MySQL如何避免使用swap_MySQL
编辑器加载中... 出处:http://www.realzyy.com/?p=923 Linux有很多很好的内存、IO调度机制,但是并不会适用于所有场景。对于DBA来说Linux比较让人头疼的一个地方是,它不会因为MySQL很重要就避免将分配给MySQL的地址空间映射到swap上。对于频繁进行读写操作的系统而言,数据看似在内存而实际上在磁盘是非常糟糕的,响应时间的增长很可能直接拖垮整个系统。这篇blog主要讲讲我们作为DBA,怎样尽量避免MySQL惨遭swap的毒手。 首先我们要了解点基础的东西,比如说为什么会产生swap。假设我们的物理内存是16G,swap是4G。如果MySQL本身已经占用了12G物理内存,而同时其他程序或者系统模块又需要6G内存,这时候操作系统就可能把MySQL所拥有的一部分地址空间映射到swap上去。 cp一个大文件,或用mysqldump导出一个很大的数据库的时候,文件系统往往会向Linux申请大量的内存作为cache,一不小心就会导致L使用swap。这个情景比较常见,以下是最简单的三个调整方法: 1、/proc/sys/vm/swappiness的内容改成0(临时),/etc/sysctl.conf上添加vm.swappiness=0(永久) 这个参数决定了Linux是倾向于使用swap,还是倾向于释放文件系统cache。在内存紧张的情况下,数值越低越倾向于释放文件系统cache。 当然,这个参数只能减少使用swap的概率,并不能避免Linux使用swap。 2、修改MySQL的配置参数innodb_flush_method,开启O_DIRECT模式。 这种情况下,InnoDB的buffer pool会直接绕过文件系统cache来访问磁盘,但是redo log依旧会使用文件系统cache。值得注意的是,Redo log是覆写模式的,即使使用了文件系统的cache,也不会占用太多。 3、添加MySQL的配置参数memlock 这个参数会强迫mysqld进程的地址空间一直被锁定在物理内存上,对于os来说是非常霸道的一个要求。必须要用root帐号来启动MySQL才能生效。 还有一个比较复杂的方法,指定MySQL使用大页内存(Large Page)。Linux上的大页内存是不会被换出物理内存的,和memlock有异曲同工之妙。具体的配置方法可以参考:http://harrison-fisk.blogspot.co ... pages-on-linux.html
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之前介绍了MySQL如何避免使用swap的四个方法。这里需要补充一下原理和实现机制,对于Linux api不感兴趣的同学可以直接跳过。
一、操作系统设置swap的目的
程序运行的一个必要条件就是足够的内存,而内存往往是系统里面比较紧张的一种资源。为了满足更多程序的要求,操作系统虚拟了一部分内存地址,并将之映射到swap上。对于程序来说,它只知道操作系统给自己分配了内存地址,但并不清楚这些内存地址到底映射到物理内存还是swap。
物理内存和swap在功能上是一样的,只是因为物理存储元件的不同(内存和磁盘),性能上有很大的差别。操作系统会根据程序使用内存的特点进行换入和换出,尽可能地把物理内存留给最需要它的程序。但是这种调度是按照预先设定的某种规则的,并不能完全符合程序的需要。一些特殊的程序(比如MySQL)希望自己的数据永远寄存在物理内存里,以便提供更高的性能。于是操作系统就设置了几个api,以便为调用者提供“特殊服务”。
二、Linux提供的几个api
1、mlockall()和munlockall()
这一对函数,可以让调用者的地址空间常驻物理内存,也可以在需要的时候将此特权取消。mlockall()的flag位可以是MCL_CURRENT和MCL_FUTURE的任意组合,分别代表了“保持已分配的地址空间常驻物理内存”和“保持未来分配的地址空间常驻物理内存”。对于Linux来说,这对函数是非常霸道的,只有root用户才有权限调用。
2、shmget()和shmat()
这一对函数,可以向操作系统申请使用大页内存(Large Page)。大页内存的特点是预分配和永驻物理内存,因为使用了共享内存段的方式,page table有可能会比传统的小页分配方式更小。对于多进程共享内存的程序(比如ORACLE),大页内存能够节省很多page table开销;而对于MySQL来说,性能和资源开销都没有显著变化,好处就在于减少了内存地址被映射到swap上的可能。至于为什么是减少,而不是完全避免,之后再讲解。
