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作為綜合性多業(yè)務(wù)的“互聯(lián)網(wǎng)+生活服務(wù)”平臺， 美團(tuán)點評 對數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定運行有較高的要求，小概率的性能抖動(包括慢SQL)都會造成一定的可用性損失。本文將從過去幾年遇到的一些性能問題中，挑選了一個較為棘手的案例，探究端到端數(shù)據(jù)庫性能問題的解決思路，為DBA同學(xué)在解決類似問題時提供一種參考。
網(wǎng)站設(shè)計制作過程拒絕使用模板建站；使用PHP+MYSQL原生開發(fā)可交付網(wǎng)站源代碼;符合網(wǎng)站優(yōu)化排名的后臺管理系統(tǒng)；成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站建設(shè)、成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)收費合理；免費進(jìn)行網(wǎng)站備案等企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)一條龍服務(wù).我們是一家持續(xù)穩(wěn)定運營了10多年的創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站建設(shè)公司。
問題描述
在一段時間內(nèi)不斷有開發(fā)同學(xué)反饋，線上應(yīng)用程序獲取數(shù)據(jù)超時，通過C AT 監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)這些應(yīng)用的SQL 99line都比較高，這在一定程度上影響了對應(yīng)業(yè)務(wù)的QoS，比如達(dá)不到99.99%的業(yè)務(wù)可用性(超時被定義為不可用)。這些問題出現(xiàn)在很多業(yè)務(wù)場景中，是一個普遍性問題。
通過 C AT 監(jiān)控系統(tǒng)、SQL樣本、慢查詢系統(tǒng)等進(jìn)一步了解，發(fā)現(xiàn)這類SQL有如下特征:
- 基本上都是以主鍵或唯一鍵為條件的簡單查詢，查詢后的結(jié)果集及掃描的行數(shù)都比較小;
- 查詢的表的數(shù)據(jù)總量也很小，最小的表甚至只有幾千行;
- 時間達(dá)到了幾百ms，甚至1s;
- 數(shù)據(jù)庫的slow log里沒有記錄這類SQL。
下圖為CAT相關(guān)監(jiān)控數(shù)據(jù)的樣本，以xxx-service這個service為例：
99line的監(jiān)控數(shù)據(jù)，有很多SQL的返回時間超過100ms以上。
SQL的絕對數(shù)量在2016年9月6日當(dāng)天為 ：3788。
具體到某個SQL，甚至達(dá)到了929ms。
FB_Coach的表結(jié)構(gòu)如下：
可看到最多641條記錄，還有聯(lián)合索引。
概要分析
要想定位到原因，必須通過排除法找到該SQL到底慢在哪個階段，這樣才能縮小范圍。接下來我們來分析慢SQL的花費時間組成。從下圖可看出，時間主要由3部分組成：
- App Server：發(fā)出SQL請求的時間，接收返回結(jié)果的時間
- 網(wǎng)絡(luò)：SQL請求包及查詢結(jié)果在網(wǎng)絡(luò)上花費的時間
- MySQL Server：發(fā)出SQL到查詢結(jié)果整個過程花費的時間
我們可以通過抓包工具獲取每個階段花費的時間，從而定位到底慢在哪個階段。
問題解決思路迭代
思路1：確認(rèn)哪個過程花費的時間最多
方法：分別在APP Server與MySQL Server部署TcpDump抓包工具，得到數(shù)據(jù)包在4個監(jiān)測點的“到達(dá)時間”。為了方便，把如下4個Wireshark分析結(jié)果(對TcpDump抓取日志分析)按4個方位標(biāo)注：
- APP Server 發(fā)出SQL(左上)
- MySQL Server 收到SQL(右上)
- MySQL Server 將查詢發(fā)出(右下)
- APP Server 收到查詢結(jié)果(左下)
從數(shù)據(jù)可以準(zhǔn)確的看出時間主要花費在MySQL內(nèi)部，具體時間為22.569285000-21.962634000=0.6066509999999994(秒)，約為606ms。
抓包結(jié)果：慢在MySQL Server端。
思路2： 一條SQL進(jìn)入MySQL Server到查詢結(jié)果輸出分哪些階段?
