作者:洪斌
爱可生南区负责人兼技术服务总监,MySQL ACE,擅长数据库架构规划、故障诊断、性能优化分析,实践经验丰富,帮助各行业客户解决 MySQL 技术问题,为金融、运营商、互联网等行业客户提供 MySQL 整体解决方案。
本文来源:转载自公众号-玩转MySQL
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MySQL 并行回放在一路改进,从 5.6 的 schema 并行,到 5.7 的 group commit,再到 8.0 的 write set。
MTS based on schema
这种方式不用多说,涉及不同 schema 的 DML 操作,在 slave 端可以按 schema 粒度并行回放,弱点也很明显,如果实例中的 schema 较少,并行回放效果并不理想。
其优化方式也比较简单 slave_parallel_workers 小于等于 master 的 schema 数量。
LOGICAL_CLOCK
MySQL 5.7 增加了基于 group commit 的并行回放策略,使得 slave 可以接近 master 同样并发回放事务,master 并发越高,slave 并行回放效果越明显。
在 binlog 中每个事务会有多出两个标签
sequence_number:随每个事务递增的自增 ID,每次新的 binlog 会从 1 开始
last_committed:当前事务所依赖的上次事务的 sequence_number,每次新的 binlog 会从 0 开始
last_committed 相同值的事务代表同时提交的,可以并行回放。
#180105 20:08:33 ... last_committed=7201 sequence_number=7203
#180105 20:08:33 ... last_committed=7203 sequence_number=7204
#180105 20:08:33 ... last_committed=7203 sequence_number=7205
#180105 20:08:33 ... last_committed=7203 sequence_number=7206
#180105 20:08:33 ... last_committed=7205 sequence_number=7207
1. 7203 事务依赖 7201
2. 7204、7205、7206 事务依赖 7203,可以并行提交
3. 7207 事务依赖 7205,由于 7205 依赖 7203,那么在 7205 执行完后,7207 可以和 7206 并行执行
优化方式通过调整 master group commit size 和 slave 的并行 work 线程数,提升并行效率。
master group commit size 和并发压力,以及下面两个参数相关
binlog_group_commit_sync_delay 表示 binlog 提交事务前等待多少微秒
binlog_group_commit_sync_no_delay_count 表示同步队列最大允许的事务数,当等待提交的线程达到多少时, 就不在等待
在 master 低并发的负载下,并行回放效果就不好了,如果想要提高并行度,需要增加 binlog_group_commit_sync_delay,积累较多的分组大小,副作用是拉低 master 吞吐量。
Write set
MySQL 8.0.1 & 5.7.22 在 group commit 基础上进一步改善了并行复制效率,增加了新的跟踪事务依赖关系的机制。相对于基于事务 commit timestamp,即使 master 低并发场景下也能使 slave 根据事务依赖关系并行重放,充分利用硬件资源,不需要像 MySQL 5.7 增加 binlog_group_commit_sync_delay 延迟的方式,增加可并行的事务,降低复制延迟。
在 master 上满足以下条件:1. binlog_format=row
2. 开启 transaction_write_set_extraction=XXHASH64
3. 更新表必须有主键,如果更新事务包含外键,则退回 commit_order 方式
4. binlog_transaction_dependency_tracking = [COMMIT_ORDER | WRITESET | WRITESET_SESSION]
slave 上开启 slave_parallel_workers
COMMIT_ORDER 基于 commit timestamp不同会话在相同时间执行可以并行回放
WRITESET 变更不同行的操作都可以并行- 无主键 退回 commit_order 模式
[email protected] ~/w/s/msb_8_0_3> mysqlbinlog data/MBP-bin.000013 |grep last_ |sed -e 's/server id.*last/[...] last/' -e 's/.rbr_only.*/ [...]/'
#180105 21:19:31 [...] last_committed=0 sequence_number=1 [...] create table t1 (id);
#180105 21:19:50 [...] last_committed=1 sequence_number=2 [...] insert t1 value(1);
#180105 21:19:52 [...] last_committed=2 sequence_number=3 [...] insert t1 value(2);
#180105 21:19:54 [...] last_committed=3 sequence_number=4 [...] insert t1 value(3);
- 有主键 单个会话也可以并行
#180105 21:23:58 [...] last_committed=4 sequence_number=5 [...] create table t2 (id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, str VARCHAR(80) NOT NULL UNIQUE);
#180105 21:24:19 [...] last_committed=5 sequence_number=6 [...] session1: insert t2(str) value('a');
#180105 21:24:21 [...] last_committed=5 sequence_number=7 [...] session1: insert t2(str) value('b');
#180105 21:24:25 [...] last_committed=5 sequence_number=8 [...] session1: insert t2(str) value('c');
WRITESET_SESSION 相同会话不会被重新排序,不同会话可并行 在相同会话中执行
#180106 13:15:26 [...] last_committed=0 sequence_number=1 [...] session1:insert t2(str) value('h');
#180106 13:15:31 [...] last_committed=1 sequence_number=2 [...] session1:insert t2(str) value('l');
在不同会话中执行
#180106 13:17:08 [...] last_committed=1 sequence_number=3 [...] session1: insert t2(str) value('q');
#180106 13:17:09 [...] last_committed=1 sequence_number=4 [...] session2: insert t2(str) value('w');
如何观测并行回放
如何评估 slave_parallel_workers 设置多少合适?如果设置小了,任务会有积压,如果设置大了,多余的线程是空闲的。
计算机领域有这么个公式专门来研究系统资源分配公平性。
出自论文《A Quantitative Measure Of Fairness And Discrimination For Resource Allocation In Shared Computer Systems》引用数 4000+
这个公式称为 jain's index 计算一系统共享资源分配公平性的指数,指数值在 0<j<1 之间,越接近 1 表示资源分配更公平。
借用此公式是不是可以来计算回放线程任务分配的公平性,如果 slave_parallel_workers 设置过大,反应任务分配公平性较差。找到合适的 slave_parallel_workers。
这里需要启用 performance_schema 的 transaction 级的 instrument,搜集线程事务提交信息。
call sys.ps_setup_enable_consumer('events_transactions%');
call sys.ps_setup_enable_instrument('transaction');
将公式转换为 SQL 语句如下
select ROUND(POWER(SUM(trx_summary.COUNT_STAR), 2) /
(@@GLOBAL.slave_parallel_workers * SUM(POWER(trx_summary.COUNT_STAR, 2))), 2) AS replica_jain_index
from performance_schema.events_transactions_summary_by_thread_by_event_name as trx_summary join performance_schema.replication_applier_status_by_worker as applier
on trx_summary.THREAD_ID = applier.THREAD_ID
在 slave 上观测,如果该指数值越接近 0 说明当前 applier 线程越空闲率高,如果该指数值越接近 1 说明当前 applier 线程空闲率越低。动手试试吧!
参考:https://www.percona.com/blog/2016/02/10/estimating-potential-for-mysql-5-7-parallel-replication/
https://www.slideshare.net/JeanFranoisGagn/fosdem-2018-premysql-day-mysql-parallel-replication
https://jfg-mysql.blogspot.hk/2017/02/metric-for-tuning-parallel-replication-mysql-5-7.html
https://jfg-mysql.blogspot.com/2018/01/write-set-in-mysql-5-7-group-replication.html?m=1
http://mysqlhighavailability.com/improving-the-parallel-applier-with-writeset-based-dependency-tracking/