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MySQL 45讲

nobody数据库MySQL约 6048 字大约 20 分钟

12 | 为什么我的MySQL会“抖”一下？

平时的工作中，不知道你有没有遇到过这样的场景，一条 SQL 语句，正常执行的时候特别快，
但是有时也不知道怎么回事，它就会变得特别慢，并且这样的场景很难复现，它不只随机，而且
持续时间还很短。

看上去，这就像是数据库“抖”了一下。今天，我们就一起来看一看这是什么原因。

你的 SQL 语句为什么变“慢”了

在前面第 2 篇文章《日志系统：一条 SQL 更新语句是如何执行的？》中，我为你介绍了 WAL
机制。现在你知道了，InnoDB 在处理更新语句的时候，只做了写日志这一个磁盘操作。这个日
志叫作 redo log（重做日志），也就是《孔乙己》里咸亨酒店掌柜用来记账的粉板，在更新内
存写完 redo log 后，就返回给客户端，本次更新成功。

做下类比的话，掌柜记账的账本是数据文件，记账用的粉板是日志文件（redo log），掌柜的记
忆就是内存。

掌柜总要找时间把账本更新一下，这对应的就是把内存里的数据写入磁盘的过程，术语就是
flush。在这个 flush 操作执行之前，孔乙己的赊账总额，其实跟掌柜手中账本里面的记录是不
一致的。因为孔乙己今天的赊账金额还只在粉板上，而账本里的记录是老的，还没把今天的赊账
算进去。

当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候，我们称这个内存页为“脏页”。内存数据写入到
磁盘后，内存和磁盘上的数据页的内容就一致了，称为“干净页”。

不论是脏页还是干净页，都在内存中。在这个例子里，内存对应的就是掌柜的记忆。

接下来，我们用一个示意图来展示一下“孔乙己赊账”的整个操作过程。假设原来孔乙己欠账
10 文，这次又要赊 9 文。

图1 “孔乙己赊账”更新和 flush 过程

回到文章开头的问题，你不难想象，平时执行很快的更新操作，其实就是在写内存和日志，而
MySQL 偶尔“抖”一下的那个瞬间，可能就是在刷脏页（flush）。

那么，什么情况会引发数据库的 flush 过程呢？

我们还是继续用咸亨酒店掌柜的这个例子，想一想：掌柜在什么情况下会把粉板上的赊账记录改
到账本上？

  • 第一种场景是，粉板满了，记不下了。这时候如果再有人来赊账，掌柜就只得放下手里的活
    儿，将粉板上的记录擦掉一些，留出空位以便继续记账。当然在擦掉之前，他必须先将正确
    的账目记录到账本中才行。
    这个场景，对应的就是 InnoDB 的 redo log 写满了。这时候系统会停止所有更新操作，把
    checkpoint 往前推进，redo log 留出空间可以继续写。我在第二讲画了一个 redo log 的示
    意图，这里我改成环形，便于大家理解。

图2 redo log 状态图

checkpoint 可不是随便往前修改一下位置就可以的。比如图 2 中，把 checkpoint 位置从 CP
推进到 CP’，就需要将两个点之间的日志（浅绿色部分），对应的所有脏页都 flush 到磁盘
上。之后，图中从 write pos 到 CP’之间就是可以再写入的 redo log 的区域。

  • 第二种场景是，这一天生意太好，要记住的事情太多，掌柜发现自己快记不住了，赶紧找出
    账本把孔乙己这笔账先加进去

这种场景，对应的就是系统内存不足。当需要新的内存页，而内存不够用的时候，就要淘汰
一些数据页，空出内存给别的数据页使用。如果淘汰的是“脏页”，就要先将脏页写到磁
盘。

你一定会说，这时候难道不能直接把内存淘汰掉，下次需要请求的时候，从磁盘读入数据
页，然后拿 redo log 出来应用不就行了？这里其实是从性能考虑的。如果刷脏页一定会写
盘，就保证了每个数据页有两种状态：

