业务高峰期临时提升性能的方法

# 1. MySQL 有哪些“饮鸩止渴”提高性能的方法？

在业务高峰期时，会出现由于 MySQL 压力太大导致无法正常响应，因而可能需要临时提升一些性能，但如果是无损方案的话，肯定不需要临时才上场。这一章就看看有哪些临时方案，并分析一些它们可能存在的风险。

# 1.1 短链接风暴

数据库每一次建立连接的成本并不低，包括三次握手、登录权限判断和数据读写权限校验等，在数据库压力较小时，这些成本并不明显。

当在业务高峰期时，会存在大量的短连接来执行短事务，每个连接执行一个 SQL 便结束，一旦数据库处理得慢一些，连接数就会暴涨。max_connections 参数用来控制一个 MySQL 实例同时存在的连接数的上限，超过这个值，系统就会拒绝接下来的连接请求，并报错提示“Too many connections”。对于被拒绝连接的请求来说，从业务角度看就是数据库不可用。

在 DB 负载较高时，大量短链接的出现就可能超过 max_connections 限制。

碰到这种情况，一个自然的想法就是调高 max_connections 的值。但调高 max_connections 是有风险的。因为设计 max_connections 这个参数的目的是想保护 MySQL，如果我们把它改得太大，让更多的连接都可以进来，那么系统的负载可能会进一步加大，大量的资源耗费在权限验证等逻辑上，结果可能是适得其反，已经连接的线程拿不到 CPU 资源去执行业务的 SQL 请求。

这种情况下还有没有别的方法呢？这里给出两个方法，但他们都是有损的。

# 方法 1：先处理掉那些占着连接但是不工作的线程

max_connections 的计算，不是看谁在 running，是只要连着就占用一个计数位置。对于那些不需要保持的连接，我们可以通过 kill connection 主动踢掉。

这个行为跟事先设置 wait_timeout 的效果是一样的。设置 wait_timeout 参数表示的是，一个线程空闲 wait_timeout 这么多秒之后，就会被 MySQL 直接断开连接。

::: info show processlist

MySQL 命令行中，可以通过 show processlist 显示当前连接的进程：

:::

通过 show processlist 命令可以看到哪些连接在 sleep，但是断掉显示为 sleep 的连接却可能是有损的。如果断掉的是正在事务中的连接，那么 DB 只能按照回滚事务来处理，而断开事务外的连接就没有什么大的影响。因此我们应该优先断开事务外空闲的连接。

我们首先通过 show processlist 看一下哪些事务是 Sleep 状态，然后通过查询 infomation_schema 库的 innodb_trx 表来看一下事务的具体状态，便可以优先选择断开事务外空闲太久的连接。

::: detail innodb_trx 表示例下面是一个查看 innodb_trx 表的示例：

从上面可以看到，trx_mysql_thread_id: 8 表示 ID 为 8 的线程还处在事务中。 :::

从服务端断开连接使用的是 kill connection + id 的命令，一个客户端处于 sleep 状态时，它的连接被服务端主动断开后，这个客户端并不会马上知道。直到客户端在发起下一个请求的时候，才会收到这样的报错“ERROR 2013 (HY000): Lost connection to MySQL server during query”。

从数据库端主动断开连接可能是有损的，尤其是有的应用端收到这个错误后，不重新连接，而是直接用这个已经不能用的句柄重试查询。这会导致从应用端看上去，“MySQL 一直没恢复”。

你可能觉得这是一个冷笑话，但实际上我碰到过不下 10 次。所以，如果你是一个支持业务的 DBA，不要假设所有的应用代码都会被正确地处理。即使只是一个断开连接的操作，也要确保通知到业务开发团队。

# 方法 2：减少连接过程的消耗

有的业务代码会在短时间内先大量申请数据库连接做备用，如果现在数据库确认是被连接行为打挂了，那么一种可能的做法，是让数据库跳过权限验证阶段。

跳过权限验证的方法是：重启数据库，并使用–skip-grant-tables 参数启动。这样，整个 MySQL 会跳过所有的权限验证阶段，包括连接过程和语句执行过程在内。

