数据库内核月报 - 2016 / 02

MySQL · 引擎特性 · InnoDB 文件系统之IO系统和内存管理

综述

前一篇我们介绍了InnoDB文件系统的物理结构,本篇我们继续介绍InnoDB文件系统的IO接口和内存管理。

为了管理磁盘文件的读写操作,InnoDB设计了一套文件IO操作接口,提供了同步IO和异步IO两种文件读写方式。针对异步IO,支持两种方式:一种是Native AIO,这需要你在编译阶段加上LibAio的Dev包,另外一种是simulated aio模式,InnoDB早期实现了一套系统来模拟异步IO,但现在Native Aio已经很成熟了,并且Simulated Aio本身存在性能问题,建议生产环境开启Native Aio模式。

对于数据读操作,通常用户线程触发的数据块请求读是同步读,如果开启了数据预读机制的话,预读的数据块则为异步读,由后台IO线程进行。其他后台线程也会触发数据读操作,例如Purge线程在无效数据清理,会读undo页和数据页;Master线程定期做ibuf merge也会读入数据页。崩溃恢复阶段也可能触发异步读来加速recover的速度。

对于数据写操作,InnoDB和大部分数据库系统一样,都是WAL模式,即先写日志,延迟写数据页。事务日志的写入通常在事务提交时触发,后台master线程也会每秒做一次redo fsync。数据页则通常由后台Page cleaner线程触发。但当buffer pool空闲block不够时,或者没做checkpoint的lsn age太长时,也会驱动刷脏操作,这两种场景由用户线程来触发。Percona Server据此做了优化来避免用户线程参与。MySQL5.7也对应做了些不一样的优化。

除了数据块操作,还有物理文件级别的操作,例如truncate、drop table、rename table等DDL操作,InnoDB需要对这些操作进行协调,目前的解法是通过特殊的flag和计数器的方式来解决。

当文件读入内存后,我们需要一种统一的方式来对数据进行管理,在启动实例时,InnoDB会按照instance分区分配多个一大块内存(在5.7里则是按照可配置的chunk size进行内存块划分),每个chunk又以UNIV_PAGE_SIZE为单位进行划分。数据读入内存时,会从buffer pool的free list中分配一个空闲block。所有的数据页都存储在一个LRU链表上,修改过的block被加到flush_list上,解压的数据页被放到unzip_LRU链表上。我们可以配置buffer pool为多个instance,以降低对链表的竞争开销。

在关键的地方本文注明了代码函数,建议读者边参考代码边阅读本文,本文的代码部分基于MySQL 5.7.11版本,不同的版本函数名或逻辑可能会有所不同。请读者阅读本文时尽量选择该版本的代码。

IO子系统

本小节我们介绍下磁盘文件与内存数据的中枢,即IO子系统。InnoDB对page的磁盘操作分为读操作和写操作。

对于读操作,在将数据读入磁盘前,总是为其先预先分配好一个block,然后再去磁盘读取一个新的page,在使用这个page之前,还需要检查是否有change buffer项,并根据change buffer进行数据变更。读操作分为两种场景:普通的读page及预读操作,前者为同步读,后者为异步读

数据写操作也分为两种,一种是batch write,一种是single page write。写page默认受double write buffer保护,因此对double write buffer的写磁盘为同步写,而对数据文件的写入为异步写。

同步读写操作通常由用户线程来完成,而异步读写操作则需要后台线程的协同。

举个简单的例子,假设我们向磁盘批量写数据,首先先写到double write buffer,当dblwr满了之后,一次性将dblwr中的数据同步刷到ibdata,在确保sync到dblwr后,再将这些page分别异步写到各自的文件中。注意这时候dblwr依旧未被清空,新的写Page请求会进入等待。当异步写page完成后,io helper线程会调用buf_flush_write_complete,将写入的Page从flush list上移除。当dblwr中的page完全写完后,在函数buf_dblwr_update里将dblwr清空。这时候才允许新的写请求进dblwr。

