Author: 张林康
为什么要有这篇文章?
MySQL 中数据压缩技术主要有三种:表压缩,页压缩,列压缩。
在互联网上,关于页压缩的源码解析文章比较多,但是关于表压缩,列压缩的源码解析的文章处于空白状态,没有相关资料,这就为一些对压缩技术比较感兴趣的同学提出了一些挑战。
本文旨在通过对表压缩,页压缩,列压缩的源码进行解析,同时做出使用上的说明,以填补这部分的空白。
数据压缩可以减少存储空间,降低存储成本,增加 IO 效率,是降低数据库整体使用成本的重要手段,MySQL 目前具备的压缩能力,包括 InnoDB 存储引擎层提供的 表数据的压缩,以及在 Server 层实现的 binlog 日志压缩两种。
MySQL 中有一个分支 MyRocks 对压缩的支持比较多 IO 也比较优秀,被 Facebook 大规模使用,本文不做重点分析,对 MyRocks 感兴趣可以参考网易 MyRocks 使用和优化。
本文主要介绍 MySQL 中 InnoDB 存储引擎层的压缩,本文所有代码基于 MySQL 8.0.28。
笔者认为,MySQL 的数据压缩要解决两个问题,第一个问题是通过压缩把数据需要的存储空间减少;第二个问题是对压缩后剩余空间的利用。
MySQL 中的表压缩解决第一个问题使用的方法是通过 zlib 压缩算法提供的接口,通过 Zlib 算法的压缩以及解压使得数据占有的存储空间减少;通过 KEY_BLOCK_SIZE 值的设置,如果成功压缩,就可以把一个页面中 KEY_BLOCK_SIZE 之外的空间通过 MySQL 的调度得以使用。
MySQL 中的页压缩解决第一个问题的方法是通过 zlib 以及 lz4 压缩算法提供的接口来实现,一个 MySQL 页面可以占用更少的操作系统页面;通过操作系统的 punching hole 功能把剩余空间得以调度以及使用。
本节主要包括两部分:表压缩的使用与表压缩的代码实现。
在 file_per_table 的表空间或者 general 表空间里,可以使用表压缩,系统表不支持对表级别的压缩;用户在设置好 innodb_file_format 之后(仅支持 Barracuda ),再把 ROW_FORMAT (COMPRESSED)与 KEY_BLOCK_SIZE 都设置为对应的值,可以启用表压缩。
file_per_table space 创建压缩表:
mysql> SET GLOBAL innodb_file_per_table=1;
mysql> ## 5.7 设置, 8.0 取消此参数,5.7 默认值 Barracuda
mysql> SET GLOBAL innodb_file_format=Barracuda;
mysql> CREATE TABLE t1 (c1 INT PRIMARY KEY)
mysql> ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8;
general space 创建压缩表:
mysql> CREATE TABLESPACE `ts2` ADD DATAFILE 'ts2.ibd'
mysql> FILE_BLOCK_SIZE = 8192 Engine=InnoDB;
mysql> CREATE TABLE t4 (c1 INT PRIMARY KEY)
mysql> TABLESPACE ts2 ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8;
官方文档中对表压缩参数设置限制了限制,最常用的是 KEY_BLOCK_SIZE = 8K.