但是，这种方法特别符合我们标题里说的“饮鸩止渴”，风险极高，是我特别不建议使用的方案。尤其你的库外网可访问的话，就更不能这么做了。在 MySQL 8.0 版本里，如果你启用–skip-grant-tables 参数，MySQL 会默认把 --skip-networking 参数打开，表示这时候数据库只能被本地的客户端连接。可见，MySQL 官方对 skip-grant-tables 这个参数的安全问题也很重视。

除了短连接数暴增可能会带来性能问题外，实际上，我们在线上碰到更多的是查询或者更新语句导致的性能问题。其中，查询问题比较典型的有两类，一类是由新出现的慢查询导致的，一类是由 QPS（每秒查询数）突增导致的。而关于更新语句导致的性能问题，我会在下一章和你展开说明。

# 1.2 慢查询性能问题

引发性能导致的慢查询，大体有三种可能：

索引没有设计好；
SQL 语句没写好；
MySQL 选错了索引。

接下来我们具体分析这三种可能，以及对应的解决方案。

# 可能 1：索引没有设计好

这种场景一般就是通过紧急创建索引来解决。MySQL 5.6 版本以后，创建索引都支持 Online DDL 了，对于那种高峰期数据库已经被这个语句打挂了的情况，最高效的做法就是直接执行 alter table 语句。

比较理想的是能够在备库先执行。假设你现在的服务是一主一备，主库 A、备库 B，这个方案的大致流程是这样的：

在备库 B 上执行 set sql_log_bin=off，也就是不写 binlog，然后执行 alter table 语句加上索引；
执行主备切换；
这时候主库是 B，备库是 A。在 A 上执行 set sql_log_bin=off，然后执行 alter table 语句加上索引。

这是一个“古老”的 DDL 方案。平时在做变更的时候，你应该考虑类似 gh-ost 这样的方案，更加稳妥。但是在需要紧急处理时，上面这个方案的效率是最高的。

# 可能 2：语句没写好

SQL 语句没有使用好索引，可能就会导致慢查询。

这时，我们可以通过改写 SQL 语句来处理。MySQL 5.7 提供了 query_rewrite 功能，可以把输入的一种语句改写成另外一种模式。

比如，语句被错误地写成了 select * from t where id + 1 = 10000，你可以通过下面的方式，增加一个语句改写规则：

mysql> insert into query_rewrite.rewrite_rules(pattern, replacement, pattern_database) values ("select * from t where id + 1 = ?", "select * from t where id = ? - 1", "db1");

call query_rewrite.flush_rewrite_rules();

1
2
3

这里，call query_rewrite.flush_rewrite_rules() 这个存储过程，是让插入的新规则生效，也就是我们说的“查询重写”。你可以用下图的方法来确认改写规则是否生效：

# 可能 3：MySQL 选错了索引

如果因为 MySQL 选错索引导致查询性能变慢，应急预案就是给这个语句加上 force index。同样地，使用查询重写功能，给原来的语句加上 force index，也可以解决这个问题。

# 提前预防慢查询

上面讨论的三种导致慢查询的可能情况，实际上出现最多的是前两种，即：索引没设计好和语句没写好。而这两种情况，恰恰是完全可以避免的。比如，通过下面这个过程，我们就可以预先发现问题：

上线前，在测试环境，把慢查询日志（slow log）打开，并且把 long_query_time 设置成 0，确保每个语句都会被记录入慢查询日志；
在测试表里插入模拟线上的数据，做一遍回归测试；
观察慢查询日志里每类语句的输出，特别留意 Rows_examined 字段是否与预期一致。

