关于mysql:MySQL深潜｜剖析Performance-Schema内存管理

简介：本文次要是通过对 PFS 引擎的内存治理源码的浏览，解读 PFS 内存调配及开释原理，深刻分析其中存在的一些问题，以及一些改良思路。

一 引言

MySQL Performance schema(PFS)是 MySQL 提供的弱小的性能监控诊断工具，提供了一种可能在运行时查看 server 外部执行状况的特办法。PFS 通过监督 server 外部已注册的事件来收集信息，一个事件实践上能够是 server 外部任何一个执行行为或资源占用，比方一个函数调用、一个零碎调用 wait、SQL 查问中的解析或排序状态，或者是内存资源占用等。

PFS 将采集到的性能数据存储在 performance_schema 存储引擎中，performance_schema 存储引擎是一个内存表引擎，也就是所有收集的诊断信息都会保留在内存中。诊断信息的收集和存储都会带来肯定的额定开销，为了尽可能小的影响业务，PFS 的性能和内存治理也显得十分重要了。本文次要是通过对 PFS 引擎的内存治理的源码的浏览，解读 PFS 内存调配及开释原理，深刻分析其中存在的一些问题，以及一些改良思路。本文源代码剖析基于 MySQL-8.0.24 版本。

二 内存治理模型

PFS 内存治理有几个要害特点：

内存调配以 Page 为单位，一个 Page 内能够存储多条 record

系统启动时事后调配局部 pages，运行期间依据须要动静增长，但 page 是只增不回收的模式

record 的申请和开释都是无锁的

1 外围数据结构

PFS_buffer_scalable_container 是 PFS 内存治理的外围数据结构，整体构造如下图：

Container 中蕴含多个 page，每个 page 都有固定个数的 records，每个 record 对应一个事件对象，比方 PFS_thread。每个 page 中的 records 数量是固定不变的，但 page 个数会随着负载减少而增长。

2 Allocate 时 Page 抉择策略

PFS_buffer_scalable_container 是 PFS 内存治理的外围数据结构
波及内存调配的要害数据结构如下：

PFS_PAGE_SIZE  // 每个 page 的大小, global_thread_container 中默认为 256
PFS_PAGE_COUNT // page 的最大个数，global_thread_container 中默认为 256
​
class PFS_buffer_scalable_container {
  PFS_cacheline_atomic_size_t m_monotonic;            // 枯燥递增的原子变量，用于无锁抉择 page
  PFS_cacheline_atomic_size_t m_max_page_index;       // 以后已调配的最大 page index
  size_t m_max_page_count;                            // 最大 page 个数，超过后将不再调配新 page
  std::atomic<array_type *> m_pages[PFS_PAGE_COUNT];  // page 数组
  native_mutex_t m_critical_section;                  // 创立新 page 时须要的一把锁
}

首先 m_pages 是一个数组，每个 page 都可能有 free 的 records，也有可能整个 page 都是 busy 的，Mysql 采纳了比较简单的策略，轮训挨个尝试每个 page 是否有闲暇，直到调配胜利。如果轮训所有 pages 仍然没有调配胜利，这个时候就会创立新的 page 来裁减，直到达到 page 数的下限。

轮训并不是每次都是从第 1 个 page 开始寻找，而是应用原子变量 m_monotonic 记录的地位开始查找，m_monotonic 在每次在 page 中调配失败是加 1。

外围简化代码如下：

value_type *allocate(pfs_dirty_state *dirty_state) {current_page_count = m_max_page_index.m_size_t.load();
  
  monotonic = m_monotonic.m_size_t.load();
  monotonic_max = monotonic + current_page_count;
  while (monotonic < monotonic_max) {
    index = monotonic % current_page_count;
    array = m_pages[index].load();
    pfs = array->allocate(dirty_state);
    if  (pfs) {
      // 调配胜利返回
      return pfs;
    } else {
      // 调配失败，尝试下一个 page，// 因为 m_monotonic 是并发累加的，这里有可能本地 monotonic 变量并不是线性递增的，有可能是从 1 间接变为 3 或更大，// 所以以后 while 循环并不是严格轮训所有 page，很大可能是跳着尝试，换者说这里并发拜访下大家一起轮训所有的 page。// 这个算法其实是有些问题的，会导致某些 page 被跳过疏忽，从而加剧扩容新 page 的几率，前面会详细分析。monotonic = m_monotonic.m_size_t++;
    }
  }
  