1.KEY_BLOCK_SIZE 原则上不超过 innodb_page_size;但也不能过小,如果 KEY_BLOCK_SIZE 如果指定的值太小,则当数据值无法压缩到足以容纳每页中的多行时,重新组织页面会产生额外的开销;因此会有硬性的规定,KEY_BLOCK_SIZE 的值如果太小,会导致 CREATE 或者 ALTER SQL 执行失败。
2.在使用压缩表的时候,可以适当调大 buffer_pool_size ,以增强性能。
3.FILE_BLOCK_SIZE 没有设置的时候,默认值是 innodb_page_size ,这时候不允许使用 COMPREESSION 功能。
参数 | 参数说明 | |
---|---|---|
innodb_compression_failure_threshold_pct | GLOBAL | 当压缩失败的次数 / 总压缩次数达到该值时,MySQL 会动态增加每个页面的额外可用空间,以此来提高压缩成功率 |
innodb_compression_pad_pct_max | GLOBAL | 每个页面中预留空间占总空间的比例 |
innodb_compression_level | GLOBAL | 压缩时使用的 zlib 算法的压缩级别(0-9 , default 6),更高的压缩级别意味着更高的压缩率与更高的 CPU 消耗 |
innodb_log_compressed_pages | GLOBAL | 是否在 redolog 中记载页面的 re-compression 信息,default ON |
全部压缩表的性能监测可以在 INNODB_CMP 以及 INNODB_CMP_RESET 表中看到;单独压缩表的性能监测数据可以在 INNODB_CMP_PER_INDEX 以及 INNODB_CMP_PER_INDEX_RESET 表中看到。
INNODB_CMP 表跟 INNODB_CMP_RESET 表存储的信息都是全部压缩表的数据,这两个表里面的所有字段均一致,不同的是 INNODB_CMP_RESET 表在每次查询之后都会进行一次清零操作,所以 INNODB_CMP_RESET 表查询到的是一段时间的数据,INNODB_CMP 表查询到的是 MySQL 服务启动至今的数据。
INNODB_CMP_PER_INDEX 表提供更细粒度的表级别的压缩数据,本文会给出查询对应表的示例。
从buffer_pool中获取一个压缩页的过程是:从磁盘上把压缩页取出 (buf_buddy_alloc),取出之后,把page的状态置为 BUF_BLOCK_ZIP_PAGE。page被解压之后,状态被置为 BUF_BLOCK_FILE_PAGE,同时加入unzip_LRU中。如果内存资源紧张,解压页将会被回收,如果这个时候page无更新,状态是BUF_BLOCK_ZIP_PAGE,否则状态是BUF_BLOCK_ZIP_DIRTY。
struct buf_pool_t {
/** zip_hash mutex */
BufListMutex zip_hash_mutex;
/** 压缩页链表 */
UT_LIST_BASE_NODE_T(buf_page_t, zip_list) zip_list;
/** Hash table of buf_block_t blocks whose frames are allocated to the zip
buddy system, indexed by block->frame */
hash_table_t *zip_hash;
/** 解压后的压缩页链表 */
UT_LIST_BASE_NODE_T(buf_block_t, unzip_LRU) unzip_LRU;
/** 记录没被修改过的压缩页,debug 模式下才有 */
UT_LIST_BASE_NODE_T(buf_page_t, list) zip_clean;
/** 支持压缩表的 free lists, 不同页面大小对应数组的不同值 */
UT_LIST_BASE_NODE_T(buf_buddy_free_t, list) zip_free[BUF_BUDDY_SIZES_MAX];
}
struct buf_block_t {
/* page 页的元信息 */
buf_page_t page;
/* 真正存储数据的 page */
byte *frame;
};
/* page 的一些元信息 */
class buf_page_t {
/* 压缩页 */
page_zip_des_t zip;
/* 是否在 buf_pool->zip_hash 链表中 */
bool in_zip_hash;
};
/** 描述压缩页结构体 */
struct page_zip_des_t {
/** 压缩页数据 */
page_zip_t *data;
/** modification log 起始偏移量 */
uint16_t m_start;
/** modification log 终结偏移量 */
uint16_t m_end;
/** modification log 是否为空 */
bool m_nonempty;
/** 表示压缩页大小 */
uint8_t ssize;
};
B-tree 压缩表的数据插入的函数逻辑跟非压缩表的数据插入逻辑在 page_cur_tuple_insert函数之前都是一样的,不同的是,在 page_cur_tuple_insert函数的执行过程中,压缩表的情况会进入 page_cur_insert_rec_zip函数,这个函数会同时更新压缩页与非压缩页的数据。更新压缩页数据的时候,不会直接更新记录,而是会将更新信息记载到压缩页的modifition log(压缩页中负责记录修改信息的log,存储在压缩页的末尾)中。
具体的压缩表数据插入逻辑:
数据插入主要函数:
/* 向 clust_index 中插入一条数据 */
-->row_ins_clust_index_entry_low
/* 乐观插入 */
--> btr_cur_optimistic_insert
/* 向页面中插入 record, 成功的话返回这条record, 失败的话返回 NULL */
--> page_cur_tuple_insert
/* 同时在压缩页与非压缩页插入一条记录 */
--> page_cur_insert_rec_zip
/* 向 record 中写入 offset */
--> page_zip_dir_insert
/* 写入压缩页面 */
--> page_zip_write_rec
rec_t *page_cur_insert_rec_zip(
page_cur_t *cursor, /*!< in/out: page cursor */
dict_index_t *index, /*!< in: record descriptor */
const rec_t *rec, /*!< in: pointer to a physical record */
ulint *offsets, /*!< in/out: rec_get_offsets(rec, index) */
mtr_t *mtr) /*!< in: mini-transaction handle, or NULL */
{
{
...
}
/* 1. Get the size of the physical record in the page */
{
...
}
/* 2. Try to find suitable space from page memory management */
{
...