方法： 將MySQL內(nèi)部對SQL查詢的流程進(jìn)行梳理，采用排除法定位問題。要 把經(jīng)典圖拿出來說事了，以下基礎(chǔ)知識主要來自于《高性能MySQL》，“拿來主義”一下。
首先可以看到，MySQL主要有三個組件：連接/線程處理、MySQL Server層、存儲引擎層。
- 最上層主要進(jìn)行連接處理、授權(quán)認(rèn)證、安全等;
- 第二層包括查詢解析、分析、優(yōu)化(這三個是解決問題最關(guān)心的)、緩存管理、所有內(nèi)置函數(shù)、存儲過程、觸發(fā)器、視圖，似乎扯得有點遠(yuǎn);
- 第三層包含了主要的存儲引擎層，MySQL Server層(第二層)通過“存儲引擎API”向存儲引擎層存儲和提取數(shù)據(jù)，此層主要是數(shù)據(jù)存儲相關(guān)。
接下來通過一個客戶端請求查詢數(shù)據(jù)，看看MySQL主要做哪些工作吧。
每個客戶端(可能理解為App負(fù)責(zé)連接數(shù)據(jù)庫的組件，我們叫DAL)連接到MySQL服務(wù)器進(jìn)程后會擁有一個線程，這個連接的所有查詢都會在該線程中去執(zhí)行，同時服務(wù)器會緩存線程，以減少創(chuàng)建或銷毀線程的開銷和頻繁的上下文切換。
當(dāng)客戶連接到MySQL服務(wù)器時，服務(wù)器會分配一個線程，之后進(jìn)行權(quán)限認(rèn)證，認(rèn)證通過后，MySQL就開始解析該SQL查詢，并創(chuàng)建內(nèi)部數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(解析樹)，然后對其各種優(yōu)化，***調(diào)用存儲引擎API獲取或存儲需要的數(shù)據(jù)，***將查詢結(jié)果返回給客戶端。
通過以上“背書”，我們大概了解了一個SQL請求的執(zhí)行過程，那到底慢在哪個階段呢?
通過“慢SQL特點”的第4條知道，“數(shù)據(jù)庫的slow log里沒有記錄這類SQL”，那慢SQL發(fā)生的階段就可以排除了。
MySQL slow log是記錄SQL執(zhí)行過程花費的時間，記錄的時間從“SQL解析”到“存儲引擎”返回數(shù)據(jù)整個過程，所以可以排除該SQL是慢在第二層和第三層，那么只能是把時間花費在***層了?和線程相關(guān)?
結(jié)果： 很可能慢在MySQL線程管理上。
思路3： 是創(chuàng)建線程慢?thread cache不夠用，需要頻繁的創(chuàng)建線程?
方法：查看當(dāng)時數(shù)據(jù)庫的狀態(tài)值
可以看到，當(dāng)時空閑的thread很多，監(jiān)控圖也沒有抖動，所以并沒有頻繁地創(chuàng)建線程。 慢SQL產(chǎn)生的時間點，空閑的thread很多，并沒有進(jìn)行大量的線程創(chuàng)建。
那問題到底出現(xiàn)在和線程相關(guān)的哪個環(huán)節(jié)呢? 先把所有和thread相關(guān)的參數(shù)列出來。
- thread_cache_size
- thread_concurrency
- thread_handling
- thread_pool_high_prio_mode
- thread_pool_high_prio_tickets
- thread_pool_idle_timeout
- thread_pool_max_threads
- thread_pool_oversubscribe
- thread_pool_size
- thread_pool_stall_limit
- thread_stack
- thread_statistics
一眼看過去，大部分是和Thread-Pool相關(guān)。同時意識到這些問題是隨著升級到MySQL 5.6產(chǎn)生的，5.6引入了 Thread-Pool 功能。
結(jié)果： 看來MySQL5.6的 Thread-Pool 有很大嫌疑了。
思路4： 關(guān)閉MySQL 5.6的 Thread-Pool ，確認(rèn)一下問題
方法： 調(diào)整MySQL參數(shù) thread_handling = pool-of-threads---- → thread_handling = One-Connection-Per-Thread。
結(jié)論：關(guān)閉 Thread-Pool 功能后，減少78%的慢SQL，側(cè)面證明是 Thread-Pool 的問題。
以下是具體的證據(jù)，以xxx-service這個service為例： 打開 Thread-Pool 功能(2016年9月6日當(dāng)天數(shù)據(jù))。
99line占比：有好多超過100ms的SQL。
慢SQL數(shù)量：3788
關(guān)閉 Thread-Pool 功能后(2016年9月13日當(dāng)天數(shù)據(jù))。
99line占比：已經(jīng)看不到超過100ms的sql了，都在10ms以內(nèi)。
慢SQL數(shù)量：818
那么關(guān)閉 Thread-Pool ? 答案很顯然，不能! Thread-Pool 是MySQL5.6重要的功能，能夠保證MySQL數(shù)據(jù)庫高并發(fā)下的性能穩(wěn)定。
思路5： 調(diào)優(yōu) Thread-Pool 相關(guān)參數(shù)
方法：深入了解 Thread-Pool 的工作原理，查找可能產(chǎn)生慢SQL的參數(shù)。
結(jié)果： 找到了相關(guān)參數(shù)(thread_pool_stall_limit)，并且效果明顯，慢SQL數(shù)量從最初的3788減少到63，幾乎全部消滅掉。
以xxx-service這個service為例，調(diào)整后的效果，2016年9月20日當(dāng)天的數(shù)據(jù)：
99line占比：
慢SQL數(shù)量：63
ok，效果有了，總結(jié)一下。
問題分析
1、基本原理
沒有引入Thread-Pool前，MySQL使用的是one thread per connection，一旦connection增加到一定程度，MySQL的性能將急劇下降甚至被壓跨。引入Thread-Pool后將會解決上述問題,同時會減少MySQL內(nèi)部的線程數(shù)(節(jié)省內(nèi)存)及頻繁創(chuàng)建線程的開銷(節(jié)省CPU)。
2、Thread-Pool 是如何工作的?
