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深度优化!MySQL百亿级大表性能提升攻略

2024-11-28 15:11

关注

该告警表明主从同步延迟严重。如果此时尝试从主库切换到从库,切换时间将会很长。

系统需要额外的时间来追赶并同步延迟的数据,以确保主从数据库之间的数据一致性。

进一步分析发现,这个问题的主要原因是数据库实例中大量的慢查询。

这些慢查询是指执行时间超过1秒的SQL查询。

我们发现,每天晚上应用程序执行的一个特定任务——删除一个月前的旧数据,是这些慢查询的主要来源。

分析

利用pt-query-digest工具分析最近一周的mysql-slow.log。

pt-query-digest --since=148h mysql-slow.log | less

结果第二部分

在一周内,记录的慢查询总执行时间为25,403秒,最长的慢SQL执行时间为266秒,平均每个慢SQL执行时间为5秒,平均扫描了1,766万行数据。

结果第二部分

对select arrival_record操作的慢查询次数超过40,000次,平均响应时间为4秒。而delete arrival_record记录了6次,平均响应时间为258秒。

select xxx_record语句

select arrival_record的慢查询语句如下所示,where条件中的参数字段相同,但参数值不同:*select count(\*) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2024-03-25 14:00:00' and '2024-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G*

select arrival_record语句在MySQL中最多扫描了5600万行,平均扫描了172万行,推断出大量的扫描行数导致了较长的执行时间。

查看执行计划

explain select count(*) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2024-03-25 14:00:00' and '2024-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: arrival_record
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: IXFK_arrival_record
key: IXFK_arrival_record
key_len: 8
ref: const
rows: 32261320
filtered: 3.70
Extra: Using index condition; Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

尽管使用了索引IXFK_arrival_record,但预计扫描行数非常多,超过3000万行。

show index from arrival_record;
+----------------+------------+---------------------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+----------------+------------+---------------------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| arrival_record | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 107990720 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 1 | product_id | A | 1344 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 2 | station_no | A | 22161 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 3 | sequence | A | 77233384 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 4 | receive_time | A | 65854652 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
| arrival_record | 1 | IXFK_arrival_record | 5 | arrival_time | A | 73861904 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
+----------------+------------+---------------------+--------------+--------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
show create table arrival_record;
..........
arrival_spend_ms bigint(20) DEFAULT NULL,
total_spend_ms bigint(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (id),
KEY IXFK_arrival_record (product_id,station_no,sequence,receive_time,arrival_time) USING BTREE,
CONSTRAINT FK_arrival_record_product FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product (id) ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO ACTION
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=614538979 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin |

现在我们已经知道select arrival_record where语句中的字段包括product_id、receive_time和receive_spend_ms,那么是否有其他字段用于过滤对该表的访问呢?

强大的工具tcpdump登场

使用tcpdump捕获一段时间内针对该表select语句的报文。

tcpdump -i bond0 -s 0 -l -w - dst port 3316 | strings | grep select | egrep -i 'arrival_record' >/tmp/select_arri.log

捕获select语句中from后的where条件。

IFS_OLD=$IFS
IFS=$'\n'
for i in `cat /tmp/select_arri.log`; do echo ${i#*'from'}; done | less
IFS=$IFS_OLD
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=17 and arrivalrec0_.station_no='56742'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S7100'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4631'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S9466'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4205'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4105'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4506'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=24 and arrivalrec0_.station_no='V4617'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S8356'
arrival_record arrivalrec0_ where arrivalrec0_.sequence='2024-03-27 08:40' and arrivalrec0_.product_id=22 and arrivalrec0_.station_no='S8356'

表的 where 条件包含 product_id、station_no 和 sequence 字段,这些字段可以利用复合索引 IXFK_arrival_record 的前三个字段。

总结来说,优化方法是删除复合索引 IXFK_arrival_record,创建新的复合索引 idx_sequence_station_no_product_id,并单独建立索引 indx_receive_time。

删除 xxx_record 语句

删除操作平均扫描1.1亿行,平均执行时间为262秒。

下面是删除语句,其中每个慢查询日志记录了不同的参数值:

delete from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2024-02-23', '%Y-%m-%d')\G

