【腾讯云CDB】源码分析 · MySQL binlog组提交和Multi-Threaded-Slave

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简介

MySQL 5.6引入了基于schema的并行复制，即如果binlog events操作的是不同schema的对象，不是DDL，且操作的对象没有对其他schema的foreign key关联，则这些binlog events在slave上做重放的时候可以并行。slave上依然还是有一条IO线程负责从master拉取binlog并写入relay log，之前负责重放relay log的SQL线程现在作为coordinator线程，根据读取到的relay log里的binlog event，决定是否需要下发到worker线程做并行重放。worker线程的数量由slave_parallel_workers决定，对于不能下发到worker的events，coordinator会等到所有worker线程执行结束后自己重放当前日志。

基于schema的并行复制MTS(Multi-Threaded Slave)能一定程度上解决之前由于单线程重放relay log造成的备库延迟问题，但当用户的实例只有一个schema时备库延迟的问题还是不能解决，而单库多表是比较常见的情形。

MySQL 5.7先是实现了基于commit-parent的并行复制，打破了之前schema的限制，很大程度提升了备库重放日志效率。在最新代码中，并行复制进一步被优化为基于lock-interval的方式，在重放日志时相较于commit-parent方式有更大的并行度。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信立得10元腾讯云无门槛代金券，体验移动端一键管理数据库，学习更多数据库技术实战教程。

2. 基于commit-parent的并行复制

commit-parent方式的原理很简单，如果两个事务能在master节点同时prepare成功，说明他们之间不存在冲突，那么这两个事务可以在slave节点做并行重放。

为了能让slave知道两个事务是否同时prepare成功，master节点需要将事务prepare的时间戳记录在binlog中以供slave读取。MySQL以事务提交的时间点为分界将时间轴划分为很多小的时间片，每个事务的提交意味着当前时间片的结束，以及下一个时间片的开始；每个事务在prepare时获取当前时间片的起始时间点，作为该事务的prepare时间戳。

MySQL将时间戳实现为逻辑时间戳，是一个全局单调递增的计数器，所以每个事务在prepare时获取一个计数值，这个计数值被称作该事务的commit-parent，每个事务在commit时将这个全局计数器加1。如果两个事务拥有相同的commit-parent，则意味着这两个事务在同一个时间片里prepare成功，于是他们可以被并行地重放。所以slave端逻辑很简单，只需要判断当前事务和正在执行的事务是否拥有相同的commit-parent，然后决定能否和正在执行的事务一起执行。

一个例子如下：

代码语言：javascript
复制
    Trx1 ------------P----------C-------------------------------->
                                |
    Trx2 ----------------P------+---C---------------------------->
                                |   |
    Trx3 -------------------P---+---+-----C---------------------->
                                |   |     |
    Trx4 -----------------------+-P-+-----+----C----------------->
                                |   |     |    |
    Trx5 -----------------------+---+-P---+----+---C------------->
                                |   |     |    |   |
    Trx6 -----------------------+---+---P-+----+---+---C---------->
                                |   |     |    |   |   |
    Trx7 -----------------------+---+-----+----+---+-P-+--C------->
                                |   |     |    |   |   |  |

横轴为每个事务的时间线，P为prepare时间点，C为commit时间点；竖线表示因为事务提交所导致的时间片划分。在这个例子中，Trx1, Trx2和Trx3可以并行重放，Trx5和Trx6可以并行重放。

3. 基于lock-interval的并行复制

上面例子中，在slave端重放时，Trx4不能和Trx5, Trx6做并行重放，但是这三个事务同时prepare成功了，他们之间并不存在锁冲突，所以是可以并行重放的。为了解决这类问题，MySQL实现了基于lock-interval的并行复制。这种方式的原理是，如果两个事务同时获得了其所需的所有锁，则表明这两个事务不冲突，可以同时重放。所以MySQL定义了lock-interval的概念：表示事务从获得所需所有锁开始，到释放第一个锁为止，这中间的时间段。为了简单地描述这个时间段，lock-interval的起始点被定义为事务中最后一个DML语句prepare的时间戳，终止点被定义为事务在引擎层commit前的时间戳。如果两个事务的lock-interval有重叠，说明它们不存在锁冲突，可以并行重放。图例如下：

