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  • 组提交和二阶段提交前,先了解下BINLOG和REDO LOG; 两个日志关系 在ORACLE 对应的是REDO LOG和ARCHIVE LOG ,只是两者关系不一样。 在ORACLE数据库里 ARCHIVE LOG 是 REDO LOG的 历史日志记录。 REDO LOG 就记录当前...

    组提交和二阶段提交前,先了解下BINLOG和REDO LOG;

    两个日志关系

    在ORACLE 对应的是REDO LOG和ARCHIVE LOG ,只是两者关系不一样。 在ORACLE数据库里 ARCHIVE LOG 是 REDO LOG的 历史日志记录。 REDO LOG 就记录当前数据库修改行为的日志。 REDO LOG 一般分成3组, 每组里面必须有1个日志文件,自然可以1个以上的日志文件。通过切换组 就可以把REDO LOG 文件写入到ARCHIVE LOG文件中。

    在MYSQL 里面  INNDOB的REDO LOG和MYSQL 的BINLOG 是两个独立体,不像ORACLE是时间上的关系。因为MYSQL 里面可以包含多个存储引擎,每个引擎有自己的独立日志。BINLOG是处于MYSQL的服务层,而REDO LOG 是INNDODB存储引擎层。当一个事务涉及了多个存储引擎的时候,也就是跨了引擎。那么只有BINLOG记录的才是唯一正确的,而INNODB记录的只是事务修改了INNODB引擎的,而该事务修改别的引擎就无法记录了。所以在MYSQL里面一切以BINLOG为主。

    REDO 组提交

    所为组提交,是只一组事务一起提交。innodb Redo log的刷盘操作将会是最终影响MySQL TPS的瓶颈所在。虽然有innodb_flush_log_at_trx_commit 参数来提高性能,不过还是不给力.

    该参数的有效值有 0、1、2:

    0:事务提交时,不将重做日志缓冲写入磁盘,而是依靠 InnoDB 的主线程每秒执行一次刷新到磁盘。

    1:事务提交时,会将重做日志缓冲写入磁盘,并且立即刷新

    2:事务提交时,会将重做日志缓冲写入磁盘,但是不会立即进行刷新操作,因此只是写到了操作系统的缓冲区。

    可以看到,只有1才能真正地保证事务的持久性,但是由于刷新操作 fsync() 是阻塞的,直到完成后才返回,我们知道写磁盘的速度是很慢的,因此 MySQL 的性能会明显地下降。如果不在乎事务丢失,,0和2能获得更高的性能。

    我又要这个保证数据写入磁盘,又要提高并发性 ,那么怎么办才好呢?

    呵呵 就一组事务提交呗! 起码提高下下性能!

    在ORACLE 也有组提交功能,那就是 批量日志写

    alter system set commit_logging=batch scope=both;alter system set commit_wait=nowait scope=both;

    在ORACLE写日志文件的行为由LGWR进程完成,写文件时机有以下几点

    1 数据文件写

    2 日志缓存满了1MB

    3 日志缓存满了1/3

    4 每隔3秒

    5 事务的COMMIT语句。

    设置了批量日志写参数后,实际上就忽略掉了第五个条件。从而达到了组提交的功能。

    虽然实现了REDO LOG的组提交,却挖了坑埋掉了BINLOG的主从关系,因为组提交导致了主从数据不一致。原本BINLOG和REDO LOG 之间如何协调的呢?

    当事务提交的时候,BINLOG向各个存储引擎喊话,兄弟们我要提交了,各个兄弟收到了! 然后BINLOG听到了兄弟的回应后,就再不管兄弟们了,自己把日志同步到磁盘上,然后在BINLOG打下COMMIT标记而已。

    这坑就是 你兄弟玩组提交,我提交了你没提交,你大爷的中间时间主机崩溃了,启动了从库来当主库。 从库起来后发现BINLOG该事务提交了,而INNODB里面毛该数据。本来在单实例中,恢复的时候INNODB会参考BINLOG,如果BINLOG该事务提交了,那我INNODB该事务没有提交就提交下。如果BINLOG该事务没有提交,而我提交了则回滚掉。

    二阶段提交:

