如何实现从库MTS多线程并行回放

今天就跟大家聊聊有关如何实现从库MTS多线程并行回放，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。实际上协调线程只是将Event分发到了工作线程的执行队列中。那么工作线程执行Event就需要从执行队列中拿出这些Event，然后进行执行。整个过程可以参考函数slave_worker_exec_job_group。因为这个流程比较简单，因此就不需要画图了，但是我们需要关注一些点如下：（1）从执行队列中读取Event。注意这里如果执行队列中没有Event那么就进入空闲等待，也就是工作线程处于无事可做的状态，等待状态为‘Waiting for an event from Coordinator’。（2）如果执行到XID_EVENT那么说明事务已经结束了那么需要完成内存信息更新操作。可参考Slave_worker::slave_worker_exec_event和Xid_apply_log_event::do_apply_event_worker函数。更新内存相关信息可参考函数commit_positions函数。下面是一些更新的信息，我们可以看到和slave_worker_info表中的信息基本一致，如下：（3）如果执行到XID_EVENT那么说明事务已经结束了那么需要完成内存信息的持久化，即强制刷内存信息持久化到slave_worker_info表中（relay_log_info_repository设置为TABLE）。可参考函数commit_positions函数，如下：（4）如果执行到XID_EVENT还需要进行事务的提交操作，也就是进行Innodb层事务的提交。从上面我们可以看到MTS中每次事务的提交并不会更新slave_relay_log_info表，而是进行slave_worker_info表的更新，将最新的信息写入到slave_worker_info表中。
我们前面也说过SQL线程已经蜕变为协调线程，那么slave_relay_log_info表什么时候更新呢？下面我们就能看到slave_relay_log_info表的更新实际上由协调线程在做完检查点之后更新。总的说来MTS中的检查点是MTS进行异常恢复的起点。实际上就是代表到这个位置之前（包含自身）事务都是已经在从库执行过了，但之后的事务可能执行完成了也可能没有执行完成。检查点由协调线程进行。（1）协调线程的GAQ队列前面我们已经知道MTS中为每个工作线程维护了一个Event的分发队列。除此之外协调线程还维护了一个非常的重要的队列GAQ，它是一个环形队列。下面是源码中的定义：每次协调线程分发事务的时候都会将事务记录到GAQ队列中，因此GAQ中事务的顺序总是和relay log文件中事务的顺序一致的。检查点正是作用在GAQ队列上的，每次检查点的位置称为LWM，还记得上一节我叫大家先忽略的LWM吗？就是这个。源码中定义也正是如此，它在GAQ队列中进行维护。如下：在GAQ队列中还维护有一个叫做checkpoint_seqno的序号，它是最后一次检查点以来每个分配事务的序号，下面是源码中的定义：在协调线程读取到GTID_LOG_EVENT后为其分配序号，记做checkpoint_se免费主机域名qno，如下：当协调线程进行检查点的时候checkpoint_seqno序号会减去出队的事务数量，如下：在MTS异常恢复的时候也会用到这个序号，每个工作线程会通过这个序号来确认本工作线程执行事务的上限，如下：关于详细的异常恢复流程将在第25节描述。（2）工作线程的Bitmap有了GAQ队列和检查点就知道异常恢复开始的位置了。但是我们并不知道每一个工作线程都完成了哪些事务，哪些又没有执行完成，因此就不能确认哪些事务需要恢复。在MTS中并行回放事务的提交并不是按分发顺序的进行的，某些大事务（或者其他原因比锁堵塞）可能迟迟不能提交，而一些小事务却会很快提交完成。这些迟迟不能提交的事务就成为了所谓的’gap’，如果使用了GTID那么在查看已经执行GTID SET的时候可能出现一些‘空洞’，为了防止’gap’的发生通常需要设置参数slave_preserve_commit_order。下一节我们将会看到这种‘空洞’以及slave_preserve_commit_order的作用。但是如果要设置了slave_preserve_commit_order参数就需要开启从库记录binary log的功能，因此必须开启log_slave_updates参数。下面是源码的判断：这里先提前说一下MTS恢复的会有两个关键阶段：扫描阶段通过扫描检查点以后的relay log。通过每个工作线程的Bitmap区分出哪些事务已经执行完成，哪些事务没有执行完成，并且汇总形成恢复Bitmap，同时得到需要恢复的事务总量。执行阶段通过这个汇总的恢复Bitmap，将这些没有执行完成事务读取relay log再次执行。这个Bitmap位图和GAQ中的事务一一对应。当执行XID_EVENT完成提交后这一位将会被设置为‘1’。（3）协调线程信息的持久化这个已经在前面提到过，实际上每次进行检查点的时候都需要将检查点的位置固化到slave_relay_log_info表中（relay_log_info_repository设置为TABLE）。因此slave_relay_log_info中存储的实际上不是实时的信息而是检查点的信息。下面就是sla免费主机域名ve_relay_log_info表的表结构：与此同时show slave status中的某些信息也是检查点的内存信息。下面的信息将是来自检查点：Relay_Log_File ：最新一次检查点的relay log文件名。Relay_Log_Pos ：最新一次检查点的relay log位点。Relay_Master_Log_File：最新一次检查点的主库binary log文件名。Exec_Master_Log_Pos：最新一次检查点的主库binary log位点。Seconds_Behind_Master：根据检查点指向事务的提交时间计算的延迟。需要注意的是我们的GTID模块独立在这一套理论之外，在第3节我们讲GTID模块的初始化的时候我们就说过GTID模块的初始化是在从库信息初始化之前就完成了。