前些天一台redis机器硬盘写满了,主要是由于程序bug导致备份量激增,而恰好监控程序的通知机制也罢工了,于是第一次体验到了redis的罢工(只读不写)。 现在我们来看下在磁盘写满后redis的处理机制: save流程:serverCron-rdbSaveBackground-rdbSave save后
前些天一台redis机器硬盘写满了,主要是由于程序bug导致备份量激增,而恰好监控程序的通知机制也罢工了,于是第一次体验到了redis的罢工(只读不写)。
现在我们来看下在磁盘写满后redis的处理机制:save流程:serverCron->rdbSaveBackground->rdbSave
save后流程:serverCron->backgroundSaveDoneHandler
上述流程产生的结果就是server.lastbgsave_status = REDIS_ERR,
受其影响,processCommand和luaRedisGenericCommand中判断如果是写操作,则直接返回REDIS_OK,而没有实际写入
1.rdbSave所有的写出错都会返回REDIS_ERR
int rdbSave(char *filename) { dictIterator *di = NULL; dictEntry *de; char tmpfile[256]; char magic[10]; int j; long long now = mstime(); FILE *fp; rio rdb; uint64_t cksum; snprintf(tmpfile,256,"temp-%d.rdb", (int) getpid()); fp = fopen(tmpfile,"w"); if (!fp) { redisLog(REDIS_WARNING, "Failed opening .rdb for saving: %s", strerror(errno)); return REDIS_ERR; } rioInitWithFile(&rdb,fp); if (server.rdb_checksum) rdb.update_cksum = rioGenericUpdateChecksum; snprintf(magic,sizeof(magic),"REDIS%04d",REDIS_RDB_VERSION); if (rdbWriteRaw(&rdb,magic,9) == -1) goto werr; for (j = 0; j < server.dbnum; j++) { redisDb *db = server.db+j; dict *d = db->dict; if (dictSize(d) == 0) continue; di = dictGetSafeIterator(d); if (!di) { fclose(fp); return REDIS_ERR; } /* Write the SELECT DB opcode */ if (rdbSaveType(&rdb,REDIS_RDB_OPCODE_SELECTDB) == -1) goto werr; if (rdbSaveLen(&rdb,j) == -1) goto werr; /* Iterate this DB writing every entry */ while((de = dictNext(di)) != NULL) { sds keystr = dictGetKey(de); robj key, *o = dictGetVal(de); long long expire; initStaticStringObject(key,keystr); expire = getExpire(db,&key); if (rdbSaveKeyValuePair(&rdb,&key,o,expire,now) == -1) goto werr; } dictReleaseIterator(di); } di = NULL; /* So that we don't release it again on error. */ /* EOF opcode */ if (rdbSaveType(&rdb,REDIS_RDB_OPCODE_EOF) == -1) goto werr; /* CRC64 checksum. It will be zero if checksum computation is disabled, the * loading code skips the check in this case. */ cksum = rdb.cksum; memrev64ifbe(&cksum); if (rioWrite(&rdb,&cksum,8) == 0) goto werr; /* Make sure data will not remain on the OS's output buffers */ if (fflush(fp) == EOF) goto werr; if (fsync(fileno(fp)) == -1) goto werr; if (fclose(fp) == EOF) goto werr; /* Use RENAME to make sure the DB file is changed atomically only * if the generate DB file is ok. */ if (rename(tmpfile,filename) == -1) { redisLog(REDIS_WARNING,"Error moving temp DB file on the final destination: %s", strerror(errno)); unlink(tmpfile); return REDIS_ERR; } redisLog(REDIS_NOTICE,"DB saved on disk"); server.dirty = 0; server.lastsave = time(NULL); server.lastbgsave_status = REDIS_OK; return REDIS_OK; werr: fclose(fp); unlink(tmpfile); redisLog(REDIS_WARNING,"Write error saving DB on disk: %s", strerror(errno)); if (di) dictReleaseIterator(di); return REDIS_ERR; }
2.rdbSaveBackground中,如果子进程调用rdbsave返回REDIS_ERR,那么子进程exit(1)
int rdbSaveBackground(char *filename) { pid_t childpid; long long start; if (server.rdb_child_pid != -1) return REDIS_ERR; server.dirty_before_bgsave = server.dirty; server.lastbgsave_try = time(NULL); start = ustime(); if ((childpid = fork()) == 0) { int retval; /* Child */ closeListeningSockets(0); redisSetProcTitle("redis-rdb-bgsave"); retval = rdbSave(filename); if (retval == REDIS_OK) { size_t private_dirty = zmalloc_get_private_dirty(); if (private_dirty) { redisLog(REDIS_NOTICE, "RDB: %zu MB of memory used by copy-on-write", private_dirty/(1024*1024)); } } exitFromChild((retval == REDIS_OK) ? 0 : 1); //进程退出时返回0/1 } else { /* Parent */ server.stat_fork_time = ustime()-start; if (childpid == -1) { server.lastbgsave_status = REDIS_ERR; redisLog(REDIS_WARNING,"Can't save in background: fork: %s", strerror(errno)); return REDIS_ERR; } redisLog(REDIS_NOTICE,"Background saving started by pid %d",childpid); server.rdb_save_time_start = time(NULL); server.rdb_child_pid = childpid; updateDictResizePolicy(); return REDIS_OK; } return REDIS_OK; /* unreached */ }3.bgsave完成后,serverCron中得到bgsave子进程的返回码进行后续处理
