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编程问答

如何让xtrabackup恢复速度提升20倍?

發(fā)布時間:2024/2/28 编程问答 31 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 如何让xtrabackup恢复速度提升20倍? 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

簡介

??Xtrabackup是由percona開源的免費數(shù)據(jù)庫熱備份軟件,它能對InnoDB數(shù)據(jù)庫和XtraDB存儲引擎數(shù)據(jù)庫進行非阻塞的備份,其具備以下一些優(yōu)點:
??1)備份速度快,物理備份可靠
??2)備份過程不會打斷正在執(zhí)行的事務(wù)
??3)能夠基于壓縮等功能節(jié)約磁盤空間和流量
??4)自動備份校驗
??5)還原速度快
??6)可以流傳將備份傳輸?shù)搅硗庖慌_機器上
??7)在不增加服務(wù)器負(fù)載的情況備份數(shù)據(jù)
??Xtrabackup熱備和恢復(fù)原理如下圖所示:

??備份開始時首先會開啟一個后臺檢測進程,實時檢測mysql redo的變化,一旦發(fā)現(xiàn)redo中有新的日志寫入,立刻將日志記入后臺日志文件xtrabackup_log中。之后復(fù)制innodb的數(shù)據(jù)文件和系統(tǒng)表空間文件ibdata1,待復(fù)制結(jié)束后,執(zhí)行flush tables with read lock操作,復(fù)制.frm,MYI,MYD,等文件,最后會發(fā)出unlock tables,停止xtrabackup_log。
??恢復(fù)階段則啟動xtrabackup內(nèi)嵌的innodb實例,回放xtrabackup日志xtrabackup_log,將提交的事務(wù)信息變更應(yīng)用到innodb數(shù)據(jù)/表空間,同時回滾未提交的事務(wù)(這一過程類似innodb的實例恢復(fù))。如圖所示:
??Xtrabackup的增量備份過程和全量類似,只針對增量備份過程中的”增量”進行處理,主要是相對innodb而言,對myisam和其他存儲引擎而言,它仍然是全量備份。
??從備份恢復(fù)的流程上看,備份過程主要受拷貝文件和日志生成速度影響,即和磁盤IO、網(wǎng)絡(luò)以及系統(tǒng)壓力有關(guān);恢復(fù)過程則主要和IO、并發(fā)控制相關(guān),本文下面將主要討論Xtrabackup恢復(fù)階段的優(yōu)化。

現(xiàn)狀

??Xtrabackup的恢復(fù)過程實則是調(diào)用內(nèi)嵌innodb的恢復(fù)邏輯來實現(xiàn)的(修改了一些參數(shù)的默認(rèn)值,如恢復(fù)時buffer pool緩存頁面數(shù)目),而innodb的恢復(fù)一直以來都不是那么的高效,社區(qū)也有很多innodb崩潰恢復(fù)流程的優(yōu)化方案。
??在實際生產(chǎn)環(huán)境中,動輒上T的數(shù)據(jù)在使用Xtrabackup進行熱備時通常要產(chǎn)生幾十G甚至更大的日志文件,受限于備份恢復(fù)虛擬機的配置,這樣的備份在恢復(fù)時往往需要數(shù)個小時,平均恢復(fù)速度僅為1-4M/s(熱數(shù)據(jù)分布相關(guān)),這樣的速度給現(xiàn)網(wǎng)實例的運維造成了很大的麻煩。

問題

??通常情況下,InnoDB的恢復(fù)過程中的內(nèi)存分配類型為MEM_HEAP_BUFFER,即在buffer pool中開辟一段內(nèi)存用于存放日志記錄,當(dāng)需要恢復(fù)的日志文件很大時,可能存在內(nèi)存不足的情況,根據(jù)內(nèi)存是否充足把日志的處理分為兩種方式:
??1、開辟的內(nèi)存足夠所有保存日志記錄??