    就是解决这个BINLOG和REDO LOG 数据不一致性。其实呢分成了4个阶段,每个阶段都使用队列锁来控制。其实算法不好理解。总之是BINLOG和兄弟们之间加强了关系。也就是BINLOG除了前面说的喊话后,收到了回应,还要等兄弟们把日志同步完,自己才做同步工作,然后给两个日志都打上COMMIT标记。

    1. Prepare Innodb:

    a) Write prepare record to Innodb's log buffer

    b) Sync log file to disk  -- redo组提交

    c) Take prepare_commit_mutex

    2. "Prepare" binary log:

    a) Write transaction to binary log

    b) Sync binary log based on sync_binlog

    3. Commit Innodb:

    a) Write commit record to log

    b) Release prepare_commit_mutex

    c) Sync log file to disk

    d) Innodb locks are released

    4. "Commit" binary log:

    a) Nothing necessary to do here.

    MySQL 5.6 引入BLGC(Binary Log Group Commit),二进制日志的提交过程分成三个阶段,Flush stage、Sync stage、Commit stage。

    那么事务提交过程简化为:

    存储引擎(InnoDB) Prepare    ---->    数据库上层(Binary Log)   Flush Stage    ---->    Sync Stage    ---->    调存储引擎(InnoDB)Commit stage.

    看不懂上面的,就看下面的图吧!

    BINLOG组提交

    搞个二阶段提交,性能又降下来了,瓶颈在BINLOG身上,那就解决BINLOG。 我们把BINLOG 也搞成组提交。并且和REDO LOG组提交同一起来。这样一来保证了数据,也保证了性能。真有两全齐美的办法!

    sync_binlog参数

    sync_binlog=0,当事务提交之后,MySQL不做fsync之类的磁盘同步指令刷新binlog_cache中的信息到磁盘,而让Filesystem自行决定什么时候来做同步,或者cache满了之后才同步到磁盘。

    sync_binlog=n,当每进行n次事务提交之后,MySQL将进行一次fsync之类的磁盘同步指令来将binlog_cache中的数据强制写入磁盘。

    这个参数跟innodb_flush_log_at_trx_commit 是一样的功能,只是调整的是不同的日志,SYSNC_BINLOG是调整BINLOG同步行为,也就是刷到磁盘的行为。

    Tips:当引入Group Commit后,sync_binlog的含义就变了,假定设为1000,表示的不是1000个事务后做一次fsync,

    而是1000个事务组。

    组提交参数:

    binlog_group_commit_sync_delay=N:在等待N μs后,开始事务刷盘。

    binlog_group_commit_sync_no_delay_count=N  N表示多少个事务打包成一组。

    TIPS:参数binlog_group_commit_sync_delay,在MySQL 5.7.19中,如果该参数不为10的倍数,则会导致事务在Sync 阶段等待极大的时间,表现出来的现象就是执行的sql长时间无法返回。该bug已在MySQL 5.7.24和8.0.13被修复。

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  • MySQL组提交(group commit)

    2020-05-10 00:30:19
    本文是由爱可生研发团队出品的「图解MySQL」系列文章,不定期更新,但篇篇精品。欢迎大家持续关注~ 前提: 以下讨论的前提 是设置MySQL的crash safe相关参数为双1: sync_binlog=1 innodb_flush_log_at_trx_...

    引 言

    本文是由爱可生研发团队出品的「图解MySQL」系列文章,不定期更新,但篇篇精品。欢迎大家持续关注~

     

    前提:

    • 以下讨论的前提 是设置MySQL的crash safe相关参数为双1:

    sync_binlog=1

    innodb_flush_log_at_trx_commit=1

    背景说明:

    • WAL机制 (Write Ahead Log)定义: WAL指的是对数据文件进行修改前,必须将修改先记录日志。MySQL为了保证ACID中的一致性和持久性,使用了WAL。
    • Redo log的作用: Redo log就是一种WAL的应用。当数据库忽然掉电,再重新启动时,MySQL可以通过Redo log还原数据。也就是说,每次事务提交时,不用同步刷新磁盘数据文件,只需要同步刷新Redo log就足够了。相比写数据文件时的随机IO,写Redo log时的顺序IO能够提高事务提交速度。
    • 组提交的作用:
      • 在没有开启binlog时

    Redo log的刷盘操作将会是最终影响MySQL TPS的瓶颈所在。为了缓解这一问题,MySQL使用了组提交,将多个刷盘操作合并成一个,如果说10个事务依次排队刷盘的时间成本是10,那么将这10个事务一次性一起刷盘的时间成本则近似于1。

