關于MySQL8.0 InnoDB并行執行的詳解

今天小編給大家分享的是關于MySQL8.0 InnoDB并行執行的詳解，很多人都不太了解，今天小編為了讓大家更加了解MySQL8.0，所以給大家總結了以下內容，一起往下看吧。一定會有所收獲的哦。

概述

MySQL經過多年的發展已然成為最流行的數據庫，廣泛用于互聯網行業，并逐步向各個傳統行業滲透。之所以流行，一方面是其優秀的高并發事務處理的能力，另一方面也得益于MySQL豐富的生態。MySQL在處理OLTP場景下的短查詢效果很好，但對于復雜大查詢則能力有限。最直接一點就是，對于一個SQL語句，MySQL最多只能使用一個CPU核來處理，在這種場景下無法發揮主機CPU多核的能力。MySQL沒有停滯不前，一直在發展，新推出的8.0.14版本第一次引入了并行查詢特性，使得check table和select count(*)類型的語句性能成倍提升。雖然目前使用場景還比較有限，但后續的發展值得期待。

使用方式

通過配置參數innodb_parallel_read_threads來設置并發線程數，就能開始并行掃描功能，默認這個值為4。我這里做一個簡單的實驗，通過sysbench導入2億條數據，分別配置innodb_parallel_read_threads為1，2，4，8，16，32，64，測試并行執行的效果。測試語句為select count(*) from sbtest1;

橫軸是配置并發線程數，縱軸是語句執行時間。從測試結果來看，整個并行表現還是不錯的，掃描2億條記錄，從單線程的18s，下降到32線程的1s。后面并發開再多，由于數據量有限，多線程的管理消耗超過了并發帶來的性能提升，不能再繼續縮短SQL執行時間。

MySQL并行執行

實際上目前MySQL的并行執行還處于非常初級階段，如下圖所示，左邊是之前MySQL串行處理單個SQL形態；中間的是目前MySQL版本提供的并行能力，InnoDB引擎并行掃描的形態；最右邊的是未來MySQL要發展的形態，優化器根據系統負載和SQL生成并行計劃，并將分區計劃下發給執行器并行執行。并行執行不僅僅是并行掃描，還包括并行聚集，并行連接，并行分組，以及并行排序等。目前版本MySQL的上層的優化器以及執行器并沒有配套的修改。因此，下文的討論主要集中在InnoDB引擎如何實現并行掃描，主要包括分區，并行掃描，預讀以及與執行器交互的適配器類。

分區

并行掃描的一個核心步驟就是分區，將掃描的數據劃分成多份，讓多個線程并行掃描。InnoDB引擎是索引組織表，數據以B+tree的形式存儲在磁盤上，節點的單位是頁面(block/page)，同時緩沖池中會對熱點頁面進行緩存，并通過LRU算法進行淘汰。分區的邏輯就是，從根節點頁面出發，逐層往下掃描，當判斷某一層的分支數超過了配置的線程數，則停止拆分。在實現時，實際上總共會進行兩次分區，第一次是按根節點頁的分支數劃分分區，每個分支的最左葉子節點的記錄為左下界，并將這個記錄記為相鄰上一個分支的右上界。通過這種方式，將B+tree劃分成若干子樹，每個子樹就是一個掃描分區。經過第一次分區后，可能出現分區數不能充分利用多核問題，比如配置了并行掃描線程為3，第一次分區后，產生了4個分區，那么前3個分區并行做完后，第4個分區至多只有一個線程掃描，最終效果就是不能充分利用多核資源。

二次分區

為了解決這個問題，8.0.17版本引入了二次分區，對于第4個分區，繼續下探拆分，這樣多個子分區又能并發掃描，InnoDB引擎并發掃描的最小粒度是頁面級別。具體判斷二次分區的邏輯是，一次分區后，若分區數大于線程數，則編號大于線程數的分區，需要繼續進行二次分區；若分區數小于線程數且B+tree層次很深，則所有的分區都需要進行二次分區。

相關代碼如下：

split_point = 0;
if (ranges.size() > max_threads()) {
   //最后一批分區進行二次分區                                      
   split_point = (ranges.size() / max_threads()) * max_threads();          
 } else if (m_depth < SPLIT_THRESHOLD) {                                  
   /* If the tree is not very deep then don't split. For smaller tables    
   it is more expensive to split because we end up traversing more blocks*/
   split_point = max_threads();                                            
 } else {
   //如果B+tree的層次很深(層數大于或等于3，數據量很大)，則所有分區都需要進行二次分區
 }

