最近有同事经常问到一些metadata lock相关的问题,就顺便理一下吧,主要是整理下相关的连接和文档,标题写的有点大
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最初为了解决著名的bug#989,在MySQL5.5中开始引入了meta data lock;mdl允许一个事务涉及到的表、库信息直到事务结束都被维持,这样如果一条事务内的某个STATEMENT完成后,其他session发出一条DDL就会被阻塞;这解决了DDL/DML并发导致的复制中断问题。
不过用过5.5的人都知道,这玩意儿实际上太令人讨厌了,尤其是那阴魂不散的“wait for global read lock”或者“wait for table lock”之类的。当备份时的大查询,再来个DDL,哐当~故障发生..直接堵死…
在我们的内部alisql-5.5版本中,我们使用的是和facebook类似的办法(好吧,就是我直接从fb port过来的),即增加接口替换掉flush tables with read lock, 只创建一个read view ,外加返回当前binlog位点;另外percona也实现了一种类似的办法来绕过ftwrl,具体点击文档连接以及percona的博客, 不展开说了。
MDL解决了bug#989,却引入了一个新的热点,所有的mdl对象由于存到全局对象里;对于热点,最正常的想法当然是对其进行分区,不过这也是Mark Callaghan在report了bug#66473后才加入的,当时Mark观察到MDL_map::mutex的锁竞争非常高,进而推动官方改变;
在MySQL5.6.8版本,引入了新参数metadata_locks_hash_instances来控制对mdl hash的分区数(Rev:4350);
Oracle的QA dimitrik 对该特性的评测
不过后面的测试又发现哈希函数有问题,类似类似somedb.someprefix1….somedb.someprefix8的hash key值相同,都被hash到同一个桶下面了.相当于hash分区没生效。。。。坑!!具体怎么算的可以看bug#66473后面Dmitry Lenev的分析。
另外Mark也提出了质疑,innodb的hash计算函数比my_hash_sort_bin要更高效, Oracle的开发人员重开了个bug#68487来跟踪该问题,并在MySQL5.6.15对hash key计算函数进行优化,包括fix 上面说的hash计算问题(Rev:5459),使用MurmurHash3算法来计算mdl key的hash值,(有空看看几种hash函数到底哪个性能更好)
往后直到MySQL5.6.18版本都没有针对mdl部分的单独优化;很显然,后面也不会在5.6版本里出现了,因为mdl优化已经在5.7.4版本里展开了。包含3个worklog
1. WL#7304
简化DML操作对MDL锁的持有/释放;大体思路是把MDL锁拆分成两类,一类是DML的mdl(也成为unobtrusive lock),之间互相兼容,另一类是DDL的mdl(也称为obtrusive lock),与其他锁互斥;
针对DML的MDL,避免了复杂的锁检查和对m_waiting/m_granted链表的维护,改而使用计数器的方式来实现(称为fast-path);不过相应的对DDL的MDL锁的管理逻辑就变的复杂了。没有细看,貌似fast-path的mdl在遇到冲突时会进行转换,将其加入到m_granted列表中,并从m_fast_path_state移除
PATCH(Rev:7067, Rev:7129)
2. WL#7305
使用Lock free的hash对象来管理MDL;由于锁冲突被移除,因此metadata_locks_hash_instances及metadata_locks_cache_size在之后的版本中可能被弃用;
基本思路是使用LF_HASH(lock free hash, 而不是分区的hash)来实现MDL_MAP
PATCH(Rev:7249)
3. WL#7306
这个实际上是对WL#7304和WL#的进一步优化,针对dml的mdl锁(也就是所谓fast path),在检查冲突和释放时都需要施加m_rwlock锁,新的改进移除读写锁,改使用原子操作
PATCH(Rev:7586)
这三个worklog是在5.7.4版本中的主要影响性能的大改动之一,官方对MySQL5.7.4的测试数据,这部分的改进必然有所贡献。
后续的新的改进计划目前还没看到,现在worklog上的更新总要等到实现之后才会更新,让我们拭目以待吧…

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리, 쿼리 및 보안에 적합한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1. 다양한 운영 체제를 지원하며 웹 응용 프로그램 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 2. 클라이언트-서버 아키텍처 및 다양한 스토리지 엔진을 통해 MySQL은 데이터를 효율적으로 처리합니다. 3. 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성, 데이터 삽입, 쿼리 및 업데이트가 포함됩니다. 4. 고급 사용에는 복잡한 쿼리 및 저장 프로 시저가 포함됩니다. 5. 설명 진술을 통해 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 6. 성능 최적화에는 인덱스의 합리적인 사용 및 최적화 된 쿼리 문이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

InnoDB의 잠금 장치에는 공유 잠금 장치, 독점 잠금, 의도 잠금 장치, 레코드 잠금, 갭 잠금 및 다음 키 잠금 장치가 포함됩니다. 1. 공유 잠금을 사용하면 다른 트랜잭션을 읽지 않고 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있습니다. 2. 독점 잠금은 다른 트랜잭션이 데이터를 읽고 수정하는 것을 방지합니다. 3. 의도 잠금은 잠금 효율을 최적화합니다. 4. 레코드 잠금 잠금 인덱스 레코드. 5. 갭 잠금 잠금 장치 색인 기록 간격. 6. 다음 키 잠금은 데이터 일관성을 보장하기 위해 레코드 잠금과 갭 잠금의 조합입니다.

MySQL 쿼리 성능이 좋지 않은 주된 이유는 인덱스 사용, 쿼리 최적화에 의한 잘못된 실행 계획 선택, 불합리한 테이블 디자인, 과도한 데이터 볼륨 및 잠금 경쟁이 포함됩니다. 1. 색인이 느리게 쿼리를 일으키지 않으며 인덱스를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 2. 설명 명령을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 Optimizer 오류를 찾으십시오. 3. 테이블 구조를 재구성하고 결합 조건을 최적화하면 테이블 설계 문제가 향상 될 수 있습니다. 4. 데이터 볼륨이 크면 분할 및 테이블 디비전 전략이 채택됩니다. 5. 높은 동시성 환경에서 거래 및 잠금 전략을 최적화하면 잠금 경쟁이 줄어들 수 있습니다.

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.


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