    • 当开启binlog时

    为了保证Redo log和binlog的数据一致性,MySQL使用了二阶段提交,由binlog作为事务的协调者。而 引入二阶段提交 使得binlog又成为了性能瓶颈,先前的Redo log 组提交 也成了摆设。为了再次缓解这一问题,MySQL增加了binlog的组提交,目的同样是将binlog的多个刷盘操作合并成一个,结合Redo log本身已经实现的 组提交,分为三个阶段(Flush 阶段、Sync 阶段、Commit 阶段)完成binlog 组提交,最大化每次刷盘的收益,弱化磁盘瓶颈,提高性能。

    图解:

    下图我们假借“渡口运输”的例子来看看binlog 组提交三个阶段的流程:

     

     

    在MySQL中每个阶段都有一个队列,每个队列都有一把锁保护,第一个进入队列的事务会成为leader,leader领导所在队列的所有事务,全权负责整队的操作,完成后通知队内其他事务操作结束。

    Flush 阶段 (图中第一个渡口)

    • 首先获取队列中的事务组
    • 将Redo log中prepare阶段的数据刷盘(图中Flush Redo log)
    • 将binlog数据写入文件,当然此时只是写入文件系统的缓冲,并不能保证数据库崩溃时binlog不丢失 (图中Write binlog)
    • Flush阶段队列的作用是提供了Redo log的组提交
    • 如果在这一步完成后数据库崩溃,由于协调者binlog中不保证有该组事务的记录,所以MySQL可能会在重启后回滚该组事务

    Sync 阶段 (图中第二个渡口)

    • 这里为了增加一组事务中的事务数量,提高刷盘收益,MySQL使用两个参数控制获取队列事务组的时机:

    binlog_group_commit_sync_delay=N:在等待N μs后,开始事务刷盘(图中Sync binlog)

    binlog_group_commit_sync_no_delay_count=N:如果队列中的事务数达到N个,就忽视binlog_group_commit_sync_delay的设置,直接开始刷盘(图中Sync binlog)

    • Sync阶段队列的作用是支持binlog的组提交
    • 如果在这一步完成后数据库崩溃,由于协调者binlog中已经有了事务记录,MySQL会在重启后通过Flush 阶段中Redo log刷盘的数据继续进行事务的提交

    Commit 阶段 (图中第三个渡口)

    • 首先获取队列中的事务组
    • 依次将Redo log中已经prepare的事务在引擎层提交(图中InnoDB Commit)
    • Commit阶段不用刷盘,如上所述,Flush阶段中的Redo log刷盘已经足够保证数据库崩溃时的数据安全
    • Commit阶段队列的作用是承接Sync阶段的事务,完成最后的引擎提交,使得Sync可以尽早的处理下一组事务,最大化组提交的效率

    缺陷分析:

    本文最后要讨论的bug(可通过阅读原文查看)就是来源于Sync 阶段中的那个binlog参数binlog_group_commit_sync_delay,在MySQL 5.7.19中,如果该参数不为10的倍数,则会导致事务在Sync 阶段等待极大的时间,表现出来的现象就是执行的sql长时间无法返回。该bug已在MySQL 5.7.24和8.0.13被修复。

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  • 以下讨论的前提 是设置MySQL的crash safe相关参数为双1: sync_binlog=1 innodb_flush_log_at_trx_commit=1 背景说明: WAL机制 (Write Ahead Log)定义: WAL指的是对数据文件进行修改前,必须将修改先...

    640?wx_fmt=gif

     

     

    前提:

    • 以下讨论的前提 是设置MySQL的crash safe相关参数为双1:

    sync_binlog=1

    innodb_flush_log_at_trx_commit=1

     

    背景说明:

    • WAL机制 (Write Ahead Log)定义:

      WAL指的是对数据文件进行修改前,必须将修改先记录日志。MySQL为了保证ACID中的一致性和持久性,使用了WAL。

    • Redo log的作用:

      Redo log就是一种WAL的应用。当数据库忽然掉电,再重新启动时,MySQL可以通过Redo log还原数据。也就是说,每次事务提交时,不用同步刷新磁盘数据文件,只需要同步刷新Redo log就足够了。相比写数据文件时的随机IO,写Redo log时的顺序IO能够提高事务提交速度。