}
/* 3. Create the record */
insert_rec = rec_copy(insert_buf, rec, offsets);
rec_offs_make_valid(insert_rec, index, offsets);
/* 4. Insert the record in the linked list of records */
ut_ad(cursor->rec != insert_rec);
{
/* next record after current before the insertion */
const rec_t *next_rec = page_rec_get_next_low(cursor->rec, TRUE);
...
page_rec_set_next(insert_rec, next_rec);
page_rec_set_next(cursor->rec, insert_rec);
}
page_header_set_field(page, page_zip, PAGE_N_RECS, 1 + page_get_n_recs(page));
/* 5. Set the n_owned field in the inserted record to zero,
and set the heap_no field */
rec_set_n_owned_new(insert_rec, nullptr, 0);
rec_set_heap_no_new(insert_rec, heap_no);
UNIV_MEM_ASSERT_RW(rec_get_start(insert_rec, offsets),
rec_offs_size(offsets));
page_zip_dir_insert(page_zip, cursor->rec, free_rec, insert_rec);
/* 6. Update the last insertion info in page header */
last_insert = page_header_get_ptr(page, PAGE_LAST_INSERT);
ut_ad(!last_insert || rec_get_node_ptr_flag(last_insert) ==
rec_get_node_ptr_flag(insert_rec));
if (!dict_index_is_spatial(index)) {
if (UNIV_UNLIKELY(last_insert == nullptr)) {
page_header_set_field(page, page_zip, PAGE_DIRECTION, PAGE_NO_DIRECTION);
page_header_set_field(page, page_zip, PAGE_N_DIRECTION, 0);
} else if ((last_insert == cursor->rec) &&
(page_header_get_field(page, PAGE_DIRECTION) != PAGE_LEFT)) {
page_header_set_field(page, page_zip, PAGE_DIRECTION, PAGE_RIGHT);
page_header_set_field(page, page_zip, PAGE_N_DIRECTION,
page_header_get_field(page, PAGE_N_DIRECTION) + 1);
} else if ((page_rec_get_next(insert_rec) == last_insert) &&
(page_header_get_field(page, PAGE_DIRECTION) != PAGE_RIGHT)) {
page_header_set_field(page, page_zip, PAGE_DIRECTION, PAGE_LEFT);
page_header_set_field(page, page_zip, PAGE_N_DIRECTION,
page_header_get_field(page, PAGE_N_DIRECTION) + 1);
} else {
page_header_set_field(page, page_zip, PAGE_DIRECTION, PAGE_NO_DIRECTION);
page_header_set_field(page, page_zip, PAGE_N_DIRECTION, 0);
}
}
page_header_set_ptr(page, page_zip, PAGE_LAST_INSERT, insert_rec);
/* 7. It remains to update the owner record. */
{
rec_t *owner_rec = page_rec_find_owner_rec(insert_rec);
ulint n_owned;
n_owned = rec_get_n_owned_new(owner_rec);
rec_set_n_owned_new(owner_rec, page_zip, n_owned + 1);
/* 8. Now we have incremented the n_owned field of the owner
record. If the number exceeds PAGE_DIR_SLOT_MAX_N_OWNED,
we have to split the corresponding directory slot in two. */
if (UNIV_UNLIKELY(n_owned == PAGE_DIR_SLOT_MAX_N_OWNED)) {
page_dir_split_slot(page, page_zip, page_dir_find_owner_slot(owner_rec));
}
}
/* 9. write compressed page */
page_zip_write_rec(page_zip, insert_rec, index, offsets, 1);
/* 10. Write log record of the insert */
if (UNIV_LIKELY(mtr != nullptr)) {
page_cur_insert_rec_write_log(insert_rec, rec_size, cursor->rec, index,
mtr);
}
return (insert_rec);
}
创建压缩页的代码逻辑:
压缩页创建主要函数:
/* 创建一个压缩页 */
-->page_create_zip
/* 创建一个页的底层函数,填充文件头等 */
-->page_create_low
/* 写入一条 MLOG_ZIP_PAGE_COMPRESS 类型的 redolog */
--> page_zip_compress
/** Compress a page.