  • 一种是内存里存在，内存里就肯定是正确的结果，直接返回；

  • 另一种是内存里没有数据，就可以肯定数据文件上是正确的结果，读入内存后返回。这样的效率最高。

  • 第三种场景是，生意不忙的时候，或者打烊之后。这时候柜台没事，掌柜闲着也是闲着，不
    如更新账本。
    这种场景，对应的就是 MySQL 认为系统“空闲”的时候。当然，MySQL“这家酒店”的生
    意好起来可是会很快就能把粉板记满的，所以“掌柜”要合理地安排时间，即使是“生意
    好”的时候，也要见缝插针地找时间，只要有机会就刷一点“脏页”。

  • 第四种场景是，年底了咸亨酒店要关门几天，需要把账结清一下。这时候掌柜要把所有账都
    记到账本上，这样过完年重新开张的时候，就能就着账本明确账目情况了。
    这种场景，对应的就是 MySQL 正常关闭的情况。这时候，MySQL 会把内存的脏页都 flush
    到磁盘上，这样下次 MySQL 启动的时候，就可以直接从磁盘上读数据，启动速度会很快。

接下来，你可以分析一下上面四种场景对性能的影响。

其中，第三种情况是属于 MySQL 空闲时的操作，这时系统没什么压力，而第四种场景是数据库
本来就要关闭了。这两种情况下，你不会太关注“性能”问题。所以这里，我们主要来分析一下
前两种场景下的性能问题。

第一种是“redo log 写满了，要 flush 脏页”，这种情况是 InnoDB 要尽量避免的。因为出现
这种情况的时候，整个系统就不能再接受更新了，所有的更新都必须堵住。如果你从监控上看，
这时候更新数会跌为 0

第二种是“内存不够用了，要先将脏页写到磁盘”，这种情况其实是常态。InnoDB 用缓冲池
（buffer pool）管理内存，缓冲池中的内存页有三种状态：

  • 第一种是，还没有使用的；
  • 第二种是，使用了并且是干净页；
  • 第三种是，使用了并且是脏页。

InnoDB 的策略是尽量使用内存，因此对于一个长时间运行的库来说，未被使用的页面很少。

而当要读入的数据页没有在内存的时候，就必须到缓冲池中申请一个数据页。这时候只能把最久
不使用的数据页从内存中淘汰掉：如果要淘汰的是一个干净页，就直接释放出来复用；但如果是
脏页呢，就必须将脏页先刷到磁盘，变成干净页后才能复用。

所以，刷脏页虽然是常态，但是出现以下这两种情况，都是会明显影响性能的：

  1. 一个查询要淘汰的脏页个数太多，会导致查询的响应时间明显变长；
  2. 日志写满，更新全部堵住，写性能跌为 0，这种情况对敏感业务来说，是不能接受的。
    所以，InnoDB 需要有控制脏页比例的机制，来尽量避免上面的这两种情况。

InnoDB 刷脏页的控制策略

接下来，我就来和你说说 InnoDB 脏页的控制策略，以及和这些策略相关的参数。

首先，你要正确地告诉 InnoDB 所在主机的 IO 能力，这样 InnoDB 才能知道需要全力刷脏页的
时候，可以刷多快。

这就要用到 innodb_io_capacity 这个参数了，它会告诉 InnoDB 你的磁盘能力。这个值我建议
你设置成磁盘的 IOPS。磁盘的 IOPS 可以通过 fio 这个工具来测试，下面的语句是我用来测试
磁盘随机读写的命令：

fio -filename=$filename -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randrw -ioengine=psync -bs=16k -size=5 ...

其实，因为没能正确地设置 innodb_io_capacity 参数，而导致的性能问题也比比皆是。之前，
就曾有其他公司的开发负责人找我看一个库的性能问题，说 MySQL 的写入速度很慢，TPS 很
低，但是数据库主机的 IO 压力并不大。经过一番排查，发现罪魁祸首就是这个参数的设置出了
问题。

他的主机磁盘用的是 SSD，但是 innodb_io_capacity 的值设置的是 300。于是，InnoDB 认为
这个系统的能力就这么差，所以刷脏页刷得特别慢，甚至比脏页生成的速度还慢，这样就造成了
脏页累积，影响了查询和更新性能。

虽然我们现在已经定义了“全力刷脏页”的行为，但平时总不能一直是全力刷吧？毕竟磁盘能力
不能只用来刷脏页，还需要服务用户请求。所以接下来，我们就一起看看 InnoDB 怎么控制引
擎按照“全力”的百分比来刷脏页。

