阿里P7大佬手把手叫我如何判断一个数据库是不是出问题了,受教了!

2020/07/27 21:57
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在一主一备的双 M 架构里,主备切换只需要把客户端流量切到备库;而在一主多从架构里,主备切换除了要把客户端流量切到备库外,还需要把从库接到新主库上。

主备切换有两种场景,一种是主动切换,一种是被动切换。而其中被动切换,往往是因为主库出问题了,由 HA 系统发起的。

这也就引出了我们今天要讨论的问题:怎么判断一个主库出问题了?

你一定会说,这很简单啊,连上 MySQL,执行个 select 1 就好了。但是 select 1 成功返回了,就表示主库没问题吗?

select 1判断

实际上,select 1 成功返回,只能说明这个库的进程还在,并不能说明主库没问题。现在,我们来看一下这个场景。

set global innodb_thread_concurrency=3;
CREATE TABLE `t` (
    `id` int(11) NOT NULL,
    `c` int(11) DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

insert into t values(1,1)
 
图 1 查询 blocked

我们设置 innodb_thread_concurrency 参数的目的是,控制 InnoDB 的并发线程上限。也就是说,一旦并发线程数达到这个值,InnoDB 在接收到新请求的时候,就会进入等待状态,直到有线程退出。

这里,我把 innodb_thread_concurrency 设置成 3,表示 InnoDB 只允许 3 个线程并行执行。而在我们的例子中,前三个 session 中的 sleep(100),使得这三个语句都处于“执行”状态,以此来模拟大查询。

你看到了, session D 里面,select 1 是能执行成功的,但是查询表 t 的语句会被堵住。也就是说,如果这时候我们用 select 1 来检测实例是否正常的话,是检测不出问题的。

在 InnoDB 中,innodb_thread_concurrency 这个参数的默认值是 0,表示不限制并发线程数量。但是,不限制并发线程数肯定是不行的。因为,一个机器的 CPU 核数有限,线程全冲进来,上下文切换的成本就会太高。

所以,通常情况下,我们建议把 innodb_thread_concurrency 设置为 64~128 之间的值。这时,你一定会有疑问,并发线程上限数设置为 128 够干啥,线上的并发连接数动不动就上千了。

产生这个疑问的原因,是搞混了并发连接和并发查询

并发连接和并发查询,并不是同一个概念。你在 show processlist 的结果里,看到的几千个连接,指的就是并发连接。而“当前正在执行”的语句,才是我们所说的并发查询。

并发连接数达到几千个影响并不大,就是多占一些内存而已。我们应该关注的是并发查询,因为并发查询太高才是 CPU 杀手。这也是为什么我们需要设置innodb_thread_concurrency 参数的原因。

然后,你可能还会想起我之前讲到的热点更新和死锁检测的时候,如果把innodb_thread_concurrency 设置为 128 的话,那么出现同一行热点更新的问题时,是不是很快就把 128 消耗完了,这样整个系统是不是就挂了呢?

实际上,在线程进入锁等待以后,并发线程的计数会减一,也就是说等行锁(也包括间隙锁)的线程是不算在 128 里面的。

MySQL 这样设计是非常有意义的。因为,进入锁等待的线程已经不吃 CPU 了;更重要的是,必须这么设计,才能避免整个系统锁死。

为什么呢?假设处于锁等待的线程也占并发线程的计数,你可以设想一下这个场景:

  1. 线程 1 执行 begin; update t set c=c+1 where id=1, 启动了事务 trx1, 然后保持这个状态。这时候,线程处于空闲状态,不算在并发线程里面。
  2. 线程 2 到线程 129 都执行 update t set c=c+1 where id=1; 由于等行锁,进入等待状态。这样就有 128 个线程处于等待状态;
  3. 如果处于锁等待状态的线程计数不减一,InnoDB 就会认为线程数用满了,会阻止其他语句进入引擎执行,这样线程 1 不能提交事务。而另外的 128 个线程又处于锁等待状态,整个系统就堵住了。下图 2 显示的就是这个状态。
 
图 2 系统锁死状态(假设等行锁的语句占用并发计数)

