MySQL表空间的碎片化：如何量化、分析和利用pt-online-schema-change进行在线无锁整理？ - 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

MySQL 表空间碎片化：量化、分析与 pt-online-schema-change 在线无锁整理

大家好！今天我们来深入探讨 MySQL 表空间碎片化的问题，以及如何使用 pt-online-schema-change 工具进行在线无锁整理。碎片化是一个常见但容易被忽视的问题，它会降低数据库的性能，因此理解其成因、量化方式以及如何解决至关重要。

1. 什么是表空间碎片化？

表空间是 MySQL 用于存储表数据和索引的逻辑存储单元。碎片化指的是表空间中数据存储不连续，存在大量的空闲空间，从而导致数据库在进行数据读取和写入时需要进行更多的磁盘 I/O 操作，最终影响性能。

碎片化主要分为两种类型：

内部碎片: 由于数据页内部存在空闲空间，导致每个数据页没有被完全利用。
外部碎片: 由于数据页之间存在不连续的空闲空间，导致数据在物理上分散存储。

导致碎片化的常见原因：

频繁的 INSERT, UPDATE, DELETE 操作: 特别是 DELETE 操作，会留下空洞。虽然 MySQL 会尝试重用这些空间，但通常不能完全消除碎片。
数据页拆分和合并: 当数据页空间不足时，MySQL 会拆分数据页。反之，如果数据页利用率过低，MySQL 可能会合并数据页。这两个过程都会导致碎片。
VARCHAR 类型的字段频繁更新: 如果 VARCHAR 字段的大小经常发生变化，容易产生内部碎片。

2. 如何量化表空间碎片化？

要了解表空间碎片化的程度，我们需要进行量化。 MySQL 提供了多种方式来评估碎片化程度。

2.1 使用 OPTIMIZE TABLE 语句：

OPTIMIZE TABLE 语句不仅可以重建表，还可以提供碎片化信息。虽然它会锁定表，不推荐在生产环境中使用。

OPTIMIZE TABLE your_table;

执行后，会返回类似如下的结果：

Table	Op	Msg_type	Msg_text
your_database.your_table	optimize	note	Table does not support optimize, doing recreate + analyze instead
your_database.your_table	optimize	status	OK

虽然 OPTIMIZE TABLE 执行信息本身并不提供碎片化百分比，但是它的执行机制（重建表）能够减少碎片化。它的 note 消息提示了实际执行的操作，这有助于理解底层存储引擎的行为。

注意： OPTIMIZE TABLE 会锁定表，影响线上业务。对于 InnoDB 引擎，实际执行的是 ALTER TABLE ... ENGINE=INNODB，即重建表。

2.2 使用 information_schema.TABLES 表：

information_schema.TABLES 表提供了表的统计信息，包括数据长度、索引长度和空闲空间。

SELECT
    table_name,
    data_length,
    index_length,
    data_free,
    (data_length + index_length) AS total_length
FROM
    information_schema.TABLES
WHERE
    table_schema = 'your_database'
    AND table_name = 'your_table';

table_name	data_length	index_length	data_free	total_length
your_table	1048576	2097152	524288	3145728

data_length: 数据长度 (单位: 字节)
index_length: 索引长度 (单位: 字节)
data_free: 空闲空间 (单位: 字节)
total_length: 数据长度 + 索引长度 (单位: 字节)

通过 data_free 可以评估表空间的碎片化程度。 data_free 越大，碎片化越严重。

2.3 使用 SHOW TABLE STATUS 语句：

SHOW TABLE STATUS 语句提供了更详细的表信息，包括数据长度、索引长度、空闲空间、平均行长度等。

SHOW TABLE STATUS LIKE 'your_table'G

G 选项可以将结果垂直显示，方便阅读。

输出结果包含以下关键字段：

Data_length: 数据长度 (单位: 字节)
Index_length: 索引长度 (单位: 字节)
Data_free: 空闲空间 (单位: 字节)
Avg_row_length: 平均行长度 (单位: 字节)
Rows: 行数

类似于 information_schema.TABLES，可以通过 Data_free 评估碎片化程度。

2.4 使用 Percona Toolkit 的 pt-table-checksum 和 pt-table-sync：

虽然 pt-table-checksum 和 pt-table-sync 主要用于数据一致性校验和同步，但在一定程度上也能反映表结构和数据存储的效率。如果 checksum 的速度明显低于预期，可能表明存在碎片化问题。