执行计划:

explain select * from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2024-02-23', '%Y-%m-%d')\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: arrival_record
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 109,501,508
filtered: 33.33
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

这个删除语句没有使用索引(没有可用的合适索引),导致全表扫描,执行时间过长。

优化方法是创建单独的索引 indx_receive_time(receive_time)。

测试

将 arrival_record 表复制到测试实例上,以执行删除和重新索引操作,对XX 实例的 arrival_record 表信息进行测试。

du -sh /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record*
12K /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record.frm
48G /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record.ibd
select count() from cq_new_cimiss.arrival_record;
+-----------+
| count()   |
+-----------+
| 112294946 |
+-----------+
超过1亿条记录。

SELECT
table_name,
CONCAT(FORMAT(SUM(data_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbdata_size,
CONCAT(FORMAT(SUM(index_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbindex_size,
CONCAT(FORMAT(SUM(data_length + index_length) / 1024 / 1024 / 1024,2),'G') AS table_size(G),
AVG_ROW_LENGTH,table_rows,update_time
FROM
information_schema.tables
WHERE table_schema = 'cq_new_cimiss' and table_name='arrival_record';
+----------------+-------------+--------------+--------------+----------------+------------+---------------------+
| table_name     | dbdata_size  | dbindex_size | table_size(G) | AVG_ROW_LENGTH | table_rows | update_time         |
+----------------+-------------+--------------+--------------+----------------+------------+---------------------+
| arrival_record | 18,268.02M   | 13,868.05M   | 31.38G        | 175            | 109155053  | 2024-03-26 12:40:17 |
+----------------+-------------+--------------+--------------+----------------+------------+---------------------+

磁盘使用空间为48G,而MySQL中的表大小为31G,表明大约17G的碎片,主要是由于删除操作后未回收空间。

备份并恢复表到新实例,删除原始复合索引,并添加新索引进行测试。

mydumper并行压缩备份:

user=root
passwd=xxxx
socket=/datas/mysql/data/3316/mysqld.sock
db=cq_new_cimiss
table_name=arrival_record
backupdir=/datas/dump_$table_name
mkdir -p $backupdir
nohup echo `date +%T` && mydumper -u $user -p $passwd -S $socket -B $db -c -T $table_name -o $backupdir -t 32 -r 2000000 && echo `date +%T` &

并行压缩备份所用时间为52秒,使用空间为1.2G,而表实际占用48G磁盘空间,说明 mydumper 的压缩比非常高!

开始备份:2024-03-26 12:46:04
......

结束备份:2024-03-26 12:46:56

du -sh /datas/dump_arrival_record/
1.2G  /datas/dump_arrival_record/

将备份数据复制到测试节点:

scp -rp /datas/dump_arrival_record root@10.230.124.19:/datas

多线程数据导入:

time myloader -u root -S /datas/mysql/data/3308/mysqld.sock -P 3308 -p root -B test -d /datas/dump_arrival_record -t 32

real 126m42.885s user 1m4.543s sys 0m4.267s

逻辑导入表后的磁盘空间使用:

du -h -d 1 /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.*
12K /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.frm
30G /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.ibd
没有碎片,与MySQL中的表大小一致。
cp -rp /datas/mysql/data/3308 /datas

使用在线 DDL 和 pt-osc 工具删除和重建索引。首先删除外键,如果不这样做,复合索引将无法删除,因为外键列是复合索引的第一列。

nohup bash /tmp/ddl_index.sh &
2024-04-04-10:41:39 开始停止 mysqld_3308
2024-04-04-10:41:41 开始删除数据目录并复制数据备份
2024-04-04-10:46:53 启动 mysqld_3308
2024-04-04-10:46:59 在线 ddl 开始
2024-04-04-11:20:34 在线 ddl 停止
2024-04-04-11:20:34 开始停止 mysqld_3308
2024-04-04-11:20:36 开始删除数据目录并复制数据备份
2024-04-04-11:22:48 启动 mysqld_3308
2024-04-04-11:22:53 pt-osc 开始
2024-04-04-12:19:15 pt-osc 停止
在线 DDL 用时34分钟,pt-osc 用时57分钟,在线 DDL 用时约为 pt-osc 工具的一半。

