MySQL中Innodbpageclean线程分析
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一、数据结构和入口函数
1、数据结构
page_cleaner_t:整个Innodb只有一个,包含整个page clean线程相关信息。其中包含了一个page_cleaner_slot_t的指针。
变量名 | 含义 |
---|---|
mutex | 用于保护整个page_cleaner_t结构体和page_cleaner_slot_t结构体,当需要修改结构体信息的时候需要获取这个mutex,如在pc_request函数中 |
is_requested | 一个条件变量,用于唤醒堵塞在这个条件之上的工作线程 |
is_finished | 一个条件变量,用于通知协调线程刷新工作已经完成 |
n_workers | 当前存在的工作线程总数 |
requested | 布尔值,当前是否需要进行脏数据刷新工作 |
lsn_limit | 需要刷新到lsn的位置,当需要同步刷新的时候,这个值将被赋予,以保证小于这个lsn的日志都已经完成了刷盘工作 |
n_slots | 槽的数量,槽的数量和buffer instance的数量相同 |
n_slots_requested | 当前处于需要刷新状态下(PAGE_CLEANER_STATE_REQUESTED)的槽的数量 |
n_slots_flushing | 当前处于刷新状态下(PAGE_CLEANER_STATE_FLUSHING)的槽的数量 |
n_slots_finished | 当前处于已经刷新完成状态下(PAGE_CLEANER_STATE_FINISHED)的槽的数量 |
flush_time | 整个(以innodb buffer为单位)刷新消耗的时间(累计 page_cleaner->flush_time += ut_time_ms() - tm;) |
flush_pass | 整个(以innodb buffer为单位)刷新的次数(累计 page_cleaner->flush_pass++;) |
slots | 指针指向实际的槽 |
is_running | 布尔值,如果关闭innodb会被设置为false,进行强行刷新脏数据 |
page_cleaner_slot_t:每个buffer instance都包含一个这样的结构体,page clean工作线程刷新的时候每个线程都会轮询的检测每个槽,知道找到没有被其他page clean线程刷新的槽进行刷新工作,直到每个槽(buffer instance )都刷新完成。参考pc_flush_slot函数。
变量名 | 含义 |
---|---|
state | 状态PAGE_CLEANER_STATE_REQUESTED、PAGE_CLEANER_STATE_FLUSHING和PAGE_CLEANER_STATE_FINISHED中的一种 |
n_pages_requested | 本槽需要刷新的总的块数量 |
n_flushed_list | 已经刷新的块数 |
succeeded_list | 布尔值,刷新是否完成 |
flush_list_time | 本槽刷新消耗的时间(累计参考pc_flush_slot函数) |
flush_list_pass | 本槽进行刷新操作的次数(累计参考pc_flush_slot函数) |
2、入口函数
协调工作线程入口:buf_flush_page_cleaner_coordinator
工作线程入口:buf_flush_page_cleaner_worker
二、主循环解析
其由函数buf_flush_page_cleaner_coordinator实现。实际正常运行情况下的工作都包含在while (srv_shutdown_state == SRV_SHUTDOWN_NONE) 这个大循环下。
1、是否需要睡眠1秒判断
首先如果没有活跃的change buffer 并且没有pending的物理块,并且上次刷新的块数量为0
则不需要睡眠1秒:
if (srv_check_activity(last_activity) || buf_get_n_pending_read_ios() || n_flushed == 0){ ret_sleep = pc_sleep_if_needed( next_loop_time, sig_count); //睡眠一秒 if (srv_shutdown_state != SRV_SHUTDOWN_NONE) { break; } } else if (ut_time_ms() > next_loop_time) { //如果当前时间大于 上次刷新 时间+1 秒则 设置为OS_SYNC_TIME_EXCEEDED ret_sleep = OS_SYNC_TIME_EXCEEDED; } else { ret_sleep = 0; }
但是这个睡眠是可以被唤醒的,比如同步刷新应该就会唤醒它(buf_flush_request_force函数)。参考函数os_event::wait_time_low
2、IO能力不足警告
如前文所描述这里产生如下警告:
page_cleaner: 1000ms intended loop took **ms. The settings might not be optimal.((flushed="**" , during the time.)