@return true on success, false on failure; page_zip will be left
intact on failure. */
ibool page_zip_compress(page_zip_des_t *page_zip, /*!< in: size; out: data,
n_blobs, m_start, m_end,
m_nonempty */
const page_t *page, /*!< in: uncompressed page */
dict_index_t *index, /*!< in: index tree */
ulint level, /*!< in: commpression level */
mtr_t *mtr)
{
...
err = deflateInit2(&c_stream, static_cast<int>(level), Z_DEFLATED,
UNIV_PAGE_SIZE_SHIFT, MAX_MEM_LEVEL, Z_DEFAULT_STRATEGY);
...
if (mtr) {
page_zip_compress_write_log(page_zip, page, index, mtr);
}
...
const auto time_diff = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(
std::chrono::steady_clock::now() - start_time);
page_zip_stat[page_zip->ssize - 1].compressed_ok++;
page_zip_stat[page_zip->ssize - 1].compress_time += time_diff;
if (cmp_per_index_enabled) {
mutex_enter(&page_zip_stat_per_index_mutex);
page_zip_stat_per_index[ind_id].compressed_ok++;
page_zip_stat_per_index[ind_id].compress_time += time_diff;
mutex_exit(&page_zip_stat_per_index_mutex);
}
return (TRUE);
}
redolog 冲对压缩页面的处理跟普通的页面有所区别,压缩页面在 redo 中的处理是:把系统信息列存入固定的位置,比如 trx_id 等信息;然后把数据列的修改写入 modified log 中,部分元数据信息也会经过 mlog_open_and_write_index 存储在 redolog 中,列数,定长列信息,变长列信息等。
redolog 类型 | |
---|---|
MLOG_ZIP_WRITE_NODE_PTR | 在非叶结点上写入别的 page 的指针 |
MLOG_ZIP_WRITE_BLOB_PTR | 写入 blob 页的指针 |
MLOG_ZIP_WRITE_HEADER | 写页头部 |
MLOG_ZIP_PAGE_COMPRESS | 压缩页 |
MLOG_ZIP_PAGE_COMPRESS_NO_DATA | 压缩空的页 |
MLOG_ZIP_PAGE_REORGANIZE | 重新组织页面 |
static byte *recv_parse_or_apply_log_rec_body(
mlog_id_t type, byte *ptr, byte *end_ptr, space_id_t space_id,
page_no_t page_no, buf_block_t *block, mtr_t *mtr, ulint parsed_bytes,
lsn_t start_lsn) {
...
...
case MLOG_ZIP_WRITE_NODE_PTR:
ut_ad(!page || fil_page_type_is_index(page_type));
ptr = page_zip_parse_write_node_ptr(ptr, end_ptr, page, page_zip);
break;
case MLOG_ZIP_WRITE_BLOB_PTR:
ut_ad(!page || fil_page_type_is_index(page_type));
ptr = page_zip_parse_write_blob_ptr(ptr, end_ptr, page, page_zip);
break;
case MLOG_ZIP_WRITE_HEADER:
ut_ad(!page || fil_page_type_is_index(page_type));
ptr = page_zip_parse_write_header(ptr, end_ptr, page, page_zip);
break;
case MLOG_ZIP_PAGE_COMPRESS:
/* Allow anything in page_type when creating a page. */
ptr = page_zip_parse_compress(ptr, end_ptr, page, page_zip);
break;
case MLOG_ZIP_PAGE_COMPRESS_NO_DATA:
if (nullptr != (ptr = mlog_parse_index(ptr, end_ptr, true, &index))) {
ut_a(!page || ((ibool) !!page_is_comp(page) ==
dict_table_is_comp(index->table)));
ptr = page_zip_parse_compress_no_data(ptr, end_ptr, page, page_zip,
index);
}
break;
...
