MySQL 并行复制方案及原理分析

秒速五厘米 2023-09-26 22:36 36阅读 0赞

有过线上 MySQL 维护经验的童鞋都知道，主从延迟往往是一个让人头疼不已的问题。

不仅仅是其造成的潜在问题比较严重，而且主从延迟原因的定位尤其考量 DBA 的综合能力：既要熟悉复制的内部原理，又能解读主机层面的资源使用情况，甚至还要会分析 binlog。

导致主从延迟的一个常见原因是，对于 binlog 中的事务，从库上只有一个 SQL 线程进行重放，而这些事务在主库中是并发写入的。

就好比你多个人（多线程）挖坑，我一个人（单线程）来填，本来就双拳难敌四手，在你挖坑速度不快的情况下，我尚能应付。一旦你稍微加速，我则力有不逮，只能眼睁睁地看着你挖的坑越来越深。

具体在 MySQL 中，则意味着 Seconds\_Behind\_Master 的值越来越大。

本文主要包括以下几部分：

1、主从延迟的危害。

2、并行复制方案简介。

3、MySQL 5.7 基于组提交的并行复制方案，包括 Commit-Parent-Based 方案和 Lock-Based 方案。

4、MySQL 8.0 基于 WRITESET 的并行复制方案。

5、对 COMMIT\_ORDER，WRITESET\_SESSION，WRITESET 这三种方案的压测结果。

6、如何开启并行复制。

## **一、主从延迟的危害** ##

主从延迟带来的问题，主要体现在以下两个方面：

1、对于读写分离的业务，主从延迟意味着业务会读到旧数据。

2、主从延迟过大，会影响数据库的高可用切换。这一点尤其需要注意。

*  如果等待从库应用完差异的 binlog 才做高可用切换，无疑会影响数据库服务的可用性。
 *  如果不等待，直接切换，则意味着没应用完的这部分 binlog 的数据会丢失，业务不一定能接受这种情况。

## 二、并行复制方案简介 ##

MySQL官方先后提出了多个不同的并行复制方案，具体如下。

1、MySQL 5.6 基于库级别的并行复制方案。

2、MySQL 5.7 基于组提交的并行复制方案。

3、MySQL 8.0 基于 WRITESET 的并行复制方案。

因为线上大部分环境都是单库多表的，所以基于库级别的并行复制实际上用得并不多。

下面，重点看看后两个方案的实现原理。

## 三、基于组提交的并行复制方案 ##

MySQL 5.7 基于组提交的并行复制方案，先后经历了两个版本的迭代：Commit-Parent-Based 方案和 Lock-Based 方案。

### 3.1 Commit-Parent-Based 方案 ###

MySQL 会将一个事务拆分为两个阶段进行处理：`Prepare` 阶段和 `Commit` 阶段。

另外，InnoDB 使用的锁机制是悲观锁。在悲观锁中，事务是在操作之初执行加锁操作，如果锁资源被其它事务占用了，则该事务会被阻塞。

基于这两点，我们不难推断出，两个事务如果都进入了 Prepare 阶段，则意味着它们之间是没有锁冲突的，在从库重放时可并行执行。这就是 Commit-Parent-Based 方案的核心思想。

具体实现上：

1、主库有个全局计数器（global counter），每次在事务存储引擎层提交之前，都会增加这个计数器。

2、在事务进入 Prepare 阶段之前，会将全局计数器的当前值记录在事务中，这个值称为事务的 commit-parent。

3、这个 commit-parent 会写入 binlog，记录在事务的头部。

4、从库重放时，如果发现两个事务的 commit-parent 相同，会并行执行这两个事务。

以下面这 7 个事务为例，看看这 7 个事务在从库的并行执行情况。

Trx1 ------------P----------C-------------------------------->
                                |
    Trx2 ----------------P------+---C---------------------------->
                                |   |
    Trx3 -------------------P---+---+-----C---------------------->
                                |   |     |
    Trx4 -----------------------+-P-+-----+----C----------------->
                                |   |     |    |
    Trx5 -----------------------+---+-P---+----+---C------------->
                                |   |     |    |   |
    Trx6 -----------------------+---+---P-+----+---+---C---------->
                                |   |     |    |   |   |
    Trx7 -----------------------+---+-----+----+---+-P-+--C------->
                                |   |     |    |   |   |  |

