MySQL中Innodbpageclean线程分析

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一、数据结构和入口函数

1、数据结构

• page_cleaner_t：整个Innodb只有一个，包含整个page clean线程相关信息。其中包含了一个page_cleaner_slot_t的指针。

• page_cleaner_slot_t：每个buffer instance都包含一个这样的结构体，page clean工作线程刷新的时候每个线程都会轮询的检测每个槽，知道找到没有被其他page clean线程刷新的槽进行刷新工作，直到每个槽（buffer instance ）都刷新完成。参考pc_flush_slot函数。

2、入口函数

• 协调工作线程入口：buf_flush_page_cleaner_coordinator

• 工作线程入口：buf_flush_page_cleaner_worker

二、主循环解析

其由函数buf_flush_page_cleaner_coordinator实现。实际正常运行情况下的工作都包含在while (srv_shutdown_state == SRV_SHUTDOWN_NONE) 这个大循环下。

1、是否需要睡眠1秒判断

首先如果没有活跃的change buffer 并且没有pending的物理块，并且上次刷新的块数量为0
则不需要睡眠1秒：

if (srv_check_activity(last_activity) 
            || buf_get_n_pending_read_ios()            || n_flushed == 0){
            ret_sleep = pc_sleep_if_needed(
                next_loop_time, sig_count);  //睡眠一秒            if (srv_shutdown_state != SRV_SHUTDOWN_NONE) {                break;
            }
        } else if (ut_time_ms() > next_loop_time) { //如果当前时间大于 上次刷新 时间+1 秒则 设置为OS_SYNC_TIME_EXCEEDED
            ret_sleep = OS_SYNC_TIME_EXCEEDED; 
        } else {
            ret_sleep = 0;
        }

但是这个睡眠是可以被唤醒的，比如同步刷新应该就会唤醒它（buf_flush_request_force函数）。参考函数os_event::wait_time_low

2、IO能力不足警告

如前文所描述这里产生如下警告：

page_cleaner: 1000ms  intended loop took **ms. The settings might not be optimal.((flushed="**" , during the time.)

源码片段：

if (curr_time > next_loop_time + 3000) { //如果刷新时间 大于了 上次时间 +1 秒+3 秒 则报info
                if (warn_count == 0) {
                    ib::info() << "page_cleaner: 1000ms"
                        " intended loop took "
                        << 1000 + curr_time
                           - next_loop_time
                        << "ms. The settings might not"
                        " be optimal. (flushed="
                        << n_flushed_last
                        << ", during the time.)";                    if (warn_interval > 300) {
                        warn_interval = 600;
                    } else {
                        warn_interval *= 2;
                    }

3、同步刷新判断

• 触发条件

(ret_sleep != OS_SYNC_TIME_EXCEEDED
            && srv_flush_sync
            && buf_flush_sync_lsn > 0)

同步会唤醒正在睡眠状态的page clean协调工作线程那么睡眠应该不会满足一秒的条件所以不会被标记为OS_SYNC_TIME_EXCEEDED，同时srv_flush_sync和buf_flush_sync_lsn均会被设置接下来就是唤醒工作线程进行刷新，同时本协调线程也完成部分任务。

• 工作代码

     pc_request(ULINT_MAX, lsn_limit); //唤醒page clean 工作线程干活
            /* Coordinator also treats requests */ //协调者同样要完成部分任务
            while (pc_flush_slot() > 0) {}

• 唤醒操作

如前文描述在checkpoint或者DML语句执行过程中都会通过log_free_check检查是否redo log处于安全的状态，如果不安全就会调用如下代码（log_preflush_pool_modified_pages函数中）唤醒page clean线程进行同步刷新：

if (srv_flush_sync) {        /* wake page cleaner for IO burst */
        buf_flush_request_force(new_oldest); //设置全局变量同时通过broadcast唤醒同步刷新
    }
    buf_flush_wait_flushed(new_oldest); //所有线程等待同步刷新完成