}
/* zip 算法默认的压缩级别 */
#define DEFAULT_COMPRESSION_LEVEL 6
/* zip 算法的压缩级别,默认是上面的 6 ,可以取 0-9 */
uint page_zip_level = DEFAULT_COMPRESSION_LEVEL;
/* 值得关注的是,表压缩跟页压缩使用相同的参数控制 zip 算法的压缩级别 */
static MYSQL_SYSVAR_UINT(
compression_level, page_zip_level, PLUGIN_VAR_RQCMDARG,
"Compression level used for compressed row format. 0 is no compression"
", 1 is fastest, 9 is best compression and default is 6.",
nullptr, nullptr, DEFAULT_COMPRESSION_LEVEL, 0, 9, 0);
在 file_per_table 的表空间里,在 设置 innodb_file_per_table 参数设置为 ON 之后,InnoDB 支持表空间中的表的页级别的压缩,这个功能叫页压缩,也叫透明压缩。用户的表结构中有一个选项 COMPRESSION ,可以通过设置该值来控制该表对应的页面是否会进行压缩;目前 MySQL 对透明压缩的支持算法包括 zlib,lz4 两种压缩算法。
页压缩的使用有两种方式,一种方式是通过 CREATE TABLE 的方式,另一种方式是通过 ALTER TABLE 的方式;只需要把 COMPRESSION 选项设置为 NONE,就可以禁用页压缩功能。
/* 通过 CREATE TABLE 的方式来创建页压缩表 */
CREATE TABLE t1 (c1 INT) COMPRESSION="zlib";
/* 通过 ALTER TABLE 的方式来创建压缩表 */
ALTER TABLE t1 COMPRESSION="zlib";
OPTIMIZE TABLE t1;
/* 通过设置 COMPRESSION 的方式禁用 压缩表*/
ALTER TABLE t1 COMPRESSION="None";
OPTIMIZE TABLE t1;
监控项 | 含义 |
---|---|
FS_BLOCK_SIZE | 打孔使用的单位大小 |
FILE_SIZE | 表示文件的最大大小,未压缩 |
ALLOCATED_SIZE | 磁盘上分配的空间量 |
# Create the employees table with Zlib page compression
CREATE TABLE employees (
emp_no INT NOT NULL,
birth_date DATE NOT NULL,
first_name VARCHAR(14) NOT NULL,
last_name VARCHAR(16) NOT NULL,
gender ENUM ('M','F') NOT NULL,
hire_date DATE NOT NULL,
PRIMARY KEY (emp_no)
) COMPRESSION="zlib";
# Insert data (not shown)
# Query page compression metadata in INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TABLESPACES
mysql> SELECT SPACE, NAME, FS_BLOCK_SIZE, FILE_SIZE, ALLOCATED_SIZE FROM
INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TABLESPACES WHERE NAME='employees/employees'\G
*************************** 1. row ***************************
SPACE: 45
NAME: employees/employees
FS_BLOCK_SIZE: 4096
FILE_SIZE: 23068672
ALLOCATED_SIZE: 19415040
3.2 页压缩的实现
页压缩的主要代码逻辑是在 file read 以及 file wirte 的时候完成的,对原来的代码侵入性不大。 3.2.1 页面压缩的逻辑
页面压缩的整体逻辑是先计算页面压缩后的大小,如果压缩后的大小比未压缩的大小至少小 1 个 block,执行压缩。否则,不会执行压缩。如果需要执行压缩,需要把压缩后的页面大小,以及压缩信息记录到页面头部。同时页面压缩,只压缩数据本身跟数据尾部,不压缩数据头部。
/** Compress a data page
@param[in] compression Compression algorithm
@param[in] block_size File system block size
@param[in] src Source contents to compress
@param[in] src_len Length in bytes of the source
@param[out] dst Compressed page contents
@param[out] dst_len Length in bytes of dst contents
@return buffer data, dst_len will have the length of the data */
byte *os_file_compress_page(Compression compression, ulint block_size,
byte *src, ulint src_len, byte *dst,
ulint *dst_len) {
ulint len = 0;
ulint compression_level = page_zip_level;
ulint page_type = mach_read_from_2(src + FIL_PAGE_TYPE);
/* Must compress to <= N-1 FS blocks. */
ulint out_len = src_len - (FIL_PAGE_DATA + block_size);
/* This is the original data page size - the page header. */
ulint content_len = src_len - FIL_PAGE_DATA;
/* Only compress the data + trailer, leave the header alone */
switch (compression.m_type) {
case Compression::NONE:
ut_error;
case Compression::ZLIB: {
uLongf zlen = static_cast<uLongf>(out_len);
if (compress2(dst + FIL_PAGE_DATA, &zlen, src + FIL_PAGE_DATA,
static_cast<uLong>(content_len),
static_cast<int>(compression_level)) != Z_OK) {
*dst_len = src_len;
return (src);
}
len = static_cast<ulint>(zlen);
break;
}
case Compression::LZ4:
len = LZ4_compress_default(reinterpret_cast<char *>(src) + FIL_PAGE_DATA,
reinterpret_cast<char *>(dst) + FIL_PAGE_DATA,
static_cast<int>(content_len),
static_cast<int>(out_len));
ut_a(len <= src_len - FIL_PAGE_DATA);
if (len == 0 || len >= out_len) {
*dst_len = src_len;
return (src);
}
break;
case Compression::ZSTD:
len = ZSTD_compress(dst + FIL_PAGE_DATA, out_len, src + FIL_PAGE_DATA, content_len, page_compress_zstd_level);
break;
default:
*dst_len = src_len;
return (src);
}
ut_a(len <= out_len);