超过 long_query_time 的 SQL 执行都会被记入慢查询日志中

不要吝啬这段花在上线前的“额外”时间，因为这会帮你省下很多故障复盘的时间。

如果新增的 SQL 语句不多，手动跑一下就可以。而如果是新项目的话，或者是修改了原有项目的表结构设计，全量回归测试都是必要的。这时候，你需要工具帮你检查所有的 SQL 语句的返回结果。比如，你可以使用开源工具 pt-query-digest (opens new window)。

# 1.3 QPS 突增问题

有时候由于业务突然出现高峰，或者应用程序 bug，导致某个语句的 QPS 突然暴涨，也可能导致 MySQL 压力过大，影响服务。

我之前碰到过一类情况，是由一个新功能的 bug 导致的。当然，最理想的情况是让业务把这个功能下掉，服务自然就会恢复。而下掉一个功能，如果从数据库端处理的话，对应于不同的背景，有不同的方法可用。我这里再和你展开说明一下：

一种是由全新业务的 bug 导致的。假设你的 DB 运维是比较规范的，也就是说白名单是一个个加的。这种情况下，如果你能够确定业务方会下掉这个功能，只是时间上没那么快，那么就可以从数据库端直接把白名单去掉。
如果这个新功能使用的是单独的数据库用户，可以用管理员账号把这个用户删掉，然后断开现有连接。这样，这个新功能的连接不成功，由它引发的 QPS 就会变成 0。
如果这个新增的功能跟主体功能是部署在一起的，那么我们只能通过处理语句来限制。这时，我们可以使用上面提到的查询重写功能，把压力最大的 SQL 语句直接重写成"select 1"返回。

当然，这个操作的风险很高，需要你特别细致。它可能存在两个副作用：

如果别的功能里面也用到了这个 SQL 语句模板，会有误伤；
很多业务并不是靠这一个语句就能完成逻辑的，所以如果单独把这一个语句以 select 1 的结果返回的话，可能会导致后面的业务逻辑一起失败。

所以，方案 3 是用于止血的，跟前面提到的去掉权限验证一样，应该是你所有选项里优先级最低的一个方案。

同时你会发现，其实方案 1 和 2 都要依赖于规范的运维体系：虚拟化、白名单机制、业务账号分离。由此可见，更多的准备，往往意味着更稳定的系统。

# 1.4 小结

今天这篇文章，我以业务高峰期的性能问题为背景，和你介绍了一些紧急处理的手段。这些处理手段中，既包括了粗暴地拒绝连接和断开连接，也有通过重写语句来绕过一些坑的方法；既有临时的高危方案，也有未雨绸缪的、相对安全的预案。

在实际开发中，我们也要尽量避免一些低效的方法，比如避免大量地使用短连接。同时，如果你做业务开发的话，要知道，连接异常断开是常有的事，你的代码里要有正确地重连并重试的机制。

DBA 虽然可以通过语句重写来暂时处理问题，但是这本身是一个风险高的操作，做好 SQL 审计可以减少需要这类操作的机会。

其实，你可以看得出来，在这篇文章中我提到的解决方法主要集中在 server 层。在下一篇文章中，我会继续和你讨论一些跟 InnoDB 有关的处理方法。

# 2. MySQL 是怎么保证数据不丢的？

这一章继续介绍在业务高峰期临时提升性能的方法，从名字可以看出来，这个方法与数据的可靠性有关。

我们之前了解过 WAL 机制，结论是：只要 redo log 和 binlog 保证持久化到磁盘，就能确保 MySQL 异常重启后，数据可以恢复。今天就看一下 MySQL 是写入 binlog 和 redo log 的流程。

# 2.1 binlog 的写入机制

binlog 的写入逻辑比较简单：事务执行过程中，先把日志写到 binlog cache，事务提交的时候，再把 binlog cache 写到 binlog 文件中。

一个事务的 binlog 是不能被拆开的，因此不论这个事务多大，也要确保一次性写入。这就涉及到了 binlog cache 的保存问题：

系统会给 binlog cache 分配一块内存，每个线程一个，参数 binlog_cache_size 用于控制单个线程内 binlog cache 所占内存的大小。如果超过了这个参数规定的大小，就要暂存到磁盘。事务提交的时候，执行器把 binlog cache 里的完整事务写入到 binlog 中，并清空 binlog cache。如下图所示：

