MySQL多线程并发调优

本文涉及的产品
对象存储 OSS,20GB 3个月
阿里云盘企业版 CDE,企业版用户数5人 500GB空间
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介:

前言

学习MySQL数据库技术,一个非常重要的技能就是性能调优。通常情况下,都是自下而上的调优方法,主要包括运行环境、配置参数、SQL性能和系统架构设计调优等。

本文从多线程并发的角度进行的思考,简单描述MySQL并发参数及其调优。

MySQL并发模型

架构

mysql_arch

Innodb用自己的线程调度机制来控制线程如何进入innodb内核工作,并执行相关的操作。

  • 当一个线程需要进入到Innodb存储引擎层(以下简称Innodb),Innodb会检查已经进入到Innodb存储引擎层的线程总数是否超过innodb_thread_concurrency;

    • 如果超过了,则该线程需要等待innodb_thread_sleep_delay毫秒再次进行尝试;
    • 如果尝试仍然失败,该线程将会进入到FIFO的队列中进行等待唤醒(此时状态为sleeping)。
  • 一旦该thread进入到INNODB中,该线程将会获得innodb_concurrency_tickets次通行证,即该线程在接下来的innodb_concurrency_tickets次进入到INNODB中都不需要再进行检查,可直接进入。
  • 线程尝试两次进入INNODB存储引擎层的目的是,减少等待线程的数量以及减少上下文切换。

Innodb的这种两阶段的机制减少了操作系统因为线程之间的上下文切换带来的开销。

Innodb concurrency相关参数

  • innodb_thread_concurrency

    • 同一时刻能够进入innodb层并发执行的线程数量。如果超过CPU核数,某些线程就会处于就绪状态;若Server层线程数超过这个数值,多余的线程会被放到wait queue队列中等待;
    • 默认值:0,表示不限制线程并发执行的数量,所有请求都会被认为是可调度的。此时,innodb_thread_sleep_delay的值会被忽略
    • 范围:0 ~ 1000
  • innodb_commit_concurrency

    • 同一时刻允许同时commit的线程数量
    • 默认值:0,即不限制
    • 范围:0 ~ 1000
    • 如果 innodb_thread_concurrency 设置的有点大innodb_commit_concurrency应该做出相应的调整,否则会造成大量线程阻塞。
  • innodb_concurrency_tickets

    • thread进入INNODB中,会获得innodb_concurrency_tickets次通行,该线程在接下来的innodb_concurrency_tickets次进入到INNODB中不需要再进行检查,可直接进入。
    • 默认值:5000
    • 范围:0 ~ 4294967295
  • innodb_thread_sleep_delay

    • 线程未能进入INNODB存储引擎,需要等待innodb_thread_sleep_delay毫秒再次尝试进入;即进入wait queue前sleep的时间;
    • 单位:微妙
    • 默认值:10000

建议值

如下建议来自MySQL官网。详情请参考https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-parameters.html#sysvar_innodb_thread_concurrency

  • 如果一个工作负载中,并发用户线程的数量小于64,建议设置innodb_thread_concurrency=0;
  • 如果工作负载一直较为严重甚至偶尔达到顶峰,建议先设置innodb_thread_concurrency=128,并通过不断的降低这个参数,96, 80, 64等等,直到发现能够提供最佳性能的线程数。

    • 例如,假设系统通常有40到50个用户,但定期的数量增加至60,70,甚至200。你会发现,性能在80个并发用户设置时表现稳定,如果高于这个数,性能反而下降。在这种情况下,建议设置innodb_thread_concurrency参数为80,以避免影响性能。
  • 如果你不希望InnoDB使用的虚拟CPU数量比用户线程使用的虚拟CPU更多(比如20个虚拟CPU),建议通过设置innodb_thread_concurrency 参数为这个值(也可能更低,这取决于性能体现),如果你的目标是将MySQL与其他应用隔离,你可以考虑绑定mysqld进程到专有的虚拟CPU。