ut_ad(memcmp(src + FIL_PAGE_LSN + 4,
src + src_len - FIL_PAGE_END_LSN_OLD_CHKSUM + 4, 4) == 0);
/* Copy the header as is. */
memmove(dst, src, FIL_PAGE_DATA);
/* Add compression control information. Required for decompressing. */
mach_write_to_2(dst + FIL_PAGE_TYPE, FIL_PAGE_COMPRESSED);
mach_write_to_1(dst + FIL_PAGE_VERSION, Compression::FIL_PAGE_VERSION_2);
mach_write_to_1(dst + FIL_PAGE_ALGORITHM_V1, compression.m_type);
mach_write_to_2(dst + FIL_PAGE_ORIGINAL_TYPE_V1, page_type);
mach_write_to_2(dst + FIL_PAGE_ORIGINAL_SIZE_V1, content_len);
mach_write_to_2(dst + FIL_PAGE_COMPRESS_SIZE_V1, len);
/* Round to the next full block size */
len += FIL_PAGE_DATA;
*dst_len = ut_calc_align(len, block_size);
ut_ad(*dst_len >= len && *dst_len <= out_len + FIL_PAGE_DATA);
/* Clear out the unused portion of the page. */
if (len % block_size) {
memset(dst + len, 0x0, block_size - (len % block_size));
}v c sa
return (dst);
}
hole punching 的代码主要在 os 的函数 os_file_io 中进行调用。最终调用函数 os_file_punch_hole 来实现打洞,而 os_file_punch_hole 函数最底层调用了 OS 的 fallocate 接口进行实现。
Linux 官方文档中有 fallocate 的接口具体说明 点击链接。
/** Decompress after a read and punch a hole in the file if it was a write
@param[in] type IO context
@param[in] fh Open file handle
@param[in,out] buf Buffer to transform
@param[in,out] scratch Scratch area for read decompression
@param[in] src_len Length of the buffer before compression
@param[in] offset file offset from the start where to read
@param[in] len Compressed buffer length for write and size
of buf len for read
@return DB_SUCCESS or error code */
static dberr_t os_file_io_complete(const IORequest &type, os_file_t fh,
byte *buf, byte *scratch, ulint src_len,
os_offset_t offset, ulint len) {
dberr_t ret = DB_SUCCESS;
/* We never compress/decompress the first page */
ut_a(offset > 0);
ut_ad(type.validate());
if (!type.is_compression_enabled()) {
if (type.is_log() && offset >= LOG_FILE_HDR_SIZE) {
Encryption encryption(type.encryption_algorithm());
ret = encryption.decrypt_log(type, buf, src_len, scratch, len);
}
return (ret);
} else if (type.is_read()) {
ut_ad(!type.is_row_log());
Encryption encryption(type.encryption_algorithm());
ret = encryption.decrypt(type, buf, src_len, scratch, len);
if (ret == DB_SUCCESS) {
return (os_file_decompress_page(type.is_dblwr(), buf, scratch, len));
} else {
return (ret);
}
} else if (type.punch_hole()) {
ut_ad(len <= src_len);
ut_ad(!type.is_log());
ut_ad(type.is_write());
ut_ad(type.is_compressed());
/* Nothing to do. */
if (len == src_len) {
return (DB_SUCCESS);
}
#ifdef UNIV_DEBUG
const ulint block_size = type.block_size();
#endif /* UNIV_DEBUG */
/* We don't support multiple page sizes in the server
at the moment. */
ut_ad(src_len == srv_page_size);
/* Must be a multiple of the compression unit size. */
ut_ad((len % block_size) == 0);
ut_ad((offset % block_size) == 0);
ut_ad(len + block_size <= src_len);
offset += len;
return (os_file_punch_hole(fh, offset, src_len - len));
}
ut_ad(!type.is_log());
return (DB_SUCCESS);
}
/** Free storage space associated with a section of the file.
@param[in] fh Open file handle
@param[in] off Starting offset (SEEK_SET)
@param[in] len Size of the hole
@return DB_SUCCESS or error code */
dberr_t os_file_punch_hole(os_file_t fh, os_offset_t off, os_offset_t len) {
/* In this debugging mode, we act as if punch hole is supported,
and then skip any calls to actually punch a hole here.
In this way, Transparent Page Compression is still being tested. */
DBUG_EXECUTE_IF("ignore_punch_hole", return (DB_SUCCESS););
#ifdef _WIN32
return (os_file_punch_hole_win32(fh, off, len));
#else
return (os_file_punch_hole_posix(fh, off, len));
#endif /* _WIN32 */
}
/** Decompress the page data contents. Page type must be FIL_PAGE_COMPRESSED, if
not then the source contents are left unchanged and DB_SUCCESS is returned.
