腾讯云布道师：一次性能峰值提升10W的DB调优之旅
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了腾讯云布道师：一次性能峰值提升10W的DB调优之旅相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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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。
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……）
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：
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：
根据线程的 thread_id 确定线程将要使用的 table_cache，即 thread_id % table_cache_instances;
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；
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；
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。
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。
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
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？
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)：
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？
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。
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。
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。
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 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：
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：
Refactor the MVCC code
Reuse read views for AC-NL-RO selects
Use a pool of read views
Add MVCC class
Use a trx_id to trx_t* map
Keep the active trx_id_ts in a vector.
Pre-allocate a small cache of record and table locks
Avoid extra work when a transaction is tagged as read-only (during commit).
General code cleanup
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：
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。
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：
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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