代码语言：javascript
复制
  - 可并行重放：
    Trx1 -----L---------C------------>
    Trx2 ----------L---------C------->

    

  • 不能并行重放：
    
Trx1 -----L----C----------------->
    
Trx2 ---------------L----C------->

同commit-parent方式一样，master端需要将每个事务的lock-interval记录在binlog中，slave端读取到之后和正在执行的事务的lock-interval比较，如果当前事务的起始点晚于正在执行事务中最早的终止点，则当前事务必须等到所有正在执行事务结束后才能执行；否则可以和正在执行事务并行执行。lock-interval也是用逻辑时间戳来表示的，起始点和终止点分别记录在binlog中的last_committed和sequence_number中，生成这两个值的过程会在后面介绍。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信立得10元腾讯云无门槛代金券，体验移动端一键管理数据库，学习更多数据库技术实战教程。生成两个值的过程和binlog组提交耦合地很紧，所以先介绍下binlog组提交原理。

4. binlog组提交

为了提供事务的D(Durability)属性，对于涉及数据写的事务，在返回commit成功之前需要先将WAL fsync到磁盘(出于平衡性能和crash safe的考虑，MySQL提供了两个参数控制这种行为: sync_binlog和innodb_flush_log_at_trx_commit，后面的讨论都假设这两个值设置为1)。如果每个事务提交都执行一次fsync会导致性能不高，所以MySQL实现了在fsync时将多个事务的WAL同时写到磁盘上，即组提交，包括binlog组提交和innodb redo log组提交。

对于单个事务提交，为了保证redo log和binlog的一致性，MySQL实现了2PC，流程如下(图片来源：http://mysqlmusings.blogspot.com/2012/06/binary-log-group-commit-in-mysql-56.html)：

图1

recovery的逻辑是，先读取redo log，对于redo log里prepare成功但是没有提交或回滚的事务，检查它是否在binlog中，如果binlog中有记录，则提交该事务；如果没有记录，则回滚该事务。在早版本MySQL中，prepare和commit会分别将redo log落盘，binlog提交也需要落盘，所以一次事务提交包括三次fsync调用。在5.7中，这部分代码做了优化，后面会介绍。

对于多个事务的组提交，一个关键是保证事务在redo log和binlog中的顺序一致。这个顺序一致要求来源于xtrabackup和ibbackup这类物理备份工具的实现，他们依赖这个假设来保证主备数据的一致。

上述的2PC并不能保证这一点，所以在5.6之前，为了保证事务顺序一致引入了一个prepare_commit_mutex，事务在prepare阶段获取它，在commit成功后释放。这样做的坏处是限制了吞吐，同一时间只能有一个事务在提交，所以group commit变得没有意义，不能做到真正批量fsync。

5.6真正解决了这个问题，去掉了prepare_commit_mutex，通过如下机制保证顺序的一致：

  • 整个commit分为三个阶段：flush阶段，sync阶段和commit阶段，入口函数为MYSQL_BIN_LOG::ordered_commit;
  • flush阶段将binlog从thd的cache中写到binlog文件，sync阶段调用fsync，commit阶段做引擎层的按序提交；
  • 每个阶段有一个队列，第一个进入队列的事务(即队列为空时)会作为当前阶段的leader，其他的作为follower，leader确认自己身份后把当前队列中的followers摘出来，并代表他们和自己做当前阶段需要做的工作，再进入到下一个阶段的队列中，如果下一个队列为空，它会继续作为leader，如果不为空，则它和它的followers会变为新阶段的follower，一旦成为follower，就只需要等待别的线程通知事务提交完成；函数实现在MYSQL_BIN_LOG::change_stage，返回值为true时表示是follower，调用DBUG_RETURN(finish_commit())等待结束，否则做当前阶段工作；
  • 顺序的一致通过队列顺序得到保证；

