五一前,一个DBA同事反馈,在日常环境中删除一个大的slow log文件(假设文件大小10G以上吧),然后在MySQL中执行flush slow logs,会发现mysqld hang住。
今天尝试着重现了此问题,这里简要分析下原因。
重现步骤:
1. 构造slow log (将long_query_time设成了0);
2. 观察删rm slow log瞬间,tps/qps变化;
3. 观察执行flush slow logs瞬间,tps/qps变化;
4. 记录flush slow logs执行时, pstack打出的调用栈情况;
第一步,没啥好说的。
第二步,tps/qps没啥变化。
第三步,会发现tps/qps瞬间跌0,如下所示:
mysql命令行会发现,flush slow logs执行时间刚好为3s左右。
第四步,我们看下pstack的输出结果,只记录相关的:
会发现Thread 2在执行flush slow logs操作,其他的线程都在等待锁LOCK_log上边。
背后的原因其实很简单,在shell中执行rm slow log操作时,由于mysqld仍有文件句柄打开此文件,所以实际上此时文件并未删除。执行flush logs操作,其实际执行的是1)close;2)open 操作(logger.flush_slow_log -> mysql_slow_log.reopen_file),在close操作执行时,文件系统真正删除文件,此时该线程占用着LOCK_log锁。
删除时会执行刷脏(当然我构造这个场景很极端,基本所有slow log文件的内容都在文件系统缓存中),这个会很耗时间,比如我执行这个语句耗了3s。此时间段内,如果连接发来的语句需要记log(server层的log:slow log/binlog/general log共有LOCK_log这把锁)就会处于等待状态,那么系统对外的反应就是hang住了。
flush slow logs中调用执行的close所需时间和文件大小、以及文件系统缓存中该文件脏页比例都有关系,比如我在执行flush slow logs前使用sysctl vm.drop_caches=3清空
了文件系统缓存的话,同样大小的flush slow logs操作执行时间是0.42s,相应的阻塞时间也会减少不少。
可以考虑在slow logs的文件句柄上执行posix_fadvise调用,促使不会缓存很大的log文件内容(slow log也没啥需要缓存的),这有篇霸爷的文章,可以参考下 posix_fadvise清除缓存的误解和改进措施 。
另外,peter在07年就讨论过这个问题, Be careful rotating MySQL logs 其给出的建议是先mv file,然后flush logs,再执行删除文件的操作,让真正的删除行为由自己而不是mysqld完成。比较遗憾的是,七年过去了,LOCK_log这把锁的问题还没有完整的解决掉。
PS:
文章结尾记一点备忘,通过close/rm操作删除一个10G大小的文件,在执行sysctl vm.drop_caches=3清空缓存后,此操作的耗时仍在百毫秒量级(我的机器上是200ms+),其背后做了什么事情还需要找内核组的同事了解下。

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi

MySQL -Funktionen können zur Datenverarbeitung und -berechnung verwendet werden. 1. Grundlegende Nutzung umfasst String -Verarbeitung, Datumsberechnung und mathematische Operationen. 2. Erweiterte Verwendung umfasst die Kombination mehrerer Funktionen zur Implementierung komplexer Vorgänge. 3. Die Leistungsoptimierung erfordert die Vermeidung der Verwendung von Funktionen in der WHERE -Klausel und der Verwendung von Gruppenby- und temporären Tabellen.

Effiziente Methoden für das Batch -Einfügen von Daten in MySQL gehören: 1. Verwenden von InsertInto ... Wertesyntax, 2. Verwenden von LoadDatainFile -Befehl, 3. Verwendung der Transaktionsverarbeitung, 4. Stapelgröße anpassen, 5. Deaktivieren Sie die Indexierung, 6. Verwenden Sie die Einfügung oder einfügen.

Fügen Sie in MySQL Felder mit alterTabletable_nameaddcolumnNew_columnvarchar (255) nach oben nachzusteuern. Beim Hinzufügen von Feldern müssen Sie einen Speicherort angeben, um die Abfrageleistung und die Datenstruktur zu optimieren. Vor dem Löschen von Feldern müssen Sie bestätigen, dass der Betrieb irreversibel ist. Die Änderung der Tabellenstruktur mithilfe von Online-DDL, Sicherungsdaten, Testumgebungen und Zeiträumen mit niedriger Last ist die Leistungsoptimierung und Best Practice.


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