第三十二讲：我查这么多数据，会不会把数据库内存打爆？ ...

第三十二讲：我查这么多数据，会不会把数据库内存打爆？

简概

照旧平淡的开篇

​        我经常会被问到如许一个问题：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？假如如许就会把内存吃光，逻辑备份不是早就挂了？以是说，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。固然，你要把扫描结果保存在客户端，会使用雷同如许的命令：

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

复制代码

​        你已经知道了，InnoDB 的数据是保存在主键索引上的，以是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，以是查到的每一行都可以直接放到结果集内里，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如许的：

• 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。
  
• 重复获取行，直到 net_buffer 写满，调用网络接口发出去。
  
• 假如发送成功，就清空 net_buffer，然后继续取下一行，并写入 net_buffer。
  
• 假如发送函数返回 EAGAIN 或 WSAEWOULDBLOCK，就表现本地网络栈（socket send buffer）写满了，进入等候。直到网络栈重新可写，再继续发送。
  

客户端读的速率慢，会导致服务端写满，拥塞。

​        这个过程对应的流程图如下所示。
   

   
          图 1 查询结果发送流程         

• 从这个流程中，你可以看到：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，并不会到达 200G；
  
• socket send buffer 也不可能到达 200G（默认定义 /proc/sys/net/core/wmem_default），假如 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，假如客户端接收得慢，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。
   

   
          图 2 服务端发送壅闭          ​        假如你看到 State 的值一直处于“Sending to client”，就表现服务器端的网络栈写满了。我在上一篇文章中曾提到，假如客户端使用–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假如很慢，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，假如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。固然条件是查询返回结果不多。

MySQL 客户端发送请求后，接收服务端返回结果的方式有两种：

• 一种是本地缓存，也就是在本地开一片内存，先把结果存起来。假如你用 API 开发，对应的就是 mysql_store_result 方法。
  
• 另一种是不缓存，读一个处理一个。假如你用 API 开发，对应的就是 mysql_use_result 方法。
  

MySQL 客户端默认接纳第一种方式，而假如加上–quick 参数，就会使用第二种不缓存的方式。

​        在第 30 篇文章评论区，有同学说到本身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，假如你在本身负责维护的 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。
​        而假如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”长相很雷同的一个状态是“Sending data”，这是一个经常被误会的问题。有同学问我说，在本身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？

sending data并不一定值”正在发送数据“，有可能处于执行器过程中的任意阶段。

​        实际上，一个查询语句的状态变化是如许的（留意：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候的场景，就能看到 Sending data 状态。
   

   
          图 3 读全表被锁              

   
          图 4 Sending data 状态          ​        可以看到，session B 显着是在等锁，状态显示为 Sending data。
​        也就是说，仅当一个线程处于“等候客户端接收结果”的状态，才会显示"Sending to client"；而假如显示成“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晰了，在 InnoDB 引擎内里又是怎么处理的呢？ 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

​        在第 2和第 15 篇文章中，我介绍 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，再共同 redo log，就避免了随机写盘。

写磁盘中的redolog是次序写，根据WAL策略，会先把redolog举行落盘处理，之后再根据“符合情况下”把buffer pool内里的数据脏页刷回磁盘（随机写）

​        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 另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，那假如这时候立刻有一个查询要来读这个数据页，是不是要立刻把 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，速率是很快的。以是说，Buffer Pool 另有加速查询的作用。
​        而 Buffer Pool 对查询的加速效果，依赖于一个重要的指标，即：内存掷中率。
​        你可以在show engine innodb status结果中，查看一个系统当前的 BP 掷中率。
​        一样寻常情况下，一个稳定服务的线上系统，要保证响应时间符合要求的话，内存掷中率要在 99% 以上。执行 show engine innodb status ，可以看到“Buffer pool hit rate”字样，显示的就是当前的掷中率。比如图 5 这个掷中率，就是 99.0%。
   

   
          图 5 show engine innodb status 显示内存掷中率          ​        假如所有查询需要的数据页都可以或许直接从内存得到，那是最好的，对应的掷中率就是 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，一样寻常建议设置成可用物理内存的 60%~80%。
​        在约莫十年前，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 乃至更高的内存，但是单机的数据量却到达了 T 级别。
​        以是，innodb_buffer_pool_size 小于磁盘的数据量是很常见的。假如一个 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。
   

   
          图 6 基本 LRU 算法          LRU算法，看个头绪，不要记

​        InnoDB 管理 Buffer Pool 的 LRU 算法，是用链表来实现的。

• 在图 6 的状态 1 里，链表头部是 P1，表现 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；
  
• 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；
  
• 状态 3 表现，这次访问的数据页是不存在于链表中的，以是需要在 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。
  
• 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，但是假如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，而这个表是一个汗青数据表，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 内里主要放的是这个汗青数据表的数据。对于一个正在做业务服务的库，这可不妙。
​        你会看到，Buffer Pool 的内存掷中率急剧下降，磁盘压力增加，SQL 语句响应变慢。以是，InnoDB 不能直接使用这个 LRU 算法。实际上，InnoDB 对 LRU 算法做了改进。
   

   
          图 7 改进的 LRU 算法          ​        在 InnoDB 实现上，按照 5:3 的比例把整个 LRU 链表分成了 young 地区和 old 地区。图中 LRU_old 指向的就是 old 地区的第一个位置，是整个链表的 5/8 处。也就是说，靠近链表头部的 5/8 是 young 地区，靠近链表尾部的 3/8 是 old 地区。
​        改进后的 LRU 算法执行流程变成了下面如许。

• 图 7 中状态 1，要访问数据页 P3，由于 P3 在 young 地区，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。
  
• 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。
  
• 处于 old 地区的数据页，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；
    
  • 假如这个数据页在 LRU 链表中存在的时间短于 1 秒，位置保持稳定。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，就是为了处理雷同全表扫描的操纵量身定制的。照旧以刚刚的扫描 200G 的汗青数据表为例，我们看看改进后的 LRU 算法的操纵逻辑：

• 扫描过程中，需要新插入的数据页，都被放到 old 地区 ;
  
• 一个数据页内里有多条记录，这个数据页会被多次访问到，但由于是次序扫描，这个数据页第一次被访问和最后一次被访问的时间隔断不会超过 1 秒，因此照旧会被保留在 old 地区；
  
• 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 地区），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 地区完全没有影响，从而保证了 Buffer Pool 响应正常业务的查询掷中率。
小结

​        本日，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 接纳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。以是，假如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。
​        而且，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。固然，我们前面文章有说过，全表扫描照旧比较耗费 IO 资源的，以是业务高峰期照旧不能直接在线上主库执行全表扫描的。
问答

​        最后，我给你留一个思考题吧。我在文章中说到，假如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？或者你是否履历过如许的场景？你又是怎么优化的？
答案

​        这个问题的核心是，造成了“长事务”。至于长事务的影响，就要联合我们前面文章中提到的锁、MVCC 的知识点了。
​        假如前面的语句有更新，意味着它们在占用着行锁，会导致别的语句更新被锁住；
​        固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。

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。