示例中的 `Trx` 指的是事务，`P` 指的是事务在进行 Prepare 阶段之前，读取 commit-parent 的时间点。`C` 指的是事务在进行 Commit 阶段之前，增加全局计数器的时间点。

下面看看这 7 个事务的并行执行情况。

*  Trx1、Trx2、Trx3 并行执行。
 *  Trx4 串行执行。
 *  Trx5、Trx6 并行执行。
 *  Trx7 串行执行。

这在很大程度上实现了并行，但还不够完美。

实际上，Trx4、Trx5、Trx6 可并行执行，因为它们同时进入了 Prepare 阶段。同理，Trx6、Trx7 也可并行执行。

基于此，官方迭代了并行复制方案，推出了新的 Lock-Based 方案。

### 3.2 Lock-Based 方案 ###

该方案引入了锁区间（locking interval）的概念，锁区间定义了一个事务持有锁的时间范围。具体来说，

1、将 Prepare 阶段，最后一个 DML 语句获取锁的时间点，定义为锁区间的开始点。

2、将存储引擎层提交之前，锁释放的时间点，定义为锁区间的结束点。

如果两个事务的锁区间存在交集，则意味着这两个事务没有锁冲突，可并行重放。例如，

Trx1 -----L---------C------------>
    Trx2 ----------L---------C------->

反之，则不可并行重放，例如，

Trx1 -----L----C----------------->
    Trx2 ---------------L----C------->

这里的 `L` 代表锁区间的开始点，`C` 代表锁区间的结束点。

在具体实现上，主库引入了以下 4 个变量：

1、`global.transaction_counter`：事务计数器。

2、`transaction.sequence_number`：事务序列号。

在事务进入 Prepare 阶段之前，会将 global.transaction\_counter 自增加 1 并赋值给 transaction.sequence\_number。

transaction.sequence_number = ++global.transaction_counter

序列号不是一直递增的，每切换一个 binlog，都会将 transaction.sequence\_number 重置为 1。

3、`global.max_committed_transaction`：当前已提交事务的最大序列号。

在事务进行存储引擎层提交之前，会取 global.max\_committed\_transaction 和当前事务的 sequence\_number 的最大值，赋值给 global.max\_committed\_transaction。

global.max_committed_transaction = max(global.max_committed_transaction,
                                               transaction.sequence_number)

4、`transaction.last_committed`：在事务进入 Prepare 阶段之前，已提交事务的最大序列号。

transaction.last_committed = global.max_committed_transaction

在这 4 个变量中，transaction.sequence\_number 和 transaction.last\_committed 会写入 binlog。

具体来说，对于 GTID 复制，它们会写入 GTID\_LOG\_EVENT；对于非 GTID 复制，则写入 ANONYMOUS\_GTID\_LOG\_EVENT 。

对于示例中的 7 个事务，记录在 binlog 中的 last\_committed、sequence\_number 如下所示：

Trx1: last_committed=0 sequence_number=1
    Trx2: last_committed=0 sequence_number=2
    Trx3: last_committed=0 sequence_number=3
    Trx4: last_committed=1 sequence_number=4
    Trx5: last_committed=2 sequence_number=5
    Trx6: last_committed=2 sequence_number=6
    Trx7: last_committed=5 sequence_number=7

### 3.3 从库并行重放的逻辑 ###

下面说说从库并行重放的逻辑。

从库引入了一个事务队列（ transaction\_sequence ），包含了当前正在执行的事务。

该队列是有序的，按照事务的 sequence\_number 从小到大排列。这个队列中的事务可并行执行。

一个新的事务能否插入这个队列，唯一的判断标准是，事务的 last\_committed 是否小于队列中第一个事务的 sequence\_number。只有小于才允许插入。

transaction.last_committed < transaction_sequence[0].sequence_number

最后，回到示例中的 7 个事务，结合 binlog 中的 last\_committed 和 sequence\_number，我们看看这 7 个事务的并行执行情况。

