MySQL实战45讲学习笔记：第三十三讲

1、引子

我常常会被问到这样一个问题：个人主机内存只有 100G，如今要对一个 200G 的大表作全表扫描，会不会把数据库主机的内存用光了？

这个问题确实值得担忧，被系统 OOM（out of memory）可不是闹着玩的。可是，反过来想一想，逻辑备份的时候，可不就是作整库扫描吗？若是这样就会把内存吃光，逻辑备份
不是早就挂了？

因此说，对大表作全表扫描，看来应该是没问题的。可是，这个流程究竟是怎么样的呢？

2、全表扫描对 server 层的影响

假设，咱们如今要对一个 200G 的 InnoDB 表 db1. t，执行一个全表扫描。固然，你要把扫描结果保存在客户端，会使用相似这样的命令：

mysql -h$host -P$port -u$user -p$pwd -e "select * from db1.t" > $target_file

你已经知道了，InnoDB 的数据是保存在主键索引上的，因此全表扫描其实是直接扫描表 t 的主键索引。这条查询语句因为没有其余的判断条件，因此查到的每一行均可以直接
放到结果集里面，而后返回给客户端。

一、MySQL 查询结果发送流程

那么，这个“结果集”存在哪里呢？

实际上，服务端并不须要保存一个完整的结果集。取数据和发数据的流程是这样的：

1. 获取一行，写到 net_buffer 中。这块内存的大小是由参数 net_buffer_length 定义的，默认是 16k。
2. 重复获取行，直到 net_buffer 写满，调用网络接口发出去。
3. 若是发送成功，就清空 net_buffer，而后继续取下一行，并写入 net_buffer。
4. 若是发送函数返回 EAGAIN 或 WSAEWOULDBLOCK，就表示本地网络栈（socketsend buffer）写满了，进入等待。直到网络栈从新可写，再继续发送。

这个过程对应的流程图以下所示。

图 1 查询结果发送流程

 

从这个流程中，你能够看到：

1. 一个查询在发送过程当中，占用的 MySQL 内部的内存最大就是 net_buffer_length 这么大，并不会达到 200G；
2. socket send buffer 也不可能达到 200G（默认定义/proc/sys/net/core/wmem_default），若是 socket send buffer 被写满，就会暂停读数据的流程。

二、MySQL 是“边读边发的

也就是说，MySQL 是“边读边发的”，这个概念很重要。这就意味着，若是客户端接收得慢，会致使 MySQL 服务端因为结果发不出去，这个事务的执行时间变长。

好比下面这个状态，就是我故意让客户端不去读 socket receive buffer 中的内容，而后在服务端 show processlist 看到的结果。

图 2 服务端发送阻塞

若是你看到 State 的值一直处于“Sending to client”，就表示服务器端的网络栈写满了。

我在上一篇文章中曾提到，若是客户端使用–quick 参数，会使用 mysql_use_result 方法。这个方法是读一行处理一行。你能够想象一下，假设有一个业务的逻辑比较复杂，每
读一行数据之后要处理的逻辑若是很慢，就会致使客户端要过好久才会去取下一行数据，可能就会出现如图 2 所示的这种状况。

所以，对于正常的线上业务来讲，若是一个查询的返回结果不会不少的话，我都建议你使用 mysql_store_result 这个接口，直接把查询结果保存到本地内存。

三、由于执行了一个大查询致使客户端占用内存近 20G如何解决

固然前提是查询返回结果很少。在第 30 篇文章评论区，有同窗说到本身由于执行了一个大查询致使客户端占用内存近 20G，这种状况下就须要改用 mysql_use_result 接口了。

另外一方面，若是你在本身负责维护的 MySQL 里看到不少个线程都处于“Sending toclient”这个状态，就意味着你要让业务开发同窗优化查询结果，

并评估这么多的返回结果是否合理。

而若是要快速减小处于这个状态的线程的话，将 net_buffer_length 参数设置为一个更大的值是一个可选方案。

四、为何 Sending data 要这么久？

与“Sending to client”长相很相似的一个状态是“Sending data”，这是一个常常被误会的问题。有同窗问我说，在本身维护的实例上看到不少查询语句的状态是“Sending
data”，但查看网络也没什么问题啊，为何 Sending data 要这么久？

实际上，一个查询语句的状态变化是这样的（注意：这里，我略去了其余无关的状态）：

1. MySQL 查询语句进入执行阶段后，首先把状态设置成“Sending data”；
2. 而后，发送执行结果的列相关的信息（meta data) 给客户端；
3. 再继续执行语句的流程
4. 执行完成后，把状态设置成空字符串

也就是说，“Sending data”并不必定是指“正在发送数据”，而多是处于执行器过程当中的任意阶段。好比，你能够构造一个锁等待的场景，就能看到 Sending data 状态。