    • 组提交的作用:

      • 在没有开启binlog时

    Redo log的刷盘操作将会是最终影响MySQL TPS的瓶颈所在。为了缓解这一问题,MySQL使用了组提交,将多个刷盘操作合并成一个,如果说10个事务依次排队刷盘的时间成本是10,那么将这10个事务一次性一起刷盘的时间成本则近似于1。

    • 当开启binlog时

    为了保证Redo log和binlog的数据一致性,MySQL使用了二阶段提交,由binlog作为事务的协调者。而 引入二阶段提交 使得binlog又成为了性能瓶颈,先前的Redo log 组提交 也成了摆设。为了再次缓解这一问题,MySQL增加了binlog的组提交,目的同样是将binlog的多个刷盘操作合并成一个,结合Redo log本身已经实现的 组提交,分为三个阶段(Flush 阶段、Sync 阶段、Commit 阶段)完成binlog 组提交,最大化每次刷盘的收益,弱化磁盘瓶颈,提高性能。

            

    图解:

    下图我们假借“渡口运输”的例子来看看binlog 组提交三个阶段的流程:

    640?wx_fmt=jpeg

     

    在MySQL中每个阶段都有一个队列,每个队列都有一把锁保护,第一个进入队列的事务会成为leader,leader领导所在队列的所有事务,全权负责整队的操作,完成后通知队内其他事务操作结束。

    Flush 阶段 (图中第一个渡口)

    • 首先获取队列中的事务组

    • 将Redo log中prepare阶段的数据刷盘(图中Flush Redo log)

    • 将binlog数据写入文件,当然此时只是写入文件系统的缓冲,并不能保证数据库崩溃时binlog不丢失 (图中Write binlog)

    • Flush阶段队列的作用是提供了Redo log的组提交

    • 如果在这一步完成后数据库崩溃,由于协调者binlog中不保证有该组事务的记录,所以MySQL可能会在重启后回滚该组事务

     

    Sync 阶段 (图中第二个渡口)

    • 这里为了增加一组事务中的事务数量,提高刷盘收益,MySQL使用两个参数控制获取队列事务组的时机:

            binlog_group_commit_sync_delay=N:在等待N μs后,开始事务刷盘(图中Sync binlog)

            binlog_group_commit_sync_no_delay_count=N:如果队列中的事务数达到N个,就忽视binlog_group_commit_sync_delay的设置,直接开始刷盘(图中Sync binlog)

    • Sync阶段队列的作用是支持binlog的组提交

    • 如果在这一步完成后数据库崩溃,由于协调者binlog中已经有了事务记录,MySQL会在重启后通过Flush 阶段中Redo log刷盘的数据继续进行事务的提交

     

    Commit 阶段 (图中第三个渡口)

    • 首先获取队列中的事务组

    • 依次将Redo log中已经prepare的事务在引擎层提交(图中InnoDB Commit)

    • Commit阶段不用刷盘,如上所述,Flush阶段中的Redo log刷盘已经足够保证数据库崩溃时的数据安全了

    • Commit阶段队列的作用是承接Sync阶段的事务,完成最后的引擎提交,使得Sync可以尽早的处理下一组事务,最大化组提交的效率

     

    缺陷分析:

    本文最后要讨论的bug(可通过阅读原文查看)就是来源于Sync 阶段中的那个binlog参数binlog_group_commit_sync_delay,在MySQL 5.7.19中,如果该参数不为10的倍数,则会导致事务在Sync 阶段等待极大的时间,表现出来的现象就是执行的sql长时间无法返回。该bug已在MySQL 5.7.24和8.0.13被修复。

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  • MySQL Group Commit 组提交(BLGC)

    千次阅读 2017-06-16 09:24:49
    MySQL 组提交 ...MySQL 组提交 prepare_commit_mutex锁 MySQL5.6以前,为了保证数据库上层二进制日志的写入顺序和InnoDB层的事务提交顺序一致,MySQL数据库内部使用了prepare_commit_mutex锁。但是持有