@param[in] dblwr_read true if double write recovery in progress
@param[in,out] src Data read from disk, decompressed data will be
copied to this page
@param[in,out] dst Scratch area to use for decompression or
nullptr.
@param[in] dst_len If dst is valid, size of the scratch area in
bytes.
@return DB_SUCCESS or error code */
dberr_t Compression::deserialize(bool dblwr_read, byte *src, byte *dst,
ulint dst_len) {
if (!is_compressed_page(src)) {
/* There is nothing we can do. */
return (DB_SUCCESS);
}
meta_t header;
deserialize_header(src, &header);
byte *ptr = src + FIL_PAGE_DATA;
if (!is_valid_page_version(header.m_version) ||
header.m_original_size < UNIV_PAGE_SIZE_MIN - (FIL_PAGE_DATA + 8) ||
header.m_original_size > UNIV_PAGE_SIZE_MAX - FIL_PAGE_DATA) {
return DB_CORRUPTION;
}
if (dst != nullptr && dst_len < header.m_original_size + FIL_PAGE_DATA) {
/* The caller can retry with a larger buffer. */
return DB_OVERFLOW;
}
ut_ad(dst == nullptr || dst_len == header.m_original_size + FIL_PAGE_DATA);
// FIXME: We should use TLS for this and reduce the malloc/free
bool allocated;
/* The caller doesn't know what to expect */
if (dst == nullptr) {
/* Add a safety margin of an additional 50% */
ulint n_bytes = header.m_original_size + (header.m_original_size / 2);
dst = reinterpret_cast<byte *>(
ut::malloc_withkey(UT_NEW_THIS_FILE_PSI_KEY, n_bytes));
if (dst == nullptr) {
return (DB_OUT_OF_MEMORY);
}
allocated = true;
} else {
allocated = false;
}
int ret;
Compression compression;
ulint len = header.m_original_size;
compression.m_type = static_cast<Compression::Type>(header.m_algorithm);
switch (compression.m_type) {
case Compression::ZLIB: {
uLongf zlen = header.m_original_size;
if (uncompress(dst, &zlen, ptr, header.m_compressed_size) != Z_OK) {
if (allocated) {
ut::free(dst);
}
return (DB_IO_DECOMPRESS_FAIL);
}
ut_ad(zlen <= len);
len = static_cast<ulint>(zlen);
break;
}
case Compression::LZ4: {
if (dblwr_read) {
ret = LZ4_decompress_safe(
reinterpret_cast<char *>(ptr), reinterpret_cast<char *>(dst),
header.m_compressed_size, header.m_original_size);
} else {
/* This can potentially read beyond the input
buffer if the data is malformed. According to
the LZ4 documentation it is a little faster
than the above function. When recovering from
the double write buffer we can afford to us the
slower function above. */
ret = LZ4_decompress_fast(reinterpret_cast<char *>(ptr),
reinterpret_cast<char *>(dst),
header.m_original_size);
}
if (ret < 0) {
if (allocated) {
ut::free(dst);
}
return (DB_IO_DECOMPRESS_FAIL);
}
break;
}
case Compression::ZSTD: {
size_t zstd_len =
ZSTD_decompress(dst, header.m_original_size, ptr, header.m_compressed_size);
if (ZSTD_isError(zstd_len)) {
if (allocated) {
ut::free(dst);
}
return (DB_IO_DECOMPRESS_FAIL);
}
ut_ad(zstd_len <= len);
len = static_cast<ulint>(zstd_len);
break;
}