3、O_DIRECT和posix_memalign()
以上两个方法都不会减少内存的使用量,调用者的本意是获取更高的系统特权,而不是节约系统资源。O_DIRECT是一种更加理想化的方式,通过避免double buffer,节省了文件系统cache的开销,最终减少swap的使用率。O_DIRECT是Linux IO调度相关的标志,在open函数里面调用。通过O_DIRECT标志打开的文件,读写都不会用到文件系统的cache。传统的数据库(ORACLE、MySQL)基本都有O_DIRECT相关的开关,在提高性能的同时,也减少了内存的使用。至于posix_memalign(),是用来申请对齐的内存地址的。只有用posix_memalign()申请的内存地址,才能用来读写O_DIRECT模式下的文件描述符。
4、madvise()和fadvise()
这对函数也是比较温和的,可以将调用者对数据访问模式的预期传递给Linux,以期得到更好的性能。
我们比较感兴趣的是MADV_DONTNEED和FADV_NOREUSE这两个flag。前者会建议Linux释放指定的内存区域,而后者会建议文件系统释放指定文件所占用的cache。
三、MySQL内存使用相关的一些代码
1、memlock
在MySQL的源码目录里面查询memlock,可以知道这个参数的作用是使MySQL调用mlockall()。在源码里面匹配可以得知NDB、MyISAM和mysqld都调用了mlockall()。NDB是可以独立于MySQL而存在的存储引擎,此处按下不表。mysqld调用mlockall()的方式有点出乎意料,在init_server_components()函数里传给mlockall()的flag是MCL_CURRENT,也就是说之后申请的内存一概不用锁住。再看看MyISAM的调用顺序是:mlockall() 2、large-pages
根据Linux的内核文档,大页内存有两种方法可以用到:一种是创建hugetlb类型的文件,并将它mmap到程序的内存地址里面,然后进行正常的读写操作。另外一种是之前说到的shmget()+shmat(),也正是MySQL采用的方式。在MySQL的源码目录里面匹配shmget,可以发现BDB、NDB、InnoDB、MyISAM都调用了这个函数。接着看一下比较常用的InnoDB和MyISAM引擎。
在InnoDB里面可以找到os_mem_alloc_large()调用了shmget(),而调用os_mem_alloc_large()的函数只有buf_pool_init()——InnoDB Buffer Pool的初始化函数。根据观察得到的结论是,InnoDB会根据配置参数在Buffer Pool里面使用大页内存,Redo log貌似就没有这个待遇了。
对于MyISAM,在storage层级的代码里面找不到对shmget()的直接调用。这是因为MyISAM是MySQL的原生存储引擎,很多函数存放在上一层的mysys目录里面。通过搜索shmget(),我们可以找到MyISAM的调用顺序是这样的:shmget() 3、innodb_flush_method
O_DIRECT是BDB、NDB、InnoDB特有的参数,在这里只讨论InnoDB这个比较常见的引擎。在InnoDB的源码目录里面匹配O_DIRECT,很容易找到一个叫做os_file_set_nocache()的函数,而这个函数作用是将文件的打开方式改为O_DIRECT模式。再跟踪一下,会发现只有os_file_create()函数调用了os_file_set_nocache()。虽然函数名里面还有create,实际上os_file_create()会根据传入参数的不同,选择打开或者新建一个文件。同时os_file_create()还会根据MySQL的配置,来调用os_file_set_nocache()关闭文件系统的相应cache。在os_file_create()函数里面有如下一段代码:
/* We disable OS caching (O_DIRECT) only on data files */
if (type != OS_LOG_FILE &&