源码片段:
if (curr_time > next_loop_time + 3000) { //如果刷新时间 大于了 上次时间 +1 秒+3 秒 则报info if (warn_count == 0) { ib::info() << "page_cleaner: 1000ms" " intended loop took " << 1000 + curr_time - next_loop_time << "ms. The settings might not" " be optimal. (flushed=" << n_flushed_last << ", during the time.)"; if (warn_interval > 300) { warn_interval = 600; } else { warn_interval *= 2; }
3、同步刷新判断
触发条件
(ret_sleep != OS_SYNC_TIME_EXCEEDED && srv_flush_sync && buf_flush_sync_lsn > 0)
同步会唤醒正在睡眠状态的page clean协调工作线程那么睡眠应该不会满足一秒的条件所以不会被标记为OS_SYNC_TIME_EXCEEDED,同时srv_flush_sync和buf_flush_sync_lsn均会被设置接下来就是唤醒工作线程进行刷新,同时本协调线程也完成部分任务。
工作代码
pc_request(ULINT_MAX, lsn_limit); //唤醒page clean 工作线程干活 /* Coordinator also treats requests */ //协调者同样要完成部分任务 while (pc_flush_slot() > 0) {}
唤醒操作
如前文描述在checkpoint或者DML语句执行过程中都会通过log_free_check检查是否redo log处于安全的状态,如果不安全就会调用如下代码(log_preflush_pool_modified_pages函数中)唤醒page clean线程进行同步刷新:
if (srv_flush_sync) { /* wake page cleaner for IO burst */ buf_flush_request_force(new_oldest); //设置全局变量同时通过broadcast唤醒同步刷新 } buf_flush_wait_flushed(new_oldest); //所有线程等待同步刷新完成
4、活跃刷新
触发条件
srv_check_activity(last_activity)
这里判断是否有活跃的线程,所谓活跃就是调用srv_inc_activity_count函数进行增加的,一般来讲DML和DDL会标记为活跃,purge线程及其工作线程工作期间会标记为活跃。可以将断点做到srv_inc_activity_count进行debug。所以线上数据库DML比较多所以一般都会是活跃刷新。
工作代码
这里涉及到刷新多少个块计算主要函数为 page_cleaner_flush_pages_recommendation,后面在讨论。
n_to_flush = page_cleaner_flush_pages_recommendation(&lsn_limit, last_pages);//此处n_to_flush就是本次需要刷新的块数的数量pc_request(n_to_flush, lsn_limit); //唤醒page clean 工作线程干活/* Coordinator also treats requests */ //工作协调线程同样要完成部分任务 while (pc_flush_slot() > 0) {} pc_wait_finished(&n_flushed_list);//等待其他刷新完成
5、空闲刷新
触发条件
else if (ret_sleep == OS_SYNC_TIME_EXCEEDED)
当睡足了1秒,并且没有活跃的线程。那么就进行空闲刷新,一般来讲如果没有DML/DDL等语句那么应该进行是空闲刷新。
工作代码
buf_flush_lists(PCT_IO(100), LSN_MAX, &n_flushed); //io能力 刷新到那个lsn 以及传出刷新的块数量//PCT_IO是一个宏如下:#define PCT_IO(p) ((ulong) (srv_io_capacity * ((double) (p) / 100.0)))
可以看到这里的百分比直接是100%及按照innodb_io_capacity参数的设定进行刷新。
当然这里只是看了正常期间工作的代码,如果是Innodb shutdown也会触发同步刷新。可自行参考代码。
三、page_cleaner_flush_pages_recommendation函数
前面提过这个函数,是活跃刷新刷新块的计算函数,下面直接给出整个代码
{ cur_lsn = log_get_lsn();//获取当前的lsn 在 redo buffer中的 if (prev_lsn == 0) { //静态变量如果是0则代表是第一次执行本函数 /* First time around. */ prev_lsn = cur_lsn; prev_time = ut_time(); //获取当前时间 return(0); } if (prev_lsn == cur_lsn) { //如果没有redo日志生成 return(0); } sum_pages += last_pages_in; time_t curr_time = ut_time(); double time_elapsed = difftime(curr_time, prev_time); avg_page_rate = static_cast( ((static_cast (sum_pages) / time_elapsed) + avg_page_rate) / 2); //算出上次刷新每秒刷新的pages数量,同时加上次计算的每秒平均刷新块数 然后除以2 得到一个每秒刷新的pages数量 !!!