计算碎片化率：

我们可以使用 data_free 和 total_length 来计算碎片化率：

Fragmentation Rate = (data_free / total_length) * 100%

例如，如果 data_free 是 524288 字节，total_length 是 3145728 字节，那么碎片化率是 (524288 / 3145728) * 100% ≈ 16.67%。

2.5 使用性能监控工具：

使用像 Prometheus, Grafana 以及 MySQL Exporter 等性能监控工具可以持续监控数据库的性能指标，例如磁盘 I/O 使用率，查询延迟等。这些指标的异常升高可能表明存在碎片化问题。

表格总结：量化碎片化的方法

方法	优点	缺点	适用场景
`OPTIMIZE TABLE`	可以重建表，减少碎片化；提供操作信息	会锁定表，影响线上业务	非高峰时段，对允许短暂锁表的表进行碎片整理
`information_schema.TABLES`	简单易用，无需额外工具	信息有限，只能提供数据长度、索引长度和空闲空间	快速了解表的碎片化情况
`SHOW TABLE STATUS`	提供更详细的表信息，包括平均行长度、行数等	信息有限，只能提供数据长度、索引长度和空闲空间	快速了解表的碎片化情况，并获取更多统计信息
`pt-table-checksum/sync`	主要用于数据一致性校验和同步，但能反映表结构和数据存储效率	不能直接量化碎片化百分比，需要结合其他指标判断	数据一致性校验，间接反映碎片化情况
性能监控工具	持续监控数据库性能指标，及时发现问题	需要配置和维护监控系统，只能间接反映碎片化情况	持续监控数据库性能，及时发现潜在的性能问题

3. 使用 `pt-online-schema-change` 进行在线无锁整理

pt-online-schema-change 是 Percona Toolkit 中的一个强大的工具，用于在不锁定表的情况下执行 ALTER TABLE 操作，包括重建表以整理碎片。它的工作原理是创建一个与原始表结构相同的新表，然后将数据从原始表复制到新表，最后替换原始表。

3.1 安装 pt-online-schema-change：

首先，需要安装 Percona Toolkit。具体的安装步骤取决于操作系统和软件包管理器。例如，在 Debian/Ubuntu 系统上，可以使用以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install percona-toolkit

3.2 使用 pt-online-schema-change 整理碎片：

pt-online-schema-change --alter "ENGINE=InnoDB" --host=<your_host> --user=<your_user> --password=<your_password> --database=<your_database> --table=<your_table> --execute

参数说明：

--alter "ENGINE=InnoDB": 指定要执行的 ALTER TABLE 操作。这里使用 ENGINE=InnoDB 来重建表，达到整理碎片的目的。可以根据需要添加其他 ALTER TABLE 操作，例如修改列类型、添加索引等。
--host=<your_host>: MySQL 服务器的主机名或 IP 地址。
--user=<your_user>: MySQL 用户名。
--password=<your_password>: MySQL 密码。
--database=<your_database>: 数据库名。
--table=<your_table>: 表名。
--execute: 执行操作。如果不加此选项，pt-online-schema-change 只会打印执行计划，不会真正执行。

重要参数：

--chunk-time: 控制每次复制数据的时长，默认 0.5 秒。值越小，对线上业务的影响越小，但复制时间越长。
--chunk-size: 控制每次复制数据的行数，默认 1000 行。
--sleep: 每次复制数据后休眠的时间，默认 0.
--max-load: 当 MySQL 服务器的负载超过指定值时，暂停复制数据。
--critical-load: 当 MySQL 服务器的负载超过指定值时，停止复制数据。
--throttle: 通过各种机制限制复制速度，例如基于复制延迟、服务器负载等。
--no-check-replication-filters: 禁用复制过滤检查，如果确定复制配置没有问题，可以添加此选项以加快执行速度。
--alter-foreign-keys-method: 处理外键约束的方式，默认为 auto。可以设置为 rebuild_constraints（重建外键约束）或 drop_swap（删除外键约束并替换表）。

执行流程：

创建新表: pt-online-schema-change 创建一个与原始表结构相同的新表，命名为 _your_table_new。
复制数据: 将数据从原始表复制到新表，每次复制一小部分数据，以减少对线上业务的影响。
创建触发器: 在原始表上创建触发器，用于捕获在复制过程中对原始表进行的更改，并将这些更改同步到新表。
替换表: 将原始表重命名为 _your_table_old，并将新表重命名为原始表名。
删除旧表: 删除旧表 _your_table_old 和触发器。

