MariaDB binlog group commit与事务隔离级别

MariaDB binlog group commit 机制

在数据库运行过程中，事务的提交操作涉及将相关日志持久化到磁盘，这一过程如果处理不当，会成为性能瓶颈。MariaDB 的 binlog group commit 机制便是为解决此类性能问题而生。

binlog group commit 原理

1. 基本概念：binlog（二进制日志）记录了数据库所有的写操作，用于数据备份、恢复以及主从复制。在传统的事务提交模式下，每个事务提交时都要独立地将 binlog 刷盘，这会产生大量的磁盘 I/O 操作。而 binlog group commit 允许将多个事务的 binlog 聚集在一起，批量刷盘，从而减少磁盘 I/O 次数，提高系统性能。
2. 工作流程：
   • 准备阶段：当一个事务执行到提交点时，它并不会立即将 binlog 刷盘，而是进入一个等待队列。此时，事务处于 “FLUSHING” 状态。
   • 组提交阶段：当等待队列中有足够数量的事务（或者达到一定时间阈值）时，会触发组提交操作。所有处于 “FLUSHING” 状态的事务的 binlog 会被批量写入到操作系统缓存中，这一过程称为 “FLUSH” 操作。然后，这些 binlog 会被一起刷盘，这一过程称为 “SYNC” 操作。在 “SYNC” 操作完成后，所有参与组提交的事务才真正完成提交，状态变为 “COMMITTED”。

binlog group commit 相关参数

1. sync_binlog：该参数控制 binlog 刷盘的频率。取值为 0 时，表示由操作系统控制 binlog 的刷盘，性能最高，但在系统崩溃时可能丢失部分 binlog 数据。取值为 1 时，表示每次事务提交都将 binlog 刷盘，数据安全性最高，但性能可能受到影响。取值大于 1 时，表示每 N 次事务提交将 binlog 刷盘一次，在性能和数据安全性之间取得平衡。例如：

-- 查询 sync_binlog 当前值
SHOW VARIABLES LIKE'sync_binlog';
-- 设置 sync_binlog 为 100
SET GLOBAL sync_binlog = 100;

2. binlog_group_commit_sync_delay：这个参数指定了在触发组提交的 SYNC 操作前等待的时间（单位为微秒）。适当增加这个值，可以让更多事务加入组提交，提高 I/O 效率，但可能会增加事务的提交延迟。例如：

-- 查询 binlog_group_commit_sync_delay 当前值
SHOW VARIABLES LIKE 'binlog_group_commit_sync_delay';
-- 设置 binlog_group_commit_sync_delay 为 1000 微秒
SET GLOBAL binlog_group_commit_sync_delay = 1000;

3. binlog_group_commit_sync_no_delay_count：此参数指定了在不等待 binlog_group_commit_sync_delay 时间的情况下，直接触发 SYNC 操作的事务数量阈值。当等待队列中的事务数量达到这个阈值时，即使未达到 binlog_group_commit_sync_delay 设置的时间，也会立即触发 SYNC 操作。例如：

-- 查询 binlog_group_commit_sync_no_delay_count 当前值
SHOW VARIABLES LIKE 'binlog_group_commit_sync_no_delay_count';
-- 设置 binlog_group_commit_sync_no_delay_count 为 50
SET GLOBAL binlog_group_commit_sync_no_delay_count = 50;

binlog group commit 性能优势及测试

1. 性能优势：通过减少磁盘 I/O 次数，binlog group commit 显著提升了数据库的事务处理能力。在高并发写入场景下，传统的单个事务提交方式可能因为频繁的 I/O 操作导致性能瓶颈，而 binlog group commit 能够有效缓解这种情况，提高系统的整体吞吐量。
2. 测试示例：
   • 测试环境：
     • 操作系统：CentOS 7
     • MariaDB 版本：10.5
     • 硬件配置：4 核 CPU，8GB 内存，普通机械硬盘
   • 测试脚本：

import mysql.connector
import time

# 连接数据库
cnx = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='127.0.0.1', database='test')
cursor = cnx.cursor()

start_time = time.time()
for i in range(1000):
    try:
        cursor.execute("START TRANSACTION")
        cursor.execute("INSERT INTO test_table (column1) VALUES ('value')")
        cursor.execute("COMMIT")
    except mysql.connector.Error as err:
        print(f"Error: {err}")
end_time = time.time()
print(f"Total time for single commit: {end_time - start_time} seconds")

start_time = time.time()
cursor.execute("START TRANSACTION")
for i in range(1000):
    try:
        cursor.execute("INSERT INTO test_table (column1) VALUES ('value')")
    except mysql.connector.Error as err:
        print(f"Error: {err}")
cursor.execute("COMMIT")
end_time = time.time()
print(f"Total time for group commit: {end_time - start_time} seconds")

cursor.close()
cnx.close()

