基于WRITESET的并行复制方式

  基于COMMIT_ORDER的并行复制只有在有压力的情况下才可能会形成一组,压力不大的情况下在从库的并行度并不会高。但是基于WRITESET的并行复制目标就是在ORDER_COMMIT的基础上再尽可能的降低last commit,这样在从库获得更好的并行度(即便在主库串行执行的事务在从库也能并行应用)。它使用的方式就是通过扫描Writeset中的每一个元素(行数据的hash值)在一个叫做Writeset的历史MAP(行数据的hash值和seq number的一个MAP)中进行比对,寻找是否有冲突的行,然后做相应的处理,后面我们会详细描述这种行为。如果要使用这种方式我们需要在主库设置如下两个参数:

  transaction_write_set_extraction=XXHASH64

  binlog_transaction_dependency_tracking=WRITESET

  它们是在5.7.22才引入的。

  一、奇怪的last commit

  我们先来看一个截图,仔细观察其中的last commit:

  

640?wx_fmt=png


  我们可以看到其中的last commit看起来是乱序的,这种情况在基于COMMIT_ORDER 的并行复制方式下是不可能出现的。实际上它就是我们前面说的基于WRITESET的并行复制再尽可能降低的last commit的结果。这种情况会在MTS从库获得更好的并行回放效果,第19节将会详细解释并行判定的标准。

  二、Writeset是什么

  实际上Writeset是一个集合,使用的是C++ STL中的set容器,在类Rpl_transaction_write_set_ctx中包含了如下定义:

  std::set write_set_unique;

  集合中的每一个元素都是hash值,这个hash值和我们的transaction_write_set_extraction参数指定的算法有关,其来源就是行数据的主键和唯一键。每行数据包含了两种格式:

  字段值为二进制格式

  字段值为字符串格式

  每行数据的具体格式为:

  

640?wx_fmt=png


  在Innodb层修改一行数据之后会将这上面的格式的数据进行hash后写入到Writeset中。可以参考函数add_pke,后面我也会以伪代码的方式给出部分流程。

  但是需要注意一个事务的所有的行数据的hash值都要写入到一个Writeset。如果修改的行比较多那么可能需要更多内存来存储这些hash值。虽然8字节比较小,但是如果一个事务修改的行很多,那么还是需要消耗较多的内存资源的。

  为了更直观的观察到这种数据格式,可以使用debug的方式获取。下面我们来看一下。

  三、Writeset的生成

  我们使用如下表:

  mysql> use testDatabase changedmysql> show create table jj10 \G*************************** 1. row *************************** Table: jj10Create Table: CREATE TABLE `jj10` ( `id1` int(11) DEFAULT NULL, `id2` int(11) DEFAULT NULL, `id3` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id3`), UNIQUE KEY `id1` (`id1`), KEY `id2` (`id2`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin11 row in set (0.00 sec)

  我们写入一行数据:

  insert into jj10 values(36,36,36);

  这一行数据一共会生成4个元素分别为:

  注意:这里显示的?是分隔符

  1. 主键二进制格式

  (gdb) p pke$1 = "PRIMARY?test?4jj10?4\200\000\000$?4"**注意:\200\000\000$ :为3个八进制字节和ASCII字符 $,其转换为16进制就是“0X80 00 00 24 ”**

  分解为:

  

640?wx_fmt=png


  2. 主键字符串格式:

  (gdb) p pke$2 = "PRIMARY?test?4jj10?436?2"

  分解为:

  

640?wx_fmt=jpeg


  3. 唯一键二进制格式

  (gdb) p pke$3 = "id1?test?4jj10?4\200\000\000$?4"

  解析同上

  4. 唯一键字符串格式:

  (gdb) p pke$4 = "id1?test?4jj10?436?2"

  解析同上

  最终这些数据会通过hash算法后写入到Writeset中。

  四、函数add_pke的大概流程

  下面是一段伪代码,用来描述这种生成过程:

  如果表中存在索引: 将数据库名,表名信息写入临时变量 循环扫描表中每个索引: 如果不是唯一索引: 退出本次循环继续循环。 循环两种生成数据的方式(二进制格式和字符串格式): 将索引名字写入到pke中。 将临时变量信息写入到pke中。 循环扫描索引中的每一个字段: 将每一个字段的信息写入到pke中。 如果字段扫描完成: 将pke生成hash值并且写入到写集合中。 如果没有找到主键或者唯一键记录一个标记,后面通过这个标记来 判定是否使用Writeset的并行复制方式

  五、Writeset设置对last commit的处理方式

  前一节我们讨论了基于ORDER_COMMIT的并行复制是如何生成last_commit和seq number的。实际上基于WRITESET的并行复制方式只是在ORDER_COMMIT的基础上对last_commit做更进一步处理,并不影响原有的ORDER_COMMIT逻辑,因此如果要回退到ORDER_COMMIT逻辑非常方便。可以参考MYSQL_BIN_LOG::write_gtid函数。

  根据binlog_transaction_dependency_tracking取值的不同会做进一步的处理,如下:

