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MySQL · 特性分析 · InnoDB transaction history

背景

在写压力负载比较重的MySQL实例上，InnoDB可能积累了较长的没有被purge掉的transaction history，导致实例性能的衰减，或者空闲空间被耗尽，下面就来看看它是怎么产生的，或者有没有什么方法来减轻，避免这样的问题出现。

InnoDB purge 概要

InnoDB是一个事务引擎，实现了MVCC特性，也就是在存储引擎里对行数据保存了多个版本。在对行数据进行delete或者update更改时，行数据的前映像会保留一段时间，直到可以被删除的时候。

在大部分OLTP负载情况下，前映像会在数据操作完成后的数秒钟内被删除掉，但在一些情况下，假设存在一些持续很长时间的事务需要看到数据的前映像，那么老版本的数据就会被保留相当长一段时间。

虽然MySQL 5.6版本增加了多个purge threads来加快完成老版本数据的清理工作，但在write-intensive workload情况下，不一定完全凑效。

测试案例

Peter Zaitsev 使用sysbench的update进行的测试，无论是 innodb_purge_threads=1 还是8的时候，显示的transaction history快速增长的情况，如下图所示:

MySQL · 特性分析 · InnoDB transaction history

transaction history增长情况

下面看一下同步测试过程中purge的速度(可以通过 I_S.innodb_metrics 进行查询)：

InnoDB purge 情况

显示在并发 process 的过程中，purge thread 其实处在饥饿状态，待sysbench结束，purge线程满载运行清理工作。

对于这个测试结果，这里需要说明下：

对于Peter Zaitsev的测试，其实主要是为了说明transaction history的情况，如果是用sysbench进行小事务的OLTP测试，并不会产生这么明显的transaction history增长而purge thread 跟不上的情况，或者他在测试的时候，对sbtest表进行了全表查询吧，或者设置了RR级别，不过这只是猜测。
对于undo page大部分被cache在buffer pool的情况下，purge thread还是比较快的，但如果因为buffer pool的不足而导致undo page被淘汰到disk上的情况，purge操作就会被受限IO情况，而导致跟不上。

问题分析

我们来看下出现transaction history增长最常见的两种场景：

大查询

如果你在一张大表上发起一个长时间运行的查询，比如mysqldump，那么purge线程必须停下来等待查询结束，这个时候transaction undo就会累积。如果buffer pool中 free page紧张，undo page 还会被置换到disk上，加剧purge的代价。

MySQL重启

即使transaction history并没有急剧增加，但MySQL重启操作，buffer pool的重新预热，还是导致purge变成IO密集型操作。不过MySQL 5.6提供了InnoDB buffer pool的dump和reload方法，可以显著减轻purge的IO压力。

这里介绍一下如何查看buffer pool中undo page的cache情况，percona的版本上提供了 I_S.innodb_rseg 记录undo的分配和使用情况：

mysql> select sum(curr_size)*16/1024 undo_space_MB from innodb_rseg; +---------------+ | undo_space_MB | +---------------+ |     1688.4531 | +---------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(*) cnt, count(*)*16/1024 size_MB, page_type from innodb_buffer_page group by page_type; +--------+-----------+-------------------+ | cnt    | size_MB   | page_type         | +--------+-----------+-------------------+ |     55 |    0.8594 | EXTENT_DESCRIPTOR | |      2 |    0.0313 | FILE_SPACE_HEADER | |    108 |    1.6875 | IBUF_BITMAP       | |  17186 |  268.5313 | IBUF_INDEX        | | 352671 | 5510.4844 | INDEX             | |     69 |    1.0781 | INODE             | |    128 |    2.0000 | SYSTEM            | |      1 |    0.0156 | TRX_SYSTEM        | |   6029 |   94.2031 | UNDO_LOG          | |  16959 |  264.9844 | UNKNOWN           | +--------+-----------+-------------------+ 10 rows in set (1.65 sec)

从这两个information_schema下的两张表可以看到：undo space使用的总大小是1.7G，而buffer pool中cached不足100M。

InnoDB 优化方法

在一定的写压力情况下，并发进行一些大查询，transaction history就会因为undo log无法purge而一直增加。

InnoDB提供了两个参数 innodb_max_purge_lag ， innodb_max_purge_lag_delay 来调整，即当 trx_sys->rseg_history_len 超过了设置的 innodb_max_purge_lag ，就影响DML操作最大delay不超过 innodb_max_purge_lag_delay 设置的时间，以microseconds来计算。

其核心计算代码如下：

/*******************************************************************//** Calculate the DML delay required. @return delay in microseconds or ULINT_MAX */ static ulint trx_purge_dml_delay(void) /*=====================*/ {      /* Determine how much data manipulation language (DML) statements      need to be delayed in order to reduce the lagging of the purge      thread. */      ulint     delay = 0; /* in microseconds; default: no delay */       /* If purge lag is set (ie. > 0) then calculate the new DML delay.      Note: we do a dirty read of the trx_sys_t data structure here,      without holding trx_sys->mutex. */       if (srv_max_purge_lag > 0) {           float     ratio;            ratio = float(trx_sys->rseg_history_len) / srv_max_purge_lag;            if (ratio > 1.0) {                /* If the history list length exceeds the                srv_max_purge_lag, the data manipulation                statements are delayed by at least 5000                microseconds. */                delay = (ulint) ((ratio - .5) * 10000);           }            if (delay > srv_max_purge_lag_delay) {                delay = srv_max_purge_lag_delay;           }            MONITOR_SET(MONITOR_DML_PURGE_DELAY, delay);      }       return(delay); }

但这两个参数设计有明显的两个缺陷：

缺陷1：针对total history length

假设transaction history中保留两类records，一类是是马上可以被purge的，一类是因为active transaction而不能purge的。但大多数时间，我们期望的是purgable history比较小，而不是整个history。

缺陷2：针对大小而非变化

trx_sys->rseg_history_len 是一个当前history的长度，而不是一个interval时间段内undo的增长和减少的变化情况，导致 trx_sys->rseg_history_len 一旦超过 innodb_max_purge_lag 这个设定的值，就对DML产生不超过 innodb_max_purge_lag_delay 的时间delay，一旦低于这个值马上delay 时间就又恢复成 0。

在对系统的吞吐监控的时候，会发现系统抖动非常厉害，而不是一个平滑的曲线。类似于下图：