*  Trx1、Trx2、Trx3 并行执行。
 *  Trx1 执行完毕后，Trx4 可加入队列。
 *  Trx2 执行完毕后，Trx5、Trx6 可加入队列。
 *  Trx5 执行完毕后，Trx7 可加入队列。

不难发现，相对于 Commit-Parent-Based 方案，Lock-Based 方案的并行度确实大大提高了。

### 3.4 组提交方案小结 ###

无论是 Commit-Parent-Based 方案，还是 Lock-Based 方案，依赖的都是组提交（Group Commit）。

组提交方案有以下两个特点：

1、适用于高并发场景。因为只有在高并发场景下，才会有更多的事务放到一个组（Group）中提交。

2、在级联复制中，层级越深，并行度越低。

针对低并发场景，如果要提升从库的并行效率，可调整以下两个参数：

**binlog\_group\_commit\_sync\_delay**

binlog 刷盘（fsync）之前等待的时间。单位微秒，默认为 0，不等待。

该值越大，一个组内的事务就越多，相应地，从库的并行度也就越高。但该值越大，客户端的响应时间也会越长。

**binlog\_group\_commit\_sync\_no\_delay\_count**

在 binlog\_group\_commit\_sync\_delay 时间内，允许等待的最大事务数。

如果 binlog\_group\_commit\_sync\_delay 设置为 0，则此参数无效。

## 四、WRITESET 方案 ##

MySQL 8.0 推出了 WRITESET 方案。该方案推出的初衷实际上是为 Group Replication 服务的，主要是用于认证阶段（Certification）的冲突检测。

WRITESET 方案的核心思想是，两个来自不同节点的并发事务，只要没修改同一行，就不存在冲突。对于没有冲突的并发事务，在写入relay log 中时，可以共享一个 last\_committed。

这里的冲突检测，实际上比较的是两个事务之间的写集合（writeset）。

注意，`writeset` 和 `WRITESET` 两者的区别，前者指的是事务的写集合，后者则特指 WRITESET 方案。

### 4.1 事务写集合的生成过程 ###

下面来看看事务 writeset 的生成过程。具体步骤如下：

1、首先提取被修改行的主键、唯一索引、外键信息。一张表，如果有主键和一个唯一索引，则每修改一行，会提取两条约束信息：一条针对主键，另一条针对唯一索引。针对主键的，提取的信息包括主键名、库名、表名、主键值，这些信息会拼凑为一个字符串。

2、计算该字符串的哈希值，具体的哈希算法由 transaction\_write\_set\_extraction 参数指定。

3、将计算后的哈希值插入当前事务的写集合。

### 4.2 WRITESET 方案的实现原理 ###

接下来，结合源码看看 WRITESET 方案的实现原理。

void Writeset_trx_dependency_tracker::get_dependency(THD *thd,
                                                         int64 &sequence_number,
                                                         int64 &commit_parent) {
      Rpl_transaction_write_set_ctx *write_set_ctx =
          thd->get_transaction()->get_transaction_write_set_ctx();
      std::vector<uint64> *writeset = write_set_ctx->get_write_set();
    
    #ifndef NDEBUG
      /* 空事务的写集合必须为空 */
      if (is_empty_transaction_in_binlog_cache(thd)) assert(writeset->size() == 0);
    #endif
    
      /*
        判断一个事务能否使用 WRITESET 方案
      */
      bool can_use_writesets =
          // 事务写集合的大小不为 0 或者事务为空事务
          (writeset->size() != 0 || write_set_ctx->get_has_missing_keys() ||
           is_empty_transaction_in_binlog_cache(thd)) &&
          // 事务的 transaction_write_set_extraction 必须与全局设置一致
          (global_system_variables.transaction_write_set_extraction ==
           thd->variables.transaction_write_set_extraction) &&
          // 不能被其它表外键关联
          !write_set_ctx->get_has_related_foreign_keys() &&
          // 事务写集合的大小不能超过 binlog_transaction_dependency_history_size
          !write_set_ctx->was_write_set_limit_reached();
      bool exceeds_capacity = false;
    
      if (can_use_writesets) {
        /*
         检查 m_writeset_history 加上事务写集合的大小是否超过 m_writeset_history 的上限，
         m_writeset_history 的上限由参数 binlog_transaction_dependency_history_size 决定 
        */
        exceeds_capacity =
            m_writeset_history.size() + writeset->size() > m_opt_max_history_size;
    
