背景

系统为了加速对象的访问，通常都会增加一层缓存，以缓解下一层IO的瓶颈，OS的page cache和数据库的buffer pool都基于此。

但对象的删除，如果同步清理对象的缓存的话，不仅大大增加了延时，同时可能因为缓存过大导致IO blooding。所以针对缓存的清理，都会采用lazy drop的优化，下面我们就来对比下percona和官方针对drop table的lazy drop 优化。

假设使用innodb_file_per_table为表创建独立的tablespace，在业务处理过程中，有删除表的动作，会发现drop table操作不仅仅持续比较长，而且在删除过程中，实例的QPS也有所降低，主要是因为在清理buffer pool过程中，持有buffer pool的mutex导致，percona server在5.1版本开始引入 lazy drop table来消除drop table过程中带来的影响，但也并没有完全消除，MySQL 官方在5.5.23以后也引入了 lazy drop table 来优化drop 操作，下面我们就来对比一下这两种方式的差异。

值得一提的是：在日常的运维中，drop的操作并非核心需求，我们也都建议DBA在 off-peak 时间去做这样的操作。

同步模式

在讨论lazy模式之前，我们先看看MySQL在5.5.23版本之前的处理方式即同步模式: 当要drop table的时候，会在整个操作过程中持有buffer pool的mutex，然后扫描两次LRU链表，把属于这个table的page失效掉，buffer pool中page的个数越多，持有mutex时间就会越长，对在线业务的影响也就越明显。

简短看下核心处理代码:

  1. fil_delete_tablespace
  2. buf_LRU_invalidate_tablespace(
  3.      ulint     id)     /*!< in: space id */
  4. {
  5.      ulint     i;()
  6.      for (i = 0; i < srv_buf_pool_instances; i++) {
  7.           buf_pool_t*     buf_pool;
  9.           buf_pool = buf_pool_from_array(i);
  10.           buf_LRU_drop_page_hash_for_tablespace(buf_pool, id);
  11.           buf_LRU_invalidate_tablespace_buf_pool_instance(buf_pool, id);
  12.      }
  13. }
  1. buf_LRU_drop_page_hash_for_tablespace会扫描一次LRU list，需要从adaptive hash中删除对要删除的表的page的引用；
  2. buf_LRU_invalidate_tablespace_buf_pool_instance会扫描一次LRU list: 如果是dirty block，需要从flush list remove掉，然后从page hash中删除，最后从LRU list中删除。

可以看到，这种同步清理掉内存结构的操作，在业务高峰期，对系统的吞吐能力会产生不小的波动。

Percona lazy模式

percona实现了一个lazy drop table模式，使用参数控制：

  1. mysql> show global variables like '%lazy%';
  2. +------------------------+-------+
  3. | Variable_name          | Value |
  4. +------------------------+-------+
  5. | innodb_lazy_drop_table | 0     |
  6. +------------------------+-------+

其处理drop table的过程如下:

  1. 持有buffer pool的lru list mutex锁；
  2. 开始扫描LRU list中的page；
    1. 如果这个page属于要删除的table的，就设置一个flag，表示这个page所在的表正在被删除
  3. 释放lru list mutex锁；
  4. 持有一个adaptive hash index的shared latch；
  5. 开始扫描buffer pool中的block；
  6. 如果这个page被AHI索引；
    1. 释放AHI 锁
    2. 持有page的exclusive lock
    3. 删除AHI中索引这个page的entries
    4. 释放page锁
    5. 持有AHI的shared lock进行下一个page的判断

相比较同步模式，Percona的lazy drop table在扫描lru list过程中，只set了一个flag，随后在lru正常的淘汰过程中或者flush dirty block的时候如果碰到这中block，直接就做删除处理了，这也就是lazy的核心。

