性能优化，是存储工程师们永远的谋求，在咱们看来，除了调整存储架构、优化 IO 门路，能对利用做出有针对性的优化，也是十分重要和有意义的事件，这意味着，除了要理解存储自身，还须要对下层利用或中间件有足够的意识。这次，咱们就来看看 MySQL 的 IO 特点和存储针对 MySQL 的优化思路。
MySQL 架构组件阐明
MySQL 及其连续的 MariaDB 是目前市场上最风行的关系型数据库管理系统，在很多利用场景中，MySQL 都是用户首选的 RDBMS（Relational Database Management System 关系数据库管理系统）。
MySQL 大抵包含如下几大根底模块组件：
- MySQL 客户端连贯组件（Connectors）
- 系统管理和管制工具组件（Management Service & Utilities）
- 连接池组件（Connection Pool）
- SQL 组件（SQL Interface）
- 解析器组件（Parser）
- 查问优化器组件（Optimizer）
- 缓存组件（Caches & Buffers）
- 存储引擎（Pluggable Storage Engines）
- 文件系统（File System）
InnoDB 存储引擎
存储引擎在 MySQL 的体系架构中位于第三层，负责对 MySQL 中的数据进行存储和提取，是与文件打交道的子系统，它是依据底层提供的文件拜访层形象接口定制的一种文件拜访机制，这个机制就叫作 MySQL 存储引擎。从 MySQL 5.5 开始，默认采纳 InnoDB 作为存储引擎。因而，优化底层存储对 MySQL 业务的的性能，就要从理解和剖析存储引擎如何与底层的存储系统进行交互开始。
下图是官网的 InnoDB 引擎架构图，InnoDB 存储引擎次要分为内存构造和磁盘构造两大部分。
InnoDB 磁盘次要蕴含 Tablespaces、InnoDB Data Dictionary、Doublewrite Buffer、Redo Log 和 Undo Logs。Redo Log 和 Binlog 是 MySQL 日志零碎中十分重要的两种机制，本文次要谈一下对 Redo Log 和 Binlog 进行的剖析及存储优化。
MySQL IO 模型和特点
MySQL 写数据过程中，有两个重要的日志文件，Redo Log 和 Binlog。Redo Log 记录了对 InnoDB 存储引擎的事务日志，Redo Log 的写 IO 是固定文件范畴内的循环写，IO 大小是 512 字节对齐（存在局部 offset 相等，执行的是笼罩写）。Binlog 记录了对 MySQL 数据库执行更改的所有操作，Binlog 的写 IO 是文件 append 写，IO 不对齐。MySQL 写申请时的存储行为：单线程执行 MySQL insert 写数据时，一个 insert 对应一个 write 操作；多线程并发执行 insert，MySQL 会将局部 IO 合并，而后下发到文件系统（如果是应用近程文件系统，这个 IO 会被近程文件系统的客户端捕捉，例如 YRCloudFile 的客户端），调用 write 申请写入到 /MySQL/ib_logfile 文件中。一次 write IO 之后，立刻调用 fsync。
在开启 Binlog 的场景下，写完一次 Redo Log 后会再写一次 Binlog，而后对 Binlog 做一次 fsync，以保障数据安全。当日志数据写入一定量之后，MySQL 后盾另外一个线程会将所有的写入，以每个 IO 16K 的大小进行整顿，并以 aio 形式写入到 /MySQL/ibdata 表文件中。
MySQL 读申请时的存储行为：MySQL 读时，会从 MySQL 的缓存中查找数据，缓存命中，就不会理论下发 read IO 到底层文件系统中。
YRCloudFile 针对 MySQL 日志 IO 行为优化
因为 Redo Log、Binlog 都是一次 IO 写入随同着一次 fsync，而依据理论测试发现，fsync 对于存储的开销比拟大。所以，对 MySQL 性能的优化，咱们须要在齐全确保这两个日志文件数据安全的前提下调整这两个 Log 的 IO 行为。
在 YRCloudFile 数据服务端，Redo Log 写文件以 direct 形式写入，写入之后咱们主动做一次 fsync。Binlog 因为 IO 不对齐，不能够采纳 direct 形式写，须要先写入零碎缓存，而后做一次 fsync。这样，其实客户端就不必再对 Redo Log 和 Binlog 文件做 remote_fsync 了，省去了客户端调用 fsync 的开销影响。上面是一组实测的数据比照：
从实测后果上，咱们能够看出，在调整了 YRCloudFile 后端针对性的写逻辑后后，MySQL 单线程写入的性能失去了翻倍的晋升。
存储的研发工程师们就是这样，岂但要把握存储的外围技能，还要关注和剖析下层利用的业务行为，能力对利用做出针对性的优化。当前，咱们还会带来更多面向利用的优化过程和剖析，大家敬请期待。