??在內(nèi)存足夠的情況下,日志的解析和回放是串行的,而日志的回放是并行的,可能參與的線程包括主線程以及各個IO線程,極端情況下可能會有l(wèi)og_checkpoint線程以及其他工作線程。
??2、開辟的內(nèi)存不足以保存所有的日志記錄??
??在內(nèi)存不足的情況下,日志解析需要進行兩輪,第一輪解析到某個lsn之后發(fā)現(xiàn)內(nèi)存不足,后續(xù)的解析將放棄保存log record到hash table,直到解析完所有日志,最后清空這一輪生成的hash table,第一輪留給下一輪解析的遺產(chǎn)是所有需要打開tablespace的信息和所有DDL相關(guān)信息,用于恢復(fù)開始時的tablespace構(gòu)建;第二輪在發(fā)現(xiàn)內(nèi)存不足時,把已經(jīng)解析的日志全部應(yīng)用到頁面上,此時ibuf的merge是被禁止的(不能產(chǎn)生新的日志),這就需要在應(yīng)用完日志之后將所有臟頁刷盤,并失效buffer pool中的所有頁面,最后清空hash table,進行后續(xù)日志的解析和回放,剩余邏輯和1相同。
??從實際情況看,整體日志恢復(fù)速度較慢,平均1-4M每秒,對于數(shù)百兆的崩潰恢復(fù)以及更大的備份日志恢復(fù)來說,這樣的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。
??從以上分析來看,日志解析回放的恢復(fù)過程存在以下幾個可以優(yōu)化的地方:
??1、日志的解析
??2、日志內(nèi)存不足時的page flush
??3、日志解析和回放的并行

方案

日志解析

??log record中沒有日志長度信息,由于通常情況下日志是格式化的,解析日志文件推進的過程中需要使用簡單的元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體傳入到處理函數(shù)中,從而計算單條日志的邊界,恢復(fù)的過程就是從last checkpoint lsn逐條推進到?jīng)]有合法日志為止,這種元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實則為dict_index_t和dict_table_t結(jié)構(gòu),日志解析和回放過程中都需要使用這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),InnoDB的對它們的處理比較粗放,每條log record解析和回放都需要malloc和free以上一對結(jié)構(gòu)。
??在MySQL社區(qū)這兩個問題已經(jīng)被提出,同時也提出了解決方案,如:
??1、對應(yīng)(Bug#82937),解決方案為在log record header中增加長度信息,如下圖所示:??

??如此,log record的邊界依靠length即可求到,省去大量元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的malloc和free,以及解析日志格式的函數(shù)調(diào)用,這一優(yōu)化可提升解析性能60%。
??2、對應(yīng)(Bug#82176),log record在回放時確實需要元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),但需要的信息遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于Runtime,根據(jù)分析,相同列數(shù)的表可以共享此數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在使用前重新初始化一些屬性即可,這樣就可以通過引入元數(shù)據(jù)cache來減少不必要的malloc和free。產(chǎn)品實測中,cache對單線程解析有30%+的提升,同樣社區(qū)也有阿里團隊類似的優(yōu)化貢獻。
??但從解析角度出發(fā),優(yōu)化前單核速度可以達(dá)到60-80M/s,優(yōu)化后可以達(dá)到120-160M/s,絕對速度已經(jīng)相當(dāng)可觀。
??以innodb5.6的恢復(fù)為基準(zhǔn),通常情況下日志文件要被掃描三遍,即解析三次,即便有120M/s的速度,重復(fù)的掃描也浪費了一部分的時間,如果對日志解析速度有更高的要求,為了追求更高的解析速度,可以引入多線程并行解析,而能否并行解析的關(guān)鍵在于日志如何有效的切分成若干個完整的分片。
??并行解析的可行性建立在能否在以LOG BLOCK組織的連續(xù)的日志文件中劃分出完整的日志片段這個問題上。InnoDB日志解析的預(yù)讀緩沖區(qū)為RECV_SCAN_SIZE(64K),其實也是分次讀取和解析的,但其能通過邊界計算處理跨越64K邊界的日志記錄,跨越邊界的整個日志記錄將在下一個64K中全部讀取,相當(dāng)于下一次讀取的日志塊和上一次是有重疊的。
??由此,我們按照固定大小(LOG BLOCK的整數(shù)倍,如10M)切分日志塊,第一個分片的第一個BLOCK的起始位置通過checkpoint lsn定位,其余分片的第一個BLOCK起始位置通過LOG_BLOCK_FIRST_REC_GROUP來確定,如果某個分片內(nèi)日志不能完整結(jié)束,則向下一個分片移動,直到解析出完整的日志為止,分片的移動可能導(dǎo)致兩個分片解析到同一個log record,由于日志回放是冪等的,所以重復(fù)的日志記錄只要按照lsn有序,多次回放不影響正確性。日志文件的分片窗口如下圖所示:??
??應(yīng)用并行解析后的恢復(fù)流程將減少大量的解析時間,如下圖所示:??