4、活跃刷新

• 触发条件

srv_check_activity(last_activity)

这里判断是否有活跃的线程，所谓活跃就是调用srv_inc_activity_count函数进行增加的，一般来讲DML和DDL会标记为活跃，purge线程及其工作线程工作期间会标记为活跃。可以将断点做到srv_inc_activity_count进行debug。所以线上数据库DML比较多所以一般都会是活跃刷新。

• 工作代码

这里涉及到刷新多少个块计算主要函数为 page_cleaner_flush_pages_recommendation，后面在讨论。

n_to_flush = page_cleaner_flush_pages_recommendation(&lsn_limit, last_pages);//此处n_to_flush就是本次需要刷新的块数的数量pc_request(n_to_flush, lsn_limit); //唤醒page clean 工作线程干活/* Coordinator also treats requests */ //工作协调线程同样要完成部分任务
            while (pc_flush_slot() > 0) {}
pc_wait_finished(&n_flushed_list);//等待其他刷新完成

5、空闲刷新

• 触发条件

else if (ret_sleep == OS_SYNC_TIME_EXCEEDED)

当睡足了1秒，并且没有活跃的线程。那么就进行空闲刷新，一般来讲如果没有DML/DDL等语句那么应该进行是空闲刷新。

• 工作代码

buf_flush_lists(PCT_IO(100), LSN_MAX, &n_flushed); //io能力 刷新到那个lsn 以及传出刷新的块数量//PCT_IO是一个宏如下：#define PCT_IO(p) ((ulong) (srv_io_capacity * ((double) (p) / 100.0)))

可以看到这里的百分比直接是100%及按照innodb_io_capacity参数的设定进行刷新。

当然这里只是看了正常期间工作的代码，如果是Innodb shutdown也会触发同步刷新。可自行参考代码。

三、page_cleaner_flush_pages_recommendation函数

前面提过这个函数，是活跃刷新刷新块的计算函数，下面直接给出整个代码

{
    cur_lsn = log_get_lsn();//获取当前的lsn 在 redo buffer中的
    if (prev_lsn == 0) {       //静态变量如果是0则代表是第一次执行本函数
        /* First time around. */
        prev_lsn = cur_lsn;
        prev_time = ut_time(); //获取当前时间
        return(0);
    }    if (prev_lsn == cur_lsn) { //如果没有redo日志生成
        return(0);
    }
    sum_pages += last_pages_in;    time_t  curr_time = ut_time();    double  time_elapsed = difftime(curr_time, prev_time);
        avg_page_rate = static_cast(
            ((static_cast(sum_pages)
              / time_elapsed)
             + avg_page_rate) / 2); //算出上次刷新每秒刷新的pages数量，同时加上次计算的每秒平均刷新块数 然后除以2 得到一个每秒刷新的pages数量 ！！！第一个计算条件avg_page_rate 生成
        /* How much LSN we have generated since last call. */
        lsn_rate = static_cast(            static_cast(cur_lsn - prev_lsn)
            / time_elapsed);//计算redo lsn生成率
        lsn_avg_rate = (lsn_avg_rate + lsn_rate) / 2;//计算redo每秒平均生成率
        /* aggregate stats of all slots */
        mutex_enter(&page_cleaner->mutex);
        ulint   flush_tm = page_cleaner->flush_time;
        ulint   flush_pass = page_cleaner->flush_pass;
        page_cleaner->flush_time = 0;
        page_cleaner->flush_pass = 0;
        ulint   list_tm = 0;
        ulint   list_pass = 0;        for (ulint i = 0; i < page_cleaner->n_slots; i++) {//扫描所有的槽
            page_cleaner_slot_t*    slot;
            slot = &page_cleaner->slots[i];
            list_tm   += slot->flush_list_time;
            list_pass += slot->flush_list_pass;
            slot->flush_list_time = 0;
            slot->flush_list_pass = 0;
        }
        mutex_exit(&page_cleaner->mutex);
    oldest_lsn = buf_pool_get_oldest_modification(); //获取flush list中最老的ls
    ut_ad(oldest_lsn <= log_get_lsn());//断言
    age = cur_lsn > oldest_lsn ? cur_lsn - oldest_lsn : 0; //获取当前LSN和最老LSN的之间的差值
    pct_for_dirty = af_get_pct_for_dirty(); //计算出一个刷新百分比 (比如100) !!!!重点
    pct_for_lsn = af_get_pct_for_lsn(age);//计算出lsn的比率 百分比(l列如4.5) 
    pct_total = ut_max(pct_for_dirty, pct_for_lsn);//取他们的大值
    