無論是一次分區，還是二次分區，分區邊界的邏輯都一樣，以每個分區的最左葉子節點的記錄為左下界，并且將這個記錄記為相鄰上一個分支的右上界。這樣確保分區足夠多，粒度足夠細，充分并行。下圖展示了配置為3的并發線程，掃描進行二次分區的情況。

相關代碼如下：

create_ranges(size_t depth, size_t level)
一次分區：
parallel_check_table
 add_scan
   partition(scan_range, level=0)  /* start at root-page */
     create_ranges(scan_range, depth=0, level=0)
   create_contexts(range, index >= split_point)
二次分區：                                                      
split()
 partition(scan_range, level=1)
   create_ranges(depth=0,level)

并行掃描

在一次分區后，將每個分區掃描任務放入到一個lock-free隊列中，并行的worker線程從隊列中獲取任務，執行掃描任務，如果獲取的任務帶有split屬性，這個時候worker會將任務進行二次拆分，并投入到隊列中。這個過程主要包括兩個核心接口，一個是工作線程接口，另外一個是遍歷記錄接口，前者從隊列中獲取任務并執行，并維護統計計數；后者根據可見性獲取合適的記錄，并通過上層注入的回調函數處理，比如計數等。

Parallel_reader::worker(size_t thread_id)

{

1.從ctx-queue提取ctx任務

2.根據ctx的split屬性，確定是否需要進一步拆分分區(split())

3.遍歷分區所有記錄(traverse())

4.一個分區任務結束后，維護m_n_completed計數

5.如果m_n_compeleted計數達到ctx數目，喚醒所有worker線程結束

6.根據traverse接口，返回err信息。

}

Parallel_reader::Ctx::traverse()

{

1.根據range設置pcursor

2.找到btree，將游標定位到range的起始位置

3.判斷可見性(check_visibility)

4.如果可見，根據回調函數計算(比如統計)

5.向后遍歷，若達到了頁面的最后一條記錄，啟動預讀機制(submit_read_ahead)

6.超出范圍后結束

}

同時在8.0.17版本還引入了預讀機制，避免因為IO瓶頸導致并行效果不佳的問題。目前預讀的線程數不能配置，在代碼中硬編碼為2個線程。每次預讀的單位是一個簇(InnoDB文件通過段，簇，頁三級結構管理，一個簇是一組連續的頁)，根據頁面配置的大小，可能為1M或者2M。對于常見的16k頁面配置，每次預讀1M，也就是64個頁面。worker線程在進行掃描時，會先判斷相鄰的下一個頁面是否為簇的第一個頁面，如果是，則發起預讀任務。預讀任務同樣通過lock-free 隊列緩存，worker線程是生產者，read-ahead-worker是消費者。由于所有分區頁面沒有重疊，因此預讀任務也不會重復。

執行器交互(適配器)

實際上，MySQL已經封裝了一個適配器類Parallel_reader_adapter來供上層使用，為后續的更豐富的并行執行做準備。首先這個類需要解決記錄格式的問題，將引擎層掃描的記錄轉換成MySQL格式，這樣做到上下層解耦，執行器不用感知引擎層格式，統一按MySQL格式處理。整個過程是一個流水線，通過一個buffer批量存儲MySQL記錄，worker線程不停的將記錄從引擎層上讀上來，同時有記錄不停的被上層處理，通過buffer可以平衡讀取和處理速度的差異，確保整個過程流動起來。緩存大小默認是2M，根據表的記錄行長來確定buffer可以緩存多少個MySQL記錄。核心流程主要在process_rows接口中，流程如下

process_rows

{

1.將引擎記錄轉換成MySQL記錄

2.獲取本線程的buffer信息(轉換了多少mysql記錄，發送了多少給上層)

3.將MySQL記錄填充進buffer，自增統計m_n_read

4.調用回調函數處理(比如統計，聚合，排序等)，自增統計m_n_send

}

對于調用者來說，需要設置表的元信息，以及注入處理記錄回調函數，比如處理聚集，排序，分組的工作。回調函數通過設置m_init_fn，m_load_fn和m_end_fn來控制。

總結

MySQL8.0引入了并行查詢雖然還比較初級，但已經讓我們看到了MySQL并行查詢的潛力，從實驗中我們也看到了開啟并行執行后，SQL語句執行充分發揮了多核能力，響應時間急劇下降。相信在不久的將來，8.0的會支持更多并行算子，包括并行聚集，并行連接，并行分組以及并行排序等。

看完上文，你對關于MySQL8.0 InnoDB并行執行大概了解了嗎？如果想了解更多，歡迎關注億速云行業資訊頻道哦