Page Flush

??以上分析中,我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)分配的buffer pool不足以放下所有日志記錄時(大實例絕大多數(shù)會發(fā)生),日志就會被解析多次,然后分批的進行回放,每次回放完成的頁面由于不能執(zhí)行ibuf merge,只能觸發(fā)page cleaner全部刷到磁盤,而且當(dāng)熱頁面比較分散時,每一輪的回放涉及的頁面遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過Xtrabackup默認(rèn)的512個頁面的buffer,這就導(dǎo)致產(chǎn)生了大量single page的淘汰,每個頁面都需要調(diào)用一次fil_flush(fsync),形成嚴(yán)重的性能瓶頸,大實例尤為嚴(yán)重。
??結(jié)合現(xiàn)網(wǎng)Xtrabackup進行熱備的方式,發(fā)現(xiàn)目前整個備份恢復(fù)過程其實是整體完成的(原子的),一次備份(全量或增量)只有完整的恢復(fù)完才算成功,如此就可以在page flush上進行比較巧妙的優(yōu)化,即將恢復(fù)階段所有的page flush改為只寫文件緩存,而不調(diào)用fli_flush,fsync操作交給操作系統(tǒng)批量調(diào)度,換句話說就是將同步的刷臟變成了異步,整個恢復(fù)完成時fil_close將會把所有未落盤的臟頁全都刷下去,頁面淘汰不再成為瓶頸,每一輪的回放速度將大大提升。

解析回放并行

??如下圖所示,日志的解析和回放并行在InnoDB中的大致方案,不同與串行方式,解析過程不再獨立存在,而是與回放線程(寫新日志)、IO線程以及checkpoint線程并發(fā),這樣的并發(fā)受限于InnoDB的一些現(xiàn)有機制,如內(nèi)存管理、刷臟機制、tablespace以及checkpoint機制等,下面將逐一展開分析:??

