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

大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 表空间碎片化问题，并学习如何使用 pt-online-schema-change 工具进行在线无锁的表空间回收。

什么是表空间碎片化？

简单来说，表空间碎片化是指数据在磁盘上存储不连续，导致 MySQL 在读写数据时需要进行额外的寻道操作，从而降低性能。碎片化主要分为两种：

内部碎片: 由于数据页内部未充分利用，导致空间浪费。比如使用变长数据类型（VARCHAR, TEXT, BLOB）时，删除数据后留下的空隙，或者由于行溢出导致数据分散存储。
外部碎片: 由于数据页在磁盘上不连续，导致读取整个表或索引时需要多次磁盘 I/O。这通常是由于频繁的插入、更新和删除操作造成的。

如何量化表空间碎片化？

量化碎片化程度是解决问题的第一步。 MySQL 提供了多种方法来评估表空间碎片化，最常用的方式是使用 OPTIMIZE TABLE 命令和 INFORMATION_SCHEMA.TABLES 表。

1. 使用 OPTIMIZE TABLE 命令

OPTIMIZE TABLE 命令可以分析表并尝试整理碎片。执行后，会返回一些统计信息，可以用来评估碎片化程度。但是，OPTIMIZE TABLE 命令在 MySQL 5.6 之前会锁表，影响在线业务。 MySQL 5.6 之后，通过引入 ALGORITHM 和 LOCK 子句，可以在一定程度上减少锁定的影响，但仍然存在风险。

OPTIMIZE TABLE your_table;

OPTIMIZE TABLE 的输出会包含一些信息，例如 Msg_type 和 Msg_text。需要关注 Msg_type 为 status 的行，它会显示操作是否成功以及执行过程中是否进行了表重建。如果 Msg_text 显示 "OK" 或者 "Table is already up to date, skip optimization"，可能意味着碎片化程度较低，或者 OPTIMIZE TABLE 无法有效处理当前的碎片化情况。如果显示 "Table was rebuilt", 则表明进行了表重建，碎片化得到了改善。

2. 使用 INFORMATION_SCHEMA.TABLES 表

INFORMATION_SCHEMA.TABLES 表提供了关于表的各种信息，包括数据长度、索引长度和空闲空间。通过计算这些值，可以估算碎片化程度。

SELECT
    table_name,
    data_length,
    index_length,
    data_free,
    (data_length + index_length) AS total_length,
    (data_free / (data_length + index_length)) * 100 AS fragmentation_ratio
FROM
    information_schema.tables
WHERE
    table_schema = 'your_database'
ORDER BY
    fragmentation_ratio DESC;

data_length: 表的数据长度（以字节为单位）。
index_length: 表的索引长度（以字节为单位）。
data_free: 表的空闲空间（以字节为单位）。这个值可以理解为表空间中尚未使用的空间，可以认为是由于删除操作等原因产生的碎片。
total_length: 表的总长度（数据长度 + 索引长度）。
fragmentation_ratio: 碎片率，表示空闲空间占总长度的百分比。

如果 fragmentation_ratio 较高，例如超过 30%，则可能表明表存在严重的碎片化问题。

3. 使用 SHOW TABLE STATUS 命令

SHOW TABLE STATUS 命令也提供了类似的信息，但输出格式不同。

SHOW TABLE STATUS LIKE 'your_table';

SHOW TABLE STATUS 的输出结果包含了 Data_length, Index_length, Data_free 等字段，含义与 INFORMATION_SCHEMA.TABLES 表中的相同。可以根据这些值计算碎片率。

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，但它们在扫描表的过程中，也会读取表的数据，间接反映了表的物理存储状态。如果校验或同步过程耗时较长，可能暗示表存在碎片化。虽然不是直接的量化指标，但可以作为一个参考。

总结：选择哪种方法？

方法	优点	缺点
`OPTIMIZE TABLE`	可以尝试整理碎片，直接看到操作结果。	在 MySQL 5.6 之前会锁表，5.6 之后虽有改进，但仍有锁表风险。不一定能有效处理所有类型的碎片化。
`INFORMATION_SCHEMA.TABLES`	查询方便，不会影响在线业务。可以批量查询多个表。	只能估算碎片率，不能直接整理碎片。
`SHOW TABLE STATUS`	查询方便，不会影响在线业务。	只能估算碎片率，不能直接整理碎片。一次只能查询一个表。
`pt-table-checksum` 和 `pt-table-sync`	主要用于数据一致性校验和同步，扫描表的过程可以作为碎片化的参考。	不是直接的量化指标，只能间接反映。需要先安装 Percona Toolkit。