根据我前面提到的知识点，试想一下，如果你来设计策略控制刷脏页的速度，会参考哪些因素
呢？

这个问题可以这么想，如果刷太慢，会出现什么情况？首先是内存脏页太多，其次是 redo log
写满。

所以，InnoDB 的刷盘速度就是要参考这两个因素：一个是脏页比例，一个是 redo log 写盘速
度。

InnoDB 会根据这两个因素先单独算出两个数字。

参数 innodb_max_dirty_pages_pct 是脏页比例上限，默认值是 75%。InnoDB 会根据当前的
脏页比例（假设为 M），算出一个范围在 0 到 100 之间的数字，计算这个数字的伪代码类似这
样：

F1(M)
{
 if M>=innodb_max_dirty_pages_pct then
 return 100;
 return 100*M/innodb_max_dirty_pages_pct;
}

InnoDB 每次写入的日志都有一个序号，当前写入的序号跟 checkpoint 对应的序号之间的差
值，我们假设为 N。InnoDB 会根据这个 N 算出一个范围在 0 到 100 之间的数字，这个计算公
式可以记为 F2(N)。F2(N) 算法比较复杂，你只要知道 N 越大，算出来的值越大就好了。

然后，根据上述算得的 F1(M) 和 F2(N) 两个值，取其中较大的值记为 R，之后引擎就可以按照
innodb_io_capacity 定义的能力乘以 R% 来控制刷脏页的速度。

上述的计算流程比较抽象，不容易理解，所以我画了一个简单的流程图。图中的 F1、F2 就是上
面我们通过脏页比例和 redo log 写入速度算出来的两个值。

img.png

现在你知道了，InnoDB 会在后台刷脏页，而刷脏页的过程是要将内存页写入磁盘。所以，无论
是你的查询语句在需要内存的时候可能要求淘汰一个脏页，还是由于刷脏页的逻辑会占用 IO 资
源并可能影响到了你的更新语句，都可能是造成你从业务端感知到 MySQL“抖”了一下的原
因。

要尽量避免这种情况，你就要合理地设置 innodb_io_capacity 的值，并且平时要多关注脏页比
例，不要让它经常接近 75%。

其中，脏页比例是通过 Innodb_buffer_pool_pages_dirty/Innodb_buffer_pool_pages_total
得到的，具体的命令参考下面的代码：

mysql> select VARIABLE_VALUE into @a from global_status where VARIABLE_NAME = 'Innodb_buffer_poo
select VARIABLE_VALUE into @b from global_status where VARIABLE_NAME = 'Innodb_buffer_pool_pages
select @a/@b;

接下来，我们再看一个有趣的策略。

一旦一个查询请求需要在执行过程中先 flush 掉一个脏页时，这个查询就可能要比平时慢了。而
MySQL 中的一个机制，可能让你的查询会更慢：在准备刷一个脏页的时候，如果这个数据页旁
边的数据页刚好是脏页，就会把这个“邻居”也带着一起刷掉；而且这个把“邻居”拖下水的逻
辑还可以继续蔓延，也就是对于每个邻居数据页，如果跟它相邻的数据页也还是脏页的话，也会
被放到一起刷。

在 InnoDB 中，innodb_flush_neighbors 参数就是用来控制这个行为的，值为 1 的时候会有上
述的“连坐”机制，值为 0 时表示不找邻居，自己刷自己的。

找“邻居”这个优化在机械硬盘时代是很有意义的，可以减少很多随机 IO。机械硬盘的随机
IOPS 一般只有几百，相同的逻辑操作减少随机 IO 就意味着系统性能的大幅度提升。

而如果使用的是 SSD 这类 IOPS 比较高的设备的话，我就建议你把 innodb_flush_neighbors
的值设置成 0。因为这时候 IOPS 往往不是瓶颈，而“只刷自己”，就能更快地执行完必要的刷
脏页操作，减少 SQL 语句响应时间。

在 MySQL 8.0 中，innodb_flush_neighbors 参数的默认值已经是 0 了。

小结

今天这篇文章，我延续第 2 篇中介绍的 WAL 的概念，和你解释了这个机制后续需要的刷脏页操
作和执行时机。利用 WAL 技术，数据库将随机写转换成了顺序写，大大提升了数据库的性能。