  // 轮训所有 Page 后没有调配胜利，如果没有达到下限的话，开始扩容 page
  while (current_page_count < m_max_page_count) {
    // 因为是并发拜访，为了防止同时去创立新 page，这里有一个把同步锁，也是整个 PFS 内存调配惟一的锁
    native_mutex_lock(&m_critical_section);
    // 拿锁胜利，如果 array 曾经不为 null，阐明曾经被其它线程创立胜利
    array = m_pages[current_page_count].load();
    if (array == nullptr) {
      // 抢到了创立 page 的责任
      m_allocator->alloc_array(array);
      m_pages[current_page_count].store(array);
      ++m_max_page_index.m_size_t;
    }
    native_mutex_unlock(&m_critical_section);
    
    // 在新的 page 中再次尝试调配
    pfs = array->allocate(dirty_state);
    if (pfs) {
      // 调配胜利并返回
      return pfs;
    }
    // 调配失败，持续尝试创立新的 page 直到下限
  }
}

咱们再详细分析下轮训 page 策略的问题，因为 m_momotonic 原子变量的累加是并发的，会导致一些 page 被跳过轮训它，从而加剧了扩容新 page 的几率。

举一个极其一些的例子，比拟容易阐明问题，假如以后一共有 4 个 page，第 1、4 个 page 已满无可用 record，第 2、3 个 page 有可用 record。

当同时来了 4 个线程并发 Allocate 申请，同时拿到了的 m_monotonic=0.

monotonic = m_monotonic.m_size_t.load();

这个时候所有线程尝试从第 1 个 page 调配 record 都会失败(因为第 1 个 page 是无可用 record)，而后累加去尝试下一个 page

monotonic = m_monotonic.m_size_t++;

这个时候问题就来了，因为原子变量 ++ 是返回最新的值，4 个线程 ++ 胜利是有先后顺序的，第 1 个 ++ 的线程后 monotonic 值为 2，第 2 个 ++ 的线程为 3，以次类推。这样就看到第 3、4 个线程跳过了 page2 和 page3，导致 3、4 线程会轮训完结失败进入到创立新 page 的流程里，但这个时候 page2 和 page3 里是有闲暇 record 能够应用的。

尽管上述例子比拟极其，但在 Mysql 并发拜访中，同时申请 PFS 内存导致跳过一部分 page 的状况应该还是非常容易呈现的。

3 Page 内 Record 抉择策略

PFS_buffer_default_array 是每个 Page 保护一组 records 的治理类。

要害数据结构如下：

class PFS_buffer_default_array {
PFS_cacheline_atomic_size_t m_monotonic;      // 枯燥递增原子变量，用来抉择 free 的 record
size_t m_max;                                 // record 的最大个数
T *m_ptr;                                     // record 对应的 PFS 对象，比方 PFS_thread
}

每个 Page 其实就是一个定长的数组，每个 record 对象有 3 个状态 FREE，DIRTY, ALLOCATED，FREE 示意闲暇 record 能够应用，ALLOCATED 是已调配胜利的，DIRTY 是一个中间状态，示意已被占用但还没调配胜利。

Record 的抉择实质就是轮训查找并抢占状态为 free 的 record 的过程。

外围简化代码如下：

value_type *allocate(pfs_dirty_state *dirty_state) {
  // 从 m_monotonic 记录的地位开始尝试轮序查找
  monotonic = m_monotonic.m_size_t++;
  monotonic_max = monotonic + m_max;
​
  while (monotonic < monotonic_max) {
    index = monotonic % m_max;
    pfs = m_ptr + index;
  