前面提到5.7中的2pc实现做了一些优化，主要在两点：

  • commit阶段redo log不落盘。根据recovery逻辑，事务的提交成功与否由binlog决定，只要将binlog落盘了commit阶段是不需要fsync的，所以一次事务提交只需要两次fsync调用；
  • prepare日志只需要保证在写入binlog之前fsync到磁盘即可，所以可以在binlog组提交里flush阶段开始时将prepare日志落盘。这样做的好处是可以批量fsync多个事务的prepare日志，即redo log组提交。这部分代码实现在：
代码语言：javascript
复制
MYSQL_BIN_LOG::ordered_commit --> process_flush_stage_queue --> ha_flush_logs // fscyn prepare redo log

|__ flush_thread_caches // write binlog caches

和binlog组提交相关的几个参数：

  • binlog_max_flush_queue_time:这个参数只在5.7.9之前生效，当事务发现自己是flush阶段leader之后，并不马上进入下一阶段，而是等待binlog_max_flush_queue_time再继续。这样做好处是一次可以fsync更多事务，坏处是可能导致单个事务响应变慢；
  • binlog_group_commit_sync_delay和binlog_group_commit_sync_no_delay_count：等待binlog_group_commit_sync_delay毫秒直到收集到binlog_group_commit_sync_no_delay_count个事务时，进行一次组提交；

5. Master端MTS支持

前面提到，在binlog中，lock-interval通过两个值表征，last_committed值和sequence_number，每一条Gtid_event都包含这两个值，在日志中体现为：

代码语言：javascript
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[gpadmin@~/workspace/install/data]$ mysqlbinlog master-bin.000002 | grep last_committed

#170814 11:48:16 server id 1  end_log_pos 259 CRC32 0xb7cf2899 	GTID	last_committed=0	sequence_number=1

#170814 11:48:22 server id 1  end_log_pos 513 CRC32 0x8bfdd3a0 	GTID	last_committed=0	sequence_number=2

#170814 11:48:35 server id 1  end_log_pos 767 CRC32 0x56e7f3f7 	GTID	last_committed=2	sequence_number=3

#170814 11:48:49 server id 1  end_log_pos 1021 CRC32 0xb601ea8f 	GTID	last_committed=3	sequence_number=4

在代码中有三个类包含这两个数值信息：

代码语言：javascript
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class Gtid_event: public Binary_log_event

{

long long int last_committed; //当前binlog文件中，lock-interval起始点

long long int sequence_number; //当前binlog文件中，lock-interval终止点

}


class Transaction_ctx

{

int64 last_committed;

int64 sequence_number;

}


class MYSQL_BIN_LOG: public TC_LOG

{

Logical_clock max_committed_transaction; //最后一次组提交的事务中最大sequence_number

Logical_clock transaction_counter; //全局递增数值，表征每一个事务

}


class Logical_clock

{

int64 state;

int64 offset; //每次rotate时记录当前state值

}

数值的产生以及流动如下：

  • 所有数值都来源于MYSQL_BIN_LOG，每个事务在prepare时获取MYSQL_BIN_LOG.max_committed_transactions.state，记录在Transaction_ctx.last_committed中，表示当前事务lock-interval起始时间戳(绝对值)，代码实现为：binlog_prepare --> store_commit_parent；每个事务在组提交的flush阶段获取MYSQL_BIN_LOG.transaction_counter，记录在Transaction_ctx.sequence_number中，表示当前事务lock-interval终止时间戳(绝对值)；注意，上面提到起始时间戳是事务中最后一条DML语句prepare时的时间戳，在代码实现中，为了方便，事务中每条DML语句prepare时都会更新last_committed，所以最后一条DML会覆盖之前的值；
  • 在组提交的flush阶段，获取Transaction_ctx.last_committed和Transaction_ctx.sequence_number后，计算该事务日志在当前binlog文件中的“相对”lock-interval，计算方式为Transaction_ctx.last_committed - MYSQL_BIN_LOG.max_committed_transactions.offset，记录在Gtid_event的last_committed中；Transaction_ctx.sequence_number - MYSQL_BIN_LOG.max_committed_transactions.offset，记录在Gtid_event的sequence_number中；Gtid_event会被写入到binlog中；代码实现在binlog_cache_data::flush中；
  • 当一次组提交结束时，在commit阶段中，找出这一组事务中的最大Transaction_ctx.sequence_number，写入到MYSQL_BIN_LOG.max_committed_transactions.state中；每次binlog rotate时将当前MYSQL_BIN_LOG.max_committed_transactions.state记录到MYSQL_BIN_LOG.max_committed_transactions.offset中；代码实现在ordered_commit --> process_commit_stage_queue --> update_max_committed中；