??1、內(nèi)存管理
??InnoDB恢復(fù)階段所需內(nèi)存申請類型為MEM_HEAP_BUFFER,從buffer pool中劃分一塊內(nèi)存,大小有限,因此存在先前提到的兩階段解析。由于MEM_HEAP_BUFFER類型的特點,多次申請,統(tǒng)一釋放,如果和回放并行,當(dāng)內(nèi)存達(dá)到上限時,解析不得不停止下來,等待所有日志apply結(jié)束,回收內(nèi)存之后再繼續(xù)進行解析。
可以將日志解析和回放理解成生產(chǎn)者和消費者,日志回放為消費者,回放過后的日志記錄即可回收,將內(nèi)存類型設(shè)置為MEM_HEAP_DYNAMIC,每條日志記錄解析時malloc自己的內(nèi)存,回放結(jié)束后將其釋放,因為回放是并發(fā)的,總體來說內(nèi)存是大體穩(wěn)定的。
??2、新日志生成
??InnoDB通過恢復(fù)階段依然通過log_sys管理日志,ibuf merge產(chǎn)生的日志需要寫在同一個日志文件中,但通常情況下,解析線程不結(jié)束解析過程是無法得到系統(tǒng)持久化lsn的,因此新日志的起始lsn以及寫入日志文件的offset無法確定,從而解析階段產(chǎn)生新日志通常是不可能實現(xiàn)的。
??如果在恢復(fù)初期不能得到持久化lsn,將會對生成新日志形成障礙。對于InnoDB的恢復(fù),也有例外存在,如InnoDB如果需要兩階段解析的話,第一階段結(jié)束后系統(tǒng)持久化lsn其實已經(jīng)可以確定;對于Xtrabackup來說,拷貝得到的日志在拷貝結(jié)束時是可以確定結(jié)束lsn(即最終持久化的lsn)。因此,對于Xtrabackup的恢復(fù)而言,不存在生成新日志的障礙。
??最后,InnoDB恢復(fù)階段log_sys中某些屬性也在恢復(fù)邏輯中被使用,如buffer等,和寫日志邏輯是沖突的,需要將log_sys中有沖突的屬性轉(zhuǎn)移到recv_sys中實現(xiàn)。
??3、刷臟機制和增量checkpoint
??InnoDB使用flush list管理臟頁面,臟頁面在flush list中以首次變臟時的lsn為順序排序,每當(dāng)臟頁被刷盤之后,就從flush list中將其移除,增量checkpoint機制定時掃描flush list中最小的lsn,以此為checkpoint lsn進行打點,選取打點的lsn必須滿足“在flush list中,小于這個lsn的所有修改涉及的頁面都在這個lsn所屬頁面之前”的原則,這個原則直接依賴于頁面按照首次變臟lsn有序。
??在InnoDB的恢復(fù)中,頁面在flush list中的順序不是在解析日志的時候維護的,而是在具體某個頁面回放完日志之后才確定的(頁面回放完日志之后插入到flush list),由于多線程回放,主線程按照hash table的桶順序回放,或者按需回放(讀取某個頁面),因此flush list中臟頁的順序并不完全按照首次修改有序,直到所有的頁面都回放完日志,最終的flush list的狀態(tài)才是完全正確的狀態(tài),因此,在InnoDB的恢復(fù)中,log_checkpoint才是在所有頁面全部回放完日志記錄之后進行的。
??解析和回放并行勢必會產(chǎn)生新的日志,而日志緩沖區(qū)和日志文件大小是有限的,如果新日志的產(chǎn)生沒有足夠的空間,此時還不能做log checkpoint,那么恢復(fù)過程可能會卡死;解析和回放并行產(chǎn)生的臟頁,在IO允許的情況下,及時持久化并推進checkpoint,避免恢復(fù)過程中異常退出之后再次重新恢復(fù)。
??能否在解析日志時進行checkpoint,根本問題是如何時刻維護flush list的順序。頁面的修改順序就是其在日志中出現(xiàn)的順序,其順序和首次修改完全等價,因此可以在日志解析時peek頁面是否在buffer pool中,如果不在則將其load上來,此時不必實際讀取頁面,只需要在flush list中占一個位置即可,如果從flush list中刷臟頁時頁面還沒有l(wèi)oad上來,那么就必須發(fā)生一次同步IO。通過這種方式,可以在解析日志時一直維護flush list的順序,由此解決恢復(fù)階段checkpoint的限制。
??4、Tablespace
??InnoDB恢復(fù)時的fil_space信息從日志記錄中類型為MLOG_FILE_NAME的日志獲得,因為恢復(fù)階段SYS_TABLESPACE系統(tǒng)表中的記錄可能是不完整的,MLOG_FILE_NAME類型的記錄在每次tablespace首次變臟或者checkpoint的時候?qū)懭肴罩?#xff0c;為的是在恢復(fù)時能夠打開所有需要的tablespace(MySQL 5.7.5引入的優(yōu)化,先前的版本是打開所有ibd文件來load tablespace)。
??如下圖所示,當(dāng)最后一次checkpoint發(fā)生在lsn為1000時,T1表在checkpoint之后仍然有修改,而T1表的MLOG_FILE_NAME日志在寫MLOG_CHECKPOINT之前,在T1的最后一條日志之后。如果解析和回放并發(fā),當(dāng)T1的最后一條日志需要被重放時,T1的FIL_NAME日志沒有解析到,它的tablespace就不會load,此時重放以及后續(xù)的IO可能出現(xiàn)問題;系統(tǒng)表有可能還沒有恢復(fù),所以此時通過dict_load的方式也是不可行的。??
??此外,如果某個表在checkpoint之后存在修改,并且在后續(xù)的操作中被drop,如下圖所示,那么恢復(fù)過程可以忽略這個表的日志,因為不需要也不可能恢復(fù)(物理文件已經(jīng)刪除,沒有tablespace),這個過程是在recv_init_crash_recovery_spaces()中完成的,它要求先將日志全部解析,生成完整的FIL_NAME表,然后統(tǒng)籌那些表不需要恢復(fù)。??
??如果解析和回放并行,Tablespace的Load可以在解析日志前通過掃描所有ibd文件,load所有已存在的tablespace方式完成;或者將當(dāng)前系統(tǒng)表中已存在的表通過dict_load的方式全部加載,即使此時的tablespace是不完整的。此外,對于刪掉或者truncate掉的表,如果在回放日志時fil_space不存在,或者page no超過tablespace的size,則不回放相關(guān)日志記錄。