 图 3 读全表被锁

图 4 Sending data 状态

能够看到，session B 明显是在等锁，状态显示为 Sending data。也就是说，仅当一个线程处于“等待客户端接收结果”的状态，才会显示"Sending toclient"；而若是显示成“Sending data”，它的意思只是“正在执行”。

如今你知道了，查询的结果是分段发给客户端的，所以扫描全表，查询返回大量的数据，并不会把内存打爆。

在 server 层的处理逻辑咱们都清楚了，在 InnoDB 引擎里面又是怎么处理的呢？ 扫描全表会不会对引擎系统形成影响呢？

3、全表扫描对 InnoDB 的影响

在第 2和第 15 篇文章中，我介绍 WAL 机制的时候，和你分析了 InnoDB 内存的一个做用，是保存更新的结果，再配合 redo log，就避免了随机写盘。

一、Buffer Pool 还有一个更重要的做用，就是加速查询

内存的数据页是在 Buffer Pool (BP) 中管理的，在 WAL 里 Buffer Pool 起到了加速更新的做用。而实际上，Buffer Pool 还有一个更重要的做用，就是加速查询。

在第 2 篇文章的评论区有同窗问道，因为有 WAL 机制，当事务提交的时候，磁盘上的数据页是旧的，那若是这时候立刻有一个查询要来读这个数据页，是否是要立刻把 redo log
应用到数据页呢？

答案是不须要。

由于这时候内存数据页的结果是最新的，直接读内存页就能够了。你看，这时候查询根本不须要读磁盘，直接从内存拿结果，速度是很快的。因此说，Buffer Pool
还有加速查询的做用。

而 Buffer Pool 对查询的加速效果，依赖于一个重要的指标，即：内存命中率。

二、内存命中率。

而 Buffer Pool 对查询的加速效果，依赖于一个重要的指标，即：内存命中率。

你能够在 show engine innodb status 结果中，查看一个系统当前的 BP 命中率。通常状况下，一个稳定服务的线上系统，要保证响应时间符合要求的话，内存命中率要在 99%以上。

执行 show engine innodb status ，能够看到“Buffer pool hit rate”字样，显示的就是当前的命中率。好比图 5 这个命中率，就是 99.0%。

图 5 show engine innodb status 显示内存命中率

若是全部查询须要的数据页都可以直接从内存获得，那是最好的，对应的命中率就是100%。但，这在实际生产上是很难作到的。

InnoDB Buffer Pool 的大小是由参数 innodb_buffer_pool_size 肯定的，通常建议设置成可用物理内存的 60%~80%。

在大约十年前，单机的数据量是上百个 G，而物理内存是几个 G；如今虽然不少服务器都能有 128G 甚至更高的内存，可是单机的数据量却达到了 T 级别。

因此，innodb_buffer_pool_size 小于磁盘的数据量是很常见的。若是一个 Buffer Pool满了，而又要从磁盘读入一个数据页，那确定是要淘汰一个旧数据页的。

三、基本 LRU 算法

图 6 基本 LRU 算法

InnoDB 管理 Buffer Pool 的 LRU 算法，是用链表来实现的。

1. 在图 6 的状态 1 里，链表头部是 P1，表示 P1 是最近刚刚被访问过的数据页；假设内存里只能放下这么多数据页；
2. 这时候有一个读请求访问 P3，所以变成状态 2，P3 被移到最前面；
3. 状态 3 表示，此次访问的数据页是不存在于链表中的，因此须要在 Buffer Pool 中新申请一个数据页 Px，加到链表头部。可是因为内存已经满了，不能申请新的内存。因而，会清空链表末尾
 Pm 这个数据页的内存，存入 Px 的内容，而后放到链表头部。
4. 从效果上看，就是最久没有被访问的数据页 Pm，被淘汰了。

这个算法乍一看上去没什么问题，可是若是考虑到要作一个全表扫描，会不会有问题呢？

假设按照这个算法，咱们要扫描一个 200G 的表，而这个表是一个历史数据表，平时没有业务访问它。

那么，按照这个算法扫描的话，就会把当前的 Buffer Pool 里的数据所有淘汰掉，存入扫描过程当中访问到的数据页的内容。也就是说 Buffer Pool 里面主要放的是这个历史数据表的数据。

