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。
| 变量名 | 含义 |
|---|---|
| mutex | 用于保护整个page_cleaner_t结构体和page_cleaner_slot_t结构体，当需要修改结构体信息的时候需要获取这个mutex，如在pc_request函数中 |
| is_requested | 一个条件变量，用于唤醒堵塞在这个条件之上的工作线程 |
| is_finished | 一个条件变量，用于通知协调线程刷新工作已经完成 |
| n_workers | 当前存在的工作线程总数 |
| requested | 布尔值，当前是否需要进行脏数据刷新工作 |
| lsn_limit | 需要刷新到lsn的位置，当需要同步刷新的时候，这个值将被赋予，以保证小于这个lsn的日志都已经完成了刷盘工作 |
| n_slots | 槽的数量，槽的数量和buffer instance的数量相同 |
| n_slots_requested | 当前处于需要刷新状态下(PAGE_CLEANER_STATE_REQUESTED)的槽的数量 |
| n_slots_flushing | 当前处于刷新状态下(PAGE_CLEANER_STATE_FLUSHING)的槽的数量 |
| n_slots_finished | 当前处于已经刷新完成状态下(PAGE_CLEANER_STATE_FINISHED)的槽的数量 |
| flush_time | 整个(以innodb buffer为单位)刷新消耗的时间（累计 page_cleaner->flush_time += ut_time_ms() - tm;） |
| flush_pass | 整个(以innodb buffer为单位)刷新的次数（累计 page_cleaner->flush_pass++;） |
| slots | 指针指向实际的槽 |
| is_running | 布尔值，如果关闭innodb会被设置为false，进行强行刷新脏数据 |
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。
| 变量名 | 含义 |
|---|---|
| state | 状态PAGE_CLEANER_STATE_REQUESTED、PAGE_CLEANER_STATE_FLUSHING和PAGE_CLEANER_STATE_FINISHED中的一种 |
| n_pages_requested | 本槽需要刷新的总的块数量 |
| n_flushed_list | 已经刷新的块数 |
| succeeded_list | 布尔值，刷新是否完成 |
| flush_list_time | 本槽刷新消耗的时间（累计参考pc_flush_slot函数） |
| flush_list_pass | 本槽进行刷新操作的次数（累计参考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！
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