MySQL8.0 InnoDB并行执行

概述

MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于MySQL丰富的生态。MySQL在处理OLTP场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个SQL语句，MySQL最多只能使用一个CPU核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL没有停滞不前，一直在发展，新推出的8.0.14版本第一次引入了并行查询特性，使得check table和select count(*)类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限，但后续的发展值得期待。

使用方式

通过配置参数innodb_parallel_read_threads来设置并发线程数，就能开始并行扫描功能，默认这个值为4。我这里做一个简单的实验，通过sysbench导入2亿条数据，分别配置innodb_parallel_read_threads为1，2，4，8，16，32，64，测试并行执行的效果。测试语句为select count(*) from sbtest1;

横轴是配置并发线程数，纵轴是语句执行时间。从测试结果来看，整个并行表现还是不错的，扫描2亿条记录，从单线程的18s，下降到32线程的1s。后面并发开再多，由于数据量有限，多线程的管理消耗超过了并发带来的性能提升，不能再继续缩短SQL执行时间。

MySQL并行执行

实际上目前MySQL的并行执行还处于非常初级阶段，如下图所示，左边是之前MySQL串行处理单个SQL形态；中间的是目前MySQL版本提供的并行能力，InnoDB引擎并行扫描的形态；最右边的是未来MySQL要发展的形态，优化器根据系统负载和SQL生成并行计划，并将分区计划下发给执行器并行执行。并行执行不仅仅是并行扫描，还包括并行聚集，并行连接，并行分组，以及并行排序等。目前版本MySQL的上层的优化器以及执行器并没有配套的修改。因此，下文的讨论主要集中在InnoDB引擎如何实现并行扫描，主要包括分区，并行扫描，预读以及与执行器交互的适配器类。

分区

并行扫描的一个核心步骤就是分区，将扫描的数据划分成多份，让多个线程并行扫描。InnoDB引擎是索引组织表，数据以B+tree的形式存储在磁盘上，节点的单位是页面(block/page)，同时缓冲池中会对热点页面进行缓存，并通过LRU算法进行淘汰。分区的逻辑就是，从根节点页面出发，逐层往下扫描，当判断某一层的分支数超过了配置的线程数，则停止拆分。在实现时，实际上总共会进行两次分区，第一次是按根节点页的分支数划分分区，每个分支的最左叶子节点的记录为左下界，并将这个记录记为相邻上一个分支的右上界。通过这种方式，将B+tree划分成若干子树，每个子树就是一个扫描分区。经过第一次分区后，可能出现分区数不能充分利用多核问题，比如配置了并行扫描线程为3，第一次分区后，产生了4个分区，那么前3个分区并行做完后，第4个分区至多只有一个线程扫描，最终效果就是不能充分利用多核资源。

二次分区

为了解决这个问题，8.0.17版本引入了二次分区，对于第4个分区，继续下探拆分，这样多个子分区又能并发扫描，InnoDB引擎并发扫描的最小粒度是页面级别。具体判断二次分区的逻辑是，一次分区后，若分区数大于线程数，则编号大于线程数的分区，需要继续进行二次分区；若分区数小于线程数且B+tree层次很深，则所有的分区都需要进行二次分区。相关代码如下：

split_point = ;

if (ranges.size() > max_threads()) {

   //最后一批分区进行二次分区

   split_point = (ranges.size() / max_threads()) * max_threads();

 } else if (m_depth < SPLIT_THRESHOLD) {

   /* If the tree is not very deep then don't split. For smaller tables

   it is more expensive to split because we end up traversing more blocks*/

   split_point = max_threads();

 } else {

   //如果B+tree的层次很深(层数大于或等于3，数据量很大)，则所有分区都需要进行二次分区

 }

无论是一次分区，还是二次分区，分区边界的逻辑都一样，以每个分区的最左叶子节点的记录为左下界，并且将这个记录记为相邻上一个分支的右上界。这样确保分区足够多，粒度足够细，充分并行。下图展示了配置为3的并发线程，扫描进行二次分区的情况。