这时候 InnoDB 不能响应任何请求,整个系统被锁死。而且,由于所有线程都处于等待状态,此时占用的 CPU 却是 0,而这明显不合理。所以,我们说 InnoDB 在设计时,遇到进程进入锁等待的情况时,将并发线程的计数减 1 的设计,是合理而且是必要的。

虽然说等锁的线程不算在并发线程计数里,但如果它在真正地执行查询,就比如我们上面例子中前三个事务中的 select sleep(100) from t,还是要算进并发线程的计数的。

在这个例子中,同时在执行的语句超过了设置的 innodb_thread_concurrency 的值,这时候系统其实已经不行了,但是通过 select 1 来检测系统,会认为系统还是正常的。

因此,我们使用 select 1 的判断逻辑要修改一下。

查表判断

为了能够检测 InnoDB 并发线程数过多导致的系统不可用情况,我们需要找一个访问InnoDB 的场景。一般的做法是,在系统库(mysql 库)里创建一个表,比如命名为health_check,里面只放一行数据,然后定期执行:

mysql> select * from mysql.health_check;

使用这个方法,我们可以检测出由于并发线程过多导致的数据库不可用的情况。

但是,我们马上还会碰到下一个问题,即:空间满了以后,这种方法又会变得不好使。

我们知道,更新事务要写 binlog,而一旦 binlog 所在磁盘的空间占用率达到 100%,那么所有的更新语句和事务提交的 commit 语句就都会被堵住。但是,系统这时候还是可以正常读数据的。

因此,我们还是把这条监控语句再改进一下。接下来,我们就看看把查询语句改成更新语句后的效果。

更新判断

既然要更新,就要放个有意义的字段,常见做法是放一个 timestamp 字段,用来表示最后一次执行检测的时间。这条更新语句类似于:

mysql> update mysql.health_check set t_modified=now();

节点可用性的检测都应该包含主库和备库。如果用更新来检测主库的话,那么备库也要进行更新检测。

但,备库的检测也是要写 binlog 的。由于我们一般会把数据库 A 和 B 的主备关系设计为双 M 结构,所以在备库 B 上执行的检测命令,也要发回给主库 A。

但是,如果主库 A 和备库 B 都用相同的更新命令,就可能出现行冲突,也就是可能会导致主备同步停止。所以,现在看来 mysql.health_check 这个表就不能只有一行数据了。

为了让主备之间的更新不产生冲突,我们可以在 mysql.health_check 表上存入多行数据,并用 A、B 的 server_id 做主键。

mysql> CREATE TABLE `health_check` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `t_modified` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

/*检测命令*/
insert into mysql.health_check(id, t_modified) values (@@server_id, now()) on duplicate

由于 MySQL 规定了主库和备库的 server_id 必须不同(否则创建主备关系的时候就会报错),这样就可以保证主、备库各自的检测命令不会发生冲突。

更新判断是一个相对比较常用的方案了,不过依然存在一些问题。其中,“判定慢”一直是让 DBA 头疼的问题。

你一定会疑惑,更新语句,如果失败或者超时,就可以发起主备切换了,为什么还会有判定慢的问题呢

其实,这里涉及到的是服务器 IO 资源分配的问题。

首先,所有的检测逻辑都需要一个超时时间 N。执行一条 update 语句,超过 N 秒后还不返回,就认为系统不可用。

你可以设想一个日志盘的 IO 利用率已经是 100% 的场景。这时候,整个系统响应非常慢,已经需要做主备切换了。

但是你要知道,IO 利用率 100% 表示系统的 IO 是在工作的,每个请求都有机会获得 IO资源,执行自己的任务。而我们的检测使用的 update 命令,需要的资源很少,所以可能在

拿到 IO 资源的时候就可以提交成功,并且在超时时间 N 秒未到达之前就返回给了检测系统。

检测系统一看,update 命令没有超时,于是就得到了“系统正常”的结论。

也就是说,这时候在业务系统上正常的 SQL 语句已经执行得很慢了,但是 DBA 上去一看,HA 系统还在正常工作,并且认为主库现在处于可用状态。

之所以会出现这个现象,根本原因是我们上面说的所有方法,都是基于外部检测的。外部检测天然有一个问题,就是随机性。

因为,外部检测都需要定时轮询,所以系统可能已经出问题了,但是却需要等到下一个检测发起执行语句的时候,我们才有可能发现问题。而且,如果你的运气不够好的话,可能第一次轮询还不能发现,这就会导致切换慢的问题。