實施

??從以上可行性分析來看,解析和回放在InnoDB中從理論上是可以實現(xiàn)并行的,但需要一些關(guān)鍵機制的適配,涉及內(nèi)容比較多,復(fù)雜度高,結(jié)合性能收益,我們將對實際實施的優(yōu)化進行取舍。
??從收益來看,假設(shè)日志解析總時間為Xa,回放總時間為(10-X)a,在引入dict_index cache以及并行解析日志之后,整個解析和回放的時間會提升10/(10-(1-0.7/N)*X))倍,其中0.7為dict_index cache單線程提升的效果,N為并發(fā)解析線程數(shù),由公式可以看到,當(dāng)解析時間占比比較大時,增加并發(fā)解析線程數(shù),就能大大提升恢復(fù)效率;如果回放時間占比大時,即使將解析和回放并行,收益也是很有限的。
??綜上,鑒于解析和回放并行的高復(fù)雜度和有限的收益以及解析和回放代價占比,目前恢復(fù)的優(yōu)化方案主要針對單線程的解析優(yōu)化和頁面的刷盤優(yōu)化,具體實施方案如下:
??1、dict_index cache
??對每一個獨立的解析線程,增加線程級cache(避免不必要的鎖開銷),cache的搜索key為列數(shù),兩個列數(shù)相同的表共享一對dict_index和dict_table結(jié)構(gòu),使用前需要重新初始化結(jié)構(gòu)上的一些字段。
??對于主線程、若干個IO線程以及可能執(zhí)行回放任務(wù)的checkpoint線程,也增加線程級cache,用于回放階段的優(yōu)化
??2、控制多次解析
??首先將innodb 5.6中最多掃描日志三次的機制改為最多掃描兩次,其實是消除mlog_checkpoint的作用;提供配置參數(shù),配置在熱備產(chǎn)生大量日志的情況下,跳過第一輪log record加入log hash table的操作,使得第一輪掃描變?yōu)榭焖贅?gòu)造tablespace,對高負(fù)載的小實例熱備有一些作用,參考生成日志文件大小和buffer pool的大小進行配置。
??3、延遲刷臟
??提供配置參數(shù),配置在恢復(fù)階段臟頁刷盤方式,實施異步刷臟。

測試

環(huán)境

??開發(fā)機:Dev-VD2??

數(shù)據(jù)庫

??數(shù)據(jù)庫參數(shù)
??port=3306
??max_connections=100
??innodb_buffer_pool_size=4G
??innodb_buffer_pool_instances=2
??innodb_file_per_table=1
??innodb_flush_log_at_trx_commit=0
??innodb_log_buffer_size=512M
??innodb_log_file_size=1G

測試

??目前,所有5.6版本(之前)日志解析都需要默認(rèn)進行三次,結(jié)合Xtrabackup自身的特點,兩次完全足夠,本章節(jié)就不再對比解析三次的測試。(單位ms)?

??以上測試均是小實例、虛擬機上的測試對比,這些優(yōu)化在不同場景下提升幅度各有不同,大部分在30%-75%之間,受系統(tǒng)負(fù)載,IO,熱數(shù)據(jù)分布等因素影響;現(xiàn)網(wǎng)中一個2T的實例,某次熱備產(chǎn)生20G的日志,優(yōu)化后恢復(fù)時間從原先的4小時降低到10分鐘,恢復(fù)速度大幅提升了20余倍。

演進

??針對不同場景的實例,可以進一步的深度優(yōu)化,如前所述的并行解析、日志格式引入長度信息(需考慮兼容性問題)、結(jié)合Xtrabackup自身tablespace處理特點優(yōu)化tablespace的構(gòu)建等;InnoDB恢復(fù)時日志相關(guān)的內(nèi)存管理比較粗放,也有優(yōu)化的空間;此外,恢復(fù)階段的鎖如recv_sys的mutex、fli_system的mutex、flush list的mutex以及buffer pool的mutex都有一定的優(yōu)化空間。
??不管采用何種方式優(yōu)化,當(dāng)實例和日志很大時,解析優(yōu)化所帶來的效果將會越來越小,其在整個恢復(fù)過程中已不再成為瓶頸,瓶頸一般都會轉(zhuǎn)移到IO上來,因此后續(xù)的優(yōu)化需要結(jié)合特定場景具體分析,有的放矢地進行針對性的優(yōu)化。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的如何让xtrabackup恢复速度提升20倍?的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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