最近遇到一个故障和磁盘满有关系,并且同事也发现经常有磁盘满导致操作hang住无响应的情况,于是抽时间研究了一下这2种情况。
一、磁盘满了之后MySQL会做什么?
我们看下官方的说法
When a disk-full condition occurs, MySQL does the following: * It checks once every minute to see whether there is enough space to write the current row. If there is enough space,it continues as if nothing had happened.<br> * Every 10 minutes it writes an entry to the log file, warning about the disk-full condition.
其实MySQL本身并不会做任何操作,如官方文档说说,只会每分钟check一次是否有空闲空间,并且10分钟写一次错误日志。
但是再次期间由于磁盘满了,意味着binlog无法更新,redo log也无法更新,所有buffer pool中的数据无法被flush上,如果不幸的服务器重启,或者实例被kill了,那必然会造成数据丢失,这几乎是一定的。所以,处理磁盘满的问题最好是先释放出来一定空间让dirty数据刷新下来。
二、磁盘满了为什么会导致操作hang住?
1、select
首先经过经验和实际测试,select操作不会由于磁盘满导致问题,也就是所有select操作都会正常运行。
2、insert
经过不通的测试发现,当磁盘满了之后,并不是第一个insert就卡住,而是会在n个之后出现卡住的情况。
通过查看error日志,发现卡住现象和刷磁盘的操作有关系。
[ERROR] /usr/local/mysql-5.1.42/libexec/mysqld: Disk is full writing './test/cj_webex.MYD'[ERROR] /usr/local/mysql-5.1.42/libexec/mysqld: Disk is full writing './mysql-bin.000017'
为了验证推论是否正确,我们将sync_binlog设置为1,在这种情况下,insert第一条就卡住了,并且error log中直接报错提示写binlog失败。看来卡住确实和刷磁盘有关系。
目前已知和刷磁盘有关系的参数有3个,分别是sync_binlog,innodb_flush_log_tr_commit,和duoblewrite。
3、show slave status
在从库经过测试,操作会被卡住,这主要是由于执行show slave status需要获得LOCK_active_mi锁,然后锁上mi->data_lock,但是由于磁盘满了无法将io_thread中的数据写入到relay log中,导致io_thread持有mi->data_lock锁,这就导致了死锁。
所以,这就导致在磁盘满的情况下,执行show slave status操作会卡住。
4、show status
测试可以正常操作,但是如果先执行了show slave status操作的情况下,show status也会被卡住。这是因为执行show status需要锁上LOCK_status,而由于status状态中包含slave status,所以还需要锁上LOCK_active_mi。如果限制性了show slave status,这时候由于mi->data_lock死锁问题,导致io_thread不会释放LOCK_active_mi锁。这时候就导致show status和show slave status争抢同一把LOCK_active_mi锁,也形成了死锁。
所以,在磁盘满的情况下,如果先执行show slave status,后执行show status,连个操作都会卡住。
ps:3和4的结果可以参考,这篇blog《MySQL源代码管中窥豹(一):磁盘写满之后,数据库show status受到阻塞的原因》http://my.oschina.net/llzx373/blog/224175

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.


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