无锡哪里做网站好,咸阳网站建设方案,天猫商城官方网站,移动页面我经常会被问到这样一个问题#xff1a;我的主机内存只有 100G#xff0c;现在要对一个 200G 的大表做全表扫描#xff0c;会不会把数据库主机的内存用光了#xff1f;这个问题确实值得担心#xff0c;被系统 OOM#xff08;out of memory#xff09;可不是闹着玩的。但…我经常会被问到这样一个问题我的主机内存只有 100G现在要对一个 200G 的大表做全表扫描会不会把数据库主机的内存用光了这个问题确实值得担心被系统 OOMout of memory可不是闹着玩的。但是反过来想想逻辑备份的时候可不就是做整库扫描吗如果这样就会把内存吃光逻辑备份不是早就挂了所以说对大表做全表扫描看来应该是没问题的。但是这个流程到底是怎么样的呢全表扫描对 server 层的影响假设我们现在要对一个 200G 的 InnoDB 表 db1. t执行一个全表扫描。当然你要把扫描结果保存在客户端会使用类似这样的命令mysql -h$host -P$port -u$user -p$pwd -e select * from db1.t $target_file
复制代码你已经知道了InnoDB 的数据是保存在主键索引上的所以全表扫描实际上是直接扫描表 t 的主键索引。这条查询语句由于没有其他的判断条件所以查到的每一行都可以直接放到结果集里面然后返回给客户端。那么这个“结果集”存在哪里呢实际上服务端并不需要保存一个完整的结果集。取数据和发数据的流程是这样的获取一行写到 net_buffer 中。这块内存的大小是由参数 net_buffer_length 定义的默认是 16k。重复获取行直到 net_buffer 写满调用网络接口发出去。如果发送成功就清空 net_buffer然后继续取下一行并写入 net_buffer。如果发送函数返回 EAGAIN 或 WSAEWOULDBLOCK就表示本地网络栈socket send buffer写满了进入等待。直到网络栈重新可写再继续发送。这个过程对应的流程图如下所示。 图 1 查询结果发送流程从这个流程中你可以看到一个查询在发送过程中占用的 MySQL 内部的内存最大就是 net_buffer_length 这么大并不会达到 200Gsocket send buffer 也不可能达到 200G默认定义 /proc/sys/net/core/wmem_default如果 socket send buffer 被写满就会暂停读数据的流程。也就是说MySQL 是“边读边发的”这个概念很重要。这就意味着如果客户端接收得慢会导致 MySQL 服务端由于结果发不出去这个事务的执行时间变长。比如下面这个状态就是我故意让客户端不去读 socket receive buffer 中的内容然后在服务端 show processlist 看到的结果。 图 2 服务端发送阻塞如果你看到 State 的值一直处于“Sending to client”就表示服务器端的网络栈写满了。我在上一篇文章中曾提到如果客户端使用–quick 参数会使用 mysql_use_result 方法。这个方法是读一行处理一行。你可以想象一下假设有一个业务的逻辑比较复杂每读一行数据以后要处理的逻辑如果很慢就会导致客户端要过很久才会去取下一行数据可能就会出现如图 2 所示的这种情况。因此对于正常的线上业务来说如果一个查询的返回结果不会很多的话我都建议你使用 mysql_store_result 这个接口直接把查询结果保存到本地内存。当然前提是查询返回结果不多。在第 30 篇文章评论区有同学说到自己因为执行了一个大查询导致客户端占用内存近 20G这种情况下就需要改用 mysql_use_result 接口了。另一方面如果你在自己负责维护的 MySQL 里看到很多个线程都处于“Sending to client”这个状态就意味着你要让业务开发同学优化查询结果并评估这么多的返回结果是否合理。而如果要快速减少处于这个状态的线程的话将 net_buffer_length 参数设置为一个更大的值是一个可选方案。与“Sending to client”长相很类似的一个状态是“Sending data”这是一个经常被误会的问题。