  ORDER_COMMIT:调用m_commit_order.get_dependency函数。这是前面我们讨论的方式。

  WRITESET:调用m_commit_order.get_dependency函数,然后调用m_writeset.get_dependency。可以看到m_writeset.get_dependency函数会对原有的last commit做处理。

  WRITESET_SESSION:调用m_commit_order.get_dependency函数,然后调用m_writeset.get_dependency再调用m_writeset_session.get_dependency。

  m_writeset_session.get_dependency会对last commit再次做处理。

  这段描述的代码对应:

  case DEPENDENCY_TRACKING_COMMIT_ORDER: m_commit_order.get_dependency(thd, sequence_number, commit_parent); break; case DEPENDENCY_TRACKING_WRITESET: m_commit_order.get_dependency(thd, sequence_number, commit_parent); m_writeset.get_dependency(thd, sequence_number, commit_parent); break; case DEPENDENCY_TRACKING_WRITESET_SESSION: m_commit_order.get_dependency(thd, sequence_number, commit_parent); m_writeset.get_dependency(thd, sequence_number, commit_parent); m_writeset_session.get_dependency(thd, sequence_number, commit_parent); break;

  六、Writeset的历史MAP

  我们到这里已经讨论了Writeset是什么,也已经说过如果要降低last commit的值我们需要通过对事务的Writeset和Writeset的历史MAP进行比对,看是否冲突才能决定降低为什么值。那么必须在内存中保存一份这样的一个历史MAP才行。在源码中使用如下方式定义:

  /* Track the last transaction sequence number that changed each row in the database, using row hashes from the writeset as the index. */ typedef std::map Writeset_history; //map实现 Writeset_history m_writeset_history;

  我们可以看到这是C++ STL中的map容器,它包含两个元素:

  Writeset的hash值

  最新一次本行数据修改事务的seq number

  它是按照Writeset的hash值进行排序的。

  其次内存中还维护一个叫做m_writeset_history_start的值,用于记录Writeset的历史MAP中最早事务的seq number。如果Writeset的历史MAP满了就会清理这个历史MAP然后将本事务的seq number写入m_writeset_history_start,作为最早的seq number。后面会看到对于事务last commit的值的修改总是从这个值开始然后进行比较判断修改的,如果在Writeset的历史MAP中没有找到冲突那么直接设置last commit为这个m_writeset_history_start值即可。下面是清理Writeset历史MAP的代码:

  if (exceeds_capacity || !can_use_writesets)//Writeset的历史MAP已满 { m_writeset_history_start= sequence_number;//如果超过最大设置,清空writeset history。//从当前seq number 重新记录, 也就是最小的那个事务seq number m_writeset_history.clear();//清空历史MAP }

  七、Writeset的并行复制对last commit的处理流程

  这里介绍一下整个处理的过程,假设如下:

  当前通过基于ORDER_COMMIT的并行复制方式后,构造出来的是(last commit=125,seq number=130)。

  本事务修改了4条数据,我分别使用ROW1/ROW7/ROW6/ROW10代表。

  表只包含主键没有唯一键,并且我的图中只保留行数据的二进制格式的hash值,而没有包含数据的字符串格式的hash值。

  初始化情况如下图: 

 

640?wx_fmt=png


  第一步 设置last commit为writeset_history_start的值也就是100。

  第二步 ROW1.HASHVAL在Writeset历史MAP中查找,找到冲突的行ROW1.HASHVAL将历史MAP中这行数据的seq number更改为130。同时设置last commit为120。

  第三步 ROW7.HASHVAL在Writeset历史MAP中查找,找到冲突的行ROW7.HASHVAL将Writeset历史MAP中这行数据的seq number更改为130。由于历史MAP中对应的seq number为114,小于120不做更改。last commit依旧为120。

  第四步 ROW6.HASHVAL在Writeset历史MAP中查找,找到冲突的行ROW6.HASHVAL将Writeset历史MAP中这行数据的seq number更改为130。由于历史MAP中对应的seq number为105,小于120不做更改。last commit依旧为120。

  第五步 ROW10.HASHVAL在Writeset历史MAP中查找,没有找到冲突的行,因此需要将这一行插入到Writeset历史MAP中查找(需要判断是否导致历史MAP占满,如果占满则不需要插入,后面随即要清理掉)。即要将ROW10.HASHVAL和seq number=130插入到Writeset历史MAP中。

  整个过程结束。last commit由以前的130降低为120,目的达到了。实际上我们可以看出Writeset历史MAP就相当于保存了一段时间以来修改行的快照,如果保证本次事务修改的数据在这段时间内没有冲突,那么显然是可以在从库并行执行的。last commit降低后如下图:

