MySQL实战之大数据量查询对数据库服务器内存的影响

我经常会被问到这样一个问题:我的主机内存只有100G,现在要对一个200G的大表做全表扫描,会不会把数据库主机的内存用光了?

这个问题确实值得担心,被系统OOM(out of memory)可不是闹着玩的。但是,反过来想想,逻辑备份的时候,可不就是做整库扫描吗?如果这样就会把内存吃光,逻辑备份不是早就挂了?

所以说,对大表做全表扫描,看来应该是没问题的。但是,这个流程到底是怎么样的呢?

全表扫描对server层的影响

假设,我们现在要对一个200G的InnoDB表db1. t,执行一个全表扫描。当然,你要把扫描结果保存在客户端,会使用类似这样的命令:

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mysql -h$host -P$port -u$user -p$pwd -e "select * from db1.t" > $target_file

你已经知道了,InnoDB的数据是保存在主键索引上的,所以全表扫描实际上是直接扫描表t的主键索引。这条查询语句由于没有其他的判断条件,所以查到的每一行都可以直接放到结果集里面,然后返回给客户端。

那么,这个“结果集”存在哪里呢?

实际上,服务端并不需要保存一个完整的结果集。取数据和发数据的流程是这样的:

  1. 获取一行,写到net_buffer中。这块内存的大小是由参数net_buffer_length定义的,默认是16k。
  2. 重复获取行,直到net_buffer写满,调用网络接口发出去。
  3. 如果发送成功,就清空net_buffer,然后继续取下一行,并写入net_buffer。
  4. 如果发送函数返回EAGAIN或WSAEWOULDBLOCK,就表示本地网络栈(socket send buffer)写满了,进入等待。直到网络栈重新可写,再继续发送。

这个过程对应的流程图如下所示。

从这个流程中,你可以看到:

  1. 一个查询在发送过程中,占用的MySQL内部的内存最大就是net_buffer_length这么大,并不会达到200G;
  2. socket send buffer 也不可能达到200G(默认定义/proc/sys/net/core/wmem_default),如果socket send buffer被写满,就会暂停读数据的流程。

也就是说,MySQL是“边读边发的”,这个概念很重要。这就意味着,如果客户端接收得慢,会导致MySQL服务端由于结果发不出去,这个事务的执行时间变长。

比如下面这个状态,就是我故意让客户端不去读socket receive buffer中的内容,然后在服务端show processlist看到的结果。

如果你看到State的值一直处于“Sending to client”,就表示服务器端的网络栈写满了。

我在上一篇文章中曾提到,如果客户端使用–quick参数,会使用mysql_use_result方法。这个方法是读一行处理一行。你可以想象一下,假设有一个业务的逻辑比较复杂,每读一行数据以后要处理的逻辑如果很慢,就会导致客户端要过很久才会去取下一行数据,可能就会出现如图2所示的这种情况。

因此,对于正常的线上业务来说,如果一个查询的返回结果不会很多的话,我都建议你使用mysql_store_result这个接口,直接把查询结果保存到本地内存。

当然前提是查询返回结果不多。同学说到自己因为执行了一个大查询导致客户端占用内存近20G,这种情况下就需要改用mysql_use_result接口了。

另一方面,如果你在自己负责维护的MySQL里看到很多个线程都处于“Sending to client”这个状态,就意味着你要让业务开发同学优化查询结果,并评估这么多的返回结果是否合理。

而如果要快速减少处于这个状态的线程的话,将net_buffer_length参数设置为一个更大的值是一个可选方案。

与“Sending to client”长相很类似的一个状态是“Sending data”,这是一个经常被误会的问题。有同学问我说,在自己维护的实例上看到很多查询语句的状态是“Sending data”,但查看网络也没什么问题啊,为什么Sending data要这么久?

