经典案例：磁盘I/O巨高排查全过程

有志者，事竟成！如果你在学习数据库，那么本文《经典案例：磁盘I/O巨高排查全过程》，就很适合你！文章讲解的知识点主要包括MySQL，若是你对本文感兴趣，或者是想搞懂其中某个知识点，就请你继续往下看吧~

作者：叶金荣，知数堂联合创始人，3306pai社区联合创始人

不管3721，先采集现场的必要信息再说。

a. 系统负载，主要是磁盘I/O的负载数据

该服务器的磁盘是由6块2T SSD硬盘组成的RAID-5阵列。从上面的截图来看，I/O %util已经基本跑满了，iowait也非常高，很明显磁盘I/O压力太大了。那就再查查什么原因导致的这么高压力。

b. 活跃事务列表

可以看到，有几个活跃的事务代价很高，锁定了很多行。其中有两个因为太久超时被回滚了。

再看一次活跃事务列表，发现有个事务锁定的行更多了，说明活跃业务SQL的效率不太好，需要进行优化。这个算是原因之一，先记下。

c. 查看InnoDB状态
执行 

SHOW ENGINE INNODB STATUS\G

...
0x7f8f700e9700 INNODB MONITOR OUTPUT
...
LATEST DETECTED DEADLOCK
------------------------
...
*** (2) TRANSACTION:
TRANSACTION 52970892097, ACTIVE 1 sec starting index read
mysql tables in use 2, locked 2
80249 lock struct(s), heap size 9691344, 351414 row lock(s),
 undo log entries 30005
 ### 这里很明显，发生死锁的事务之一持有很多行锁，需要优化SQL
 ...
 update a inner join b on a.uid=b.uid set a.kid=if(b.okid=0,b.kid,b.okid),a.aid=b.aid where a.date='2020-02-10'
 ...
 TRANSACTIONS
 ------------
 Trx id counter 52971738624
 Purge done for trx's n:o 

d. 查看MySQL的线程状态*

+---------+------+--------------+---------------------
| Command | Time | State        | Info                                                                                                 |
+---------+------+--------------+---------------------
| Query   |    1 | update       | insert xxx
| Query   |    0 | updating     | update xxx
| Query   |    0 | updating     | update xxx
| Query   |    0 | updating     | update xxx
| Query   |    0 | updating     | update xxx
+---------+------+--------------+---------------------

可以看到几个事务都处于updating状态。意思是正在扫描数据并准备更新，肉眼可见这些事务状态时，一般是因为系统负载比较高，所以事务执行起来慢；或者该事务正等待行锁释放。

2. 问题分析及优化工作

分析上面的各种现场信息，我们可以得到以下几点结论：

a. 磁盘I/O压力很大。先把阵列卡的cache策略改成WB，不过由于已经是SSD盘，这个作用并不大，只能申请更换成RAID-10阵列的新机器了，还需等待资源调配。

b. 需要优化活跃SQL，降低加锁代价

[root@yejr.me]> desc  select * from a inner join b on a.uid=b.uid where a.date='2020-02-10';
+-------+--------+------+---------+----------+-------+----------+-----------------------+
| table | type   | key  | key_len | ref      | rows  | filtered | Extra                 |
+-------+--------+------+---------+----------+-------+----------+-----------------------+
| a     | ref    | date | 3       | const    | 95890 |   100.00 | NULL                  |
| b     | eq_ref | uid  | 4       | db.a.uid |     1 |   100.00 | Using index condition |
+-------+--------+------+---------+----------+-------+----------+-----------------------+
[root@yejr.me]> select count(*) from a inner join b on a.uid=b.uid where a.date='2020-02-10';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|    40435 |
+----------+
1 row in set (0.22 sec)

执行计划看起来虽然能用到索引，但效率还是不高。检查了下，发现a表的uid列竟然没加索引，我汗。。。

c. InnoDB的redo log checkpoint延迟比较大，有2249MB之巨。先检查redo log的设置：

innodb_log_file_size = 2G
innodb_log_files_in_group = 2

这个问题就大了，redo log明显太小，等待被checkpoint的redo都超过2G了，那肯定要疯狂刷脏页，所以磁盘I/O的写入才那么高，I/O %util和iowait也很高。

建议把redo log size调整成4G、3组。

innodb_log_file_size = 4Ginnodb_log_files_in_group = 2

此外，也顺便检查了InnoDB其他几个重要选项

innodb_thread_concurrency = 0
# 建议维持设置0不变
innodb_max_dirty_pages_pct = 50
# 由于这个实例每秒写入量较大，建议先调整到75，降低刷脏页的频率，
# 顺便缓解redo log checkpoint的压力。
# 在本案例，最后我们把这个值调整到了90。

特别提醒
从MySQL 5.6版本起，修改redo log设置后，实例重启时会自动完成redo log的再次初始化，不过前提是要先干净关闭实例。因此建议在第一次关闭时，修改以下两个选项：

innodb_max_dirty_pages_pct = 0
innodb_fast_shutdown = 0

并且，再加上一个新选项，防止实例启动后，会有外部应用连接进来继续写数据：

skip-networking

在确保所有脏页（上面看到的Modified db pages为0）都刷盘完毕后，并且redo log也都checkpoint完毕（上面看到的Log sequence number和Last checkpoint at**值相等），此时才能放心的修改 innodb_log_file_size 选项配置并重启。确认生效后再关闭 skip-networking 选项对业务提供服务。

经过一番优化调整后，再来看下服务器和数据库的负载。

可以看到，服务器的磁盘I/O压力再也不会那么大了，数据库中也不会频繁出现大量行锁等待或回滚的事务了。

[root@yejr.me]> SHOW ENGINE INNODB STATUS\g
Log sequence number 565749866400449
Log flushed up to   565749866400449
Pages flushed up to 565749866318224
Last checkpoint at  565749866315740
[root@yejr.me]> SHOW ENGINE INNODB STATUS\g
Log sequence number 565749866414660
Log flushed up to   565749866400449
Pages flushed up to 565749866320827
Last checkpoint at  565749866315740
[root@yejr.me]> SHOW ENGINE INNODB STATUS\g
Log sequence number 565749866414660
Log flushed up to   565749866414660
Pages flushed up to 565749866322135
Last checkpoint at  565749866315740
[root@yejr.me]> select (565749866400449-565749866315740)/1024;
+----------------------------------------+
| (565749866400449-565749866315740)/1024 |
+----------------------------------------+
|                                82.7236 |
+----------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
[root@yejr.me]> select (565749866414660-565749866315740)/1024;
+----------------------------------------+
| (565749866414660-565749866315740)/1024 |
+----------------------------------------+
|                                96.6016 |
+----------------------------------------+

很明显，redo log checkpoint lag几乎没有了。

完美搞定！

写在最后

遇到数据库性能瓶颈，负载飚高这类问题，我们只需要根据一套完整的方法论 优化系列：实例解析MySQL性能瓶颈排查定位，根据现场的各种蛛丝马迹，逐一进行分析，基本上都是能找出来问题的原因的。本案其实并不难，就是按照这套方法来做的，最后连perf top都没用上就很快能大致确定问题原因了。

延伸阅读

• 是什么导致MySQL数据库服务器磁盘I/O高
• 实例解析MySQL性能瓶颈排查定位
• 重要的MySQL开发规范都在这了
• MySQL全面快速优化参考
• 实例解析MySQL性能瓶颈排查定位

理论要掌握，实操不能落！以上关于《经典案例：磁盘I/O巨高排查全过程》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！