多应用+插件架构,代码干净,二开方便,首家独创一键云编译技术,文档视频完善,免费商用码云13.8K 广告
## 介绍 TokuDB也有类似InnoDB的buffer pool叫做cachetable,存储数据节点(包括叶节点和中间节点)和rollback段,本文中为了表达简单,叶节点,中间节点和rollback段统称数据节点。Cachetable是全局唯一的,它与MySQL实例存在一一对应的关系。TokuDB没有采用常见的BTREE(BTREE+,BTREE*)表示索引,而是采用Fractal Tree,简称FT。FT跟BTREE+类似,维护了一个树形的有序结构,中间节点存储pivot(TokuDB的中间节点还包含message buffer),叶节点存储数据。 数据库启动的时候会去初始化cachetable。Client线程(调用栈上下文所在的线程)要访问某个数据节点会首先在cachetable里面查找,找到就立即返回;否则会在cachetable申请一个cache项,然后从磁盘上加载数据到那个cache项。TokuDB里表示cache项的数据结构叫做pair,记录(节点块号/页号,数据节点)的对应关系。在MySQL的缺省引擎InnoDB中,数据和索引是存储在一个文件里的,而TokuDB中每个索引对应一个单独的磁盘文件。 Cachetable是一个hash表,每个bucket里面包含多个pair,共1024*1024个bucket。属于相同索引的pair由cachefile来管理。TokuDB有一个优化在后面会涉及到,这里先简单提一下。当server层显示关闭某个TokuDB表时FT层会调用`toku_cachefile_close`关闭表或者索引,并把缓存的数据节点从cachetable删除;但这些数据节点仍然保留在cachefile中(保留在内存中)。这种cachefile会被加到的stale列表里面,它包含的数据节点会在内存里呆一段时间。近期再次访问这个索引时,首先会在active列表里查找索引对应的cachefile。若没有找到会尝试在stale列表查找并把找到的cachefile的数据节点重新加到cachetable里去。近期再次访问相同的数据集就不必从磁盘上加载了。 ## Cachetable的工作线程(worker thead) Cachetable创建了三个工作线程: 1. evictor线程:释放部分cachetable内存空间; 2. cleaner线程:flush中间节点的message buffer到叶节点; 3. checkpointer线程:写回dirty数据。 ## Cachetable的线程池 Cachetable创建了三个线程池: 1. client线程池:帮助cleaner线程flush中间节点的message buffer; 2. cachetable线程池: * 帮助client线程fetch/partial fetch数据节点 * 帮助evictor线程evict/partial evict数据节点 * 从cachetable删除时,后台删除数据节点 3. checkpoint线程池:帮助client线程写回处于checkpoint_pending状态的数据节点。 ## Cachetable的几个主要队列 1. m_clock_head:新加载的数据节点除了加入hash方便快速定位,也会加入此队列。可以理解成cachetable的LRU队列; 2. m_cleaner_head:指向m_clock_head描述LRU队列,cleaner线程从这个位置开始扫描找到memory pressure最大的中间节点发起message buffer flush操作; 3. m_checkpoint_head:指向m_clock_head描述LRU队列,checkpointer线程在begin checkpoint阶段从这个位置开始扫描,把每个数据节点加到m_pending_head队列; 4. m_pending_head:checkpointer线程在end checkpoint阶段从这个位置开始扫描,把ditry数据节点写回到磁盘上。 ## Evictor线程 随着数据逐渐加载到cachetable,其消耗的内存空间越来越大,当达到一定程度时evictor工作线程会被唤醒尝试释放一些数据节点。Evitor线程定期运行(缺省1秒)。Evictor定义四个watermark来评价当前cachetable消耗内存的程度: 1. m_low_size_watermark: 达到此watermark以后,evictor线程停止释放内存空间。通俗的说,这就是cachetable消耗内存的上限; 2. m_low_size_hysteresis: 达到此watermark以后,client线程(也就是server层线程)唤醒evictor线程释放内存。一般是m_low_size_watermark的1.1倍; 3. m_high_size_hysteresis: 达到此watermark以后,阻塞的client线程会被唤醒。一般是m_low_size_watermark的1.2倍; 4. m_high_size_watermark:达到此watermark以后,client线程会被阻塞在m_flow_control_cond条件变量上等待evictor线程释放内存。一般是m_low_size_watermark的1.5倍。 ### Evictor线程被唤醒的时机 1. 添加新pair; 2. Get pair时,需要fetch或者partial fetch数据节点; 3. Evictor destroy时,唤醒等待的client线程; 4. 释放若干数据节点后,Evictor判断是否要继续运行。 铺垫了这么多,下面一起来看一下evictor线程的主体函数`run_eviction`。`run_eviction`是一个while循环调用`eviction_needed`判断是否要进行eviction。如下所示:m_size_current表示cachetable的当前size,m_size_evicting表示当前正在evicting的数据节点消耗的内存空间。两者的差就是这次eviction运行前,cachetable最终能到达的size。 伪码如下: ~~~ bool eviction_needed() { return (m_size_current - m_size_evicting) > m_low_size_watermark; } void run_eviction(){ uint32_t num_pairs_examined_without_evicting = 0; while (eviction_needed()) { if (m_num_sleepers > 0 && should_sleeping_clients_wakeup()) { /* signal the waiting client threads */ } bool some_eviction_ran = evict_some_stale_pair(); if (!some_eviction_ran) { get m_pl->read_list_lock; if (!curr_in_clock) { /* nothing to evict */ break; } if (num_pairs_examined_without_evicting > m_pl->m_n_in_table) { /* everything is in use */ break; } bool eviction_run = run_eviction_on_pair(curr_in_clock); if (eviction_run) { // reset the count num_pairs_examined_without_evicting = 0; } else { num_pairs_examined_without_evicting++; } release m_pl->read_list_lock; } } } ~~~ eviction_needed 返回true时evictor尝试释放内存。它首先看一下当前的cachetable是否降到m_high_size_hysteresis以下,若是就唤醒等待在m_flow_control_cond条件变量上的client线程。然后,cachetable会先尝试回收stale列表里面cachefile上的数据节点。