在上述 Python 脚本中，首先进行了 1000 次单个事务提交的测试，然后进行了一次包含 1000 条插入语句的组提交测试。通过对比两者的执行时间，可以直观地看到 binlog group commit 在减少事务提交时间方面的优势。在实际测试中，由于组提交减少了 I/O 次数，组提交的总时间明显短于单个事务提交的总时间。

MariaDB 事务隔离级别

事务隔离级别定义了多个并发事务之间的隔离程度，不同的隔离级别会影响事务的并发性能和数据一致性。MariaDB 支持多种事务隔离级别，每种级别都有其特点和适用场景。

事务隔离级别概述

1. 读未提交（Read Uncommitted）：这是最低的隔离级别。在该级别下，一个事务可以读取到另一个未提交事务的数据。这种隔离级别存在脏读（Dirty Read）问题，即一个事务读取到了另一个事务未提交的修改，而如果该未提交事务随后回滚，那么读取到的数据就是无效的。例如：

-- 会话 1
START TRANSACTION;
UPDATE account SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 1;
-- 此时会话 2 可以读取到 account_id = 1 的 balance 减少 100 的数据，即使会话 1 还未提交
-- 会话 1 回滚
ROLLBACK;

2. 读已提交（Read Committed）：在这个级别，一个事务只能读取到已经提交的事务的数据，避免了脏读问题。但是，在一个事务内多次读取同一数据时，可能会出现不可重复读（Non - Repeatable Read）问题。即另一个事务在当前事务两次读取之间提交了对该数据的修改，导致当前事务两次读取到的数据不一致。例如：

-- 会话 1
START TRANSACTION;
SELECT balance FROM account WHERE account_id = 1;
-- 此时会话 2 提交对 account_id = 1 的 balance 修改
-- 会话 1 再次读取
SELECT balance FROM account WHERE account_id = 1;
-- 两次读取结果可能不同

3. 可重复读（Repeatable Read）：此级别保证在一个事务内多次读取同一数据时，数据始终保持一致，避免了不可重复读问题。MariaDB 在可重复读级别下，通过 MVCC（多版本并发控制）机制实现。在这个级别下，可能会出现幻读（Phantom Read）问题。幻读是指在一个事务内，多次执行相同的查询，由于其他事务插入了新的数据，导致每次查询结果不一致。例如：

-- 会话 1
START TRANSACTION;
SELECT * FROM products WHERE category = 'electronics';
-- 此时会话 2 插入新的电子产品并提交
-- 会话 1 再次执行相同查询
SELECT * FROM products WHERE category = 'electronics';
-- 两次查询结果可能不同，出现幻读

4. 串行化（Serializable）：这是最高的隔离级别。在串行化级别下，所有事务按照顺序依次执行，完全避免了并发问题，包括脏读、不可重复读和幻读。但这种级别会严重影响并发性能，因为所有事务都只能串行执行，相当于退化为单线程处理事务。

MariaDB 中设置事务隔离级别

1. 全局设置：可以通过修改配置文件（如 my.cnf）或使用 SET GLOBAL 语句来设置全局的事务隔离级别。例如，设置全局事务隔离级别为读已提交：

SET GLOBAL TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;

修改配置文件的方式如下，在 my.cnf 的 [mysqld] 部分添加：

transaction - isolation = READ - COMMITTED

2. 会话设置：也可以为单个会话设置事务隔离级别。例如，在当前会话中设置事务隔离级别为可重复读：

SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;

或者在启动事务时指定隔离级别：

START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT;

这里 START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT 相当于设置事务隔离级别为可重复读，会基于当前的一致性快照进行读取操作。

事务隔离级别对性能和数据一致性的影响

1. 性能方面：从读未提交到串行化，隔离级别越高，并发性能越低。读未提交和读已提交级别下，事务之间的锁争用较少，并发性能相对较高，但可能存在数据一致性问题。可重复读级别通过 MVCC 机制在保证一定数据一致性的同时，也能维持较好的并发性能。而串行化级别由于完全串行执行事务，并发性能最低。
2. 数据一致性方面：随着隔离级别升高，数据一致性逐渐增强。读未提交级别存在脏读问题，数据一致性最差。读已提交级别解决了脏读问题，但存在不可重复读问题。可重复读级别解决了不可重复读问题，但可能存在幻读问题。串行化级别完全保证了数据一致性，不存在任何并发问题导致的数据不一致情况。