同样的,对于异步写操作,也需要IO Helper线程来检查page是否完好、merge change buffer等一系列操作。

除了数据页的写入,还包括日志异步写入线程、及ibuf后台线程。

IO后台线程

InnoDB的IO后台线程主要包括如下几类:

  • IO READ 线程:后台读线程,线程数目通过参数innodb_read_io_threads配置,主要处理INNODB 数据文件异步读请求,任务队列为AIO::s_reads,任务队列包含slot数为线程数 * 256(linux 平台),也就是说,每个read线程最多可以pend 256个任务;
  • IO WRITE 线程:后台写线程数,线程数目通过参数innodb_write_io_threads配置。主要处理INNODB 数据文件异步写请求,任务队列为AIO::s_writes,任务队列包含slot数为线程数 * 256(linux 平台),也就是说,每个read线程最多可以pend 256个任务;
  • LOG 线程:写日志线程。只有在写checkpoint信息时才会发出一次异步写请求。任务队列为AIO::s_log,共1个segment,包含256个slot;
  • IBUF 线程:负责读入change buffer页的后台线程,任务队列为AIO::s_ibuf,共1个segment,包含256个slot

所有的同步写操作都是由用户线程或其他后台线程执行。上述IO线程只负责异步操作。

发起IO请求

入口函数:os_aio_func

首先对于同步读写请求(OS_AIO_SYNC),发起请求的线程直接调用os_file_read_func 或者os_file_write_func 去读写文件,然后返回。

对于异步请求,用户线程从对应操作类型的任务队列(AIO::select_slot_array)中选取一个slot,将需要读写的信息存储于其中(AIO::reserve_slot):

  1. 首先在任务队列数组中选择一个segment;这里根据偏移量来算segment,因此可以尽可能的将相邻的读写请求放到一起,这有利于在IO层的合并操作

     local_seg = (offset >> (UNIV_PAGE_SIZE_SHIFT + 6)) % m_n_segments;
    
  2. 从该segment范围内选择一个空闲的slot,如果没有则等待;
  3. 将对应的文件读写请求信息赋值到slot中,例如写入的目标文件,偏移量,数据等;
  4. 如果这是一次IO写入操作,且使用native aio时,如果表开启了transparent compression,则对要写入的数据页先进行压缩并punch hole;如果设置了表空间加密,再对数据页进行加密;

对于Native AIO(使用linux自带的LIBAIO库),调用函数AIO::linux_dispatch,将IO请求分发给kernel层。

如果没有开启Native AIO,且没有设置wakeup later 标记,则会去唤醒io线程(AIO::wake_simulated_handler_thread),这是早期libaio还不成熟时,InnoDB在内部模拟aio实现的逻辑。

Tips:编译Native AIO需要安装libaio-dev包,并打开选项srv_use_native_aio

处理异步AIO请求

IO线程入口函数为io_handler_thread --> fil_aio_wait

首先调用os_aio_handler来获取请求:

  1. 对于Native AIO,调用函数os_aio_linux_handle 获取读写请求。IO线程会反复以500ms(OS_AIO_REAP_TIMEOUT)的超时时间通过io_getevents确认是否有任务已经完成了(LinuxAIOHandler::collect()),如果有读写任务完成,找到已完成任务的slot后,释放对应的槽位;
  2. 对于simulated aio,调用函数os_aio_simulated_handler 处理读写请求,这里相比NATIVE AIO要复杂很多;
    • 如果这是异步读队列,并且os_aio_recommend_sleep_for_read_threads被设置,则暂时不处理,而是等待一会,让其他线程有机会将更过的IO请求发送过来。目前linear readhaed 会使用到该功能。这样可以得到更好的IO合并效果(SimulatedAIOHandler::check_pending);
    • 已经完成的slot需要及时被处理(SimulatedAIOHandler::check_completed,可能由上次的io合并操作完成);
    • 如果有超过2秒未被调度的请求(SimulatedAIOHandler::select_oldest),则优先选择最老的slot,防止饿死,否则,找一个文件读写偏移量最小的位置的slot(SimulatedAIOHandler::select());
    • 没有任何请求时进入等待状态;
    • 当找到一个未完成的slot时,会尝试merge相邻的IO请求(SimulatedAIOHandler::merge()),并将对应的slot加入到SimulatedAIOHandler::m_slots数组中,最多不超过64个slot;
    • 然而在5.7版本里,合并操作已经被禁止了,全部改成了一个个slot进行读写,升级到5.7的用户一定要注意这个改变,或者改为使用更好的Native AIO方式;
    • 完成io后,释放slot; 并选择第一个处理完的slot作为随后优先完成的请求。