若stale列表里面没有可回收的数据节点,就会从m_clock_head开始尝试回收内存。对于近期没有被访问过的数据节点,会调用`try_evict_pair`尝试回收;否则会使之逐渐退化并尝试partial evict。如果把整个m_clock_head队列扫描一遍都没发现可回收的数据节点,那么这次evictor线程的工作就完成了,等下次被唤醒时再次尝试回收内存。 ## Cleaner线程 Cleaner是另一个定期运行(缺省1秒)的工作线程,从m_cleaner_head开始最多扫8个数据节点,从中找到cache pressure最大的节点(这个过程会skip掉正在被其他线程访问的节点)。由于叶节点和rollback段的cache pressure为0,找到的节点一定是中间节点。如果这个节点设置了checkpoint_pending标记,那么需要先调用`write_locked_pair_for_checkpoint`把数据写回再调用`cleaner_callback`把中间节点的message buffer刷到叶节点上去。数据写回的过程,如果节点设置了`clone_callback`,写回是由checkpoint线程池来完成的;没有设置`clone_callback`的情况,写回是由cleaner线程完成的。中间节点flush message buffer是一个很复杂的过程,涉及到message apply和merge等操作,打算另写一篇文章介绍。 伪码如下: ~~~ run_cleaner(){ uint32_t num_iterations = get_iterations(); // by default, iteration == 1 for (uint32_t i = 0; i < num_iterations; ++i) { get pl->read_list_lock; PAIR best_pair = NULL; int n_seen = 0; long best_score = 0; const PAIR first_pair = m_cleaner_head; if (first_pair == NULL) { /* nothing to clean */ break; } /* pick up best_pair */ do { get m_cleaner_head pair lock; skip m_cleaner_head if which was being referenced by others n_seen++; long score = 0; bool need_unlock = false; score = m_cleaner_head cache pressure if (best_score < score) { best_score = score; if (best_pair) { need_unlock = true; } best_pair = m_cleaner_head; } else { need_unlock = true; } if (need_unlock) { release m_cleaner_head pair lock; } m_cleaner_head = m_cleaner_head->clock_next; } while (m_cleaner_head != first_pair && n_seen < 8); release m_pl->read_list_lock; if (best_pair) { get best_pair->value_rwlock; if (best_pair->checkpoint_pending) { write_locked_pair_for_checkpoint(ct, best_pair, true); } bool cleaner_callback_called = false; if (best_pair cache pressure > 0) { r = best_pair->cleaner_callback(best_pair->value_data, best_pair->key, best_pair->fullhash, best_pair->write_extraargs); cleaner_callback_called = true; } if (!cleaner_callback_called) { release best_pair->value_rwlock; } } } } ~~~ ## Checkpointer线程 Cachetable的脏数据是由checkpointer线程定期(缺省60秒)刷到磁盘上。 Checkpointer线程执行过程分为两个阶段: begin checkpoint阶段 1. 为每个active的cache file打for_checkpoint标记; 2. 写日志; 3. 为每个数据节点打checkpoint_pending标记,并加到m_pending_head队列; 4. clone checkpoint_header: FT的metadata在内存中的数据结构是FT_HEADER,这个header有两个版本: * h表示当前版本 * checkpoint_header表示当前正在进行checkpoint的版本,是h在checkpoint开始时刻的副本 5. clone BTT(block translation table): TokuDB采用BTT记录逻辑页号(blocknum)到文件offset的映射关系。每次刷新数据节点时申请一个未使用的offset,把脏页刷到新的offset位置上,不覆盖老的数据。 BTT表也采用类似的机制被映射到FT文件不同的offset上。BTT的起始地址记录在FT_HEADER中。checkpoint完成时FT_HEADER会被更新,使新数据生效。用户可以使用checkpoint机制生成backup加速重建数据库的过程。BTT表有三个版本 * 当前版本(_current) * 正在checkpoint的版本(_inprogress) * 上次checkpoint的版本(_checkpointed) end checkpoint阶段 1. 把m_pending_head队列里的数据节点挨个写回到磁盘。写的时候首先检查是否设置`clone_callback`方法,如有调用`clone_callback`生成clone节点,在`clone_callback`里可能会对叶节点做rebalance操作,clone完成后调用`cachetable_only_write_locked_data`把cloned pair写回。没有设置clone_callback的情况会直接调用`cachetable_write_locked_pair`把节点写回。 伪码如下: ~~~ void write_pair_for_checkpoint_thread (evictor* ev, PAIR p) { get p->value_rwlock.write_lock; if (p->dirty && p->checkpoint_pending) { if (p->clone_callback) { get p->disk_nb_mutex; clone_pair(ev, p); } else { cachetable_write_locked_pair(ev, p, true /* for_checkpoint */); } } p->checkpoint_pending = false; put p->value_rwlock.write_lock; if (p->clone_callback) { cachetable_only_write_locked_data(ev, p, true /* for_checkpoint */, &attr, true /* is_clone */); } } ~~~ 2. 调用`checkpoint_userdata`: * 写回BTT的_inprogress版本 * 写回FT_HEADER的checkpoint_header版本,后面会把checkpoint_header释放掉 3. 调用`end_checkpoint_userdata`: * 释放BTT _checkpointed版本占用的地址空间 * 把_inprogress版本切换成_checkpointed