可以看到，每个线程有自己 binlog cache，但是共用同一份 binlog 文件

图中的 write，指的就是指把日志写入到文件系统的 page cache，并没有把数据持久化到磁盘，所以速度比较快。
图中的 fsync，才是将数据持久化到磁盘的操作。一般情况下，我们认为 fsync 才占磁盘的 IOPS。

write 和 fsync 的时机，是由参数 sync_binlog 控制的：

sync_binlog=0 的时候，表示每次提交事务都只 write，不 fsync；
sync_binlog=1 的时候，表示每次提交事务都会执行 fsync；
sync_binlog=N(N>1) 的时候，表示每次提交事务都 write，但累积 N 个事务后才 fsync。

因此，在出现 IO 瓶颈的场景里，将 sync_binlog 设置成一个比较大的值，可以提升性能。在实际的业务场景中，考虑到丢失日志量的可控性，一般不建议将这个参数设成 0，比较常见的是将其设置为 100~1000 中的某个数值。但是，将 sync_binlog 设置为 N，对应的风险是：如果主机发生异常重启，会丢失最近 N 个事务的 binlog 日志。

# 2.2 redo log 的写入机制

# 2.2.1 redo log 何时写入 redo log buffer？

在日志系统中我们介绍了 redo log buffer，生成的 redo log 是要先到 redo log buffer 中，那可能就会有人问，redo log buffer 里面的内容，是不是每次生成后都要直接持久化磁盘中呢？

答案是：不需要。

如果事务执行期间 MySQL 发生异常重启，那这部分日志就丢了。由于事务并没有提交，所以这时日志丢了也不会有损失。

那么，另外一个问题是，事务还没提交的时候，redo log buffer 中的部分日志有没有可能被持久化到磁盘呢？答案是，确实会有。

这个问题，要从 redo log 可能存在的三种状态说起。这三种状态，对应的就是下图中的三个颜色块：

MySQL redo log 存储状态

这三种状态分别是：

存在 redo log buffer 中，物理上是在 MySQL 进程内存中，就是图中的红色部分；
写到磁盘 (write)，但是没有持久化（fsync），物理上是在文件系统的 page cache 里面，也就是图中的黄色部分；
持久化到磁盘，对应的是 hard disk，也就是图中的绿色部分。

日志写到 redo log buffer 是很快的，wirte 到 page cache 也差不多，但是持久化到磁盘的速度就慢多了。

为了控制 redo log 的写入策略，InnoDB 提供了 innodb_flush_log_at_trx_commit 参数，它有三种可能取值：

0：每次 commit 只把 redo log 留在 buffer 中
1：每次 commit 都将 redo log 持久化到磁盘中
2：每次 commit 都将 redo log 写道 page cache 中

InnoDB 有一个后台线程，每隔 1 秒，就会把 redo log buffer 中的日志，调用 write 写到文件系统的 page cache，然后调用 fsync 持久化到磁盘。注意，事务执行中间过程的 redo log 也是直接写在 redo log buffer 中的，这些 redo log 也会被后台线程一起持久化到磁盘。也就是说，一个没有提交的事务的 redo log，也是可能已经持久化到磁盘的。

实际上，除了后台线程每秒一次的轮询操作外，还有两种场景会让一个没有提交的事务的 redo log 写入到磁盘中：

一种是，redo log buffer 占用的空间即将达到 innodb_log_buffer_size 一半的时候，后台线程会主动写盘。注意，由于这个事务并没有提交，所以这个写盘动作只是 write，而没有调用 fsync，也就是只留在了文件系统的 page cache。
另一种是，并行的事务提交的时候，顺带将这个事务的 redo log buffer 持久化到磁盘。假设一个事务 A 执行到一半，已经写了一些 redo log 到 buffer 中，这时候有另外一个线程的事务 B 提交，如果 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置的是 1，那么按照这个参数的逻辑，事务 B 要把 redo log buffer 里的日志全部持久化到磁盘。这时候，就会带上事务 A 在 redo log buffer 里的日志一起持久化到磁盘。