搜索关注“腾讯云数据库”官方微信立得10元腾讯云无门槛代金券，体验移动端一键管理数据库，学习更多数据库技术实战教程。整个过程代码调用关系如下：

代码语言：javascript
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ordered_commit --> process_flush_stage_queue --> ha_flush_logs(fsync innodb prepare logs)

|                             |__ assign_automatic_gtids_to_flush_group

|                             |__ flush_thread_caches --> binlog_cache_mngr::flush --> stmt_cache->flush

|                                                                                  |__ trx_cache->flush

|__ flush_cache_to_file --> flush_io_cache

|__ sync and commit stages


binlog_cache_data::flush --> set Transaction_ctx->sequence_number

|__ MYSQL_BIN_LOG::write_gtid, generate Gtid_log_event, relative sequence_number/last_committed

|__ MYSQL_BIN_LOG::write_cache --> do_write_cache

6. Slave端MTS实现

当调用START SLAVE命令时，slave实例上会启动IO线程和SQL线程(coordinator线程)，coordinator线程入口函数及顶层调用关系为：

代码语言：javascript
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handle_slave_sql --> slave_start_workers //fork worker线程，数量由参数slave_parallel_workers决定

|__ exec_relay_log_event //while循环调用，每次调用处理一个日志event

|__ slave_stop_workers //STOP SLAVE

整体的逻辑为，coordinator线程通过调用next_event从relay log读取一个日志event，再调用apply_event确定当前event应当下发到workers做并行重放，还是必须由coordinator自己做串行重放，如果确定应当下发到workers，则调用append_item_to_jobs将当前event添加到相应worker的工作队列中。相关函数调用关系为：

代码语言：javascript
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exec_relay_log_event --> next_event --> read_log_event

|              |__ mts_checkpoint_routine //检查是否需要做checkpoint，后面介绍

|__ apply_event_and_update_pos --> apply_event

|__ append_item_to_jobs (pass the job to worker, da first)


apply_event --> wait_for_workers_to_finish --> mts_checkpoint_routine //等待之前的并行workers执行结束

|__ apply_gtid_event

|__ do_apply_event

|....................(上下不同分支，下为可下发到worker，上为需coordinator做重放)

|__ get_slave_worker --> schedule_next_event --> wait_for_last_committed_trx

|__ get_lease_occupied_worker

一个事务的所有日志event(在slave上称为一个group)会被下发到同一个worker执行，多个事务可能在多条worker线程上并行执行。如果一个事务被判断为应当下发到worker执行，在将其指派给相应worker前，需要判断该事务是否可以和所有workers上正在执行的事务同时执行。这部分逻辑实现在函数schedule_next_event --> wait_for_last_committed_trx中，简单地说就是检查当前事务lock-interval起始点(last_committed)是否大于所有正在执行事务的lock-interval终止点中最小的那个，如果是则需要等待，否则则可以并行执行。

worker线程的调用关系为：

代码语言：javascript
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slave_worker_exec_job_group --> slave_worker_exec_event(while loop to pop job) --> update vars like CGEP

|                                                  |__ do_apply_event_worker --> do_apply_event

|__ slave_worker_ends_group(after breaking loop) --> commit_positions(update Slave_job_group in gaq)

|__ update CGEP related

调用关系中有提到gaq和CGEP等，这是coordinator和workers之间通信的变量，主要相关的一些类包括：

代码语言：javascript
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class Relay_log_info: public Rpl_info //记录coordinator线程状态