    • 但是需要注意的是,这种绑定,在myslqd进程一直不是很忙的情况下,可能会导致非最优的硬件使用率。在这种情况下,你可能会设置mysqld进程绑定的虚拟CPU,允许其他应用程序使用虚拟CPU的一部分或全部。
  • 在某些情况下,最佳的innodb_thread_concurrency参数设置可以比虚拟CPU的数量小。
  • 定期检测和分析系统,负载量、用户数或者工作环境的改变可能都需要对innodb_thread_concurrency参数的设置进行调整。

观察

可以通过如下命令观察参数及状态。

mysql> show variables like '%concurrency%';
+----------------------------+-------+
| Variable_name              | Value |
+----------------------------+-------+
| innodb_commit_concurrency  | 0     |
| innodb_concurrency_tickets | 5000  |
| innodb_thread_concurrency  | 0     |
| thread_concurrency         | 10    |
+----------------------------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)
mysql> select trx_id,trx_state,trx_query,trx_operation_state,trx_concurrency_tickets from information_schema.innodb_trx ;
+----------+-----------+--------------------------------------+---------------------+-------------------------+
| trx_id   | trx_state | trx_query                            | trx_operation_state | trx_concurrency_tickets |
+----------+-----------+--------------------------------------+---------------------+-------------------------+
| 45956096 | RUNNING   | select count(*) from tb_test         | committing          |                       0 |
+----------+-----------+--------------------------------------+---------------------+-------------------------+
1 row in set (0.38 sec)
mysql> show engine innodb status \G;
*************************** 1. row ***************************
  Type: InnoDB
  Name:
Status:
=====================================
180612 11:27:51 INNODB MONITOR OUTPUT
=====================================
Per second averages calculated from the last 4 seconds
----------
SEMAPHORES
----------
OS WAIT ARRAY INFO: reservation count 40092798, signal count 27800089
Mutex spin waits 0, rounds 1448336939, OS waits 27203399
RW-shared spins 5866534, OS waits 2555867; RW-excl spins 16147805, OS waits 6633709
------------
TRANSACTIONS
------------
Trx id counter 0 918627542
Purge done for trx's n:o < 0 918627313 undo n:o < 0 0
History list length 63
LIST OF TRANSACTIONS FOR EACH SESSION:
...
---TRANSACTION 0 918627501, not started, process no 13429, OS thread id 1191389504
MySQL thread id 29134175, query id 378160830 ...

...

---TRANSACTION 0 918627539, not started, process no 13429, OS thread id 1075824960
MySQL thread id 29133262, query id 378160869 localhost 127.0.0.1 apsara
--------
FILE I/O
--------
I/O thread 0 state: waiting for i/o request (insert buffer thread)
I/O thread 1 state: waiting for i/o request (log thread)
I/O thread 2 state: waiting for i/o request (read thread)
I/O thread 3 state: waiting for i/o request (write thread)
Pending normal aio reads: 0, aio writes: 0,
 ibuf aio reads: 0, log i/o's: 0, sync i/o's: 0
Pending flushes (fsync) log: 0; buffer pool: 0
18053159 OS file reads, 61697040 OS file writes, 34602915 OS fsyncs
2.75 reads/s, 16384 avg bytes/read, 4.75 writes/s, 4.75 fsyncs/s
-------------------------------------
INSERT BUFFER AND ADAPTIVE HASH INDEX
-------------------------------------
Ibuf: size 1, free list len 5, seg size 7,
664776 inserts, 664776 merged recs, 13693 merges
Hash table size 17393, node heap has 22 buffer(s)
37.99 hash searches/s, 36.74 non-hash searches/s
---
LOG
---
Log sequence number 21 621309414
Log flushed up to   21 621309414
Last checkpoint at  21 621282806
0 pending log writes, 0 pending chkp writes
32082113 log i/o's done, 4.75 log i/o's/second
----------------------
BUFFER POOL AND MEMORY
----------------------
Total memory allocated 21774746; in additional pool allocated 1044224
Dictionary memory allocated 639320
Buffer pool size   512
Free buffers       0
Database pages     490
Modified db pages  52
Pending reads 0
Pending writes: LRU 0, flush list 0, single page 0
Pages read 70252515, created 255750, written 41909328
2.75 reads/s, 0.00 creates/s, 0.00 writes/s
Buffer pool hit rate 991 / 1000
--------------
ROW OPERATIONS
--------------
0 queries inside InnoDB, 0 queries in queue
1 read views open inside InnoDB
Main thread process no. 13429, id 1167427904, state: sleeping
Number of rows inserted 372775, updated 74210855, deleted 4797, read 3912463894
0.00 inserts/s, 12.75 updates/s, 0.00 deletes/s, 134.72 reads/s
----------------------------
END OF INNODB MONITOR OUTPUT
============================