/* Check if a background saving or AOF rewrite in progress terminated. */ if (server.rdb_child_pid != -1 || server.aof_child_pid != -1) { int statloc; pid_t pid; if ((pid = wait3(&statloc,WNOHANG,NULL)) != 0) { int exitcode = WEXITSTATUS(statloc); int bysignal = 0; if (WIFSIGNALED(statloc)) bysignal = WTERMSIG(statloc); if (pid == server.rdb_child_pid) { backgroundSaveDoneHandler(exitcode,bysignal); //根据bgsave子进程的exitcode以及是否由信号结束的标签进行后续处理 } else if (pid == server.aof_child_pid) { backgroundRewriteDoneHandler(exitcode,bysignal); } else { redisLog(REDIS_WARNING, "Warning, detected child with unmatched pid: %ld", (long)pid); } updateDictResizePolicy(); } }4.如果子进程非信号结束,并且exitcode非0,那么设置bgsave状态为REDIS_ERR
void backgroundSaveDoneHandler(int exitcode, int bysignal) { if (!bysignal && exitcode == 0) { redisLog(REDIS_NOTICE, "Background saving terminated with success"); server.dirty = server.dirty - server.dirty_before_bgsave; server.lastsave = time(NULL); server.lastbgsave_status = REDIS_OK; } else if (!bysignal && exitcode != 0) { redisLog(REDIS_WARNING, "Background saving error"); server.lastbgsave_status = REDIS_ERR; //状态转换 } else { mstime_t latency; redisLog(REDIS_WARNING, "Background saving terminated by signal %d", bysignal); latencyStartMonitor(latency); rdbRemoveTempFile(server.rdb_child_pid); latencyEndMonitor(latency); latencyAddSampleIfNeeded("rdb-unlink-temp-file",latency); /* SIGUSR1 is whitelisted, so we have a way to kill a child without * tirggering an error conditon. */ if (bysignal != SIGUSR1) server.lastbgsave_status = REDIS_ERR; } server.rdb_child_pid = -1; server.rdb_save_time_last = time(NULL)-server.rdb_save_time_start; server.rdb_save_time_start = -1; /* Possibly there are slaves waiting for a BGSAVE in order to be served * (the first stage of SYNC is a bulk transfer of dump.rdb) */ updateSlavesWaitingBgsave((!bysignal && exitcode == 0) ? REDIS_OK : REDIS_ERR); }5.processCommand中判定cmd是写操作的话,直接返回REDIS_OK
/* Don't accept write commands if there are problems persisting on disk * and if this is a master instance. */ if (((server.stop_writes_on_bgsave_err && server.saveparamslen > 0 && server.lastbgsave_status == REDIS_ERR) || server.aof_last_write_status == REDIS_ERR) && server.masterhost == NULL && (c->cmd->flags & REDIS_CMD_WRITE || c->cmd->proc == pingCommand)) { flagTransaction(c); if (server.aof_last_write_status == REDIS_OK) addReply(c, shared.bgsaveerr); else addReplySds(c, sdscatprintf(sdsempty(), "-MISCONF Errors writing to the AOF file: %s\r\n", strerror(server.aof_last_write_errno))); return REDIS_OK; }6.luaRedisGenericCommand中判定cmd是写操作的话,屏蔽
/* Write commands are forbidden against read-only slaves, or if a * command marked as non-deterministic was already called in the context * of this script. */ if (cmd->flags & REDIS_CMD_WRITE) { if (server.lua_random_dirty) { luaPushError(lua, "Write commands not allowed after non deterministic commands"); goto cleanup; } else if (server.masterhost && server.repl_slave_ro && !server.loading && !(server.lua_caller->flags & REDIS_MASTER)) { luaPushError(lua, shared.roslaveerr->ptr); goto cleanup; } else if (server.stop_writes_on_bgsave_err && server.saveparamslen > 0 && server.lastbgsave_status == REDIS_ERR) { luaPushError(lua, shared.bgsaveerr->ptr); goto cleanup; } } cleanup: /* Clean up. Command code may have changed argv/argc so we use the * argv/argc of the client instead of the local variables. */ for (j = 0; j < c->argc; j++) { robj *o = c->argv[j]; /* Try to cache the object in the cached_objects array. * The object must be small, SDS-encoded, and with refcount = 1 * (we must be the only owner) for us to cache it. */ if (j < LUA_CMD_OBJCACHE_SIZE && o->refcount == 1 && o->encoding == REDIS_ENCODING_RAW && sdslen(o->ptr) <= LUA_CMD_OBJCACHE_MAX_LEN) { struct sdshdr *sh = (void*)(((char*)(o->ptr))-(sizeof(struct sdshdr))); if (cached_objects[j]) decrRefCount(cached_objects[j]); cached_objects[j] = o; cached_objects_len[j] = sh->free + sh->len; } else { decrRefCount(o); } } if (c->argv != argv) { zfree(c->argv); argv = NULL; } if (raise_error) { /* If we are here we should have an error in the stack, in the * form of a table with an "err" field. Extract the string to * return the plain error. */ lua_pushstring(lua,"err"); lua_gettable(lua,-2); return lua_error(lua); } return 1;