default:
#ifdef UNIV_NO_ERR_MSGS
ib::error()
#else
ib::error(ER_IB_MSG_741)
#endif /* UNIV_NO_ERR_MSGS */
<< "Compression algorithm support missing: "
<< Compression::to_string(compression.m_type);
if (allocated) {
ut::free(dst);
}
return (DB_UNSUPPORTED);
}
/* Leave the header alone */
memmove(src + FIL_PAGE_DATA, dst, len);
mach_write_to_2(src + FIL_PAGE_TYPE, header.m_original_type);
ut_ad(dblwr_read || BlockReporter::is_lsn_valid(
src, header.m_original_size + FIL_PAGE_DATA));
if (allocated) {
ut::free(dst);
}
return (DB_SUCCESS);
}
操作系统需要对 sparse file 以及 hole punching 的支持;在共享表空间中不支持页压缩。
MySQL 页压缩刚出现的时候,由于此功能对 OS 的强依赖性,有一些大神以此来针砭,其中比较著名的一篇是 how innodb lost its advantage。
本节主要介绍几种引擎对字段压缩的不同实现方式:
Percona 引擎的实现代码:代码链接
RDS 5.6 实现的代码:代码链接
MariaDB 的代码是由腾讯贡献:代码链接
给 COLUMN_TYPE 添加一个字段,遇到这个标记的话,就在行存储的时候,使用 zlib 算法压缩之后再存储。代码里面有不能当主键的判断逻辑,不能作为主键来使用;在进行 blob 等数据结构是否相等的时候,这些函数也都经过了特殊处理;只支持特定类型的数据。
使用了一个新的 DD 来实现,如果把列的信息设置为 COMPRESS,就会把这个表的 space_id ,第几个列,列名等信息都记录在这个 DD 里面,建表的时候会进行判断,如果上面几个都相等,就压缩之后再进行存储;否则就进行正常的存储;整体的实现逻辑跟 RDS56 有点像。
AI 技术对数据量的需求远远大于普通业务,在 AI 技术越发流行的今天,如何处理好大数据量的存储,成为了一个越来越重要的课题。在数据量越来越大的背景下,现在 MySQL 的表压缩功能的使用率却依然比较低,原因是什么呢? 笔者使用阿里云自建 MySQL 进行了 TPCC 标准测试,结果如下表
测试场景 | tps | qps | min(ms) | agv(ms) | max(ms) | 95%(ms) |
---|---|---|---|---|---|---|
read_only(未压缩) | 1221.55 | 19544.74 | 23.01 | 26.19 | 429.10 | 28.16 |
read_only(压缩) | 1134.81 | 18156.96 | 23.33 | 28.19 | 845.78 | 30.26 |
write_only(未压缩) | 2688.26 | 16129.56 | 8.23 | 11.90 | 415.46 | 19.29 |
write_only(压缩) | 1166.50 | 6998.99 | 10.46 | 27.43 | 629.40 | 44.98 |
read_write(未压缩) | 892.68 | 17853.53 | 28.71 | 35.84 | 439.47 | 46.63 |
read_write(压缩) | 634.78 | 12695.65 | 32.87 | 50.41 | 876.79 | 64.47 |
在写比较多的场景下,QPS 跟 TPS 等性能数据只有 40% 左右,之所以有这个现象,跟压缩表的页面设计有关。压缩表的页面一般场景下为经验值 8K,本身就是正常页面的一半;页面写数据的逻辑是:先将写的数据写到压缩页的 modifition log 中,如果 modifition log 满,就会进行解压操作,解压之后把 modifition log 中的数据全部写入(页分裂概率很大),写入后再重新压缩,这个过程对性能的影响较大。
能否解决或者优化压缩对性能的影响问题,成为了影响压缩技术应用的关键。现在一般是从参数调整的角度来做优化,后续从代码的角度做一些优化很重要。
笔者在阿里云 RDS 工作期间,注意到 MySQL 的页压缩算法只支持 zlib 算法以及 lz4 算法,这两种算法都已经是比较古老的算法了,于是写了一版代码,进行了 MySQL 上的页压缩算法替代,支持 zstd 算法来替代原有压缩算法。
算法替代后,在阿里云服务器上测试的性能数据如下:
云服务器配置 | |
---|---|
CPU | 32 |
内存 | 128GB |
云盘 | SSD盘 400GiB (3400 IOPS) |
OS | Linux version 5.10.134-15.al8.x86_64 |
数据量 | 20 WH(2 G),5WH ,10WH |
innodb_buffer_pool_size | 128M |
压缩率测试结果
W=5 | W=10 | W=20 | 平均压缩率 | |
---|---|---|---|---|
NONE | 555 M | 1034 M | 1999 M | 0 % |
LZ4 | 500 M ( 9.91% ) | 924 M (10.63%) | 1788 M (10.55%) | 10.36 % |
ZLIB | 401 M ( 27.7%) | 725 M (29.88%) | 1433 M (30.18%) | 29.25 % |
ZSTD | 389 M ( 29.91%) | 706 M (31.72%) | 1358 M (32.61%) | 31.41 % |
性能测试结果
W=20 | 性能损耗 | |
---|---|---|
NONE | 420.0 TRX/S | 0 % |
LZ4 | 417.3 TRX/S | -0.7 % |
ZLIB | 342.5 TRX/S | -18.57 % |
ZSTD | 389.3 TRX/S | -7.38 % |
可以看到,在 ZSTD 压缩算法下,使用 7% 的性能损耗,获得了 31% 的成本降低,与原生的 ZLIB 与 LZ4 算法相比,性能更为均衡与强劲。