Author: 冷香
目前,IO 仍然是数据库的性能杀手,为了提高 IO 利用率和吞吐量,不同的数据库都设计了不同的方法,本文就介绍下 InnoDB 提供的预读(read-ahead)功能,以及 Oracle 提供的多块读(multiblock-read)功能,并进行一些对比。
InnoDB 提供了两种预读的方式,一种是 Linear read ahead,由参数innodb_read_ahead_threshold
控制,当你连续读取一个 extent 的 threshold 个 page 的时候,会触发下一个 extent 64个page的预读。另外一种是Random read-ahead,由参数innodb_random_read_ahead
控制,当你连续读取设定的数量的page后,会触发读取这个extent的剩余page。
InnoDB 的预读功能是使用后台线程异步完成的。InnoDB启动了innodb_read_io_threads
个后台线程,来完成IO request,并且可以使用Native AIO,在你的环境中如果安装了libaio,在MySQL实例启动的时候,查看系统日志:InnoDB: Using Linux native AIO
表明 InnoDB 已经使用Native AIO了。在Linear read ahead触发的时候,InnoDB通过io_submit()
提交了下一个extent的64个pages的IO request,并由一个read IO thread完成。
当你要对堆表进行全表扫描,并需要大量IO的时候,通常在 session 级别设置db_file_multiblock_read_count
,这样 Oracle 会在读取堆表结构的数据块的时候,一次IO读取多个数据块,大大减少了IO的次数。但这里一次合并IO请求的数据块,必须不能在buffer pool中,否则会分割IO请求。不过,在针对大表的汇总分析查找中,设置db_file_multiblock_read_count
的效果是非常明显的。不过也要注意,不要在系统级别上设置过大的db_file_multiblock_read_count
, 会造成buffer cache flooding。
下面我们看两个非常典型的场景:
1. 高并发,小IO的情况
在高并发的场景下,sql响应时间主要取决于同步IO请求的时间,而InnoDB的预读通常不会触发,就算触发,更多的是预热(warmup)的效果,并不会对系统带来非常大的收益,对rt的影响也非常小。
而Oracle如果设置了db_file_multiblock_read_count
,在这样的场景下,有可能会适得其反,因为一次同步IO请求的时间增加了。
所以在这样的场景下,InnoDB的read-ahead和Oracle的multiblock-read并不会带来太多的收益。我们看另外一个场景。
2. 低并发,高IO吞吐
通常,我们可能想在业务低峰期,对线上数据进行汇总查询。这时,希望能够完全使用主机的资源来完成sql的查询,在使用全表扫描的时候,InnoDB会触发read-ahead,每次提前异步读取下一个extent的page,加快读取的速度。
Oracle使用db_file_multiblock_read_count
,一次IO读取多个block,提高读取的吞吐量。
为什么在聚集查询的时候,Oracle的效果会比InnoDB要好?
这个问题,在针对机械盘的情况,又回到了 IOPS 和 throughput 的讨论上去了。InnoDB的read-ahead,在触发的时候,针对下一个extent,对每一个page提交了异步IO请求,也就是增加了IO request次数,虽然Native AIO和disk会有针对性合并IO,但仍然非常有限,而Oracle每次提交合并多个连续数据块的IO请求,能够更好利用disk的吞吐能力。
所以,InnoDB在针对aggregation类型的查询的时候,想要完全使用IO的吞吐能力,相比较Oracle的multiblock-read,会偏弱一点。
针对InnoDB的机制,我们可以尝试几种优化方法:
/* parallel */
hint方法启动多个进程完成查询,InnoDB的聚簇索引结构,需要逻辑分片,针对每一个分片启动一个线程完成查询。读者如果有兴趣,可以进行一些尝试。