所以,接下来我要再和你介绍一种在 MySQL 内部发现数据库问题的方法。

内部统计

针对磁盘利用率这个问题,如果 MySQL 可以告诉我们,内部每一次 IO 请求的时间,那我们判断数据库是否出问题的方法就可靠得多了。

其实,MySQL 5.6 版本以后提供的 performance_schema 库,就在file_summary_by_event_name 表里统计了每次 IO 请求的时间。

file_summary_by_event_name 表里有很多行数据,我们先来看看event_name='wait/io/file/innodb/innodb_log_file’这一行。

 
图 3 performance_schema.file_summary_by_event_name 的一行

图中这一行表示统计的是 redo log 的写入时间,第一列 EVENT_NAME 表示统计的类型。

接下来的三组数据,显示的是 redo log 操作的时间统计。

第一组五列,是所有 IO 类型的统计。其中,COUNT_STAR 是所有 IO 的总次数,接下来四列是具体的统计项, 单位是皮秒;前缀 SUM、MIN、AVG、MAX,顾名思义指的就是总和、最小值、平均值和最大值。

第二组六列,是读操作的统计。最后一列 SUM_NUMBER_OF_BYTES_READ 统计的是,总共从 redo log 里读了多少个字节。

第三组六列,统计的是写操作。

最后的第四组数据,是对其他类型数据的统计。在 redo log 里,你可以认为它们就是对fsync 的统计。

在 performance_schema 库的 file_summary_by_event_name 表里,binlog 对应的是event_name = "wait/io/file/sql/binlog"这一行。各个字段的统计逻辑,与 redo log 的各个字段完全相同。这里,我就不再赘述了。

因为我们每一次操作数据库,performance_schema 都需要额外地统计这些信息,所以我们打开这个统计功能是有性能损耗的。

我的测试结果是,如果打开所有的 performance_schema 项,性能大概会下降 10% 左右。所以,我建议你只打开自己需要的项进行统计。你可以通过下面的方法打开或者关闭某个具体项的统计。

如果要打开 redo log 的时间监控,你可以执行这个语句:

mysql> update setup_instruments set ENABLED='YES', Timed='YES' where name like '%wait/io

假设,现在你已经开启了 redo log 和 binlog 这两个统计信息,那要怎么把这个信息用在实例状态诊断上呢?

很简单,你可以通过 MAX_TIMER 的值来判断数据库是否出问题了。比如,你可以设定阈值,单次 IO 请求时间超过 200 毫秒属于异常,然后使用类似下面这条语句作为检测逻辑。

mysql> select event_name,MAX_TIMER_WAIT  FROM performance_schema.file_summary_by_event_n

发现异常后,取到你需要的信息,再通过下面这条语句:

mysql> truncate table performance_schema.file_summary_by_event_name;

把之前的统计信息清空。这样如果后面的监控中,再次出现这个异常,就可以加入监控累积值了。

小结

今天,我和你介绍了检测一个 MySQL 实例健康状态的几种方法,以及各种方法存在的问题和演进的逻辑。

你看完后可能会觉得,select 1 这样的方法是不是已经被淘汰了呢,但实际上使用非常广泛的 MHA(Master High Availability),默认使用的就是这个方法。

MHA 中的另一个可选方法是只做连接,就是 “如果连接成功就认为主库没问题”。不过据我所知,选择这个方法的很少。

其实,每个改进的方案,都会增加额外损耗,并不能用“对错”做直接判断,需要你根据业务实际情况去做权衡。

我个人比较倾向的方案,是优先考虑 update 系统表,然后再配合增加检测performance_schema 的信息。



作者:慕容千语
链接:https://www.jianshu.com/p/5a80f02b3e2f
来源:简书
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