对于一个正在作业务服务的库，这可不妙。你会看到，Buffer Pool 的内存命中率急剧降低，磁盘压力增长，SQL 语句响应变慢。

因此，InnoDB 不能直接使用这个 LRU 算法。实际上，InnoDB 对 LRU 算法作了改进。

四、改进的 LRU 算法

图 7 改进的 LRU 算法

在 InnoDB 实现上，按照 5:3 的比例把整个 LRU 链表分红了 young 区域和 old 区域。图中 LRU_old 指向的就是 old 区域的第一个位置，是整个链表的 5/8 处。也就是说，靠近
链表头部的 5/8 是 young 区域，靠近链表尾部的 3/8 是 old 区域。

改进后的 LRU 算法执行流程变成了下面这样。

1. 图 7 中状态 1，要访问数据页 P3，因为 P3 在 young 区域，所以和优化前的 LRU 算法同样，将其移到链表头部，变成状态 2。

2. 以后要访问一个新的不存在于当前链表的数据页，这时候依然是淘汰掉数据页 Pm，可是新插入的数据页 Px，是放在 LRU_old 处。

3. 处于 old 区域的数据页，每次被访问的时候都要作下面这个判断：

    若这个数据页在 LRU 链表中存在的时间超过了 1 秒，就把它移动到链表头部；
    若是这个数据页在 LRU 链表中存在的时间短于 1 秒，位置保持不变。1 秒这个时间，是由参数 innodb_old_blocks_time 控制的。其默认值是 1000，单位毫秒。

这个策略，就是为了处理相似全表扫描的操做量身定制的。仍是以刚刚的扫描 200G 的历史数据表为例，咱们看看改进后的 LRU 算法的操做逻辑：

1. 扫描过程当中，须要新插入的数据页，都被放到 old 区域 ;
2. 一个数据页里面有多条记录，这个数据页会被屡次访问到，但因为是顺序扫描，这个数据页第一次被访问和最后一次被访问的时间间隔不会超过 1 秒，所以仍是会被保留在old 区域；
3. 再继续扫描后续的数据，以前的这个数据页以后也不会再被访问到，因而始终没有机会移到链表头部（也就是 young 区域），很快就会被淘汰出去。

能够看到，这个策略最大的收益，就是在扫描这个大表的过程当中，虽然也用到了 BufferPool，可是对 young 区域彻底没有影响，从而保证了 Buffer Pool 响应正常业务的查询命中率。

4、小结

今天，我用“大查询会不会把内存用光”这个问题，和你介绍了 MySQL 的查询结果，发送给客户端的过程。

因为 MySQL 采用的是边算边发的逻辑，所以对于数据量很大的查询结果来讲，不会在server 端保存完整的结果集。因此，若是客户端读结果不及时，会堵住 MySQL 的查询过
程，可是不会把内存打爆。

而对于 InnoDB 引擎内部，因为有淘汰策略，大查询也不会致使内存暴涨。而且，因为InnoDB 对 LRU 算法作了改进，冷数据的全表扫描，对 Buffer Pool 的影响也能作到可控。

固然，咱们前面文章有说过，全表扫描仍是比较耗费 IO 资源的，因此业务高峰期仍是不能直接在线上主库执行全表扫描的。

最后，我给你留一个思考题吧。

我在文章中说到，若是因为客户端压力太大，迟迟不能接收结果，会致使 MySQL 没法发送结果而影响语句执行。但，这还不是最糟糕的状况。

你能够设想出因为客户端的性能问题，对数据库影响更严重的例子吗？或者你是否经历过这样的场景？你又是怎么优化的？

你能够把你的经验和分析写在留言区，我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。感谢你的收听，也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一块儿阅读。

5、上节提问

上期的问题是，若是一个事务被 kill 以后，持续处于回滚状态，从恢复速度的角度看，你是应该重启等它执行结束，仍是应该强行重启整个 MySQL 进程。

由于重启以后该作的回滚动做仍是不能少的，因此从恢复速度的角度来讲，应该让它本身结束。

固然，若是这个语句可能会占用别的锁，或者因为占用 IO 资源过多，从而影响到了别的语句执行的话，就须要先作主备切换，切到新主库提供服务。

切换以后别的线程都断开了链接，自动中止执行。接下来仍是等它本身执行完成。这个操做属于咱们在文章中说到的，减小系统压力，加速终止逻辑。

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@HuaMax 的回答中提到了对其余线程的影响；@夹心面包 @Ryoma @曾剑 同窗提到了重启后依然继续作回滚操做的逻