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    一起聊聊MySQL数据查询太多会OOM吗

    长期闲置长期闲置2022-01-07 18:14:41转载87
    本篇文章给大家带来了如果MySQL数据查询太多会不会OOM的相关知识,希望对大家有帮助。

    主机内存只有100G,现在要全表扫描一个200G大表,会不会把DB主机的内存用光?

    逻辑备份时,可不就是做整库扫描吗?若这样就会把内存吃光,逻辑备份不是早就挂了?

    所以大表全表扫描,看起来应该没问题。这是为啥呢?

    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:

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

    InnoDB数据保存在主键索引上,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判断条件,所以查到的每一行都可以直接放到结果集,然后返回给客户端。

    那么,这个“结果集”存在哪里呢?

    服务端无需保存一个完整结果集。取数据和发数据的流程是这样的:

    获取一行,写到**「net_buffer」。这块内存的大小是由参数「net_buffer_length」**定义,默认16k

    重复获取行,直到**「net_buffer」**写满,调用网络接口发出去

    若发送成功,就清空**「net_buffer」,然后继续取下一行,并写入「net_buffer」**

    若发送函数返回**「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

    查询结果发送流程

    06.png

    可见:

    所以MySQL其实是“边读边发”。这意味着,若客户端接收得慢,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,就是当客户端不读**「socket receive buffer」**内容时,在服务端show processlist看到的结果。

    服务端发送阻塞

    07.png

    若看到State一直是“Sending to client”,说明服务器端的网络栈写满了。

    若客户端使用–quick参数,会使用mysql_use_result方法:读一行处理一行。假设某业务的逻辑较复杂,每读一行数据以后要处理的逻辑若很慢,就会导致客户端要过很久才取下一行数据,可能就会出现上图结果。

    因此,对于正常的线上业务来说,若一个查询的返回结果不多,推荐使用**「mysql_store_result」**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。如果太多,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。

    若你在自己负责维护的MySQL里看到很多个线程都处于“Sending to client”,表明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。

    若要快速减少处于这个状态的线程的话,可以将**「net_buffer_length」**设置更大。

    有时,实例上看到很多查询语句状态是“Sending data”,但查看网络也没什么问题,为什么Sending data要这么久?

    一个查询语句的状态变化是这样的:

    即“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场景,就能看到Sending data状态。

    读全表被锁:

    05.png

    Sending data状态

    08.png

    可见session2是在等锁,状态显示为Sending data。

    所以,查询的结果是分段发给客户端,因此扫描全表,查询返回大量数据,并不会把内存打爆。

    以上是server层的处理逻辑,在InnoDB引擎里又是怎么处理?

    全表扫描对InnoDB的影响

    InnoDB内存的一个作用,是保存更新的结果,再配合redo log,避免随机写盘。

    内存的数据页是在Buffer Pool (简称为BP)管理,在WAL里BP起加速更新的作用。

    BP还能加速查询。

    由于WAL,当事务提交时,磁盘上的数据页是旧的,若这时马上有个查询来读该数据页,是不是要马上把redo log应用到数据页?

    不需要。因为此时,内存数据页的结果是最新的,直接读内存页即可。这时查询无需读磁盘,直接从内存取结果,速度很快。所以,Buffer Pool能加速查询。

    而BP对查询的加速效果,依赖于一个重要的指标,即:内存命中率。

    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。比如下图命中率,就是100%。

    09.png

    若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,对应命中率100%。

    InnoDB Buffer Pool的大小是由参数 **「innodb_buffer_pool_size」**确定,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」**小于磁盘数据量很常见。若一个 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

    使用的最近最少使用 (Least Recently Used, LRU)算法,淘汰最久未使用数据。

    基本LRU算法

    InnoDB管理BP的LRU算法,是用链表实现的:

    最终就是最久没有被访问的数据页Pm被淘汰。

    若此时要做一个全表扫描,会咋样?若要扫描一个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,按此算法扫描,就会把当前BP里的数据全部淘汰,存入扫描过程中访问到的数据页的内容。也就是说BP里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,这可不行呀。你会看到,BP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不能直接使用原始的LRU。InnoDB对其进行了优化。

    10.png

    改进的LRU算法

    InnoDB按5:3比例把链表分成New区和Old区。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。即靠近链表头部的5/8是New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:

    状态1,要访问P3,由于P3在New区,和优化前LRU一样,将其移到链表头部 =》状态2

    之后要访问一个新的不存在于当前链表的数据页,这时依然是淘汰掉数据页Pm,但新插入的数据页Px,是放在**「LRU_old」**处

    处于old区的数据页,每次被访问的时候都要做如下判断:

    若该数据页在LRU链表中存在的时间超过1s,就把它移动到链表头部

    若该数据页在LRU链表中存在的时间短于1s,位置保持不变。1s是由参数**「innodb_old_blocks_time」**控制,默认值1000,单位ms。

    该策略,就是为了处理类似全表扫描的操作量身定制。还是扫描200G历史数据表:

    4. 扫描过程中,需要新插入的数据页,都被放到old区域

    5. 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

    6. 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(New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BP,但对young区完全没有影响,从而保证了Buffer Pool响应正常业务的查询命中率。

    小结

    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。

    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。

    推荐学习:mysql视频教程

    以上就是一起聊聊MySQL数据查询太多会OOM吗的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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