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das für Datenspeicher, Verwaltung, Abfrage und Sicherheit geeignet ist. 1. Es unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und wird in Webanwendungen und anderen Feldern häufig verwendet. 2. Durch die Client-Server-Architektur und verschiedene Speichermotoren verarbeitet MySQL Daten effizient. 3. Die grundlegende Verwendung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, das Einfügen, Abfragen und Aktualisieren von Daten. 4. Fortgeschrittene Verwendung beinhaltet komplexe Abfragen und gespeicherte Verfahren. 5. Häufige Fehler können durch die Erklärungserklärung debuggen. 6. Die Leistungsoptimierung umfasst die rationale Verwendung von Indizes und optimierte Abfrageanweisungen.

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

Zu den Verriegelungsmechanismen von InnoDB gehören gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtsschlösser, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen und nächste Schlüsselschlösser. 1. Shared Lock ermöglicht es Transaktionen, Daten zu lesen, ohne dass andere Transaktionen lesen. 2. Exklusives Schloss verhindert, dass andere Transaktionen Daten lesen und ändern. 3.. Intention Lock optimiert die Sperreffizienz. 4. Rekord -Sperr -Indexdatensatz. 5. Gap Lock Locks Index -Aufzeichnungslücke. 6. Die nächste Schlüsselsperrung ist eine Kombination aus Datensatzsperr- und Lückensperrung, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.

Die Hauptgründe für die schlechte MySQL -Abfrageleistung sind die Verwendung von Indizes, die Auswahl der falschen Ausführungsplan durch den Abfrageoptimierer, die unangemessene Tabellenentwurf, das übermäßige Datenvolumen und die Sperrwettbewerbe. 1. Kein Index verursacht langsame Abfragen, und das Hinzufügen von Indizes kann die Leistung erheblich verbessern. 2. Verwenden Sie den Befehl Erklärung, um den Abfrageplan zu analysieren und den Optimiererfehler herauszufinden. 3. Die Rekonstruktion der Tabellenstruktur und Optimierung der Verbindungsbedingungen kann die Probleme mit dem Design der Tabelle verbessern. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, werden Strategien für Partitionierungs- und Tabellenabteilung angewendet. 5. In einer hohen Parallelitätsumgebung können die Optimierung von Transaktionen und Verriegelungsstrategien den Konkurrenz verringern.

In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.


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