        /*
         计算所有冲突行中最大的 sequence_number，并将被修改行的哈希值插入 m_writeset_history
        */
        int64 last_parent = m_writeset_history_start;
        for (std::vector<uint64>::iterator it = writeset->begin();
             it != writeset->end(); ++it) {
          Writeset_history::iterator hst = m_writeset_history.find(*it);
          if (hst != m_writeset_history.end()) {
            if (hst->second > last_parent && hst->second < sequence_number)
              last_parent = hst->second;
    
            hst->second = sequence_number;
          } else {
            if (!exceeds_capacity)
              m_writeset_history.insert(
                  std::pair<uint64, int64>(*it, sequence_number));
          }
        }
        // 如果表上都存在主键，则会取 last_parent 和 commit_parent 的较小值作为事务的 commit_parent。
        if (!write_set_ctx->get_has_missing_keys()) {
          commit_parent = std::min(last_parent, commit_parent);
        }
      }
    
      if (exceeds_capacity || !can_use_writesets) {
        m_writeset_history_start = sequence_number;
        m_writeset_history.clear();
      }
    }

该函数的处理流程如下：

1、调用函数时，会传入事务的 sequence\_number，commit\_parent（last\_committed），这两个值是基于 Lock-Based 方案生成的。

2、获取事务的写集合。可以看到，事务的写集合是数组类型。

3、判断一个事务能否使用 WRITESET 方案。

以下场景不能使用 WRITESET 方案，此时，只能使用 Lock-Based 方案生成的 last\_committed。

*  事务没有写集合。常见的原因是表上没有主键。
 *  当前事务 transaction\_write\_set\_extraction 的设置与全局不一致。
 *  表被其它表外键关联。
 *  事务写集合的大小超过 binlog\_transaction\_dependency\_history\_size。

4、如果能使用 WRITESET 方案。

4.1、首先判断 m\_writeset\_history 的容量是否超标。

具体来说，`m_writeset_history` \+ `writeset` 的大小是否超过 binlog\_transaction\_dependency\_history\_size 的设置。

4.2、将 m\_writeset\_history\_start 赋值给变量 last\_parent。

m\_writeset\_history\_start 代表不在 m\_writeset\_history 中最后一个事务的 sequence\_number，其初始值为 0。

当参数 binlog\_transaction\_dependency\_tracking 发生变化或清空 m\_writeset\_history 时，会更新 m\_writeset\_history\_start。

4.3、循环遍历事务的写集合，判断被修改行对应的哈希值是否在 m\_writeset\_history 存在。

若存在，则意味着 m\_writeset\_history 存在同一行的操作。既然是同一行的不同操作，自然就不能并行重放。这个时候，会将 m\_writeset\_history 中该行的 sequence\_number 赋值给 last\_parent。

需要注意的是，这里会循环遍历完事务的写集合，毕竟这个事务中可能有多条记录在 m\_writeset\_history 中存在。

在遍历的过程中，会判断 m\_writeset\_history 中冲突行的 sequence\_number 是否大于 last\_parent，只有大于才会赋值。换言之，这里会取所有冲突行中最大的 sequence\_number，赋值给 last\_parent。

若不存在，则判断 m\_writeset\_history 的容量是否超标，若不超标，则会将被修改行的哈希值插入 m\_writeset\_history。

可以看到，m\_writeset\_history 是个字典类型。其中 key 存储的是被修改行的哈希值，value 存储的是事务的 sequence\_number。

5、判断被操作的表上是否都存在主键。

若存在，才会取 last\_parent 和 commit\_parent 的较小值作为事务的 commit\_parent。否则，使用的还是 Lock-Based 方案生成的commit\_parent。

6、如果 m\_writeset\_history 容量超标或者事务不能使用 WRITESET 方案，则会将当前事务的 sequence\_number 赋值给m\_writeset\_history\_start，同时清空 m\_writeset\_history。