通常建议结合使用 INFORMATION_SCHEMA.TABLES 或 SHOW TABLE STATUS 快速评估碎片率，然后针对碎片率较高的表，考虑使用 pt-online-schema-change 进行在线碎片整理。 OPTIMIZE TABLE 命令除非在业务低峰期，或者确认锁表时间可接受，否则不建议直接在生产环境中使用。

如何分析表空间碎片化原因？

在量化碎片化程度之后，需要进一步分析碎片化的原因，才能采取更有效的措施。

频繁的 DML 操作: 大量的 INSERT, UPDATE, DELETE 操作是导致碎片化的最常见原因。特别是 DELETE 操作，会在表空间中留下空洞。
变长数据类型: 使用 VARCHAR, TEXT, BLOB 等变长数据类型，会导致行长度变化，增加碎片化的可能性。
行溢出: 当一行数据超过 InnoDB 的最大行长度限制时，会发生行溢出，将部分数据存储在溢出页中，导致数据分散存储。
不合理的索引设计: 过多的索引或者不合理的索引设计，会导致索引更新频繁，增加索引碎片化的可能性。
数据页填充因子: InnoDB 的数据页填充因子（innodb_fill_factor）决定了数据页的填充程度。如果填充因子设置较低，会导致数据页利用率不高，增加碎片化的可能性。
操作系统文件系统碎片: MySQL 数据文件存储在操作系统文件系统中，文件系统的碎片化也会影响 MySQL 的性能。

要深入分析碎片化原因，可以结合以下方法：

监控 DML 操作频率: 使用 MySQL 的慢查询日志或者性能监控工具，监控表的 DML 操作频率，特别是 DELETE 操作。
分析表结构: 检查表是否使用了大量的变长数据类型，是否存在行溢出的可能性。
检查索引设计: 评估索引的必要性和合理性，删除不必要的索引。
监控磁盘 I/O: 使用 iostat 等工具监控磁盘 I/O，判断是否存在磁盘瓶颈。

使用 `pt-online-schema-change` 进行在线无锁表空间回收

pt-online-schema-change 是 Percona Toolkit 中的一个工具，用于在线修改表结构。它的工作原理是创建一个新的表，复制原始表的数据到新表，然后替换原始表。在这个过程中，原始表仍然可以正常使用，从而实现无锁的表结构修改。 pt-online-schema-change 也可以用于整理表空间碎片，相当于在线的 OPTIMIZE TABLE。

安装 pt-online-schema-change

Percona Toolkit 通常可以通过包管理器安装，例如：

Debian/Ubuntu: apt-get install percona-toolkit
CentOS/RHEL: yum install percona-toolkit

使用 pt-online-schema-change 整理碎片

要使用 pt-online-schema-change 整理碎片，只需要指定表名和数据库名即可。

pt-online-schema-change --alter "ENGINE=InnoDB" --execute --user=your_user --password=your_password --host=your_host D=your_database,t=your_table

--alter "ENGINE=InnoDB": 指定修改表的引擎为 InnoDB。虽然没有实际修改表结构，但 pt-online-schema-change 会创建一个新的表，并使用指定的引擎。由于是重建表，因此可以整理碎片。
--execute: 执行命令，创建新表，复制数据，并替换原始表。如果不加 --execute，pt-online-schema-change 只会执行 dry run，不会真正修改表。
--user, --password, --host: 指定连接 MySQL 的用户名、密码和主机。
D=your_database,t=your_table: 指定数据库名和表名。

pt-online-schema-change 的工作流程

创建新表: 创建一个与原始表结构相同的新表，但表名通常会加上 _new 后缀。
复制数据: 将原始表的数据复制到新表。这个过程会分批进行，以避免一次性复制大量数据导致阻塞。
创建触发器: 在原始表上创建 INSERT, UPDATE, DELETE 触发器，用于将对原始表的修改同步到新表。
重命名表: 重命名原始表为 _old 表，并将新表重命名为原始表名。
删除旧表: 删除 _old 表。

pt-online-schema-change 的重要参数

参数	说明
`--alter`	指定要执行的 ALTER TABLE 语句。即使只是整理碎片，也需要指定 `ENGINE=InnoDB`。
`--execute`	执行命令，否则只进行 dry run。
`--user`, `--password`, `--host`	指定连接 MySQL 的用户名、密码和主机。
`D=your_database,t=your_table`	指定数据库名和表名。
`--chunk-time`	每次复制数据的时间，单位为秒。默认值为 0.5 秒。可以根据实际情况调整，以避免复制数据时阻塞。
`--chunk-size`	每次复制数据的行数。默认值为 1000。
`--max-load`	当 MySQL 的负载超过指定值时，暂停复制数据。可以避免 `pt-online-schema-change` 影响 MySQL 的性能。例如 `--max-load Threads_running=50`，表示当 `Threads_running` 超过 50 时暂停复制。
`--critical-load`	当 MySQL 的负载超过指定值时，退出 `pt-online-schema-change`。例如 `--critical-load Threads_running=100`，表示当 `Threads_running` 超过 100 时退出。
`--check-interval`	检查 MySQL 负载的间隔时间，单位为秒。默认值为 1 秒。
`--recursion-method`	指定如何查找从表。默认值为 `processlist`。可以根据实际情况选择 `hosts`, `dsn` 等方法。
`--no-drop-old-table`	不删除旧表。在某些情况下，可能需要保留旧表，例如用于数据备份。
`--no-analyze-table`	不分析新表。默认情况下，`pt-online-schema-change` 会在复制数据后分析新表，以优化查询性能。如果不希望分析表，可以指定此选项。
`--dry-run`	只进行 dry run，不真正修改表。
`--statistics`	在命令执行完毕后显示统计信息。