从上一步获得完成IO的slot后,调用函数fil_node_complete_io, 递减node->n_pending。对于文件写操作,需要加入到fil_system->unflushed_spaces链表上,表示这个文件修改过了,后续需要被sync到磁盘。

如果设置为O_DIRECT_NO_FSYNC的文件IO模式,则数据文件无需加入到fil_system_t::unflushed_spaces链表上。通常我们即时使用O_DIRECT的方式操作文件,也需要做一次sync,来保证文件元数据的持久化,但在某些文件系统下则没有这个必要,通常只要文件的大小这些关键元数据没发生变化,可以省略一次fsync。

最后在IO完成后,调用buf_page_io_complete,做page corruption检查、change buffer merge等操作;对于写操作,需要从flush list上移除block并更新double write buffer;对于LRU FLUSH产生的写操作,还会将其对应的block释放到free list上;

对于日志文件操作,调用log_io_complete执行一次fil_flush,并更新内存内的checkpoint信息(log_complete_checkpoint)。

IO 并发控制

由于文件底层使用pwrite/pread来进行文件I/O,因此用户线程对文件普通的并发I/O操作无需加锁。但在windows平台下,则需要加锁进行读写。

对相同文件的IO操作通过大量的counter/flag来进行并发控制。

当文件处于扩展阶段时(fil_space_extend),将fil_node_t::being_extended设置为true,避免产生并发Extent,或其他关闭文件或者rename操作等。

当正在删除一个表时,会检查是否有pending的操作(fil_check_pending_operations)。

  1. fil_space_t::stop_new_ops设置为true;
  2. 检查是否有Pending的change buffer merge (fil_space_t::n_pending_ops);有则等待;
  3. 检查是否有pending的IO(fil_node_t::n_pending) 或者pending的文件flush操作(fil_node_t::n_pending_flushes);有则等待。

当truncate一张表时,和drop table类似,也会调用函数fil_check_pending_operations,检查表上是否有pending的操作,并将fil_space_t::is_being_truncated设置为true。

当rename一张表时(fil_rename_tablespace),将文件的stop_ios标记设置为true,阻止其他线程所有的I/O操作。

当进行文件读写操作时,如果是异步读操作,发现stop_new_ops或者被设置了但is_being_truncated未被设置,会返回报错;但依然允许同步读或异步写操作(fil_io)。

当进行文件flush操作时,如果发现fil_space_t::stop_new_ops或者fil_space_t::is_being_truncated被设置了,则忽略该文件的flush操作 (fil_flush_file_spaces)。

文件预读

文件预读是一项在SSD普及前普通磁盘上比较常见的技术,通过预读的方式进行连续IO而非带价高昂的随机IO。InnoDB有两种预读方式:随机预读及线性预读;Facebook另外还实现了一种逻辑预读的方式。

随机预读
入口函数:buf_read_ahead_random

以64个Page为单位(这也是一个Extent的大小),当前读入的page no所在的64个pagno 区域[ (page_no/64)*64, (page_no/64) *64 + 64],如果最近被访问的Page数超过BUF_READ_AHEAD_RANDOM_THRESHOLD(通常值为13),则将其他Page也读进内存。这里采取异步读。

随机预读受参数innodb_random_read_ahead控制

线性预读
入口函数:buf_read_ahead_linear

所谓线性预读,就是在读入一个新的page时,和随机预读类似的64个连续page范围内,默认从低到高Page no,如果最近连续被访问的page数超过innodb_read_ahead_threshold,则将该Extent之后的其他page也读取进来。