srv_unix_file_flush_method == SRV_UNIX_O_DIRECT)
{
os_file_set_nocache(file, name, mode_str);
}
这段代码的意思是,只有InnoDB的数据文件有资格使用O_DIRECT模式,Redo log是不能使用的。
以上的分析基于5.0.85版本的原版MySQL,InnoDB是Innobase。
版本不同情况下可能会有一些出入,欢迎参与讨论。
参考文献:
Virtual memory@wiki
All about Linux swap space
HugeTLB – Large Page Support in the Linux Kernel
Page table@wiki
出处:http://www.realzyy.com/?p=1245
必须得承认,即使看完了MySQL如何避免使用swap和MySQL如何避免使用swap(二),swap仍然可能顽固地在主机上复现。不过幸运的是,最近一年来众多swap问题的受害者们通过不懈的努力找到了终极原因——NUMA。下面站在巨人的肩膀上,为大家简单讲解一下NUMA的原理和优化方法。
一、NUMA和SMP
NUMA和SMP是两种CPU相关的硬件架构。在SMP架构里面,所有的CPU争用一个总线来访问所有内存,优点是资源共享,而缺点是总线争用激烈。随着PC服务器上的CPU数量变多(不仅仅是CPU核数),总线争用的弊端慢慢越来越明显,于是Intel在Nehalem CPU上推出了NUMA架构,而AMD也推出了基于相同架构的Opteron CPU。
NUMA最大的特点是引入了node和distance的概念。对于CPU和内存这两种最宝贵的硬件资源,NUMA用近乎严格的方式划分了所属的资源组(node),而每个资源组内的CPU和内存是几乎相等。资源组的数量取决于物理CPU的个数(现有的PC server大多数有两个物理CPU,每个CPU有4个核);distance这个概念是用来定义各个node之间调用资源的开销,为资源调度优化算法提供数据支持。
二、NUMA相关的策略
1、每个进程(或线程)都会从父进程继承NUMA策略,并分配有一个优先node。如果NUMA策略允许的话,进程可以调用其他node上的资源。
2、NUMA的CPU分配策略有cpunodebind、physcpubind。cpunodebind规定进程运行在某几个node之上,而physcpubind可以更加精细地规定运行在哪些核上。
3、NUMA的内存分配策略有localalloc、preferred、membind、interleave。localalloc规定进程从当前node上请求分配内存;而preferred比较宽松地指定了一个推荐的node来获取内存,如果被推荐的node上没有足够内存,进程可以尝试别的node。membind可以指定若干个node,进程只能从这些指定的node上请求分配内存。interleave规定进程从指定的若干个node上以RR算法交织地请求分配内存。
三、NUMA和swap的关系
可能大家已经发现了,NUMA的内存分配策略对于进程(或线程)之间来说,并不是公平的。在现有的Redhat Linux中,localalloc是默认的NUMA内存分配策略,这个配置选项导致资源独占程序很容易将某个node的内存用尽。而当某个node的内存耗尽时,Linux又刚好将这个node分配给了某个需要消耗大量内存的进程(或线程),swap就妥妥地产生了。尽管此时还有很多page cache可以释放,甚至还有很多的free内存。
四、解决swap问题
虽然NUMA的原理相对复杂,实际上解决swap却很简单:只要在启动MySQL之前使用numactl –interleave来修改NUMA策略即可。
值得注意的是,numactl这个命令不仅仅可以调整NUMA策略,也可以用来查看当前各个node的资源是用情况,是一个很值得研究的命令。
引用资料:
The MySQL “swap insanity” problem and the effects of the NUMA architecture
NUMA Status: Item Definition
Linux Administrator’s Manual(#man numactl)
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