因此在做MTS异常恢复的时候使用GTID AUTO_POSITION MODE模式将会变得更加简单和安全，细节将在第25节描述。（4）工作线程信息的持久化工作线程的信息就持久化在slave_worker_info 表中，前面我们描述工作线程执行Event注意点的时候已经做了相应的描述。执行XID_EVENT完成事务提交之后会将信息写入到slave_worker_info 表中（relay_log_info_repository设置为TABLE）。其中包括信息：Relay_log_name：工作线程最后一个提交事务的relay log文件名。Relay_log_pos：工作线程最后一个提交事务的relay log位点。Master_log_name：工作线程最后一个提交事务的主库binary log文件名。Master_log_pos：工作线程最后一个提交事务的主库binary log文件位点。Checkpoint_relay_log_name：工作线程最后一个提交事务对应检查点的relay log文件名。Checkpoint_relay_log_pos：工作线程最后一个提交事务对应检查点的relay log位点。Checkpoint_master_log_name：工作线程最后一个提交事务对应检查点的主库binary log文件名。Checkpoint_master_log_pos：工作线程最后一个提交事务对应检查点的主库binary log位点。Checkpoint_seqno：工作线程最后一个提交事务对应checkpoint_seqno序号。Checkpoint_group_size：工作线程的Bitmap字节数，约等于 GAQ队列大小/8，因为1个字节为8位。Checkpoint_group_bitmap：工作线程对应的Bitmap位图信息。关于Checkpoint_group_size的换算参考函数Slave_worker::write_info。（5）两个参数slave_checkpoint_group：GAQ队列大小。slave_checkpoint_period：多久执行一次检查点，默认300毫秒。（6）检查点执行的时机超过slave_checkpoint_period配置。可参考next_event函数如下：达到GAQ队列已满，如下：正常stop slave。（7）一个列子通常有压力的情况下的slave_worker_info中的所有工作线程最大的Checkpoint_master_log_pos应该和slave_relay_log_info中的Master_log_pos 相等，因为这是最后一个检查点的位点信息，如下：这一部分将详细描述一下检查点的步骤，关于检查点可以参考函数mts_checkpoint_routine。假设现在有7个事务是可以并行执行的，工作线程数量为4个。当前协调线程已经分发了5个，前面4个事务都已经执行完成，其中第5的一个事务是大事务。那么可能当前的状态图如下（图20-1，高清原图包含在文末原图中）：前面4个事务每个工作线程都分到一个，最后一个大事务这里假设由工作线程2进行执行，图中用红色部分表示。（1）判断是超过了slave_checkpoint_period设置的大小，如果超过需要进行检查点。（2）扫描GAQ队列进行出队操作，直到第一个没有提交的事务为止。图中红色部分就是一个大事务，检查点只能停留在它之前。move_queue_head部分代码如下：（3）更新内存和relay_log_info_repository表的信息为本次检查点指向的位置。先更新内存信息，也就是我们show slave status中看到的信息：然后强制写入表slave_relay_log_info中：（4）更新last_master_timestamp信息为检查点位置事务的XID_EVENT的timstamp值这个值在第27节中会详细描述，它是计算Seconds_behind_master的一个因素：因此MTS中Seconds_behind_master的计算和检查点息息相关。（5）最后还会将前面GAQ出队的事务数量进行统计，因为每个工作线程需要根据这个值来进行Bitmap位图的偏移。并且还会维护我们前面说的GAQ的checkpoint_seqno值。这个操作也是在函数Relay_log_info::reset_notified_checkpoint中完成的，实际上很简单部分代码如下：到这里整个检查点的基本操作就完成了。我们看到实际上步骤并不多，拿到Bitmap偏移量后每个工作线程就会在随后的第一个事务提交的时候进行位图的偏移，checkpoint_seqno 计数也会更新。我们前面的假设环境中，如果触发了一次检查点，并且协调线程将后两个可以并行的事务发给了工作线程1和3进行处理并且处理完成。那么我们的图会变成如下（图20-2，高清原图包含在文末原图中）：这张图中我用不同样色表示了不同线条，因为它们交叉比较多。GAQ中的红色事务就是我们假设的大事务它仍然没有执行完成，它也是我们所谓的‘gap’。如果这个时候MySQL实例异常重启，那么这个红色‘gap’就是我们启动后需要找到的事务，方式就是通过Bitmap位图进行比对，后面说异常恢复的时候再详细讨论。如果是开启了GTID，这种‘gap’很容易就能观察到，下一节将进行测试。
同时我们需要注意这个时候工作线程2并没有分发新的事务执行，因为工作线程2没有执行完大事务， 因此在slave_woker_info表中它的信息仍然显示为上一次提交事务的信息。而工作线程4因为没有分配到新的事务，因此slave_woker_info表中它的信息也显示为上一次提交事务的信息。因此在slave_woker_info中工作线程2和工作线程4的检查点信息、Bitmap信息、checkpoint_seqno都是老的信息。好了到这里我已经说明了MTS中三个关键点协调线程是根据什么规则进行事务分发的。工作线程如何拿到分发的事务。MTS中的检查点是如何进行的。看完上述内容，你们对如何实现从库MTS多线程并行回放有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注云技术行业资讯频道，感谢大家的支持。

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