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640?wx_fmt=png


  整个逻辑就在函数Writeset_trx_dependency_tracker::get_dependency中,下面是一些关键代码,代码稍多:

  if (can_use_writesets) //如果能够使用writeset 方式 { /* Check if adding this transaction exceeds the capacity of the writeset history. If that happens, m_writeset_history will be cleared only after 而 add_pke using its information for current transaction. */ exceeds_capacity= m_writeset_history.size() + writeset->size() > m_opt_max_history_size;//如果大于参数binlog_transaction_dependency_history_size设置清理标记 /* Compute the greatest sequence_number among all conflicts and add the transaction's row hashes to the history. */ int64 last_parent= m_writeset_history_start;//临时变量,首先设置为最小的一个seq number for (std::set::iterator it= writeset->begin(); it != writeset->end(); ++it)//循环每一个Writeset中的每一个元素 { Writeset_history::iterator hst= m_writeset_history.find(*it);//是否在writeset history中 已经存在了。//map中的元素是 key是writeset 值是sequence number if (hst != m_writeset_history.end()) //如果存在 { if (hst->second > last_parent && hst->second < sequence_number) last_parent= hst->second;//如果已经大于了不需要设置 hst->second= sequence_number;//更改这行记录的sequence_number } else { if (!exceeds_capacity) m_writeset_history.insert(std::pair(*it, sequence_number));//没有冲突则插入。 } }...... if (!write_set_ctx->get_has_missing_keys())//如果没有主键和唯一键那么不更改last commit { /* The WRITESET commit_parent then becomes the minimum of largest parent found using the hashes of the row touched by the transaction and the commit parent calculated with COMMIT_ORDER. */; commit_parent= std::min(last_parent, commit_parent);//这里对last commit做更改了。降低他的last commit } } } } if (exceeds_capacity || !can_use_writesets) { m_writeset_history_start= sequence_number;//如果超过最大设置 清空writeset history。//从当前sequence 重新记录 也就是最小的那个事务seqnuce number m_writeset_history.clear();//清空整个MAP }

  八、WRITESET_SESSION的方式

  前面说过这种方式就是在WRITESET的基础上继续处理,实际上它的含义就是同一个session的事务不允许在从库并行回放。代码很简单,如下:

  int64 session_parent= thd->rpl_thd_ctx.dependency_tracker_ctx(). get_last_session_sequence_number();//取本session的上一次事务的seq number if (session_parent != 0 && session_parent < sequence_number)//如果本session已经做过事务并且本次当前的seq number大于上一次的seq number commit_parent= std::max(commit_parent, session_parent);//说明这个session做过多次事务不允许并发,修改为order_commit生成的last commit thd->rpl_thd_ctx.dependency_tracker_ctx(). set_last_session_sequence_number(sequence_number);//设置session_parent的值为本次seq number的值

  经过这个操作后,我们发现这种情况最后last commit恢复成了ORDER_COMMIT的方式。

  九、关于binlog_transaction_dependency_history_size参数说明

  本参数默认值为25000。代表的是我们说的Writeset历史MAP中元素的个数。如前面分析的Writeset生成过程中修改一行数据可能会生成多个HASH值,因此这个值还不能完全等待于修改的行数,可以理解为如下:

  binlog_transaction_dependency_history_size/2=修改的行数 * (1+唯一键个数)

  我们通过前面的分析可以发现如果这个值越大那么在Writeset历史MAP中能容下的元素也就越多,生成的last commit就可能更加精确(更加小),从库并发的效率也就可能越高。但是我们需要注意设置越大相应的内存需求也就越高了。

  十、没有主键的情况

  实际上在函数add_pke中就会判断是否有主键或者唯一键,如果存在唯一键也是可以。Writeset中存储了唯一键的行数据hash值。参考函数add_pke,下面是判断:

  if (!((table->key_info[key_number].flags & (HA_NOSAME )) == HA_NOSAME))//跳过非唯一的KEY continue;

  如果没有主键或者唯一键那么下面语句将被触发:

  if (writeset_hashes_added == 0) ws_ctx->set_has_missing_keys();

  然后我们在生成last commit会判断这个设置如下:

  if (!write_set_ctx->get_has_missing_keys())//如果没有主键和唯一键那么不更改last commit { /* The WRITESET commit_parent then becomes the minimum of largest parent found using the hashes of the row touched by the transaction and the commit parent calculated with COMMIT_ORDER. */; //这里对last commit做更改了。降低他的last commit commit_parent= std::min(last_parent, commit_parent); } }

  因此没有主键可以使用唯一键,如果都没有的话WRITESET设置就不会生效回退到老的ORDER_COMMIT方式。

  十一、为什么同一个session执行的事务也能生成同样的last commit

  有了前面的基础,我们就很容易解释这种现象了。其主要原因就是Writeset的历史MAP的存在,只要这些事务修改的行没有冲突,也就是主键/唯一键不相同,那么在基于WRITESET的并行复制方式中就可以存在这种现象,但是如果binlog_transaction_dependency_tracking设置为WRITESET_SESSION则不会出现这种现象。

  写在最后

  好了到这里我们明白了基于WRITESET的并行复制方式的优点,但是它也有明显的缺点如下:

  Writeset中每个hash值都需要和Writeset的历史MAP进行比较。

  Writeset需要额外的内存空间。

  Writeset的历史MAP需要额外的内存空间。

  如果从库没有延迟,则不需要考虑这种方式,即便有延迟我们也应该先考虑其他方案。下一次我们将会描述有哪些导致延迟的可能。


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