MyRocks写入分析

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2022-06-12 10:20 126阅读 0赞

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摘要： --- title: MySQL · myrocks · myrocks写入分析 author: 张远 --- \# 写入流程 myrocks的写入流程可以简单的分为以下几步来完成 1. 将解析后的记录(kTypeValue/kTypeDeletion)写入到WriteBatch中 2. 将WAL日志写入log文件 3. 将WriteBatch中的内容写到memtabl

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title: MySQL · myrocks · myrocks写入分析

## author: 张远 ##

# 写入流程 #

myrocks的写入流程可以简单的分为以下几步来完成

1.  将解析后的记录(kTypeValue/kTypeDeletion)写入到WriteBatch中
2.  将WAL日志写入log文件
3.  将WriteBatch中的内容写到memtable中，事务完成

其中第2，3步在提交时完成

> WriteBatch与Myrocks事务处理密切相关，事务中的记录提交前都以字符串的形式存储在WriteBatch->rep\_中，要么都提交，要么都回滚。 回滚的逻辑比较简单，只需要清理WriteBatch->rep\_即可。详见TransactionImpl::Rollback

一个简单的insert 写入WriteBatch堆栈如下

#0 rocksdb::WriteBatchInternal::Put
    #1 rocksdb::WriteBatch::Put
    #2 myrocks::ha_rocksdb::update_pk
    #3 myrocks::ha_rocksdb::update_indexes
    #4 myrocks::ha_rocksdb::update_write_row
    #5 myrocks::ha_rocksdb::write_row
    #6 handler::ha_write_row
    #7 write_record
    #8 mysql_insert
    #9 mysql_execute_command
    #10 mysql_parse
    #11 dispatch_command
    #12 do_command
    #13 do_handle_one_connection

一个简单的insert commit堆栈如下

#0  rocksdb::InlineSkipList<rocksdb::MemTableRep::KeyComparator const&>::Insert
    #1  rocksdb::(anonymous namespace)::SkipListRep::Insert
    #2  rocksdb::MemTable::Add
    #3  rocksdb::MemTableInserter::PutCF
    #4  rocksdb::WriteBatch::Iterate
    #5  rocksdb::WriteBatch::Iterate
    #6  rocksdb::WriteBatchInternal::InsertInto
    #7  rocksdb::DBImpl::WriteImpl
    #8  rocksdb::DBImpl::Write 
    #9  rocksdb::TransactionImpl::Commit
    #10 myrocks::Rdb_transaction_impl::commit_no_binlog
    #11 myrocks::Rdb_transaction::commit
    #12 myrocks::rocksdb_commit
    #13 ha_commit_low
    #14 TC_LOG_MMAP::commit 
    #15 ha_commit_trans
    #16 trans_commit_stmt
    #17 mysql_execute_command
    #18 mysql_parse
    #19 dispatch_command
    #20 do_command
    #21 do_handle_one_connection

# 提交流程及优化 #

这里只分析rocksdb引擎的提交流程，实际MyRocks提交时还需先写binlog(binlog开启的情况).

rocksdb引擎提交时就完成两个事情  
1. 写WAL日志(WAL开启的情况下rocksdb\_write\_disable\_wal=off)  
2. 将之前的WriteBatch写入到memtable中

然而，写WAL是一个串行操作。为了提高提交的效率， rocksdb引入了group commit机制。

待提交的事务都依次加入到提交的writer队列中，这个writer队列被划分为一个一个group. 每个group有一个leader， 其他为follower，leader负责批量写WAL。每个group由双向链表link\_older， link\_newer链接。如下图所示

![屏幕快照 2017-07-11 下午7.46.22.png][2017-07-11 _7.46.22.png]

每个writer可能的状态如下

*  Init: writer的初始状态
 *  Header: writer被选为leader
 *  Follower: writer被选为follower
 *  LockedWating: writer在等待自己转变为指定的状态
 *  Completed：writer操作完成

writer的状态变迁跟group是否并发写memtable有关  
当开启并发写memtable(rocksdb\_allow\_concurrent\_memtable\_write=on)且group中的writer至少有两个时，group才会并发写。

group并发写时writer的状态变迁图如下：

![屏幕快照 2017-07-14 下午1.25.27.png][2017-07-14 _1.25.27.png]

group非并发写时writer的状态变迁图如下：

![屏幕快照 2017-07-11 下午7.46.50.png][2017-07-11 _7.46.50.png]

源码结构图如下（图片来自林青）  
![屏幕快照 2017-07-14 下午1.44.46.png][2017-07-14 _1.44.46.png]

上面的图是在group内writer并发写memtable的情形。

非并发写memtable时，没有LaunchParallelFollowers/CompleteParallelWorker, Insertmemtable是由leader串行写入的。

这里group commit有以下要点  
1. 同一时刻只有一个leader, leader完成操作后，才设置下一个leader  
2. 需要等一个group都完成后,才会进行下一个group  
3. group中最后一个完成的writer负责完成提交和设置下一个leader  
4. Leader 负责批量写WAL  
5. 只有leader才会去调整双向链表link\_older,link\_newer.

注意这里2，3 应该可以优化改进为

*  不需要等一个group完成再进行下一个group
 *  不同group的follower可以并发执行
 *  只有leader负责完成提交和设置下一个leader

# 写入控制 #

rocksdb在提交写入时，需考虑以下几种情况,详见PreprocessWrite

*  WAL日志满，WAL日志超过rocksdb\_max\_total\_wal\_size，会从所有的colomn family中找出含有最老日志(the earliest log containing a prepared section)的column family进行flush, 以释放WAL日志空间
 *  Buffer满，全局的write buffer超过rocksdb\_db\_write\_buffer\_size时，会从所有的colomn family中找出最先创建的memtable进行切换，详见HandleWriteBufferFull
 *  某些条件会触发延迟写
    
     *  max\_write\_buffer\_number > 3且 未刷immutable memtable总数 >=max\_write\_buffer\_number-1  
        
     *  自动compact开启时，level0的文件总数 >= level0\_slowdown\_writes\_trigger
 *  某些条件会触发停写
    
     *  未刷immutable memtable总数 >=max\_write\_buffer\_number  
        
     *  自动compact开启时，level0的文件总数 >= level0\_stop\_writes\_trigger

具体可参考RecalculateWriteStallConditions

# 总结 #

rocksdb写入流程还有优化空间，Facebook也有相关的优化。

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