有同学问我说在自己维护的实例上看到很多查询语句的状态是“Sending data”但查看网络也没什么问题啊为什么 Sending data 要这么久实际上一个查询语句的状态变化是这样的注意这里我略去了其他无关的状态MySQL 查询语句进入执行阶段后首先把状态设置成“Sending data”然后发送执行结果的列相关的信息meta data) 给客户端再继续执行语句的流程执行完成后把状态设置成空字符串。也就是说“Sending data”并不一定是指“正在发送数据”而可能是处于执行器过程中的任意阶段。比如你可以构造一个锁等待的场景就能看到 Sending data 状态。 图 3 读全表被锁 图 4 Sending data 状态可以看到session B 明显是在等锁状态显示为 Sending data。也就是说仅当一个线程处于“等待客户端接收结果”的状态才会显示Sending to client而如果显示成“Sending data”它的意思只是“正在执行”。现在你知道了查询的结果是分段发给客户端的因此扫描全表查询返回大量的数据并不会把内存打爆。在 server 层的处理逻辑我们都清楚了在 InnoDB 引擎里面又是怎么处理的呢 扫描全表会不会对引擎系统造成影响呢全表扫描对 InnoDB 的影响在第 2和第 15 篇文章中我介绍 WAL 机制的时候和你分析了 InnoDB 内存的一个作用是保存更新的结果再配合 redo log就避免了随机写盘。内存的数据页是在 Buffer Pool (BP) 中管理的在 WAL 里 Buffer Pool 起到了加速更新的作用。而实际上Buffer Pool 还有一个更重要的作用就是加速查询。在第 2 篇文章的评论区有同学问道由于有 WAL 机制当事务提交的时候磁盘上的数据页是旧的那如果这时候马上有一个查询要来读这个数据页是不是要马上把 redo log 应用到数据页呢答案是不需要。因为这时候内存数据页的结果是最新的直接读内存页就可以了。你看这时候查询根本不需要读磁盘直接从内存拿结果速度是很快的。所以说Buffer Pool 还有加速查询的作用。而 Buffer Pool 对查询的加速效果依赖于一个重要的指标即内存命中率你可以在 show engine innodb status 结果中查看一个系统当前的 BP 命中率。一般情况下一个稳定服务的线上系统要保证响应时间符合要求的话内存命中率要在 99% 以上。执行 show engine innodb status 可以看到“Buffer pool hit rate”字样显示的就是当前的命中率。比如图 5 这个命中率就是 99.0%。 图 5 show engine innodb status 显示内存命中率如果所有查询需要的数据页都能够直接从内存得到那是最好的对应的命中率就是 100%。但这在实际生产上是很难做到的。InnoDB Buffer Pool 的大小是由参数 innodb_buffer_pool_size 确定的一般建议设置成可用物理内存的 60%~80%。在大约十年前单机的数据量是上百个 G而物理内存是几个 G现在虽然很多服务器都能有 128G 甚至更高的内存但是单机的数据量却达到了 T 级别。所以innodb_buffer_pool_size 小于磁盘的数据量是很常见的。如果一个 Buffer Pool 满了而又要从磁盘读入一个数据页那肯定是要淘汰一个旧数据页的。InnoDB 内存管理用的是最近最少使用 (Least Recently Used, LRU) 算法这个算法的核心就是淘汰最久未使用的数据。下图是一个 LRU 算法的基本模型。 图 6 基本 LRU 算法InnoDB 管理 Buffer Pool 的 LRU 算法是用链表来实现的。在图 6 的状态 1 里链表头部是 P1表示 P1 是最近刚刚被访问过的数据页假设内存里只能放下这么多数据页这时候有一个读请求访问 P3因此变成状态 2P3 被移到最前面状态 3 表示这次访问的数据页是不存在于链表中的所以需要在 Buffer Pool 中新申请一个数据页 Px加到链表头部。但是由于内存已经满了不能申请新的内存。于是会清空链表末尾 Pm 这个数据页的内存存入 Px 的内容然后放到链表头部。从效果上看就是最久没有被访问的数据页 Pm被淘汰了。这个算法乍一看上去没什么问题但是如果考虑到要做一个全表扫描会不会有问题呢假设按照这个算法我们要扫描一个 200G 的表而这个表是一个历史数据表平时没有业务访问它。