{

Slave_worker_array workers; //workers线程数组

Slave_committed_queue gaq; //G(lobal)A(ssigned)Q(queue)，记录各事务在各worker上的分发状态，每个事务一个entry，entry类型为Slave_job_group

Preallocated_array<Slave_job_item, 8, true> curr_group_da; //d(efferred) a(rray)，当前事务的一些日志event不能确定是否能下发到worker时，放进这个数组里，比如Gtid_log_event, Begin Query event

}


class Slave_worker: public Relay_log_info //记录每条worker线程状态

{

Slave_jobs_queue jobs; //工作队列，每个元素类型为Slave_job_item

Relay_log_info *c_rli; //coordinator指针

ulong id;

ulong gaq_index; //当前执行事务在coordinator线程gaq中的下标

}


typedef struct Slave_job_item //每条日志封装成一个job

{

Log_event *data; //日志event

uint relay_number;

my_off_it relay_pos;

} Slave_job_item;


typedef struct st_slave_job_group //每个事务一个group，记录当前事务状态

{

ulong worker_id;

Slave_worker *worker; //被下发到的worker

int32 done; //当前事务是否回放完成

} Slave_job_group;

coordinator和worker的交互流程为：

  • 当读取到一个表示事务开始的日志event，包括BEGIN和Gtid_log_event，函数get_slave_worker会构建一个Slave_job_group用来表示当前事务，并加入到Relay_log_info中gaq的队尾；
  • 同样在get_slave_worker中，对于暂时不能确定能否下发到worker的事务，如刚读取到BEGIN或Gtid_log_event，将它们加入到Relay_log_info.curr_group_da中；
  • 读取后续的日志event，如果在get_slave_worker中判断为当前事务可以下发，并且返回相应的worker指针后(从apply_event返回后)，coordinator会调用append_job_items先将之前存放在Relay_log_info.curr_group_da中的Slave_job_item添加到相应的worker的Slave_worker.jobs队列中，然后再将当前日志event添加到该jobs队列中，worker线程会从jobs队列读取并回放日志；
  • 当worker执行完当前事务后，会把Relay_log_info.gaq中该事务对应的Slave_job_group里的done标记为真；
  • coordinator会调用函数mts_checkpoint_routune定期做“checkpoint”操作，将Relay_log_info.gaq中已经执行结束的事务移出队列，移除方式为从队列头开始检查，如果done为真则移出，否则停止扫描，并标记Low Water Mark为移出的事务中最大的sequence_number(lock-interval终止点)；函数调用为：
代码语言：javascript
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mts_checkpoint_routine --> check if needed //检查距离上次checkpoint是否足够时间和执行了足够多事务

|__ gaq->move_queue_head(remove done Slave_job_group and update lwm)

额外说明的一点是，5.7同时支持基于schema和基于lock-interval的并行复制，由参数slave_parallel_type控制，当为DATABASE时，启用基于schema的机制，当为LOGICAL_CLOCK时启用基于lock-interval的机制。

基于schema的并行复制实现和上述介绍的代码是耦合在一起的，不过在get_slave_worker中是通过日志event涉及的schema对象获取worker（函数实现为map_db_to_worker），并将db到worker的映射关系保存在coordinator的一个hash表中(Relay_log_info.mapping_db_to_worker)，hash entry的结构为：

代码语言：javascript
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typedef struct st_db_worker_hash_entry

{

const char *db;

Slave_worker *worker;

long usage; //使用这个分发映射关系的事务数量

} db_worker_hash_entry

7. 总结

本文介绍了binlog组提交，以及并行复制的三种方式：基于schema的方式，基于commit-parent的方式，以及基于lock-interval的方式。

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