第一个计算条件avg_page_rate 生成 /* How much LSN we have generated since last call. */ lsn_rate = static_cast ( static_cast (cur_lsn - prev_lsn) / time_elapsed);//计算redo lsn生成率 lsn_avg_rate = (lsn_avg_rate + lsn_rate) / 2;//计算redo每秒平均生成率 /* aggregate stats of all slots */ mutex_enter(&page_cleaner->mutex); ulint flush_tm = page_cleaner->flush_time; ulint flush_pass = page_cleaner->flush_pass; page_cleaner->flush_time = 0; page_cleaner->flush_pass = 0; ulint list_tm = 0; ulint list_pass = 0; for (ulint i = 0; i < page_cleaner->n_slots; i++) {//扫描所有的槽 page_cleaner_slot_t* slot; slot = &page_cleaner->slots[i]; list_tm += slot->flush_list_time; list_pass += slot->flush_list_pass; slot->flush_list_time = 0; slot->flush_list_pass = 0; } mutex_exit(&page_cleaner->mutex); oldest_lsn = buf_pool_get_oldest_modification(); //获取flush list中最老的ls ut_ad(oldest_lsn <= log_get_lsn());//断言 age = cur_lsn > oldest_lsn ? cur_lsn - oldest_lsn : 0; //获取当前LSN和最老LSN的之间的差值 pct_for_dirty = af_get_pct_for_dirty(); //计算出一个刷新百分比 (比如100) !!!!重点 pct_for_lsn = af_get_pct_for_lsn(age);//计算出lsn的比率 百分比(l列如4.5) pct_total = ut_max(pct_for_dirty, pct_for_lsn);//取他们的大值 /* Estimate pages to be flushed for the lsn progress *///计算target_lsn ulint sum_pages_for_lsn = 0; lsn_t target_lsn = oldest_lsn + lsn_avg_rate * buf_flush_lsn_scan_factor; //计算下一次刷新的 目标lsn 及target_lsnbuf_flush_lsn_scan_factor是定值3 for (ulint i = 0; i < srv_buf_pool_instances; i++) {//循环整个buffer instance找到小于target_lsn的脏块 buf_pool_t* buf_pool = buf_pool_from_array(i); ulint pages_for_lsn = 0; buf_flush_list_mutex_enter(buf_pool); for (buf_page_t* b = UT_LIST_GET_LAST(buf_pool->flush_list);//每个innodb buffer的末尾的flush list 进行扫描,头插法? b != NULL; b = UT_LIST_GET_PREV(list, b)) { if (b->oldest_modification > target_lsn) { break; } ++pages_for_lsn; //某个 innodb buffer 实例中 flush list 小于这个 target lsn 的 page计数 } buf_flush_list_mutex_exit(buf_pool); sum_pages_for_lsn += pages_for_lsn; //这里汇总所有 innodb buffer实例中 flush list 小于这个 target lsn 的 page 总数 mutex_enter(&page_cleaner->mutex); ut_ad(page_cleaner->slots[i].state == PAGE_CLEANER_STATE_NONE);//断言所有的槽处于没有刷新状态 page_cleaner->slots[i].n_pages_requested = pages_for_lsn / buf_flush_lsn_scan_factor + 1; //确认槽的n_pages_requested值 mutex_exit(&page_cleaner->mutex); } sum_pages_for_lsn /= buf_flush_lsn_scan_factor;//buf_flush_lsn_scan_factor为定值3 /* Cap the maximum IO capacity that we are going to use by max_io_capacity. Limit the value to avoid too quick increase */ n_pages = PCT_IO(pct_total); //根据 前面得到的 pct_total 和 srv_io_capacity参数得到 刷新的块数 !!!第二个计算参数生成。 if (age < log_get_max_modified_age_async()) { //如果日质量小于 异步刷新的范畴 ulint pages_for_lsn = std::min (sum_pages_for_lsn, srv_max_io_capacity * 2); //即便是需要刷新的块数很多,最多只能刷max_io_capacity*2的数量!!!第三个计算参数生成 n_pages = (n_pages + avg_page_rate + pages_for_lsn) / 3; // 3部分组成 1、根据参数计算出来的IO能力 2、以往每秒刷新页的数量 3、根据target lsn 计算出来的一个需要刷新的块数 } if (n_pages > srv_max_io_capacity) { n_pages = srv_max_io_capacity; } return(n_pages); }