但是，由此也带来了内存脏页的问题。脏页会被后台线程自动 flush，也会由于数据页淘汰而触
发 flush，而刷脏页的过程由于会占用资源，可能会让你的更新和查询语句的响应时间长一些。
在文章里，我也给你介绍了控制刷脏页的方法和对应的监控方式。

文章最后，我给你留下一个思考题吧。

一个内存配置为 128GB、innodb_io_capacity 设置为 20000 的大规格实例，正常会建议你将
redo log 设置成 4 个 1GB 的文件。

但如果你在配置的时候不慎将 redo log 设置成了 1 个 100M 的文件，会发生什么情况呢？又
为什么会出现这样的情况呢？

你可以把你的分析结论写在留言区里，我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。感谢你的收
听，也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。

上期问题时间

上期我留给你的问题是，给一个学号字段创建索引，有哪些方法。

由于这个学号的规则，无论是正向还是反向的前缀索引，重复度都比较高。因为维护的只是一个
学校的，因此前面 6 位（其中，前三位是所在城市编号、第四到第六位是学校编号）其实是固
定的，邮箱后缀都是 @gamil.com，因此可以只存入学年份加顺序编号，它们的长度是 9 位。

而其实在此基础上，可以用数字类型来存这 9 位数字。比如 201100001，这样只需要占 4 个字
节。其实这个就是一种 hash，只是它用了最简单的转换规则：字符串转数字的规则，而刚好我
们设定的这个背景，可以保证这个转换后结果的唯一性。

评论区中，也有其他一些很不错的见解。

评论用户 @封建的风 说，一个学校的总人数这种数据量，50 年才 100 万学生，这个表肯定是
小表。为了业务简单，直接存原来的字符串。这个答复里面包含了“优化成本和收益”的思想，
我觉得值得 at 出来。

@小潘 同学提了另外一个极致的方向。如果碰到表数据量特别大的场景，通过这种方式的收益
是很不错的。

@lttzzlll ，提到了用整型存“四位年份 + 五位编号”的方法；
由于整个学号的值超过了 int 上限，@老杨同志 也提到了用 8 个字节的 bigint 来
存的方法。

Q&A

关于粉板和redo log的类比我觉得有一点不太合适：redo log记录的是实时欠款，
比如账本中是10文，又欠了9文，此时redo log 记录的是19；而粉板的话，只会追加某人欠款+9文，
不会关注原来已欠款多少（不然某人赊账时，我还需要找到账本中的这个人，
才知道他之前欠款多少，我觉得这个场景跟MySQL中的场景还是有区别的）

Redo log里也是记的+9哦😄

我观察了下公司的数据库确实发现了抖动现象，有几个问题，
1）Innodb_buffer_pool_pages_total这个值很大，百万级别的，而且数值不像是人为设置上去的，是怎么来的呢？
2）Innodb_buffer_pool_pages_dirty达到4万多的时候就开始flush了，
脏页比例是75，这肯定是远达不到的， ssd磁盘，innodb_io_capacity是200，肯定可以提高。
文章中说flush的触发条件有2个，一个是内存不够了，一个是redo log 满了，那么我这个场景是哪种情况呢

这个是innodb 数据页总是，过百万是正常的，16K一个，Bufree pool size 16G 就是100万了
2）你这个例子就是io_capacity设太小了…

redo log是关系型数据库的核心啊,保证了ACID里的D。所以redo log是牵一发而动全身的操作
按照老师说的当内存数据页跟磁盘数据页不一致的时候,把内存页称为'脏页'。如果redo log
设置得太小,redo log写满.那么会涉及到哪些操作呢,我认为是以下几点:
1.把相对应的数据页中的脏页持久化到磁盘,checkpoint往前推
2.由于redo log还记录了undo的变化,undo log buffer也要持久化进undo log
3.当innodb_flush_log_at_trx_commit设置为非1,还要把内存里的redo log持久化到磁盘上
4.redo log还记录了change buffer的改变,那么还要把change buffer purge到idb
以及merge change buffer.merge生成的数据页也是脏页,也要持久化到磁盘
上述4种操作,都是占用系统I/O,影响DML,如果操作频繁,会导致'抖'得向现在我们过冬一样。
但是对于select操作来说,查询时间相对会更快。因为系统脏页变少了,不用去淘汰脏页,直接复用
干净页即可。还有就是对于宕机恢复,速度也更快,因为checkpoint很接近LSN,恢复的数据页相对较少
所以要控制刷脏的频率,频率快了,影响DML I/O,频率慢了,会导致读操作耗时长。
我是这样想的这个问题,有可能不太对,特别是对于第4点是否会merge以及purge,还需要老师的解答

