MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`PXC`：其同步复制的写性能瓶颈与优化。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位观众老爷，大家好！今天咱们来聊聊MySQL的PXC，也就是Percona XtraDB Cluster，这玩意儿号称高可用、强一致，听起来挺牛逼，但用起来嘛…嘿嘿，总有些地方让你觉得“这玩意儿是不是在跟我开玩笑？”

今天咱们就重点聊聊PXC的同步复制，以及这同步复制带来的写性能瓶颈，还有咱们怎么去优化它，让它别再“磨洋工”。

一、PXC的同步复制：理想很丰满，现实很骨感

PXC的核心在于Galera Cluster，Galera Cluster最核心的特性就是“同步复制”。啥是同步复制？简单来说，就是你往一个节点写数据，这个数据必须先同步到集群里的其他节点，大家都说“OK，收到！”之后，这个写操作才算完成。

这听起来是不是很安全？数据不会丢，一致性杠杠的！但是，问题也来了：

延迟增加： 你写一条数据，要等其他节点确认，这肯定比单机MySQL要慢。
脑裂风险： 如果集群节点之间网络出现问题，可能会出现“脑裂”，也就是集群分成多个小集群，每个小集群都以为自己是主集群，各自写数据，最后数据就乱套了。

用个比喻来说，你写数据就像是发朋友圈，单机MySQL就是你自己发，发完就完事儿。 PXC就像是发到家庭群，你得等爸妈、七大姑八大姨都点赞了，你才觉得这条朋友圈发成功了。人越多，你等的时间就越长，万一有人没看到，或者网络不好，你这朋友圈就发不出去了。

二、写性能瓶颈：罪魁祸首是谁？

PXC的写性能瓶颈，主要有以下几个方面：

Write-Set复制： PXC不是直接复制binlog，而是复制“Write-Set”，也就是事务的修改内容。 Write-Set包含了所有修改的行，需要进行序列化、传输、反序列化等操作，这本身就增加了开销。
认证（Certification）： 每个节点在提交事务前，都要对Write-Set进行认证，判断是否与其他节点有冲突。如果有冲突，事务就要回滚。
Global Transaction ID (GTID)： PXC使用GTID来追踪事务，GTID的生成和管理也会带来一定的开销。
网络延迟： 节点之间的网络延迟是不可避免的，延迟越高，同步复制的速度就越慢。
节点性能差异： 如果集群中节点性能不一致，性能较差的节点会成为瓶颈，拖慢整个集群的速度。

三、优化方案：见招拆招，各个击破

既然找到了瓶颈，接下来就是解决问题了。针对上述的瓶颈，我们可以采取以下优化方案：

减少Write-Set大小：
- 批量操作： 尽量使用批量插入、更新等操作，减少事务数量，从而减少Write-Set的数量。
```
-- 避免
INSERT INTO table1 (col1, col2) VALUES (1, 'a');
INSERT INTO table1 (col1, col2) VALUES (2, 'b');
INSERT INTO table1 (col1, col2) VALUES (3, 'c');

-- 推荐
INSERT INTO table1 (col1, col2) VALUES (1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c');
```
- 减少索引： 索引越多，更新的开销就越大，Write-Set也就越大。适当减少不必要的索引。
- 避免大事务： 将大事务拆分成小事务，减少Write-Set的大小。但是要注意，拆分事务可能会降低一致性，需要根据实际情况权衡。
优化认证（Certification）：
- 乐观锁： 使用乐观锁可以减少冲突的概率。乐观锁就是在更新数据时，先检查版本号，如果版本号没有改变，则更新数据，否则回滚事务。
```
-- 假设表中有一个version字段
UPDATE table1 SET col1 = 'new_value', version = version + 1 WHERE id = 1 AND version = old_version;
```
- 合理的schema设计： 避免多个事务同时更新同一行数据。可以通过合理的schema设计，将数据分散到不同的表中，减少冲突的概率。
GTID优化：
- 减少GTID生成： 尽量使用批量操作，减少事务数量，从而减少GTID的生成。
- 优化GTID存储： PXC使用wsrep_gtid_domain_id参数来区分不同的集群。确保该参数设置正确，避免GTID冲突。
优化网络：
- 选择高性能网络： 尽量使用千兆或者万兆网络，减少网络延迟。
- 减少网络跳数： 将PXC节点部署在同一个数据中心，减少网络跳数。
- 优化TCP参数： 调整TCP参数，例如tcp_keepalive_time、tcp_keepalive_intvl、tcp_keepalive_probes等，可以提高网络的稳定性。
均衡节点性能：
- 选择相同配置的服务器： 尽量使用相同配置的服务器，避免节点性能差异。
- 监控节点性能： 定期监控节点性能，及时发现并解决性能瓶颈。
- 调整wsrep_slave_threads参数： 该参数控制slave节点复制数据的线程数。可以根据节点性能适当调整该参数。默认值通常是1。
```
SET GLOBAL wsrep_slave_threads = 16; -- 例如设置为16
```
调整wsrep_sync_wait参数：

