关于tidb:技术分享-TiDB-对大事务的简单拆分

8次阅读

共计 2475 个字符,预计需要花费 7 分钟才能阅读完成。

作者:杨涛涛

资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。善于 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相干的备份复原、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相干技术支持、MySQL 相干课程培训等工作。

本文起源:原创投稿

* 爱可生开源社区出品,原创内容未经受权不得随便应用,转载请分割小编并注明起源。


长期以来,在 MySQL 的开发标准里个别都会这么写:禁止大事务!话题转到 TiDB,仍然应该是:禁止大事务!

TiDB 因为事务自身分布式个性,加之后盾 RAFT 复制导致的写放大,十分不举荐应用大事务。

TiDB 在 4.0 之前的版本对事务要求有些过于粗疏,比方:
  1. 单个事务蕴含的 SQL 语句不超过 5000 条
  2. 单条 KV entry 不超过 6MB
  3. KV entry 的总条数不超过 30w
  4. KV entry 的总大小不超过 100MB
下面的几点限度会导致一些 DML 语句写入碰壁,比方上面这三类经典无过滤条件语句:
  1. insert … select … where 1
  2. update … where 1
  3. delete from … where 1
非常容易呈现事务过大的谬误:ERROR 8004 (HY000): transaction too large, len:300001。个别有如下办法来躲避这个问题:
  1. 针对 Insert、delete 语句开启无平安保障的 dml batch 个性:TiDB_batch_insert、TiDB_batch_delete。
  2. 分块拆分整条 update 语句。

在 4.0 之后的版本里,除了单个 kv entry 大小仍然限度为最大 6MB,其余几个限度全副被勾销。

只须要在配置文件里加上如下选项就可涵盖大部分事务:

performance.txn-total-size-limit: 10737418240(范畴 1G 到 10G)

那是不是 4.0 版本后就能够随便写事务了?当然不是!因为 TiDB 的写放大,也会连带导致内存占用成倍增长,对其余业务会有很大影响,所以 TiDB 对最大事务反对硬性限度其为 10G。比方用 DM 来同步 MySQL 数据到 TiDB,大事务会导致内存加大,写入提早剧增,进而影响其余的写性能。

所以还是得禁止大事务,拆分为小事务批量解决。

那如何对大事务进行拆分呢?单从业务方面讲,业务类型不同,对应的拆分办法不同,可能一本书都写不完。这里我仅仅从数据库角度,细分为从表角度,再进一步到 DML 语句角度如何拆分。

下面列的这三条经典语句看起来很简略,然而没有过滤条件,如果表索引数十分多,即便表记录数不大,也会是一个大事务,只不过这个事务只蕴含一条 DML 语句。然而这类语句的拆分实际上要看表构造怎么定义,分为三种:

  1. 有主键,并且主键间断
  2. 有主键,主键不间断
  3. 表无主键(相似第一种)
第一种最容易拆分,依据主键来划分不同的块即可。

举个例子:

表 t1 有 100W 条记录,除主键外有 6 个索引,对表 t1 进行 update :

update ytt.t1 set log_date = current_date() - interval ceil(rand()*1000) day where 1;

在默认主动提交下,这条语句其实就是隐式大事务语句,在外部转换为 :

begin

update ytt.t1 set log_date = current_date() - interval ceil(rand()*1000) day where 1;

commit;

假如表 t1 主键为自增且间断,那很简略,把这个事务分为 10 个小事务,每次更新 10W 条记录,而不是一次性更新 100W 条。脚本大抵如下:

root@ytt-ubuntu:~/scripts# cat update_table_batch
#!/bin/sh
# TiDB 拆分更新
for i in `seq 1 10`;do
    min_id=$(((i-1)*100000+1))
    max_id=$((i*100000))
    queries="update t1 set log_date = date_sub(current_date(), interval ceil(rand()*1000) day)  \
        where id >=$min_id and id<=$max_id;"mysql --login-path=TiDB_login -D ytt -e"$queries" &
done
第二种,针对不间断的自增主键场景。

第一种最为常见,在 TiDB 里强烈不举荐应用间断自增字段来做主键,这会导致潜在的单 region 写热点问题。所以自增主键举荐应用 auto_random 个性来随机写入,防止连续性。

下面脚本里列出的办法就变得不太适宜。那该怎么拆呢?能够稍加变通,用窗口函数 row_number() 来补模仿主键,更新表改为 t2,改写后的脚本大抵如下:

root@ytt-ubuntu:~/scripts# cat update_table_batch
#!/bin/sh
# TiDB 拆分更新
for i in `seq 1 10`;do
    min_id=$(((i-1)*100000+1))
    max_id=$((i*100000))
    queries="update t2 a, (select *,row_number() over(order by id) rn from t2) b set a.log_date =  \
        date_sub(current_date(), interval ceil(rand()*1000) day)  \
        where a.id = b.id and (b.rn>=$min_id and b.rn<=$max_id);"mysql --login-path=TiDB_login -D ytt -e"$queries" &
done

其实以上两种思路曾经蕴含了绝大多数拆分场景。MySQL 或者 TiDB 对于没有主键的表都默认蕴含一个隐式自增 ID 来辨别行之间关系,所以为了防止在 DML 层来减少简单的拆分策略,仍然强烈建议应用显式主键!

结语

尽管 TiDB 4.0 版本后,对大事务反对曾经十分好,但这不是能够轻易用大事务的理由,还是要做好表设计提前拆、检索表数据提前拆等拆分策略,能力更好的让数据库服务好业务。

正文完
 0