### 4.3 WRITESET 方案的相关参数 ###

下面看看 WRITESET 方案的三个参数。

**binlog\_transaction\_dependency\_tracking**

指定基于何种方案决定事务的依赖关系。对于同一个事务，不同的方案可生成不同的 last\_committed。

该参数有以下取值：

*  COMMIT\_ORDER：基于 Lock-Based 方案决定事务的依赖关系。默认值。
 *  WRITESET：基于 WRITESET 方案决定事务的依赖关系。
 *  WRITESET\_SESSION：同 WRITESET 类似，只不过同一个会话中的事务不能并行执行。

**transaction\_write\_set\_extraction**

指定事务写集合的哈希算法，可设置的值有：OFF，MURMUR32，XXHASH64（默认值）。

对于 Group Replication，该参数必须设置为 XXHASH64。

注意，若要将 binlog\_transaction\_dependency\_tracking 设置为 WRITESET 或 WRITESET\_SESSION，则该参数不能设置为 OFF。

**binlog\_transaction\_dependency\_history\_size**

m\_writeset\_history 的上限，默认 25000。

一般来说，binlog\_transaction\_dependency\_history\_size 越大，m\_writeset\_history 能存储的行的信息就越多。在不出现行冲突的情况下，m\_writeset\_history\_start 也会越小。相应地，新事务的 last\_committed 也会越小，在从库重放的并发度也会越高。

## 五、压测结果 ##

接下来，看看 MySQL 官方对于 COMMIT\_ORDER，WRITESET\_SESSION，WRITESET 这三种方案的压测结果。

主库环境：16 核，SSD，1个数据库，16 张表，共 800w 条数据。

压测场景：OLTP Read/Write, Update Indexed Column 和 Write-only。

压测方案：在关闭复制的情况下，在不同的线程数下，注入 100w 个事务。开启复制，观察不同线程数下，不同方案的从库重放速度。

三个场景下的压测结果如图所示。

![5df4ea0662491a71e091c42af83c8260.png][]

![7a1b8353dfa416dcf1e89dfb06b5dfe9.png][]

![1a08ee8707c6cf532d0a16414a265aa8.png][]

分析压测结果，我们可以得出以下结论。

1、对于 COMMIT\_ORDER 方案，主库并发度越高，从库的重放速度越快。

2、对于 WRITESET 方案，主库的并发线程数对其几乎没有影响。甚至，单线程下 WRITESET 的重放速度都超过了 256 线程下的COMMIT\_ORDER。

3、与 COMMIT\_ORDER 一样，WRITESET\_SESSION 也依赖于主库并发。只不过，在主库并发线程数较低（4 线程、8 线程）的情况下，WRITESET\_SESSION 也能实现较高的吞吐量。

## 六、如何开启并行复制 ##

在从库上设置以下三个参数。

slave_parallel_type = LOGICAL_CLOCK
    slave_parallel_workers = 16
    slave_preserve_commit_order = ON

下面看看这三个参数的的具体含义。

**slave\_parallel\_type**

设置从库并行复制的类型。该参数有以下取值：

*  DATABASE：基于库级别的并行复制。MySQL 8.0.27 之前的默认值。
 *  LOGICAL\_CLOCK：基于组提交的并行复制。

**slave\_parallel\_workers**

设置 Worker 线程的数量。开启了多线程复制，原来的 SQL 线程将演变为 1 个 Coordinator 线程和多个 Worker 线程。

**slave\_preserve\_commit\_order**

事务在从库上的提交顺序是否与主库保持一致，建议开启。

需要注意的是，调整这三个参数，需要重启复制才能生效。

从 MySQL 5.7.22、MySQL 8.0 开始，可使用 WRITESET 方案进一步提升并行复制的效率，此时，需在主库上设置以下参数。

binlog_transaction_dependency_tracking = WRITESET_SESSION
    transaction_write_set_extraction = XXHASH64
    binlog_transaction_dependency_history_size = 25000
    binlog_format = ROW

注意，基于 WRITESET 的并行复制方案，只在 binlog 格式为 ROW 的情况下才生效。

[5df4ea0662491a71e091c42af83c8260.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5df4ea0662491a71e091c42af83c8260.png
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