抖得像过冬一样，😄👍🏿
你说得很对，第4点没错的，出现这种情况的时候，连change buffer的优化也没意义了

当内存不够用了，要将脏页写到磁盘，会有一个数据页淘汰机制（最久不使用），
假设淘汰的是脏页，则此时脏页所对应的redo log的位置是随机的，当有多个不同的脏页需要刷，
则对应的redo log可能在不同的位置，这样就需要把redo log的多个不同位置刷掉，
这样对于redo log的处理不是就会很麻烦吗？（合并间隙，移动位置？）
另外，redo log的优势在于将磁盘随机写转换成了顺序写，如果需要将redo log的不同部分刷掉（刷脏页），
不是就在redo log里随机读写了么？

好问题。
其实由于淘汰的时候，刷脏页过程不用动redo log文件的。
这个有个额外的保证，是redo log在“重放”的时候，如果一个数据页已经是刷过的，会识别出来并跳过。

又思考了一下，请老师帮忙看一下理解的对不对：buffer pool里维护着一个脏页列表，
假设现在redo log 的 checkpoint 记录的 LSN 为 10，现在内存中的一干净页有修改，
修改后该页的LSN为12，大于 checkpoint 的LSN，则在写redo log的同时该页也会被标记为脏页记录到脏页列表中，
现在内存不足，该页需要被淘汰掉，该页会被刷到磁盘，磁盘中该页的LSN为12，该页也从脏页列表中移除，
现在redo log 需要往前推进checkpoint，
到LSN为12的这条log时，发现内存中的脏页列表里没有该页，且磁盘上该页的LSN也已经为12，则该页已刷脏，已为干净页，跳过。

对的。

老师，我想问一下，innodb是如何知道一个页是不是脏页的，是有标记位还是通过redolog的ckeckpoint来确定的？

每个数据页头部有LSN，8字节，每次修改都会变大。
对比这个LSN跟checkpoint 的LSN，比checkpoint小的一定是干净页

“内存不够用了，要先将脏页写到磁盘“和“redo log 写满了，要 flush 脏页”可以理解为一个脏页本身占用内存，
释放内存需要将脏页写入到磁盘才能释放。而redo log写满只有当redo log对应的脏页flush到磁盘上才能释放对应空间。有几个问题：
1、“内存不够用了，要先将脏页写到磁盘“redo log对应的空间会释放嘛？“redo log 写满了，要 flush 脏页”对应的内存页会释放嘛？
2、将脏页flush到磁盘上是直接将脏页数据覆盖到对应磁盘上的数据？还是从磁盘上取到数据后取根据redo log记录进行更新后再写入到磁盘？
3、redo log是怎么记录对应脏页是否已经flush了？如果断电了重启导致内存丢失，前面几章说通过redo log进行数据恢复那redo log又怎么去释放空间？

  1. Redolog 的空间是循环使用的，无所谓释放。 对应的内存页会变成干净页。但是等淘汰的时候才会逐出内存
    2.好问题，前者
    3.不用记，重启了就从checkpoint 的位置往后扫。 如果已经之前刷过盘的, 不会重复应用redi log。 好问题

老师好，flush和purge是不是还是有区别的？flush主要指刷新脏页，和clean进程相关？而purge是清理不再被使用的undo信息。

对，
flush 一般是说刷脏页，
purge一般是指清undo log,
merge一般是指应用change buffer

100M的redo很容易写满，系统锁死，触发检查点推进，导致写操作卡住。由于主机IO能力很强，
检查点会很快完成，卡住的写操作又很快可以执行。循环往复，现象就是写操作每隔一小段时间执行就会变慢几秒。

准确

很多测试人员再做压力测试的时候,
出现刚开始 insert update 很快 一会 就出现很慢,并且延迟很大，大部分是因为redo log 设置太小 引起的,完美诠释

常见的误用场景

思维导图(AI生成)

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