示例：

假设要对数据库 my_database 中的表 user_info 进行碎片整理。

pt-online-schema-change --alter "ENGINE=InnoDB" --host=127.0.0.1 --user=root --password=your_password --database=my_database --table=user_info --execute --chunk-time=0.1 --max-load=Threads_running=50 --critical-load=Threads_running=100

这个命令会：

使用 ENGINE=InnoDB 重建 user_info 表。
每次复制数据的时间不超过 0.1 秒。
当 MySQL 服务器的 Threads_running 超过 50 时，暂停复制数据。
当 MySQL 服务器的 Threads_running 超过 100 时，停止复制数据。

3.3 监控 pt-online-schema-change 的执行：

pt-online-schema-change 会打印详细的执行日志，可以实时监控其执行进度。也可以通过查询 information_schema.PROCESSLIST 表来查看 pt-online-schema-change 的执行状态。

SELECT id, user, host, db, command, time, state, info
FROM information_schema.PROCESSLIST
WHERE info LIKE '%pt-online-schema-change%';

3.4 注意事项：

备份数据: 在执行任何 ALTER TABLE 操作之前，务必备份数据，以防止意外情况发生。
测试环境: 在生产环境执行之前，务必在测试环境进行充分的测试。
监控性能: 在执行过程中，密切监控 MySQL 服务器的性能，确保其运行正常。
外键约束: 如果表存在外键约束，需要仔细考虑 --alter-foreign-keys-method 参数的设置。
触发器限制: MySQL 对每个表上的触发器数量有限制，pt-online-schema-change 会创建触发器，因此需要确保表上的触发器数量没有超过限制。
磁盘空间: pt-online-schema-change 需要创建新表，因此需要确保磁盘空间足够。

4. 碎片整理策略

确定何时以及如何进行碎片整理至关重要。

4.1 何时进行碎片整理？

碎片化率超过阈值: 例如，当碎片化率超过 20% 时，考虑进行碎片整理。
性能下降: 当数据库性能明显下降，例如查询延迟增加、磁盘 I/O 使用率升高时，考虑进行碎片整理。
定期维护: 定期进行碎片整理，例如每月或每季度一次。具体频率取决于数据库的使用情况。

4.2 碎片整理策略：

选择合适的工具: 对于大型表，建议使用 pt-online-schema-change 进行在线无锁整理。对于小型表，可以使用 OPTIMIZE TABLE ，但需要注意锁定时间。
控制整理频率: 避免频繁进行碎片整理，以免对数据库造成不必要的压力。
选择合适的时段: 选择在业务低峰时段进行碎片整理，以减少对线上业务的影响。
监控整理过程: 在整理过程中，密切监控 MySQL 服务器的性能，确保其运行正常。

表格总结：不同大小表的整理策略

表大小	整理工具	锁定时间	适用场景	注意事项
小型表	`OPTIMIZE TABLE`	短时间	非高峰时段，允许短暂锁表的表	备份数据，监控执行时间
中型表	`pt-online-schema-change`	无锁	对可用性要求高的表	仔细配置参数，监控执行进度，处理外键约束，确保磁盘空间足够
大型表	`pt-online-schema-change`	无锁	对可用性要求极高的表	仔细配置参数，监控执行进度，处理外键约束，确保磁盘空间足够，逐步调整参数以找到最佳性能

5. 通过示例脚本实现碎片率监控和自动化整理

#!/usr/bin/env python3

import mysql.connector
import os
import argparse
import logging
import time

# Configure logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

def connect_to_mysql(host, user, password, database):
    try:
        connection = mysql.connector.connect(
            host=host,
            user=user,
            password=password,
            database=database
        )
        if connection.is_connected():
            db_info = connection.get_server_info()
            logging.info(f"Connected to MySQL Server version {db_info}")
            return connection
        else:
            logging.error("Failed to connect to MySQL.")
            return None
    except mysql.connector.Error as err:
        logging.error(f"Error connecting to MySQL: {err}")
        return None

def get_table_fragmentation(connection, table_name):
    try:
        cursor = connection.cursor(dictionary=True)
        query = f"""
            SELECT
                table_name,
                data_length,
                index_length,
                data_free,
                (data_length + index_length) AS total_length
            FROM
                information_schema.TABLES
            WHERE
                table_schema = '{connection.database}'
                AND table_name = '{table_name}';
        """
        cursor.execute(query)
        result = cursor.fetchone()

        if result:
            data_free = result['data_free']
            total_length = result['total_length']
            fragmentation_rate = (data_free / total_length) * 100 if total_length > 0 else 0
            logging.info(f"Table {table_name}: Data Free = {data_free}, Total Length = {total_length}, Fragmentation Rate = {fragmentation_rate:.2f}%")
            return fragmentation_rate
        else:
            logging.warning(f"Table {table_name} not found.")
            return None