在MySQL內(nèi)部有一個專用的thread用來監(jiān)聽數(shù)據(jù)庫連接請求，當(dāng)一個新的請求過來，如果采用以前的模型(one-thread-per-connection)，main listener(這是主線程中的listener，為了避免與thread group 中的listener混淆，我們稱之為“Main listener”)將從thread cache中取出1個thread或創(chuàng)建1個新的thead立即處理該連接請求，由該thread完成該連接的整個生命周期;
而如果采用Thread-Pool模型，這個連接請求將會被隨機(jī)放到一個thread group(thread pool由多個thread group 組成)的隊列中，之后該thread group中worker thread從隊列中取出并建立連接，一旦連接建立，該連接對應(yīng)的socket句柄將與該thread group中的listener關(guān)聯(lián)起來，之后該連接將在該thread group中完成它的生命周期。
接下來我們來說說Thread Group 。Thread Group是Thread-Pool的核心組件，所有的操作都是發(fā)生在thread group。Thread-Pool由多個(數(shù)量由參數(shù)thread_pool_size來決定，默認(rèn)等于cpu個數(shù))thrad group組成。一個連接請求被隨機(jī)地綁定到一個thread group，每個thread group獨立工作，并且占用一個核的CPU。所以thread group都會***限度地保持一個thread處于ACTIVE狀態(tài)，并且***只有一個，因為太多就有可能壓跨數(shù)據(jù)庫。
Thread Group中的thread一般有4個狀態(tài)：
- TP_STATE_LISTENER
- TP_STATE_IDLE
- TP_STATE_ACTIVE
- TP_STATE_WAITING
當(dāng)一個線程作為listener運行時就處于“TP_STATE_LISTENER”，它通過epoll的方式監(jiān)聽聯(lián)接到該Thread Group的所有連接，當(dāng)一個socket就緒后，listener將決定是否喚醒一個thread或自己處理該socket。此時如果Thread Group的隊列為空，它將自己處理該socket并將狀態(tài)更改為“ACTIVE”，之后該thread 在MySQL Server內(nèi)部處理“工作”，當(dāng)該線程遇到鎖或異步IO(比如將數(shù)據(jù)頁讀入到buffer pool)這些wait時，該thread將通過回調(diào)函數(shù)的方式告訴thread pool，讓其把自己標(biāo)記為“WAITING”狀態(tài)。
此時，假設(shè)隊列中有了新的socket準(zhǔn)備就緒，是立即創(chuàng)建新的線程還是等待剛才的線程執(zhí)行結(jié)束呢?
由于Thread-Pool最初設(shè)計的目標(biāo)是保持一定數(shù)量的線程處于“ACTIVE”狀態(tài)，具體的實現(xiàn)方式就是控制thread group的數(shù)量和thread group內(nèi)部處于"ACTIVE"狀態(tài)的thread的數(shù)量。控制thread group內(nèi)部的ACTIVE狀態(tài)的數(shù)量，方法就是***限度地保證處于ACTIVE狀態(tài)的線程個數(shù)是1。很顯然，當(dāng)前thread group中有一個處于WAITING狀態(tài)的thread了，如果再啟用一個新的線程并且處于ACTIVE狀態(tài)，剛才的線程由WAITING變?yōu)锳CTIVE狀態(tài)時，此時將會有2個“ACTIVE”狀態(tài)的線程，和最初的目標(biāo)似乎相背，但顯然也不能讓后續(xù)就緒的socket一直等待下去，那應(yīng)該怎么處理?