这个参数控制一个事务在提交之前需要等待多少个其他节点的确认。默认值是0，表示不需要等待。如果设置为1，表示需要等待一个节点的确认；设置为2，表示需要等待两个节点的确认，以此类推。

增加wsrep_sync_wait的值可以提高数据一致性，但会降低写性能。因此，需要根据实际情况权衡。
```
SET GLOBAL wsrep_sync_wait = 1; -- 例如设置为1
```
这个参数的设置需要特别谨慎，因为它会直接影响到事务的延迟。在生产环境中，建议先在测试环境中进行充分的测试，然后再进行调整。
使用wsrep_retry_autocommit参数：

这个参数控制当自动提交的事务发生冲突时，是否自动重试。默认值是ON，表示自动重试。

开启自动重试可以提高事务的成功率，但也会增加事务的延迟。在高并发的场景下，可能会导致大量的重试，从而降低性能。

可以考虑关闭自动重试，并在应用程序中处理冲突。
```
SET GLOBAL wsrep_retry_autocommit = OFF; -- 例如设置为OFF
```
同样，这个参数的设置也需要谨慎。需要根据实际情况权衡事务的成功率和性能。
使用wsrep_trx_fragment_size参数：

这个参数控制事务被分割成多少个片段进行复制。默认值是0，表示不分割。

将事务分割成多个片段可以提高复制的并行度，但也会增加网络开销。

可以根据实际情况调整该参数。一般来说，对于较大的事务，可以考虑将其分割成多个片段。
```
SET GLOBAL wsrep_trx_fragment_size = 1048576; -- 例如设置为1MB
```
这个参数的设置需要进行测试，找到一个最佳值。
流量控制参数优化：

PXC通过wsrep_flow_control_interval和wsrep_flow_control_threshold等参数进行流量控制，防止节点过载。
- wsrep_flow_control_interval：流量控制的检查间隔，单位是秒。
- wsrep_flow_control_threshold：当一个节点落后于其他节点的程度超过这个阈值时，就会触发流量控制。阈值范围是0.0到1.0，值越大，越容易触发流量控制。
调整这些参数可以影响PXC的性能和稳定性。需要根据实际情况进行调整。例如，如果发现集群经常触发流量控制，可以适当降低wsrep_flow_control_threshold的值。
磁盘IO优化：

PXC的每个节点都需要进行大量的磁盘IO操作，包括读取和写入数据、日志等。因此，磁盘IO的性能对PXC的整体性能有很大的影响。
- 使用SSD： 尽量使用SSD作为存储介质，可以大大提高磁盘IO的性能。
- RAID配置： 合理配置RAID可以提高磁盘IO的性能和可靠性。
- 调整IO调度器： 调整IO调度器可以优化磁盘IO的性能。例如，可以使用deadline或者noop调度器。
监控和调优：
- 使用Percona Monitoring and Management (PMM)： PMM是一个开源的MySQL监控工具，可以监控PXC的各种指标，包括CPU、内存、磁盘IO、网络等。通过PMM，可以及时发现性能瓶颈，并进行调优。
- 定期分析慢查询日志： 慢查询日志可以记录执行时间超过指定阈值的SQL语句。通过分析慢查询日志，可以找到需要优化的SQL语句。
- 使用pt-query-digest工具： pt-query-digest工具可以分析慢查询日志，并生成报告，帮助我们找到最需要优化的SQL语句。
硬件升级：

如果以上优化方案都无法满足需求，可以考虑升级硬件，例如CPU、内存、磁盘等。

四、代码示例：批量插入的正确姿势

import MySQLdb

def insert_data(data):
    """
    批量插入数据
    """
    try:
        conn = MySQLdb.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='password', db='test')
        cursor = conn.cursor()

        sql = "INSERT INTO table1 (col1, col2) VALUES (%s, %s)"
        cursor.executemany(sql, data) # 使用 executemany 批量插入

        conn.commit()
        print("数据插入成功")

    except MySQLdb.Error as e:
        print("MySQL Error: %s" % str(e))
        conn.rollback()

    finally:
        if conn:
            cursor.close()
            conn.close()

# 准备数据
data = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), (4, 'd'), (5, 'e')]

# 插入数据
insert_data(data)

五、总结：PXC不是银弹，优化永无止境

PXC虽然提供了高可用和强一致性，但也带来了写性能的瓶颈。想要发挥PXC的威力，需要对PXC的原理有深入的理解，并根据实际情况进行优化。

记住，PXC不是银弹，没有一劳永逸的解决方案。优化是一个持续的过程，需要不断地监控、分析、调整。

希望今天的讲座能帮助大家更好地理解和使用PXC。谢谢大家！

一些补充说明：

本文只是对PXC写性能优化的一些常见方案进行了介绍。实际情况可能更加复杂，需要根据具体情况进行分析和解决。
在进行任何优化之前，请务必先进行测试，确保优化不会带来负面影响。
PXC的配置参数非常多，本文只介绍了一些常用的参数。更多的参数可以参考Percona官方文档。
PXC的版本更新很快，新的版本可能会引入新的特性和优化。因此，建议及时关注Percona官方发布的最新版本。

希望这些信息能帮到你！

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