pt-online-schema-change 的注意事项

备份数据: 在执行 pt-online-schema-change 之前，务必备份数据，以防万一。
监控 MySQL 负载: 在执行 pt-online-schema-change 期间，要密切监控 MySQL 的负载，确保不会影响在线业务。可以使用 --max-load 和 --critical-load 参数来控制复制数据的速度。
选择合适的参数: 根据实际情况选择合适的参数，例如 --chunk-time, --chunk-size, --max-load, --critical-load 等。
测试环境验证: 在生产环境执行 pt-online-schema-change 之前，务必在测试环境进行充分的验证。
权限问题: 执行 pt-online-schema-change 的用户需要具有足够的权限，例如 CREATE, INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT, DROP, ALTER, INDEX 等。
外键约束: 如果表存在外键约束，pt-online-schema-change 会自动处理。但需要确保所有相关表都存在，并且用户具有访问这些表的权限。可以使用 --recursion-method 参数来指定如何查找从表。
触发器限制: MySQL 允许在同一个表上创建多个触发器，但数量有限制。如果表上已经存在多个触发器，pt-online-schema-change 可能会无法创建新的触发器。
binlog 格式: pt-online-schema-change 要求 binlog 格式为 ROW。确保 MySQL 实例的 binlog_format 设置为 ROW。

其他表空间碎片整理方法

除了 pt-online-schema-change 和 OPTIMIZE TABLE，还有一些其他的方法可以整理表空间碎片：

ALTER TABLE ENGINE=InnoDB: 与 OPTIMIZE TABLE 类似，ALTER TABLE ENGINE=InnoDB 也可以重建表，从而整理碎片。同样，在 MySQL 5.6 之前会锁表，5.6 之后可以通过 ALGORITHM 和 LOCK 子句减少锁定的影响。
```
ALTER TABLE your_table ENGINE=InnoDB;
```

导出和导入数据: 使用 mysqldump 导出数据，然后导入到新的表中。这种方法可以有效地整理碎片，但需要停机，不适合在线业务。

# 导出数据
mysqldump -u your_user -p your_password your_database your_table > your_table.sql

# 导入数据
mysql -u your_user -p your_password your_database < your_table.sql

分区表: 对于大型表，可以考虑使用分区表。分区表可以将数据分成多个小的部分，可以更方便地管理和维护。整理分区表的碎片也比整理整个表的碎片更容易。
```
ALTER TABLE your_table PARTITION BY RANGE (id) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1000),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
```

选择哪种方法？

方法	优点	缺点	适用场景
`pt-online-schema-change`	在线无锁，不影响在线业务。	需要安装 Percona Toolkit。执行时间较长。需要仔细配置参数。	在线业务，需要尽量减少停机时间。
`OPTIMIZE TABLE` / `ALTER TABLE ENGINE=InnoDB`	简单易用。	在 MySQL 5.6 之前会锁表，5.6 之后虽有改进，但仍有锁表风险。不一定能有效处理所有类型的碎片化。	业务低峰期，可以接受短时间锁表。
导出和导入数据	可以彻底整理碎片。	需要停机，不适合在线业务。	允许停机维护，例如数据库迁移。
分区表	可以更方便地管理和维护大型表。整理分区表的碎片更容易。	需要修改表结构。并非所有表都适合分区。	大型表，需要提高查询性能和管理效率。

总结：量化、分析，选择合适的策略

表空间碎片化是一个常见的问题，但可以通过合理的方法来解决。首先需要量化碎片化程度，然后分析碎片化的原因，最后选择合适的策略进行碎片整理。 pt-online-schema-change 是一个强大的工具，可以用于在线无锁地整理碎片，但需要仔细配置参数，并进行充分的测试。了解碎片化产生的原因并进行针对性的优化，例如减少 DML 操作，合理设计索引，选择合适的数据类型，可以从根本上减少碎片化的发生。结合监控和定期维护，可以有效地保持 MySQL 数据库的性能。