那么此時需要一個權(quán)衡了，提供了這樣的一個方法：對正在ACTIVE或WAITING狀態(tài)的線程啟用一個計數(shù)器，超過計數(shù)器后將該thread標(biāo)記為stalled，然后thread group創(chuàng)建新的thread或喚醒sleep的thread處理新的sokcet，這樣將是一個很好的權(quán)衡。超時時間該參數(shù)thread_pool_stall_limit來決定，默認(rèn)是500ms。
如果一個線程無事可做，它將保持空閑狀態(tài)(TP_STATE_WAITING)一定時間(thread_pool_idle_timeout參數(shù)決定，默認(rèn)是60秒)后“自殺”。
3、和我們遇到的具體問題相關(guān)的點
假設(shè)上文提到的由“ACTIVE”轉(zhuǎn)化為“WAITING”狀態(tài)的線程(標(biāo)記為“線程A”)所執(zhí)行的“SQL"可能是一個標(biāo)準(zhǔn)的慢SQL(命名為SQLA，執(zhí)行時間較長)，那么后續(xù)有連接請求分配到了同一個thread group,那么新連接的SQL(命名SQLB)需要等待線程A結(jié)束;如果SQLA執(zhí)行時間超過500ms，該thread group創(chuàng)建新的worker線程來處理SQLB。
不管哪種情況，SQLB都會在線程等待上花費很多時間，此時SQLB就是CAT監(jiān)控系統(tǒng)上看到的慢SQL。又因為SQLA不一定都是慢SQL，所以SQLB也不是每次在線程等待上花費較多的時間，這就吻合我們看到的現(xiàn)象“一定比例的慢SQL”。
解決方法
找到問題了，那么解決辦法就簡單了。調(diào)整thread_pool_stall_limit=10，這樣就強(qiáng)迫被SQLA更快被標(biāo)記為stalled，然后創(chuàng)建新的線程來處理SQLB。
帶來的價值
- 以xxx-service為例，減少了98.3%的慢SQL，效果很明顯;
- 該問題的解決讓百個產(chǎn)品線從中受益，業(yè)務(wù)可用性超過了99.99%。
首先我們分析了慢SQL的特點及該SQL花費的時間組成，通過“時間花費在哪”這一通用方法，不斷把問題范圍縮小，最終通過排除法將問題鎖定在MySQL內(nèi)部線程。
對于MySQL內(nèi)部線程，我們通過對參數(shù)“全量掃描”，發(fā)現(xiàn)了與MySQL 5.6新開啟的參數(shù)有關(guān)，粗略確定了Thread-Pool是導(dǎo)致慢SQL問題的。
之后通過關(guān)閉Thread-Pool進(jìn)一步確認(rèn)是開啟該功能引起的。之后我們不斷調(diào)整參數(shù)和閱讀大量相關(guān)的資料，最終將問題解決。
通過以上問題的解決，我們可以學(xué)到一些端到端的性能問題解決思路：
定位問題
劃分問題的邊界
每個問題總有它的邊界。當(dāng)我們無法一眼看出來問題的邊界在哪里時，就需要不斷的通過排除法縮小邊界，在特定的邊界內(nèi)就用特定的專業(yè)知識來定位問題。
搜集關(guān)鍵數(shù)據(jù)得出靠譜結(jié)論
比如生產(chǎn)環(huán)境中會有各種數(shù)據(jù)，包含監(jiān)控數(shù)據(jù)、臨時部署工具獲取的數(shù)據(jù)，充分利用這些數(shù)據(jù)支撐我們的結(jié)論。
對問題產(chǎn)生的時間或影響范圍進(jìn)行上下文聯(lián)想
很多問題是隨著一些改變產(chǎn)生的，就像軟件的生命周期一樣，受到各種環(huán)境的變化影響。通過問題產(chǎn)生的上下去尋找問題的原因，可以發(fā)現(xiàn)大部分問題的產(chǎn)生原因。
解決問題
不斷嘗試
有很多人認(rèn)為，知道問題的原因了，解決問題是比較容易的。其實我認(rèn)為這個是反的。因為只有清楚知道問題解決了，才能證明問題的原因是對的。在找到問題的原因之前，其實我們已經(jīng)通過不斷的調(diào)整和測試把問題解決了。所以解決問題很關(guān)鍵，貌似是廢話。
合理的理論推斷問題產(chǎn)生的原因
問題解決了，原因也找到了，***一步還要“自圓其說”，這就需要深究技術(shù)原理，找到切入點，復(fù)現(xiàn)問題了。
解決問題的方法有千萬種，這里列舉了其中一種，希望能夠幫助到大家。
當(dāng)前標(biāo)題：簡單SQL也很慢？數(shù)據(jù)庫端到端性能問題的解決思路探討
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