    // m_lock 是 pfs_lock 构造，free/dirty/allocated 三状态是由这个数据结构来保护的
    // 前面会具体介绍它如何实现原子状态迁徙的
    if (pfs->m_lock.free_to_dirty(dirty_state)) {return pfs;}
    // 以后 record 不为 free, 原子变量 ++ 尝试下一个
    monotonic = m_monotonic.m_size_t++;
  }
}

抉择 record 的主体主体流程和抉择 page 根本类似，不同的是 page 内 record 数量是固定不变的，所以没有扩容的逻辑。

当然抉择策略雷同，也会有同样的问题，这里的 m_monotonic 原子变量 ++ 是多线程并发的，同样如果并发大的场景下会有 record 被跳过抉择了，这样导致 page 外部即使有 free 的 record 也可能没有被选中。

所以也就是 page 抉择即使是没有被跳过，page 内的 record 也有几率被跳过而选不中，雪上加霜，更加加剧了内存的增长。

4 pfs_lock

每个 record 都有一个 pfs_lock，来保护它在 page 中的调配状态(free/dirty/allocated)，以及 version 信息。

要害数据结构：

struct pfs_lock {std::atomic m_version_state;}

pfs_lock 应用 1 个 32 位无符号整型来保留 version+state 信息，格局如下：

state

低 2 位字节示意调配状态。

state PFS_LOCK_FREE = 0x00
state PFS_LOCK_DIRTY = 0x01
state PFS_LOCK_ALLOCATED = 0x11

version

初始 version 为 0，每调配胜利一次加 1，version 就能示意该 record 被调配胜利的次数次要看一下状态迁徙代码：

// 上面 3 个宏次要就是用来位操作的，不便操作 state 或 version
#define VERSION_MASK 0xFFFFFFFC
#define STATE_MASK 0x00000003
#define VERSION_INC 4
​
bool free_to_dirty(pfs_dirty_state *copy_ptr) {uint32 old_val = m_version_state.load();
​
  // 判断以后 state 是否为 FREE，如果不是，间接返回失败
  if ((old_val & STATE_MASK) != PFS_LOCK_FREE) {return false;}
​
  uint32 new_val = (old_val & VERSION_MASK) + PFS_LOCK_DIRTY;
​
  // 以后 state 为 free，尝试将 state 批改为 dirty，atomic_compare_exchange_strong 属于乐观锁，多个线程可能同时
  // 批改该原子变量，但只有 1 个批改胜利。bool pass =
      atomic_compare_exchange_strong(&m_version_state, &old_val, new_val);
​
  if (pass) {
    // free to dirty 胜利
    copy_ptr->m_version_state = new_val;
  }
​
  return pass;
}
​
void dirty_to_allocated(const pfs_dirty_state *copy) {
  /* Make sure the record was DIRTY. */
  assert((copy->m_version_state & STATE_MASK) == PFS_LOCK_DIRTY);
  /* Increment the version, set the ALLOCATED state */
  uint32 new_val = (copy->m_version_state & VERSION_MASK) + VERSION_INC +
                   PFS_LOCK_ALLOCATED;
​
  m_version_state.store(new_val);
}

状态迁徙过程还是比拟好了解的, 由 dirty_to_allocated 和 allocated_to_free 的逻辑是更简略的，因为只有 record 状态是 free 时，它的状态迁徙是存在并发多写问题的，一旦 state 变为 dirty，以后 record 相当于曾经被某一个线程占有，其它线程不会再尝试操作该 record 了。

version 的增长是在 state 变为 PFS_LOCK_ALLOCATED 时

5 PFS 内存开释

PFS 内存开释就比较简单了，因为每个 record 都记录了本人所在的 container 和 page，调用 deallocate 接口，最终将状态置为 free 就实现了。