实际上,一个查询语句的状态变化是这样的(注意:这里,我略去了其他无关的状态):

  • MySQL查询语句进入执行阶段后,首先把状态设置成“Sending data”;
  • 然后,发送执行结果的列相关的信息(meta data) 给客户端;
  • 再继续执行语句的流程;
  • 执行完成后,把状态设置成空字符串。

也就是说,“Sending data”并不一定是指“正在发送数据”,而可能是处于执行器过程中的任意阶段。比如,你可以构造一个锁等待的场景,就能看到Sending data状态。

可以看到,session B明显是在等锁,状态显示为Sending data。

也就是说,仅当一个线程处于“等待客户端接收结果”的状态,才会显示”Sending to client”;而如果显示成“Sending data”,它的意思只是“正在执行”。

现在你知道了,查询的结果是分段发给客户端的,因此扫描全表,查询返回大量的数据,并不会把内存打爆。

在server层的处理逻辑我们都清楚了,在InnoDB引擎里面又是怎么处理的呢? 扫描全表会不会对引擎系统造成影响呢?

全表扫描对InnoDB的影响

之前介绍WAL机制的时候,和你分析了InnoDB内存的一个作用,是保存更新的结果,再配合redo log,就避免了随机写盘。

内存的数据页是在Buffer Pool (BP)中管理的,在WAL里Buffer Pool 起到了加速更新的作用。而实际上,Buffer Pool 还有一个更重要的作用,就是加速查询。

在第2篇文章的评论区有同学问道,由于有WAL机制,当事务提交的时候,磁盘上的数据页是旧的,那如果这时候马上有一个查询要来读这个数据页,是不是要马上把redo log应用到数据页呢?

答案是不需要。因为这时候内存数据页的结果是最新的,直接读内存页就可以了。你看,这时候查询根本不需要读磁盘,直接从内存拿结果,速度是很快的。所以说,Buffer Pool还有加速查询的作用。

而Buffer Pool对查询的加速效果,依赖于一个重要的指标,即:内存命中率

你可以在show engine innodb status结果中,查看一个系统当前的BP命中率。一般情况下,一个稳定服务的线上系统,要保证响应时间符合要求的话,内存命中率要在99%以上。

执行show engine innodb status ,可以看到“Buffer pool hit rate”字样,显示的就是当前的命中率。比如图5这个命中率,就是99.0%。

如果所有查询需要的数据页都能够直接从内存得到,那是最好的,对应的命中率就是100%。但,这在实际生产上是很难做到的。

InnoDB Buffer Pool的大小是由参数 innodb_buffer_pool_size确定的,一般建议设置成可用物理内存的60%~80%。

在大约十年前,单机的数据量是上百个G,而物理内存是几个G;现在虽然很多服务器都能有128G甚至更高的内存,但是单机的数据量却达到了T级别。

所以,innodb_buffer_pool_size小于磁盘的数据量是很常见的。如果一个 Buffer Pool满了,而又要从磁盘读入一个数据页,那肯定是要淘汰一个旧数据页的。

InnoDB内存管理用的是最近最少使用 (Least Recently Used, LRU)算法,这个算法的核心就是淘汰最久未使用的数据。

下图是一个LRU算法的基本模型。

InnoDB管理Buffer Pool的LRU算法,是用链表来实现的。

  1. 在图6的状态1里,链表头部是P1,表示P1是最近刚刚被访问过的数据页;假设内存里只能放下这么多数据页;
  2. 这时候有一个读请求访问P3,因此变成状态2,P3被移到最前面;
  3. 状态3表示,这次访问的数据页是不存在于链表中的,所以需要在Buffer Pool中新申请一个数据页Px,加到链表头部。但是由于内存已经满了,不能申请新的内存。于是,会清空链表末尾Pm这个数据页的内存,存入Px的内容,然后放到链表头部。
  4. 从效果上看,就是最久没有被访问的数据页Pm,被淘汰了。

这个算法乍一看上去没什么问题,但是如果考虑到要做一个全表扫描,会不会有问题呢?