此函数最后计算出了需要刷新的块,其中刷新比率计算的的重点函数为af_get_pct_for_dirty和af_get_pct_for_lsn 下面将给出代码注释,其实前文中的算法就来自af_get_pct_for_dirty。
四、af_get_pct_for_dirty和af_get_pct_for_lsn函数
af_get_pct_for_dirty函数
double dirty_pct = buf_get_modified_ratio_pct(); //得到 修改的块/总的块的 的百分比 记住脏数据比率 if (dirty_pct == 0.0) { /* No pages modified */ return(0); } ut_a(srv_max_dirty_pages_pct_lwm <= srv_max_buf_pool_modified_pct); if (srv_max_dirty_pages_pct_lwm == 0) { //如果innodb_max_dirty_pages_pct_lwm没有设置 /* The user has not set the option to preflush dirty pages as we approach the high water mark. */ if (dirty_pct >= srv_max_buf_pool_modified_pct) { //如果脏数据比率大于了innodb_max_dirty_pages_pct则返回比率100% /* We have crossed the high water mark of dirty pages In this case we start flushing at 100% of innodb_io_capacity. */ return(100); } } else if (dirty_pct >= srv_max_dirty_pages_pct_lwm) { //如果设置了innodb_max_dirty_pages_pct_lwm 并且脏数据比率大于了 /* We should start flushing pages gradually. */ //innodb_max_dirty_pages_pct_lwm参数设置 return(static_cast((dirty_pct * 100) / (srv_max_buf_pool_modified_pct + 1))); //则返回 (脏数据比率/(innodb_max_dirty_pages_pct+1))*100 也是一个比率 如(45/76)*100 } return(0);//否则返回0
af_get_pct_for_lsn函数:
注意innodb_cleaner_lsn_age_factor参数默认设置为high_checkpoint,可以看到算法最后是除以700.5,所有前文我说这个函数算出来的比率一般比较小。
lsn_t af_lwm = (srv_adaptive_flushing_lwm * log_get_capacity()) / 100;// srv_adaptive_flushing_lwm=10 那么大约就是 logtotalsize*(9/10)*(1/10) 943349 计算一个low water mark if (age < af_lwm) { //如果当前生成的redo 小于了 low water master 则返回0 也就是说 redo日志量生成量不高则不需要权衡 /* No adaptive flushing. */ //可以看出这里和redo设置的大小有关,如果redo文件设置越大则af_lwm越大,触发权衡的机率越小 return(0); } max_async_age = log_get_max_modified_age_async(); //获取需要异步刷新的的位置 大约为logtotalsize*(9/10)*(7/8) if (age < max_async_age && !srv_adaptive_flushing) { //如果小于异步刷新 且 自适应flush 没有开启 /* We have still not reached the max_async point and the user has disabled adaptive flushing. */ return(0); } /* If we are here then we know that either: 1) User has enabled adaptive flushing 2) User may have disabled adaptive flushing but we have reached max_async_age. */ lsn_age_factor = (age * 100) / max_async_age; //比率lsn_age_factor = (本次刷新的日志量/(logtotalsize*(9/10)*(7/8))) ut_ad(srv_max_io_capacity >= srv_io_capacity); switch ((srv_cleaner_lsn_age_factor_t)srv_cleaner_lsn_age_factor) { case SRV_CLEANER_LSN_AGE_FACTOR_LEGACY: return(static_cast( ((srv_max_io_capacity / srv_io_capacity) * (lsn_age_factor * sqrt((double)lsn_age_factor))) / 7.5)); //430 case SRV_CLEANER_LSN_AGE_FACTOR_HIGH_CHECKPOINT: //innodb_cleaner_lsn_age_factor参数默认设置为high_checkpoint return(static_cast ( ((srv_max_io_capacity / srv_io_capacity) // ((max_io_cap /io_cap) * (sqrt(lsn_age_factor)*lsn_age_factor*lsn_age_factor))/700.5 * (lsn_age_factor * lsn_age_factor //(10 * (3.3*10*10))/700 =4.3 * sqrt((double)lsn_age_factor))) / 700.5)); //
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