逻辑预读
由于表可能存在碎片空间,因此很可能对于诸如全表扫描这样的场景,连续读取的page并不是物理连续的,线性预读不能解决这样的问题,另外一次读取一个Extent对于需要全表扫描的负载并不足够。因此Facebook引入了逻辑预读。

其大致思路为,扫描聚集索引,搜集叶子节点号,然后根据叶子节点的page no (可以从非叶子节点获取)顺序异步读入一定量的page。

由于Innodb Aio一次只支持提交一个page读请求,虽然Kernel层本身会做读请求合并,但那显然效率不够高。他们对此做了修改,使INNODB可以支持一次提交(io_submit)多个aio请求。

入口函数:row_search_for_mysql --> row_read_ahead_logical

具体参阅这篇博文

或者webscalesql上的几个commit:

git show 2d61329446a08f85c89a4119317ae85baacf2bbb   // 合并多个AIO请求,对所有的预读逻辑(上述三种)采用这种方式
git show 9f52bfd2222403f841fe5fcbedd1333f78a70a4b   // 逻辑预读的主要代码逻辑
git show 64b68e07430b50f6bff5ed67374b336623db24b6   // 防止事务在多个表上读取操作时预读带来的影响

日志填充写入

由于现代磁盘通常的block size都是大于512字节的,例如一般是4096字节,为了避免 “read-on-write” 问题,在5.7版本里添加了一个参数innodb_log_write_ahead_size,你可以通过配置该参数,在写入redo log时,将写入区域配置到block size对齐的字节数。

在代码里的实现,就是在写入redo log 文件之前,为尾部字节填充0(参考函数log_write_up_to)。

Tips:所谓READ-ON-WRITE问题,就是当修改的字节不足一个block时,需要将整个block读进内存,修改对应的位置,然后再写进去;如果我们以block为单位来写入的话,直接完整覆盖写入即可。

buffer pool 内存管理

InnoDB buffer pool从5.6到5.7版本发生了很大的变化。首先是分配方式上不同,其次实现了更好的刷脏效率。对buffer pool上的各个链表的管理也更加高效。

buffer pool初始化

在5.7之前的版本中,一个buffer pool instance拥有一个chunk,每个chunk的大小为buffer pool size / instance个数。

而到了5.7版本中,每个instance可能划分成多个chunk,每个chunk的大小是可定义的,默认为127MB。因此一个buffer pool instance可能包含多个chunk内存块。这么做的目的是为了实现在线调整buffer pool大小(WL#6117),buffer pool增加或减少必须以chunk为基本单位进行。

在5.7里有个问题值得关注,即buffer pool size会根据instances * chunk size向上对齐,举个简单的例子,假设你配置了64个instance, chunk size为默认128MB,就需要以8GB进行对齐,这意味着如果你配置了9GB的buffer pool,实际使用的会是16GB。所以尽量不要配置太多的buffer pool instance

buffer pool 链表及管理对象

出于不同的目的,每个buffer pool instance上都维持了多个链表,可以根据space id及page no找到对应的instance(buf_pool_get)。

一些关键的结构对象及描述如下表所示:

name desc
buf_pool_t::page_hash page_hash用于存储已经或正在读入内存的page。根据<space_id, page_no>快速查找。当不在page hash时,才会去尝试从文件读取
buf_pool_t::LRU LRU上维持了所有从磁盘读入的数据页,该LRU上又在链表尾部开始大约3/8处将链表划分为两部分,新读入的page被加入到这个位置;当我们设置了innodb_old_blocks_time,若两次访问page的时间超过该阀值,则将其挪动到LRU头部;这就避免了类似一次性的全表扫描操作导致buffer pool污染
buf_pool_t::free 存储了当前空闲可分配的block
buf_pool_t::flush_list 存储了被修改过的page,根据oldest_modification(即载入内存后第一次修改该page时的Redo LSN)排序
buf_pool_t::flush_rbt 在崩溃恢复阶段在flush list上建立的红黑数,用于将apply redo后的page快速的插入到flush list上,以保证其有序
buf_pool_t::unzip_LRU 压缩表上解压后的page被存储到unzip_LRU。 buf_block_t::frame存储解压后的数据,buf_block_t::page->zip.data指向原始压缩数据。
buf_pool_t::zip_free[BUF_BUDDY_SIZES_MAX] 用于管理压缩页产生的空闲碎片page。压缩页占用的内存采用buddy allocator算法进行分配。

