前言:
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数据库的用户对数据库都有一个很简单的要求:
“我能不能随时随地做DDL,不要让我守到半夜再搞了。”
为了这个目标,各种各样的数据库采用了不同的方法来优化DDL这件事,MySQL也从5.6开始逐渐支持“Online DDL”。
但问题是,为何已经到了MySQL 8.0的时代,你能看到的各种MySQL最佳实践\开发规范里,依然建议把DDL放在业务低峰期来做呢。PolarDB-X对此作了很多优化,期望让用户做DDL的时候能更任性。
我们得先看一下,MySQL的DDL,为什么不那么“Online”。
MySQL中的MDL(元数据锁)
MySQL中有个MDL,它会保证在DDL变更过程中,所有的事务都在使用同一份元数据。
例如,我们对一个表做一个加列的操作,ALTER TABLE t1 ADD COLUMN(c1 int),MDL确保正在运行的事务,要么全部能看到c1列,要么全部看不到c1列。实际上,MDL起到了元数据切换过程中,排空已有事务的效果。在MySQL中,DDL/DML/DQL等操作,都会对元数据加锁。
MDL会带来一些问题,我们看下面的例子:
时间点0:我们在连接1中,对t1表做一个INSERT操作,但是不要提交这个事务
时间点1:我们在连接2中,对t1表做一个添加索引的DDL操作,这个DDL操作会阻塞住
时间点2:我们在连接3中,对t1表做一个SELECT操作,会发现,这个只读操作也会阻塞住
时间点3:提交连接1的事务
连接2的DDL操作立即返回结果
连接3的SELECT操作立即返回结果
这个就很奇怪了,一般我们都以为:
只读操作不会被写操作阻塞,为什么SELECT语句都会阻塞?MySQL的创建索引操作(特指例子里这个很常见的DDL)不是ONLINE的吗,为什么会阻塞我的业务?
以上现象的原因就在于MDL锁上:
连接1的INSERT对t1的元数据加了读锁;连接2的DDL获取t1的排它锁,连接2会被连接1阻塞,同时锁住后续的所有读请求;连接3的SELECT获取t1的读锁,被连接2阻塞住。
从上面的现象看,MDL锁带来了如下的问题:
如果DDL执行之前有长事务,那会阻塞后续这个表上的所有请求(无论读写),进一步占用MySQL的线程资源,甚至引发雪崩,导致其他表的访问也出现问题;MySQL虽然有ONLINE DDL,这个ONLINE更多体现在回填数据阶段。DDL依旧只能在业务低峰期来使用,没有达到真正ONLINE(完全不阻塞业务请求)的目的。
这个事是很坑的,我们需要的是真正的ONLINE DDL能力。
元数据的版本
这里要先解释一个概念,什么是一个元数据的版本?
有一个误区是,一个DDL操作(比如上述的加索引的操作),并不是只有“有索引”“没索引”两个版本,而是分成了多个版本。
例如PolarDB-X中的CREATE INDEX操作,整个过程会涉及ABSENT(vn),DELETE_ONLY(vn+1),WRITE_ONLY(vn+2),PUBLISH(vn+3)多次版本切换。
对于MySQL来说,也有类似的概念,即在MySQL中,一次DDL操作可能会需要多次获取MDL的操作,这也加剧了MySQL DDL过程中MDL的争抢。
双版本元数据
为了解决MDL的问题,让DDL能够做到真正的ONLINE,PolarDB-X使用双版本元数据来解决这个问题。
所谓多版本元数据指的是,PolarDB-X集群中,允许最多同时存在两个版本的元数据(vn与vn+1),每个事务使用的元数据版本由其事务开始时候的元数据版本为准。当使用低版本元数据的事务全部结束之后,低版本的元数据会被清理掉。
我们在PolarDB-X上重复上面的例子,会得到这样的结果,DDL不会再因为长事务阻塞所有的操作:
时间点0:我们在连接1中,对t1表做一个INSERT操作,但是不要提交这个事务。同时我们可以看到,此时看到的t1的版本是v1
时间点1:我们在连接2中,对t1表做一个添加索引的DDL操作,这个DDL操作会在v1切换到v2过程中被阻塞住,因为它会尝试获取t1:v1的元数据锁
时间点2:我们在连接3中,对t1表做一个SELECT操作,这个操作会立即返回,不会阻塞。同时我们看到,这个连接看到的t1的版本是v2
我们在连接1中,查看t1的元数据版本依旧是v1。此时我们就能看出,DDL前后的两个事务,使用了不同版本的元数据
时间点3:提交连接1的事务
连接2的DDL操作立即返回结果
3个连接看到的t1的元数据的版本都变成了v5(思考下,为什么是v5?)
小结
PolarDB-X相对于MySQL,彻底解决了MDL锁的问题,Online DDL的元数据切换做到了非常平滑的切换,不会因为长事务阻塞元数据切换,进一步造成更大范围的阻塞,是一种比MySQL的Online DDL更Online的实现。
除了更Online,PolarDB-X还为DDL的性能、开销等都做了很多的优化,欢迎持续关注我们的文章。
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