    /* Estimate pages to be flushed for the lsn progress *///计算target_lsn
    ulint   sum_pages_for_lsn = 0;    lsn_t   target_lsn = oldest_lsn
                 + lsn_avg_rate * buf_flush_lsn_scan_factor; //计算下一次刷新的  目标lsn 及target_lsnbuf_flush_lsn_scan_factor是定值3
    for (ulint i = 0; i < srv_buf_pool_instances; i++) {//循环整个buffer instance找到小于target_lsn的脏块
        buf_pool_t* buf_pool = buf_pool_from_array(i);
        ulint       pages_for_lsn = 0;
        buf_flush_list_mutex_enter(buf_pool);        for (buf_page_t* b = UT_LIST_GET_LAST(buf_pool->flush_list);//每个innodb buffer的末尾的flush list 进行扫描，头插法?
             b != NULL;
             b = UT_LIST_GET_PREV(list, b)) {            if (b->oldest_modification > target_lsn) {                break;
            }
            ++pages_for_lsn; //某个 innodb buffer 实例中 flush list 小于这个  target lsn 的 page计数
        }
        buf_flush_list_mutex_exit(buf_pool);
        sum_pages_for_lsn += pages_for_lsn; //这里汇总所有 innodb buffer实例中  flush list 小于这个  target lsn 的 page 总数
        mutex_enter(&page_cleaner->mutex);
        ut_ad(page_cleaner->slots[i].state
              == PAGE_CLEANER_STATE_NONE);//断言所有的槽处于没有刷新状态
        page_cleaner->slots[i].n_pages_requested
            = pages_for_lsn / buf_flush_lsn_scan_factor + 1; //确认槽的n_pages_requested值
        mutex_exit(&page_cleaner->mutex);
    }
    sum_pages_for_lsn /= buf_flush_lsn_scan_factor;//buf_flush_lsn_scan_factor为定值3
    /* Cap the maximum IO capacity that we are going to use by
    max_io_capacity. Limit the value to avoid too quick increase */
    n_pages = PCT_IO(pct_total); //根据 前面得到的 pct_total 和 srv_io_capacity参数得到 刷新的块数 !!!第二个计算参数生成。
    if (age < log_get_max_modified_age_async()) { //如果日质量小于 异步刷新的范畴
        ulint   pages_for_lsn =            std::min(sum_pages_for_lsn,
                    srv_max_io_capacity * 2); //即便是需要刷新的块数很多，最多只能刷max_io_capacity*2的数量!!!第三个计算参数生成
        n_pages = (n_pages + avg_page_rate + pages_for_lsn) / 3;  // 3部分组成 1、根据参数计算出来的IO能力 2、以往每秒刷新页的数量 3、根据target lsn 计算出来的一个需要刷新的块数
    }    if (n_pages > srv_max_io_capacity) {
        n_pages = srv_max_io_capacity;
    }    return(n_pages);
}

此函数最后计算出了需要刷新的块，其中刷新比率计算的的重点函数为af_get_pct_for_dirty和af_get_pct_for_lsn 下面将给出代码注释，其实前文中的算法就来自af_get_pct_for_dirty。