其核心代码如下：

  1. buf_LRU_mark_space_was_deleted(
  2.      ulint     id)     /*!< in: space id */
  3. {
  4.      ulint     i;
  6. /* 这一部分代码就是持有lru链表mutex，进行第一步，第二步操作。*/
  7.      for (i = 0; i < srv_buf_pool_instances; i++) {
  8.           mutex_enter(&buf_pool->LRU_list_mutex);
  9.           while (bpage != NULL) {
  10.                if (buf_page_get_space(bpage) == id)
  11.                     bpage->space_was_being_deleted = TRUE;
  12.           }
  13.           mutex_exit(&buf_pool->LRU_list_mutex);
  15. /* 这里扫描的是buf_pool中的chunk，也就是启动的时候，根据buffer pool的大小预分配好的blocks，不能更改，
  16.    所以并不需要持有buffer pool mutex，或者lru list mutex。
  17. */
  18.           btr_search_s_lock_all();
  19.           chunk = buf_pool->chunks;
  20.           for (j = buf_pool->n_chunks; j--; chunk++) {
  21.                buf_block_t*     block     = chunk->blocks;
  22.                for (k = chunk->size; k--; block++) {
  23.                     if (buf_block_get_state(block)
  24.                         != BUF_BLOCK_FILE_PAGE
  25.                         || !block->index
  26.                         || buf_page_get_space(&block->page) != id) {
  27.                          continue;
  28.                     }
  29. /* 这里把AHI的锁释放掉了，但在btr_search_drop_page_hash_index中会持有AHI的lock对AHI结构进行变更。*/
  30.                     btr_search_s_unlock_all();
  31.                     rw_lock_x_lock(&block->lock);
  32.                     btr_search_drop_page_hash_index(block, NULL);
  33.                     rw_lock_x_unlock(&block->lock);
  35.                     btr_search_s_lock_all();
  36.                }
  37.           }
  38.           btr_search_s_unlock_all();
  39.      }
  40. }

MySQL lazy模式

在MySQL 5.5.23以后的版本，也实现了一个lazy drop table的方式，和percona的方式有所区别，下面来看一下具体的过程：

  1. 持有buffer pool mutex；
  2. 持有buffer pool中的flush list mutex；
  3. 开始扫描flush list；
    1. 如果dirty page属于drop table，那么就直接从flush list中remove掉；
    2. 如果删除的page个数超过了#define BUF_LRU_DROP_SEARCH_SIZE 1024 这个数目的话，释放buffer pool mutex，flush list mutex，释放cpu资源；
      • 释放flush list mutex；
      • 释放buffer pool mutex；
      • 强制通过pthread_yield进行一次OS context switch，释放剩余的cpu时间片；
    3. 重新持有buffer pool mutex；
    4. 重新持有flush list mutext；
  4. 释放flush list mutex；
  5. 释放buffer pool mutex；

相比较percona的lazy方式，这里扫描的是dirty block，在LRU list中进行淘汰的时候，就不再判断当前fil_space是否存在的问题了，因为不牵涉到写入。

这里边有两个相关的bug，bug#51325、bug#64284，有兴趣可以参考一下。

其核心的代码如下：

  1. buf_LRU_flush_or_remove_pages(id, BUF_REMOVE_FLUSH_NO_WRITE, 0);
  3. buf_pool_mutex_enter(buf_pool);
  5. err = buf_flush_or_remove_pages(buf_pool, id, flush, trx);
  6. ......
  7. buf_pool_mutex_exit(buf_pool);
  9. /* BUF_REMOVE_FLUSH_NO_WRITE：意思表示，只对dirty block进行remove操作，不做写入。

对比

从上面的percona和oracle的MySQL版本比较来看，percona是持有了LRU list mutex和AHI lock，而MySQL官方版本是持有了buffer pool mutex和flush list mutex，从锁的保护范围来看，buffer pool mutex直观上瓶颈会比较明显，但具体还要跟表的大小、dirty block的比例来看，如果dirty block比较少的话，官方版本并不扫描LRU list，所以可能持有的时间并不会太久。

Percona的开发人员还针对这两个不同版本进行了Benchmarks， 大家可以看下他们测试出来的结果:

这个图是 MySQL 官方版本测试在系统压力下，进行频繁drop table的系统抖动:

MySQL官方

这个图是 Percona 版本测试在系统压力下，进行频繁drop table的系统抖动:

Percona版本

但对于这样的测试，小编想说，哪个DBA/开发人员这么变态，要这么频繁的drop table -_-||