那么按照这个算法扫描的话就会把当前的 Buffer Pool 里的数据全部淘汰掉存入扫描过程中访问到的数据页的内容。也就是说 Buffer Pool 里面主要放的是这个历史数据表的数据。对于一个正在做业务服务的库这可不妙。你会看到Buffer Pool 的内存命中率急剧下降磁盘压力增加SQL 语句响应变慢。所以InnoDB 不能直接使用这个 LRU 算法。实际上InnoDB 对 LRU 算法做了改进。 图 7 改进的 LRU 算法在 InnoDB 实现上按照 5:3 的比例把整个 LRU 链表分成了 young 区域和 old 区域。图中 LRU_old 指向的就是 old 区域的第一个位置是整个链表的 5/8 处。也就是说靠近链表头部的 5/8 是 young 区域靠近链表尾部的 3/8 是 old 区域。改进后的 LRU 算法执行流程变成了下面这样。图 7 中状态 1要访问数据页 P3由于 P3 在 young 区域因此和优化前的 LRU 算法一样将其移到链表头部变成状态 2。之后要访问一个新的不存在于当前链表的数据页这时候依然是淘汰掉数据页 Pm但是新插入的数据页 Px是放在 LRU_old 处。处于 old 区域的数据页每次被访问的时候都要做下面这个判断 a:若这个数据页在 LRU 链表中存在的时间超过了 1 秒就把它移动到链表头部 b:如果这个数据页在 LRU 链表中存在的时间短于 1 秒位置保持不变。1 秒这个时间是由参数 innodb_old_blocks_time 控制的。其默认值是 1000单位毫秒。 这个策略就是为了处理类似全表扫描的操作量身定制的。还是以刚刚的扫描 200G 的历史数据表为例我们看看改进后的 LRU 算法的操作逻辑扫描过程中需要新插入的数据页都被放到 old 区域 ;一个数据页里面有多条记录这个数据页会被多次访问到但由于是顺序扫描这个数据页第一次被访问和最后一次被访问的时间间隔不会超过 1 秒因此还是会被保留在 old 区域再继续扫描后续的数据之前的这个数据页之后也不会再被访问到于是始终没有机会移到链表头部也就是 young 区域很快就会被淘汰出去。可以看到这个策略最大的收益就是在扫描这个大表的过程中虽然也用到了 Buffer Pool但是对 young 区域完全没有影响从而保证了 Buffer Pool 响应正常业务的查询命中率。小结今天我用“大查询会不会把内存用光”这个问题和你介绍了 MySQL 的查询结果发送给客户端的过程。由于 MySQL 采用的是边算边发的逻辑因此对于数据量很大的查询结果来说不会在 server 端保存完整的结果集。所以如果客户端读结果不及时会堵住 MySQL 的查询过程但是不会把内存打爆。而对于 InnoDB 引擎内部由于有淘汰策略大查询也不会导致内存暴涨。并且由于 InnoDB 对 LRU 算法做了改进冷数据的全表扫描对 Buffer Pool 的影响也能做到可控。当然我们前面文章有说过全表扫描还是比较耗费 IO 资源的所以业务高峰期还是不能直接在线上主库执行全表扫描的。最后我给你留一个思考题吧。我在文章中说到如果由于客户端压力太大迟迟不能接收结果会导致 MySQL 无法发送结果而影响语句执行。但这还不是最糟糕的情况。你可以设想出由于客户端的性能问题对数据库影响更严重的例子吗或者你是否经历过这样的场景你又是怎么优化的你可以把你的经验和分析写在留言区我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。感谢你的收听也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。上期问题时间上期的问题是如果一个事务被 kill 之后持续处于回滚状态从恢复速度的角度看你是应该重启等它执行结束还是应该强行重启整个 MySQL 进程。因为重启之后该做的回滚动作还是不能少的所以从恢复速度的角度来说应该让它自己结束。当然如果这个语句可能会占用别的锁或者由于占用 IO 资源过多从而影响到了别的语句执行的话就需要先做主备切换切到新主库提供服务。切换之后别的线程都断开了连接自动停止执行。接下来还是等它自己执行完成。这个操作属于我们在文章中说到的减少系统压力加速终止逻辑。转载于:https://juejin.im/post/5d05cd43f265da1ba9157c32