四、af_get_pct_for_dirty和af_get_pct_for_lsn函数

• af_get_pct_for_dirty函数

    double  dirty_pct = buf_get_modified_ratio_pct(); //得到 修改的块/总的块的 的百分比 记住脏数据比率
    if (dirty_pct == 0.0) {        /* No pages modified */
        return(0);
    }
    ut_a(srv_max_dirty_pages_pct_lwm
         <= srv_max_buf_pool_modified_pct);    if (srv_max_dirty_pages_pct_lwm == 0) {  //如果innodb_max_dirty_pages_pct_lwm没有设置
        /* The user has not set the option to preflush dirty
        pages as we approach the high water mark. */
        if (dirty_pct >= srv_max_buf_pool_modified_pct) { //如果脏数据比率大于了innodb_max_dirty_pages_pct则返回比率100%
            /* We have crossed the high water mark of dirty
            pages In this case we start flushing at 100% of
            innodb_io_capacity. */
            return(100);
        }
    } else if (dirty_pct >= srv_max_dirty_pages_pct_lwm) { //如果设置了innodb_max_dirty_pages_pct_lwm 并且脏数据比率大于了
        /* We should start flushing pages gradually. */    //innodb_max_dirty_pages_pct_lwm参数设置
        return(static_cast((dirty_pct * 100)
               / (srv_max_buf_pool_modified_pct + 1)));  //则返回  (脏数据比率/(innodb_max_dirty_pages_pct+1))*100 也是一个比率  如(45/76)*100
    }    return(0);//否则返回0

• af_get_pct_for_lsn函数：

注意innodb_cleaner_lsn_age_factor参数默认设置为high_checkpoint，可以看到算法最后是除以700.5，所有前文我说这个函数算出来的比率一般比较小。

    lsn_t   af_lwm = (srv_adaptive_flushing_lwm
              * log_get_capacity()) / 100;// srv_adaptive_flushing_lwm=10 那么大约就是 logtotalsize*(9/10)*(1/10) 943349 计算一个low water mark
    if (age < af_lwm) {              //如果当前生成的redo 小于了 low water master 则返回0 也就是说 redo日志量生成量不高则不需要权衡
        /* No adaptive flushing. */  //可以看出这里和redo设置的大小有关，如果redo文件设置越大则af_lwm越大，触发权衡的机率越小
        return(0);
    }
    max_async_age = log_get_max_modified_age_async(); //获取需要异步刷新的的位置 大约为logtotalsize*(9/10)*(7/8)
    if (age < max_async_age && !srv_adaptive_flushing) { //如果小于异步刷新 且 自适应flush 没有开启
        /* We have still not reached the max_async point and
        the user has disabled adaptive flushing. */
        return(0);
    }    /* If we are here then we know that either:
    1) User has enabled adaptive flushing
    2) User may have disabled adaptive flushing but we have reached
    max_async_age. */
    lsn_age_factor = (age * 100) / max_async_age; //比率lsn_age_factor = (本次刷新的日志量/(logtotalsize*(9/10)*(7/8)))
    ut_ad(srv_max_io_capacity >= srv_io_capacity); 
    switch ((srv_cleaner_lsn_age_factor_t)srv_cleaner_lsn_age_factor) {    case SRV_CLEANER_LSN_AGE_FACTOR_LEGACY:        return(static_cast(
                   ((srv_max_io_capacity / srv_io_capacity)
                * (lsn_age_factor
                   * sqrt((double)lsn_age_factor)))
                   / 7.5));                                 //430
    case SRV_CLEANER_LSN_AGE_FACTOR_HIGH_CHECKPOINT: //innodb_cleaner_lsn_age_factor参数默认设置为high_checkpoint
        return(static_cast(                              
                   ((srv_max_io_capacity / srv_io_capacity)            //  ((max_io_cap /io_cap) * (sqrt(lsn_age_factor)*lsn_age_factor*lsn_age_factor))/700.5
                * (lsn_age_factor * lsn_age_factor                     //(10 * (3.3*10*10))/700 =4.3
                   * sqrt((double)lsn_age_factor)))
                   / 700.5));  //

感谢各位的阅读，以上就是“MySQL中Innodb page clean线程分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对MySQL中Innodb page clean线程分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！