假设按照这个算法,我们要扫描一个200G的表,而这个表是一个历史数据表,平时没有业务访问它。

那么,按照这个算法扫描的话,就会把当前的Buffer Pool里的数据全部淘汰掉,存入扫描过程中访问到的数据页的内容。也就是说Buffer Pool里面主要放的是这个历史数据表的数据。

对于一个正在做业务服务的库,这可不妙。你会看到,Buffer Pool的内存命中率急剧下降,磁盘压力增加,SQL语句响应变慢。

所以,InnoDB不能直接使用这个LRU算法。实际上,InnoDB对LRU算法做了改进。

在InnoDB实现上,按照5:3的比例把整个LRU链表分成了young区域和old区域。图中LRU_old指向的就是old区域的第一个位置,是整个链表的5/8处。也就是说,靠近链表头部的5/8是young区域,靠近链表尾部的3/8是old区域。

改进后的LRU算法执行流程变成了下面这样。

  1. 图7中状态1,要访问数据页P3,由于P3在young区域,因此和优化前的LRU算法一样,将其移到链表头部,变成状态2。
  2. 之后要访问一个新的不存在于当前链表的数据页,这时候依然是淘汰掉数据页Pm,但是新插入的数据页Px,是放在LRU_old处。
  3. 处于old区域的数据页,每次被访问的时候都要做下面这个判断:
    • 若这个数据页在LRU链表中存在的时间超过了1秒,就把它移动到链表头部;
    • 如果这个数据页在LRU链表中存在的时间短于1秒,位置保持不变。1秒这个时间,是由参数innodb_old_blocks_time控制的。其默认值是1000,单位毫秒。

这个策略,就是为了处理类似全表扫描的操作量身定制的。还是以刚刚的扫描200G的历史数据表为例,我们看看改进后的LRU算法的操作逻辑:

  1. 扫描过程中,需要新插入的数据页,都被放到old区域;
  2. 一个数据页里面有多条记录,这个数据页会被多次访问到,但由于是顺序扫描,这个数据页第一次被访问和最后一次被访问的时间间隔不会超过1秒,因此还是会被保留在old区域;
  3. 再继续扫描后续的数据,之前的这个数据页之后也不会再被访问到,于是始终没有机会移到链表头部(也就是young区域),很快就会被淘汰出去。

可以看到,这个策略最大的收益,就是在扫描这个大表的过程中,虽然也用到了Buffer Pool,但是对young区域完全没有影响,从而保证了Buffer Pool响应正常业务的查询命中率。

小结

今天,我用“大查询会不会把内存用光”这个问题,和你介绍了MySQL的查询结果,发送给客户端的过程。

由于MySQL采用的是边算边发的逻辑,因此对于数据量很大的查询结果来说,不会在server端保存完整的结果集。所以,如果客户端读结果不及时,会堵住MySQL的查询过程,但是不会把内存打爆。

而对于InnoDB引擎内部,由于有淘汰策略,大查询也不会导致内存暴涨。并且,由于InnoDB对LRU算法做了改进,冷数据的全表扫描,对Buffer Pool的影响也能做到可控。

当然,我们前面文章有说过,全表扫描还是比较耗费IO资源的,所以业务高峰期还是不能直接在线上主库执行全表扫描的。

课后思考

1.在文章中说到,如果由于客户端压力太大,迟迟不能接收结果,会导致MySQL无法发送结果而影响语句执行。但,这还不是最糟糕的情况。

你可以设想出由于客户端的性能问题,对数据库影响更严重的例子吗?或者你是否经历过这样的场景?你又是怎么优化的?

这个问题的核心是,造成了“长事务”。

至于长事务的影响,就要结合我们前面文章中提到的锁、MVCC的知识点了。

  • 如果前面的语句有更新,意味着它们在占用着行锁,会导致别的语句更新被锁住;
  • 当然读的事务也有问题,就是会导致undo log不能被回收,导致回滚段空间膨胀。
文章目录
  1. 1. 全表扫描对server层的影响
  2. 2. 全表扫描对InnoDB的影响
  3. 3. 小结
  4. 4. 课后思考
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