1 row in set (0.00 sec)

ERROR:
No query specified

Reference

相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
24天前
|
并行计算 Java 数据处理
SpringBoot高级并发实践:自定义线程池与@Async异步调用深度解析
SpringBoot高级并发实践:自定义线程池与@Async异步调用深度解析
110 0
|
8天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL MVCC全面解读:掌握并发控制的核心机制
【10月更文挑战第15天】 在数据库管理系统中,MySQL的InnoDB存储引擎采用了一种称为MVCC(Multi-Version Concurrency Control,多版本并发控制)的技术来处理事务的并发访问。MVCC不仅提高了数据库的并发性能,还保证了事务的隔离性。本文将深入探讨MySQL中的MVCC机制,为你在面试中遇到的相关问题提供全面的解答。
35 2
|
17天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL并发支撑底层Buffer Pool机制详解
【10月更文挑战第18天】在数据库系统中,磁盘IO操作是性能瓶颈之一。为了提高数据访问速度,减少磁盘IO,MySQL引入了缓存机制。其中,Buffer Pool是InnoDB存储引擎中用于缓存磁盘上的数据页和索引页的内存区域。通过缓存频繁访问的数据和索引,Buffer Pool能够显著提高数据库的读写性能。
58 2
|
27天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
|
9天前
|
安全
List并发线程安全问题
【10月更文挑战第21天】`List` 并发线程安全问题是多线程编程中一个非常重要的问题,需要我们认真对待和处理。只有通过不断地学习和实践,我们才能更好地掌握多线程编程的技巧和方法,提高程序的性能和稳定性。
109 59
|
8天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL MVCC深度解析:掌握并发控制的艺术
【10月更文挑战第23天】 在数据库领域,MVCC(Multi-Version Concurrency Control,多版本并发控制)是一种重要的并发控制机制,它允许多个事务并发执行而不产生冲突。MySQL作为广泛使用的数据库系统,其InnoDB存储引擎就采用了MVCC来处理事务。本文将深入探讨MySQL中的MVCC机制,帮助你在面试中自信应对相关问题。
20 3
|
14天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
优化 MySQL 的锁机制以提高并发性能
【10月更文挑战第16天】优化 MySQL 锁机制需要综合考虑多个因素,根据具体的应用场景和需求进行针对性的调整。通过不断地优化和改进,可以提高数据库的并发性能,提升系统的整体效率。
18 1
|
22天前
|
Java
【编程进阶知识】揭秘Java多线程:并发与顺序编程的奥秘
本文介绍了Java多线程编程的基础,通过对比顺序执行和并发执行的方式,展示了如何使用`run`方法和`start`方法来控制线程的执行模式。文章通过具体示例详细解析了两者的异同及应用场景,帮助读者更好地理解和运用多线程技术。
25 1
|
4天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型,以及如何创建和维护索引,结合实战案例分析查询执行计划,帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
19 0
|
5天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第26天】数据库作为现代应用系统的核心组件,其性能优化至关重要。本文主要探讨MySQL的索引策略与查询性能调优。通过合理创建索引(如B-Tree、复合索引)和优化查询语句(如使用EXPLAIN、优化分页查询),可以显著提升数据库的响应速度和稳定性。实践中还需定期审查慢查询日志,持续优化性能。
25 0