这里需要说明的是，我们介绍两阶段提交的时候说过，时序上 redo log 先 prepare，再写 binlog，最后再把 redo log commit。如果把 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置成 1，那么 redo log 在 prepare 阶段就要持久化一次，因为有一个崩溃恢复逻辑是要依赖于 prepare 的 redo log，再加上 binlog 来恢复的。（忘了的话，可以看看日志系统那一部分）

每秒一次后台轮询刷盘，再加上崩溃恢复这个逻辑，InnoDB 就认为 redo log 在 commit 的时候就不需要 fsync 了，只会 write 到文件系统的 page cache 中就够了。

通常我们说 MySQL 的双 1 配置，指的就是 sync_binlog 和 innodb_flush_log_at_trx_commit 都设置成 1。也就是说，一个事务完整提交前，需要等待两次刷盘，一次是 redo log（prepare 阶段），一次是 binlog。

# 2.2.2 组提交

但这样每次事务 commit 都会有两次刷盘操作，但实际并不会这么多，原因就在于组提交（group commit）机制。

首先需要介绍一下 LSN（日志逻辑序列号），每条 redo log 有一个 LSN，LSN 是单调递增的，用来对应 redo log 的一个个写入点。每次写入长度为 length 的 redo log， LSN 的值就会加上 length。

LSN 也会写到 InnoDB 的数据页中，来确保数据页不会被多次执行重复的 redo log。

从图中可以看到：

trx1 是第一个到达的，会被选为这组的 leader；
等 trx1 要开始写盘的时候，这个组里面已经有了三个事务，这时候 LSN 也变成了 160；
trx1 去写盘的时候，带的就是 LSN=160，因此等 trx1 返回时，所有 LSN 小于等于 160 的 redo log，都已经被持久化到磁盘；
这时候 trx2 和 trx3 就可以直接返回了。

所以，一次组提交里面，组员越多，节约磁盘 IOPS 的效果越好：

如果只有单线程压测，那就只能老老实实地一个事务对应一次持久化操作了。
在并发更新场景下，第一个事务写完 redo log buffer 以后，接下来这个 fsync 越晚调用，组员可能越多，节约 IOPS 的效果就越好。

为了让一次 fsync 带的组员更多，MySQL 有一个很有趣的优化：拖时间。在介绍两阶段提交的时候，我曾经给你画了一个图，现在我把它截过来。

图中，我把“写 binlog”当成一个动作。但实际上，写 binlog 是分成两步的：

先把 binlog 从 binlog cache 中写到磁盘上的 binlog 文件；
调用 fsync 持久化。

MySQL 为了让组提交的效果更好，把 redo log 做 fsync 的时间拖到了步骤 1 之后。也就是说，上面的图变成了这样：

这么一来，binlog 也可以组提交了。在执行图 5 中第 4 步把 binlog fsync 到磁盘时，如果有多个事务的 binlog 已经写完了，也是一起持久化的，这样也可以减少 IOPS 的消耗。不过通常情况下第 3 步执行得会很快，所以 binlog 的 write 和 fsync 间的间隔时间短，导致能集合到一起持久化的 binlog 比较少，因此 binlog 的组提交的效果通常不如 redo log 的效果那么好。

如果你想提升 binlog 组提交的效果，可以通过设置 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count 来实现：

binlog_group_commit_sync_delay 参数，表示延迟多少微秒后才调用 fsync;
binlog_group_commit_sync_no_delay_count 参数，表示累积多少次以后才调用 fsync。

这两个条件是“或”的关系，也就是说只要有一个满足条件就会调用 fsync。

所以，当 binlog_group_commit_sync_delay 设置为 0 的时候，binlog_group_commit_sync_no_delay_count 也无效了。