执行 DDL 时可参考

使用建议:

实现

由于这是一个主从实例,应用程序连接到 VIP。索引的删除和重建使用在线 DDL 完成。在停止主从复制后,首先在从库实例上执行(不记录 binlog),然后进行主从切换,接着在新切换的从库实例上执行(不记录 binlog)。

function red_echo () {
        local what="$*"
        echo -e "$(date +%F-%T)  ${what}"
}

function check_las_comm(){
    if [ "$1" != "0" ];then
        red_echo "$2"
        echo "exit 1"
        exit 1
    fi
}

red_echo "停止从库"
mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"stop slave"
check_las_comm "$?" "停止从库失败"

red_echo "在线 DDL 开始"
mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"set sql_log_bin=0;select now() as ddl_start;ALTER TABLE $db_.\`${table_name}\` DROP FOREIGN KEY FK_arrival_record_product,drop index IXFK_arrival_record,add index idx_product_id_sequence_station_no(product_id,sequence,station_no),add index idx_receive_time(receive_time);select now() as ddl_stop" >>${log_file} 2>& 1
red_echo "在线 DDL 停止"
red_echo "添加外键"
mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"set sql_log_bin=0;ALTER TABLE $db_.${table_name} ADD CONSTRAINT _FK_${table_name}_product FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES cq_new_cimiss.product (id) ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO ACTION;" >>${log_file} 2>& 1
check_las_comm "$?" "添加外键出错"
red_echo "添加外键结束"

red_echo "启动从库"
mysql -uroot -p$passwd --socket=/datas/mysql/data/${port}/mysqld.sock -e"start slave"
check_las_comm "$?" "启动从库失败"

执行时间

2024-04-08-11:17:36 停止从库 mysql:[警告] 使用命令行界面输入密码可能不安全。ddl_start 2024-04-08 11:17:36 ddl_stop 2024-04-08 11:45:13 2024-04-08-11:45:13 在线 DDL 停止 2024-04-08 11:45:13 添加外键 mysql:[警告] 使用命令行界面输入密码可能不安全。2024-04-08-12:33:48 添加外键结束 2024-04-08 12:33:48 启动从库

重新检查删除和查询语句的执行计划

explain select count(*) from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2024-03-10', '%Y-%m-%d')\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: arrival_record
partitions: NULL
type: range
possible_keys: idx_receive_time
key: idx_receive_time
key_len: 6
ref: NULL
rows: 7540948
filtered: 100.00
Extra: Using where; Using index
 
explain select count(*) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2024-03-25 14:00:00' and '2024-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: arrival_record
partitions: NULL
type: range
possible_keys: idx_product_id_sequence_station_no,idx_receive_time
key: idx_receive_time
key_len: 6
ref: NULL
rows: 291448
filtered: 16.66
Extra: Using index condition; Using where

都使用了 idx_receive_time 索引,大大减少了扫描的行数。

索引优化后的情况

删除操作仍然花费了 77 秒。

delete from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2024-03-10', '%Y-%m-%d')\G;

删除语句使用了 receive_time 的索引,删除了超过 300 万条记录,耗时 77 秒。

优化删除大表为小批量删除

应用端已经优化为每 10 分钟删除一次数据(每次执行时间约 1 秒),并且没有发生 SLA(主从延迟警报)现象。

另一种方法是根据主键顺序一次删除 2 万条记录。

# 获取符合时间条件的最大主键 ID
# 根据主键顺序小批量删除数据
# 首先执行以下语句
SELECT MAX(id) INTO @need_delete_max_id FROM `arrival_record` WHERE receive_time<'2024-03-01';
DELETE FROM arrival_record WHERE id<@need_delete_max_id LIMIT 20000;
select ROW_COUNT();  # 返回 20000

# 执行小批量删除后会返回行数 row_count(),即删除的行数
# 程序会检查返回的 row_count() 是否为 0,若不为 0,则执行下面的循环;若为 0,则退出循环,删除完成
DELETE FROM arrival_record WHERE id<@need_delete_max_id LIMIT 20000;
select ROW_COUNT();
# 程序会休眠 0.5 秒

总结

来源:路条编程内容投诉

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