    MySQL 组提交

    prepare_commit_mutex锁

    • MySQL5.6以前,为了保证数据库上层二进制日志的写入顺序和InnoDB层的事务提交顺序一致,MySQL数据库内部使用了prepare_commit_mutex锁。但是持有这把锁之后,会导致组提交失败。锁的持有与释放在二阶段中如下:
      • InnoDB prepare (持有prepare_commit_mutex);
      • write/sync Binlog;
      • InnoDB commit (写入COMMIT标记后释放prepare_commit_mutex)。
    • 这样事务提交就是一个一个执行,导致组提交失败。

    Binary Log Group Commit(BLGC)

    • MySQL5.6通过BLGC的方式实现了binlog的组提交。
    • binlog组提交的基本思想是,引入队列机制保证innodb commit顺序与binlog落盘顺序一致,并将事务分组,组内的binlog刷盘动作交给一个事务进行,实现组提交目的。 

    • binlog提交将提交分为了3个阶段,FLUSH阶段,SYNC阶段和COMMIT阶段。每个阶段都有一个队列,队列中的第一个事务称为leader,其他事务称为follower,leader控制着follower的行为。BLGC的步骤分为以下三个阶段:

    • FLUSH阶段:
      • 持有Lock_log mutex [leader持有,follower等待]
      • 获取队列中的一组binlog(队列中的所有事务)
      • 将binlog buffer到I/O cache
      • 通知dump线程dump binlog
    • SYNC阶段:
      • 释放Lock_log mutex,持有Lock_sync mutex[leader持有,follower等待]
      • 将一组binlog 落盘(sync动作,最耗时,也是group commit实现了的优化的重点所在)
    • COMMIT阶段:
      • 释放Lock_sync mutex,持有Lock_commit mutex[leader持有,follower等待]
      • 遍历队列中的事务,逐一进行innodb commit(这里不用写redo log,在prepare阶段已写)
      • 释放Lock_commit mutex
      • 唤醒队列中等待的线程
    • 每个stage分配一个线程进行操作。
    • 这种实现的优势在于三个阶段可以并发执行,从而提升效率。(PS:innodb prepare阶段没有变,还是write/sync redo log,打上prepare标记)
    • 每个stage都有自己的队列。每个队列各自有mutex保护,队列之间是顺序的。只有flush完成后,才能进入到sync阶段的队列中;sync完成后,才能进入到commit阶段的队列中。但是,这三个阶段的作业是可以同时并发执行的,即当一组事务在进行commit阶段时,其他新事务可以进行flush阶段,实现了group commit。
    • 当一个事务来到一个stage是一个空队列,那么他就是leader,后面来的事务就是follower,leader控制队列中follower的行为。如果leader带着自己的follower去下一个stage,是非空队列,那么leader变成follower。但是follower不会变成leader。
    • Tips:当引入Group Commit后,sync_binlog的含义就变了,假定设为1000,表示的不是1000个事务后做一次fsync,而是1000个事务组。也就是说,当设置sync_binlog=1,binlog还未落盘,此时系统crash,会丢失对应的最后一个事务组;如果这个事务组内有10个事务,那么这10个事务都会丢失。
    • 如何查看是否属于一个事务组:通过mysqlbinlog可以查看binlog日志中last_committed值,如果值一样,表明是在同一事务组内。
      
    1. ### INSERT INTO `wukong_test`.`wukong`
    2. ### SET
    3. ### @1=3 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
    4. ### @2='ccccc' /* VARSTRING(80) meta=80 nullable=1 is_null=0 */
    5. # at 496468
    6. #170527 4:17:35 server id 12001 end_log_pos 496499 CRC32 0xd6e7f69f Xid = 5556
    7. COMMIT/*!*/;
    8. # at 496499
    9. #170527 4:17:35 server id 12001 end_log_pos 496564 CRC32 0x28816d5c GTID last_committed=1845 sequence_number=1846
    10. SET @@SESSION.GTID_NEXT= '0a646c88-36e2-11e7-937d-fa163ed7a7b1:3624'/*!*/;
    11. # at 496564
    12. #170527 4:17:35 server id 12001 end_log_pos 496632 CRC32 0x03150d48 Query thread_id=1852 exec_time=0 error_code=0
    13. SET TIMESTAMP=1495873055/*!*/;
    14. BEGIN


    参考资料:
    http://www.cnblogs.com/cchust/p/4439107.html
    http://www.csdn.net/article/2015-01-16/2823591
    http://www.linuxidc.com/Linux/2015-11/124942.htm

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