARY”+2), value=2

value=2是因为修改前后的行id值不变，出现了两次

  • key=hash_func(db1+t1+“a”+2), value=1

会影响到这个表a=2的行

  • key=hash_func(db1+t1+“a”+1), value=1

会影响到这个表a=1的行

相比按表并行分发策略，按行并行策略在决定线程分发时，要消耗更多计算。

这俩方案都有一些约束条件：

  • 要能够从binlog里面解析出表名、主键值和唯一索引值。即主库binlog必须是row

  • 表必须有主键

  • 不能有外键

表若有外键，级联更新的行不会记录在binlog，冲突检测就不准确

还好这些本就是DB生产使用规范。

按行分发策略的并行度更高。不过，若是大事务，按行分发策略有如下问题：

  • 耗费内存

比如一个语句要删除100万行数据，这时候hash表就要记录100万个项

  • 耗费CPU

解析binlog，然后计算hash值，对于大事务，该成本很高

所以，按行分发策略要设置一个阈值，单个事务若超过设置的行数阈值（比如，如果单个事务更新的行数超过10w行），就暂时退化为单线程模式，退化过程的逻辑大概是这样的：

  1. coordinator暂时先hold住这个事务

  2. 等待所有worker都执行完成，变成空队列

  3. coordinator直接执行这个事务

  4. 恢复并行模式

MySQL 5.6官方的并行复制策略

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支持的粒度是按库并行。理解了之前说的两个策略，就懂得用于决定分发策略的hash表里，key就是数据库名。

该策略的并行效果，取决于压力模型。若在主库上有多个DB，并且各个DB的压力均衡，使用这个策略的效果会很好。

相比于按表、行分发，该策略有如下优势：

  • 构造hash值的时候很快

只需要库名，而且一个实例上DB也不会很多

  • 不要求binlog格式

因为statement格式的binlog也可以很容易拿到库名

如下场景失效：

  • 你的主库上的表都放在同一个DB

  • 不同DB的热点不同，比如一个是业务逻辑库，一个是系统配置库，也起不到并行效果

理论上你可以创建不同的DB，把相同热度的表均匀分到这些不同的DB中，强行使用这个策略。不由于需要特地移动数据，该策略用得并不多。

MariaDB的并行复制策略

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MariaDB的并行复制策略利用了redo log组提交(group commit)优化：

  • 能够在同一组里提交的事务，一定不会修改同一行

  • 主库上可以并行执行的事务，备库上也一定可以并行执行

在实现上，MariaDB是这么做的：

  1. 在一组里面一起提交的事务，有一个相同的commit_id，下一组就是commit_id+1

  2. commit_id直接写到binlog

  3. 传到备库应用的时候，相同commit_id的事务分发到多个worker执行

  4. 这一组全部执行完成后，coordinator再去取下一批。

当时该策略相当惊艳。因为，之前业界的思路都是在“分析binlog，并拆分到worker”上。而MariaDB的这个策略，目标是“模拟主库的并行模式”。

但有个问题，它并没有实现“真正的模拟主库并发度”这个目标。在主库上，一组事务在commit时，下一组事务是同时处于“执行中”状态。

看下图，假设三组事务在主库的执行情况，在trx1、trx2和trx3提交时，trx4、trx5和trx6是在执行的。这样，在第一组事务提交完成时，下一组事务很快就会进入commit状态。

  • 主库并行事务

而按MariaDB的并行复制策略，备库上的执行效果如下：

在备库执行时，要等第一组事务完全执行完成后，第二组事务才能开始执行，这样系统吞吐量就不够。

另外，该方案很容易被大事务拖累。假设trx2是一个超大事务，那么在备库应用的时候，trx1和trx3执行完成后，就只能等trx2完全执行完成，下一组才能开始执行。这段时间，只有一个worker线程在工作，是对资源的浪费。

不过即使如此，这个策略仍然是一个很漂亮的创新。因为，它对原系统的改造非常少，实现也优雅。

MySQL 5.7的并行复制策略

在MariaDB并行复制实现之后，官方的MySQL5.7版本也提供了类似功能，由参数slave-parallel-type来控制并行复制策略：

  • DATABASE

表示使用MySQL 5.6版本的按库并行策略；

  • LOGICAL_CLOCK

类似MariaDB的策略。不过，MySQL 5.7这个策略，针对并行度做了优化。这个优化的思路也很有趣儿。

同时处于“执行状态”的所有事务，是不是可以并行？

不能。因为，这里面可能有由于锁冲突而处于锁等待状态的事务。若这些事务在备库上被分配到不同的worker，就会出现备、主库不一致。

而MariaDB这个策略的核心，是“所有处于commit”状态的事务可以并行。事务处于commit状态，表示已通过锁冲突的检验。

  • 回顾一下两阶段提交

不用等到commit阶段，只要能够到达redo log prepare阶段，就表示事务已通过锁冲突检验。

因此，MySQL 5.7并行复制策略的思想是：

  • 同时处于prepare状态的事务，在备库执行时是可以并行的

  • 处于prepare状态的事务，与处于commit状态的事务之间，在备库执行时也是可以并行的

binlog组提交的参数：

  • binlog_group_commit_sync_delay

  • binlog_group_commit_sync_no_delay_count

这两个参数是用于故意拉长binlog从write到fsync的时间，以此减少binlog的写盘次数。在MySQL 5.7的并行复制策略里，它们可以用来制造更多的“同时处于prepare阶段的事务”。这样就增加了备库复制的并行度。即两个参数，既可以“故意”让主库提交得慢些，又可以让备库执行得快些。在MySQL 5.7处理备库延迟的时候，可以考虑调整这两个参数值，来达到提升备库复制并发度的目的。

MySQL 5.7.22的并行复制策略

在2018年4月份发布的MySQL 5.7.22版本里，MySQL增加了一个新的并行复制策略，基于WRITESET的并行复制。

新增了一个参数binlog-transaction-dependency-tracking，控制是否启用该策略：

  • COMMIT_ORDER

表示的就是前面介绍的，根据同时进入prepare和commit来判断是否可以并行的策略。

  • WRITESET

表示的是对于事务涉及更新的每一行，计算出这一行的hash值，组成集合writeset。如果两个事务没有操作相同的行，也就是说它们的writeset没有交集，就可以并行。

  • WRITESET_SESSION

在WRITESET的基础上多了一个约束，即在主库上同一个线程先后执行的两个事务，在备库执行的时候，要保证相同的先后顺序。

为了唯一标识，这个hash值是通过库名+表名+索引名+值得。若一个表上除了有主键索引外，还有其他唯一索引，那么对于每个唯一索引，insert语句对应的writeset就要多增加一个hash。

这跟我们前面介绍的基于MySQL 5.5版本的按行分发的策略差不多。不过，MySQL官方的这个实现还是有很大的优势：

  • writeset是在主库生成后直接写入到binlog里面的，这样在备库执行的时候，不需要解析binlog内容（event里的行数据），节省了很多计算量

  • 不需要把整个事务的binlog都扫一遍才能决定分发到哪个worker，更省内存

  • 由于备库的分发策略不依赖于binlog内容，所以binlog是statement格式也是可以的。

因此，MySQL 5.7.22的并行复制策略在通用性上还是有保证的。

当然，对于“表上没主键”和“外键约束”的场景，WRITESET策略也是没法并行的，也会暂时退化为单线程模型。

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