buffer pool 并发控制

除了不同的用户线程会并发操作buffer pool外,还有后台线程也会对buffer pool进行操作。InnoDB通过读写锁、buf fix计数、io fix标记来进行并发控制。

读写并发控制
通常当我们读取到一个page时,会对其加block S锁,并递增buf_page_t::buf_fix_count,直到mtr commit时才会恢复。而如果读page的目的是为了进行修改,则会加X锁。

当一个page准备flush到磁盘时(buf_flush_page),如果当前Page正在被访问,其buf_fix_count不为0时,就忽略flush该page,以减少获取block上SX Lock的昂贵代价。

并发读控制
当多个线程请求相同的page时,如果page不在内存,是否可能引发对同一个page的文件IO ?答案是不会。

从函数buf_page_init_for_read我们可以看到,在准备读入一个page前,会做如下工作:

  1. 分配一个空闲block;
  2. buf_pool_mutex_enter
  3. 持有page_hash x lock;
  4. 检查page_hash中是否已被读入,如果是,表示另外一个线程已经完成了io,则忽略本次io请求,退出;
  5. 持有block->mutex,对block进行初始化,并加入到page hash中;
  6. 设置IO FIX为BUF_IO_READ
  7. 释放hash lock;
  8. 将block加入到LRU上;
  9. 持有block s lock;
  10. 完成IO后,释放s lock;

当另外一个线程也想请求相同page时,首先如果看到page hash中已经有对应的block了,说明page已经或正在被读入buffer pool,如果io_fixBUF_IO_READ,说明正在进行IO,就通过加X锁的方式做一次sync(buf_wait_for_read),确保IO完成。

请求Page通常还需要加S或X锁,而IO期间也是持有block x锁的,如果成功获取了锁,说明IO肯定完成了。

Page驱逐及刷脏

当buffer pool中的free list不足时,为了获取一个空闲block,通常会触发page驱逐操作(buf_LRU_free_from_unzip_LRU_list)。

首先由于压缩页在内存中可能存在两份拷贝:压缩页和解压页;InnoDB根据最近的IO情况和数据解压技术来判定实例是处于IO-BOUND还是CPU-BOUND(buf_LRU_evict_from_unzip_LRU)。如果是IO-BOUND的话,就尝试从unzip_lru上释放一个block出来(buf_LRU_free_from_unzip_LRU_list),而压缩页依旧保存在内存中。

其次再考虑从buf_pool_t::LRU链表上释放block,如果有可替换的page(buf_flush_ready_for_replace)时,则将其释放掉,并加入到free list上;对于压缩表,压缩页和解压页在这里都会被同时驱逐。

当无法从LRU上获得一个可替换的Page时,说明当前Buffer pool可能存在大量脏页,这时候会触发single page flush(buf_flush_single_page_from_LRU),即用户线程主动去刷一个脏页并替换掉。这是个慢操作,尤其是如果并发很高的时候,可能观察到系统的性能急剧下降。在RDS MySQL中,我们开启了一个后台线程, 能够自动根据当前Free List的长度来主动做flush,避免用户线程陷入其中。

除了single page flush外,在MySQL 5.7版本里还引入了多个page cleaner线程,根据一定的启发式算法,可以定期且高效的的做page flush操作。

本文对此不展开讨论,感兴趣的可以阅读我之前的月报:

  1. MySQL · 性能优化· 5.7.6 InnoDB page flush 优化
  2. MySQL · 性能优化· InnoDB buffer pool flush策略漫谈