最底层都会进入到 pfs_lock 来更新状态：

struct pfs_lock {void allocated_to_free(void) {
    /*
      If this record is not in the ALLOCATED state and the caller is trying
      to free it, this is a bug: the caller is confused,
      and potentially damaging data owned by another thread or object.
    */
    uint32 copy = copy_version_state();
    /* Make sure the record was ALLOCATED. */
    assert(((copy & STATE_MASK) == PFS_LOCK_ALLOCATED));
    /* Keep the same version, set the FREE state */
    uint32 new_val = (copy & VERSION_MASK) + PFS_LOCK_FREE;
​
    m_version_state.store(new_val);
  }
}

三 内存调配的优化

后面咱们剖析到无论是 page 还是 record 都有几率呈现跳过轮训的问题，即使是缓存中有 free 的成员也会呈现调配不胜利，导致创立更多的 page，占用更多的内存。最次要的问题是这些内存一旦调配就不会被开释。

为了晋升 PFS 内存命中率，尽量避免上述问题，有一些思路如下：

while (monotonic < monotonic_max) {
    index = monotonic % current_page_count;
    array = m_pages[index].load();
    pfs = array->allocate(dirty_state);
    if  (pfs) {
       // 记录调配胜利的 index
       m_monotonic.m_size_t.store(index);
      return pfs;
    } else {
      // 局部变量递增，防止掉并发累加而跳过某些 pages
      monotonic++;
    }
  }

另外一点，每次查找都是从最近一次调配胜利的地位开始，这样必然导致并发拜访的抵触，因为大家都从同一个地位开始找，起始查找地位应该退出肯定的随机性，这样能够防止大量的抵触重试。

总结如下：

• 每次 Allocate 是从最近一次调配胜利的 index 开始查找，或者随机地位开始查找
• 每个 Allocate 严格轮训所有 pages 或 records

四 内存开释的优化

PFS 内存开释的最大的问题就是一旦创立出的内存就得不到开释，直到 shutdown。如果遇到热点业务，在业务顶峰阶段调配了很多 page 的内存，在业务低峰阶段仍然得不到开释。

要实现定期检测回收内存，又不影响内存调配的效率，实现一套无锁的回收机制还是比较复杂的。

次要有如下几点须要思考：

• 开释必定是要以 page 为单位的，也就是开释的 page 内的所有 records 都必须保障都为 free，而且要保障待 free 的 page 不会再被调配到
• 内存调配是随机的，整体上内存是能够回收的，但可能每个 page 都有一些 busy 的，如何更优的协调这种状况
• 开释的阈值怎么定，也要防止频繁调配 + 开释的问题

针对 PFS 内存开释的优化，PolarDB 曾经开发并提供了定期回收 PFS 内存的个性，鉴于本篇幅的限度，留在后续再介绍了。

五 对于咱们

PolarDB 是阿里巴巴自主研发的云原生分布式关系型数据库，于 2020 年进入 Gartner 寰球数据库 Leader 象限，并取得了 2020 年中国电子学会颁发的科技进步一等奖。PolarDB 基于云原生分布式数据库架构，提供大规模在线事务处理能力，兼具对简单查问的并行处理能力，在云原生分布式数据库畛域整体达到了国内领先水平，并且失去了宽泛的市场认可。在阿里巴巴团体外部的最佳实际中，PolarDB 还全面撑持了 2020 年天猫双十一，并刷新了数据库解决峰值记录，高达 1.4 亿 TPS。欢送有志之士退出咱们，简历请投递到 zetao.wzt@alibaba-inc.com，期待与您独特打造世界一流的下一代云原生分布式关系型数据库。

参考：
[1] MySQL Performance Schema
https://dev.mysql.com/doc/ref…

[2] MySQL · 最佳实际 · 明天你并行了吗？— 洞察 PolarDB 8.0 之并行查问
http://mysql.taobao.org/month…

[3] Source code mysql / mysql-server 8.0.24
https://github.com/mysql/mysq…

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