并行扫描

在一次分区后，将每个分区扫描任务放入到一个lock-free队列中，并行的worker线程从队列中获取任务，执行扫描任务，如果获取的任务带有split属性，这个时候worker会将任务进行二次拆分，并投入到队列中。这个过程主要包括两个核心接口，一个是工作线程接口，另外一个是遍历记录接口，前者从队列中获取任务并执行，并维护统计计数；后者根据可见性获取合适的记录，并通过上层注入的回调函数处理，比如计数等。

Parallel_reader::worker(size_t thread_id)

{

1.从ctx-queue提取ctx任务

2.根据ctx的split属性，确定是否需要进一步拆分分区(split())

3.遍历分区所有记录(traverse())

4.一个分区任务结束后，维护m_n_completed计数

5.如果m_n_compeleted计数达到ctx数目，唤醒所有worker线程结束

6.根据traverse接口，返回err信息。

}

Parallel_reader::Ctx::traverse()

{

1.根据range设置pcursor

2.找到btree，将游标定位到range的起始位置

3.判断可见性(check_visibility)

4.如果可见，根据回调函数计算(比如统计)

5.向后遍历，若达到了页面的最后一条记录，启动预读机制(submit_read_ahead)

6.超出范围后结束

}

同时在8.0.17版本还引入了预读机制，避免因为IO瓶颈导致并行效果不佳的问题。目前预读的线程数不能配置，在代码中硬编码为2个线程。每次预读的单位是一个簇(InnoDB文件通过段，簇，页三级结构管理，一个簇是一组连续的页)，根据页面配置的大小，可能为1M或者2M。对于常见的16k页面配置，每次预读1M，也就是64个页面。worker线程在进行扫描时，会先判断相邻的下一个页面是否为簇的第一个页面，如果是，则发起预读任务。预读任务同样通过lock-free 队列缓存，worker线程是生产者，read-ahead-worker是消费者。由于所有分区页面没有重叠，因此预读任务也不会重复。

执行器交互(适配器)

实际上，MySQL已经封装了一个适配器类Parallel_reader_adapter来供上层使用，为后续的更丰富的并行执行做准备。首先这个类需要解决记录格式的问题，将引擎层扫描的记录转换成MySQL格式，这样做到上下层解耦，执行器不用感知引擎层格式，统一按MySQL格式处理。整个过程是一个流水线，通过一个buffer批量存储MySQL记录，worker线程不停的将记录从引擎层上读上来，同时有记录不停的被上层处理，通过buffer可以平衡读取和处理速度的差异，确保整个过程流动起来。缓存大小默认是2M，根据表的记录行长来确定buffer可以缓存多少个MySQL记录。核心流程主要在process_rows接口中，流程如下

process_rows

{

1.将引擎记录转换成MySQL记录

2.获取本线程的buffer信息(转换了多少mysql记录，发送了多少给上层)

3.将MySQL记录填充进buffer，自增统计m_n_read

4.调用回调函数处理(比如统计，聚合，排序等)，自增统计m_n_send

}

对于调用者来说，需要设置表的元信息，以及注入处理记录回调函数，比如处理聚集，排序，分组的工作。回调函数通过设置m_init_fn，m_load_fn和m_end_fn来控制。

总结

MySQL8.0引入了并行查询虽然还比较初级，但已经让我们看到了MySQL并行查询的潜力，从实验中我们也看到了开启并行执行后，SQL语句执行充分发挥了多核能力，响应时间急剧下降。相信在不久的将来，8.0的会支持更多并行算子，包括并行聚集，并行连接，并行分组以及并行排序等。

参考文档

https://dev.mysql.com/worklog/task/?id=11720

https://dev.mysql.com/worklog/task/?id=12978

https://yq.aliyun.com/articles/691516?utm_content=g_1000045831

http://mysql.taobao.org/monthly/2019/10/02/

https://www.percona.com/blog/2019/01/17/using-parallel-query-with-amazon-aurora-for-mysql/