之前有同学问到，WAL 机制是减少磁盘写，可是每次提交事务都要写 redo log 和 binlog，这磁盘读写次数也没变少呀？现在你就能理解了，WAL 机制主要得益于两个方面：

redo log 和 binlog 都是顺序写，磁盘的顺序写比随机写速度要快；
组提交机制，可以大幅度降低磁盘的 IOPS 消耗。

# 2.3 解决 MySQL 的 IO 瓶颈的方法

分析到这里，我们再来回答这个问题：如果你的 MySQL 现在出现了性能瓶颈，而且瓶颈在 IO 上，可以通过哪些方法来提升性能呢？

针对这个问题，可以考虑以下三种方法：

设置 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count 参数，减少 binlog 的写盘次数。这个方法是基于“额外的故意等待”来实现的，因此可能会增加语句的响应时间，但没有丢失数据的风险。
将 sync_binlog 设置为大于 1 的值（比较常见是 100~1000）。这样做的风险是，主机掉电时会丢 binlog 日志。
将 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置为 2。这样做的风险是，主机掉电的时候会丢数据。

我不建议你把 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置成 0。因为把这个参数设置成 0，表示 redo log 只保存在内存中，这样的话 MySQL 本身异常重启也会丢数据，风险太大。而 redo log 写到文件系统的 page cache 的速度也是很快的，所以将这个参数设置成 2 跟设置成 0 其实性能差不多，但这样做 MySQL 异常重启时就不会丢数据了，相比之下风险会更小。

# 3. 对 crash-safe 的再讨论

以上内容再配上日志系统那一章，希望你对 crash-safe 这个概念有更清晰的理解。下面对一些常见的问题进行集中回答。

问题 1：执行一个 update 语句以后，我再去执行 hexdump 命令直接查看 ibd 文件内容，为什么没有看到数据有改变呢？

回答：这可能是因为 WAL 机制的原因。update 语句执行完成后，InnoDB 只保证写完了 redo log、内存，可能还没来得及将数据写到磁盘。

问题 2：为什么 binlog cache 是每个线程自己维护的，而 redo log buffer 是全局共用的？

回答：MySQL 这么设计的主要原因是，binlog 是不能“被打断的”。一个事务的 binlog 必须连续写，因此要整个事务完成后，再一起写到文件里。而 redo log 并没有这个要求，中间有生成的日志可以写到 redo log buffer 中。redo log buffer 中的内容还能“搭便车”，其他事务提交的时候可以被一起写到磁盘中。

另外，binlog 存储是以 statement 或者 row 格式存储的，而 redo log 是以 page 页格式存储的。page 格式，天生就是共有的，而 row 格式，只跟当前事务相关。

问题 3：事务执行期间，还没到提交阶段，如果发生 crash 的话，redo log 肯定丢了，这会不会导致主备不一致呢？

回答：不会。因为这时候 binlog 也还在 binlog cache 里，没发给备库。crash 以后 redo log 和 binlog 都没有了，从业务角度看这个事务也没有提交，所以数据是一致的。

问题 4：如果 binlog 写完盘以后发生 crash，这时候还没给客户端答复就重启了。等客户端再重连进来，发现事务已经提交成功了，这是不是 bug？

回答：不是。你可以设想一下更极端的情况，整个事务都提交成功了，redo log commit 完成了，备库也收到 binlog 并执行了。但是主库和客户端网络断开了，导致事务成功的包返回不回去，这时候客户端也会收到“网络断开”的异常。这种也只能算是事务成功的，不能认为是 bug。

实际上数据库的 crash-safe 保证的是：

如果客户端收到事务成功的消息，事务就一定持久化了；
如果客户端收到事务失败（比如主键冲突、回滚等）的消息，事务就一定失败了；
如果客户端收到“执行异常”的消息，应用需要重连后通过查询当前状态来继续后续的逻辑。此时数据库只需要保证内部（数据和日志之间，主库和备库之间）一致就可以了。

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上次更新: 2023/12/31, 07:27:06

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