    except mysql.connector.Error as err:
        logging.error(f"Error fetching table fragmentation: {err}")
        return None
    finally:
        cursor.close()

def optimize_table(host, user, password, database, table_name, pt_osc_path="/usr/bin/pt-online-schema-change"):
    """
    Uses pt-online-schema-change to optimize the table.
    """
    command = [
        pt_osc_path,
        "--alter", "ENGINE=InnoDB",
        f"--host={host}",
        f"--user={user}",
        f"--password={password}",
        f"--database={database}",
        f"--table={table_name}",
        "--execute",
        "--chunk-time=0.1",
        "--max-load=Threads_running=50",
        "--critical-load=Threads_running=100"
    ]

    logging.info(f"Executing pt-online-schema-change for table {table_name}...")
    try:
        os.system(" ".join(command)) # Execute the command in the shell
        logging.info(f"pt-online-schema-change completed for table {table_name}.")
    except Exception as e:
        logging.error(f"Error executing pt-online-schema-change: {e}")

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Monitor and optimize MySQL table fragmentation.")
    parser.add_argument("--host", required=True, help="MySQL host")
    parser.add_argument("--user", required=True, help="MySQL user")
    parser.add_argument("--password", required=True, help="MySQL password")
    parser.add_argument("--database", required=True, help="MySQL database")
    parser.add_argument("--table", required=True, help="MySQL table to check")
    parser.add_argument("--threshold", type=float, default=20.0, help="Fragmentation threshold (%)")
    parser.add_argument("--pt-osc-path", type=str, default="/usr/bin/pt-online-schema-change", help="Path to pt-online-schema-change")

    args = parser.parse_args()

    connection = connect_to_mysql(args.host, args.user, args.password, args.database)
    if not connection:
        exit(1)

    try:
        fragmentation_rate = get_table_fragmentation(connection, args.table)

        if fragmentation_rate is not None and fragmentation_rate > args.threshold:
            logging.warning(f"Fragmentation rate for table {args.table} is {fragmentation_rate:.2f}%, exceeding the threshold of {args.threshold}%. Optimizing...")
            optimize_table(args.host, args.user, args.password, args.database, args.table, args.pt_osc_path)
        elif fragmentation_rate is not None:
            logging.info(f"Fragmentation rate for table {args.table} is {fragmentation_rate:.2f}%, within the threshold of {args.threshold}%. No optimization needed.")
        else:
            logging.error(f"Failed to get fragmentation rate for table {args.table}.")

    finally:
        if connection.is_connected():
            connection.close()
            logging.info("MySQL connection closed.")

if __name__ == "__main__":
    main()

使用方法:

保存脚本: 将脚本保存为 mysql_fragmentation_monitor.py。
安装依赖: 确保安装了 mysql-connector-python。如果没有安装，可以使用 pip install mysql-connector-python 安装。
修改参数: 根据实际情况修改脚本中的数据库连接信息、表名、碎片化阈值和 pt-online-schema-change 的路径。

执行脚本:

python mysql_fragmentation_monitor.py --host=<your_host> --user=<your_user> --password=<your_password> --database=<your_database> --table=<your_table> --threshold=20

脚本功能：

连接到 MySQL 数据库。
获取指定表的碎片化率。
如果碎片化率超过设定的阈值，则使用 pt-online-schema-change 进行在线无锁整理。
记录日志，方便排查问题。

自动化：

可以使用 crontab 定期执行该脚本，实现碎片化率的自动监控和整理。例如，每天凌晨 3 点执行一次：

0 3 * * * python3 /path/to/mysql_fragmentation_monitor.py --host=<your_host> --user=<your_user> --password=<your_password> --database=<your_database> --table=<your_table> --threshold=20 >> /path/to/fragmentation_monitor.log 2>&1

6. 总结一下

今天的分享主要围绕 MySQL 表空间碎片化展开，从理解碎片化的概念、量化碎片化的方法，到使用 pt-online-schema-change 工具进行在线无锁整理进行了详细的讲解。
通过本文，希望大家能够更加重视数据库的碎片化问题，并能够利用合适的工具和策略来解决碎片化问题，从而提升数据库的性能。
最后，希望大家在实际应用中，根据自身的业务场景和需求，灵活运用这些知识和工具，打造更加高效、稳定的 MySQL 数据库系统。