binlog group commit 与事务隔离级别关系

1. 不同隔离级别下 binlog group commit 的行为：

   • 读未提交：由于该级别下事务可能读取到未提交数据，与 binlog group commit 机制本身的日志刷盘优化并无直接冲突。但由于数据一致性较低，在主从复制场景下，如果从库基于 binlog 进行数据同步，可能会因为主库上的脏读情况导致从库数据不一致。
   • 读已提交：在该级别下，事务读取的是已提交数据，binlog group commit 机制同样能正常发挥作用，减少 I/O 提高性能。但由于存在不可重复读问题，在记录 binlog 时，可能会因为事务内数据的变化导致 binlog 记录的操作与实际事务执行的逻辑在一致性上存在一定挑战，不过通过合理的日志记录策略可以尽量避免数据同步问题。
   • 可重复读：结合 MVCC 机制，可重复读隔离级别保证了事务内数据读取的一致性。binlog group commit 在这种情况下与 MVCC 机制协同工作，一方面通过组提交减少 I/O 提升性能，另一方面 MVCC 保证事务内数据一致性，使得 binlog 记录的是基于一致快照的操作，有利于主从复制等场景下的数据一致性维护。
   • 串行化：在串行化隔离级别下，虽然事务是串行执行，但 binlog group commit 机制依然可以发挥作用。由于事务串行执行，不存在并发事务的干扰，binlog 的记录更加有序和简单，组提交操作可以更有效地将多个事务的 binlog 批量刷盘，提高 I/O 效率。

2. 对主从复制的影响：

   • binlog group commit 和事务隔离级别都对主从复制有重要影响。在主从复制中，主库将 binlog 发送给从库，从库基于 binlog 进行数据重放。不同的事务隔离级别可能导致 binlog 记录的内容和顺序有所不同。例如，在可重复读隔离级别下，binlog 记录的是基于一致性快照的操作，而读已提交级别下 binlog 记录可能会因为不可重复读问题导致与实际事务执行顺序存在细微差异。binlog group commit 机制通过优化 binlog 的刷盘和发送过程，提高了主从复制的效率。如果配置不当，如在主库上设置较低的 sync_binlog 值以提高性能，但可能导致在主从复制过程中从库的数据一致性风险增加。因此，需要在主从复制场景下，综合考虑 binlog group commit 参数和事务隔离级别，以平衡性能和数据一致性。例如，在对数据一致性要求极高的场景下，可能选择串行化隔离级别并设置 sync_binlog = 1，虽然性能会有所下降，但能确保主从库数据的高度一致性；而在一些对性能要求较高、对数据一致性要求相对宽松的场景下，可以选择读已提交隔离级别并适当调整 binlog group commit 的相关参数以提高系统整体性能。

3. 实际应用中的配置选择：

   • 在实际应用中，需要根据业务场景来选择合适的 binlog group commit 参数和事务隔离级别。对于读多写少的业务场景，如新闻网站的内容展示，可选择读已提交隔离级别，同时适当调整 binlog group commit 的参数以提高写操作的性能。因为这类场景对数据一致性要求不是特别严格，少量的不可重复读问题不会影响业务逻辑。而对于金融交易等对数据一致性要求极高的场景，应选择可重复读或串行化隔离级别，并合理配置 binlog group commit 参数，确保在高并发交易下数据的准确性和一致性。例如，在一个银行转账业务中，选择可重复读隔离级别，结合适当的 binlog group commit 参数设置，如 sync_binlog = 1，binlog_group_commit_sync_delay = 500，binlog_group_commit_sync_no_delay_count = 30，既可以保证转账事务的原子性和一致性，又能在一定程度上提高事务处理性能。

4. 调优建议：

   • 性能调优：如果系统性能瓶颈主要在 I/O 方面，可通过调整 binlog group commit 的相关参数来优化。如适当增加 binlog_group_commit_sync_delay 和 binlog_group_commit_sync_no_delay_count 的值，让更多事务参与组提交，减少 I/O 次数。但要注意不要过度增加延迟，以免影响事务的响应时间。同时，根据业务的并发程度和数据一致性要求，合理选择事务隔离级别。如果业务对并发性能要求极高且对数据一致性要求相对较低，可以选择读未提交或读已提交隔离级别；如果对数据一致性要求较高，则选择可重复读或串行化隔离级别。
   • 数据一致性调优：为确保数据一致性，在选择事务隔离级别时要谨慎。在主从复制场景下，要保证主从库的事务隔离级别一致，并且合理设置 binlog 相关参数。例如，在主库上设置 sync_binlog = 1 以确保 binlog 及时刷盘，避免在主从复制过程中因为 binlog 丢失导致的数据不一致。同时，定期进行主从库数据一致性检查，通过工具如 pt - table - checksum 来对比主从库数据，及时发现并修复可能存在的数据不一致问题。

总之，binlog group commit 和事务隔离级别是 MariaDB 中两个重要的机制，它们相互关联，共同影响着数据库的性能和数据一致性。在实际应用中，需要深入理解它们的原理和相互关系，根据业务需求进行合理配置和调优，以构建高效、稳定且数据一致的数据库系统。