年前抽空到兄弟公司支援了一下Oracle迁移MySQL的测试，本想把MySQL调优到接近Oracle的性能即可，但经过 @何_登成 @淘宝丁奇 @淘宝褚霸 @淘伯松 诸位大牛的指导和帮助（排名不分先后，仅按第一次为此CASE而骚扰的时间排序），不断修正方案，最终获得了比Oracle更好的性能，虽然是个特殊场景，但是我觉得意义是很广泛的，值得参考，遂记录于此。
所有涉及表结构和具体业务模型的部分全部略去，也请勿咨询，不能透露，敬请谅解。

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1 一、测试模型：
2 二、测试环境：
2.1 1. 机型：
2.2 2. Linux配置：
2.3 3. FusionIO配置：
2.4 4. MySQL版本和通用配置：
2.5 5. 修改补丁
3 三、测试结果：4 四、测试结论：
3.1 1. R910 Oracle单实例
3.2 2. R910 MySQL单实例 Percona 5.1.59 原版
3.3 3. R910 MySQL多实例 Percona 5.1.60-13.1原版
3.4 4. R910 MySQL多实例 Percona 5.1.60-13.1 修改版
3.5 5.R510 MySQL单实例 Percona 5.5.18-23.0 修改版
3.6 6. R510 MySQL单实例 Percona 5.5.19-24.0 原版
5 五、测试缺陷：
6 六、后续Action
7 七、随意补充

一、测试模型：
包含12张业务表，每个事务包含12个SQL，每个SQL向一张表做INSERT，做完12个SQL即完成一个事务。

用一个C API编写的程序连接MySQL，不断执行如下操作

开始事务：START TRANSACTION;
每张表插入一行：INSERT INTO xxx VALUES (val1,val2,…); #一共12次
提交事务：COMMIT;

通过一个Shell脚本来启动32个测试程序并发测试

二、测试环境：
1. 机型：

内存：6 * 8G 48G
存储：FusionIO 320G MLC

内存：32* 4G 128G
存储：FusionIO 640G MLC

2. Linux配置：
单实例启动数据库：/boot/grub/menu.lst修改kernel启动参数增加numa=off
多实例启动数据库：numactl –cpunodebind=$BIND_NO –localalloc $MYSQLD

RHEL 5.4 with 2.6.18内置内核
RHEL 6.1 with 2.6.32淘宝版内核

3. FusionIO配置：
启动配置：

options iomemory-vsl preallocate_memory=SN号 # 预分配管理内存

格式化配置：

mount配置：

4. MySQL版本和通用配置：
Percona 5.1.60-13.1 原版
Percona 5.1.60-13.1 修改版
* 允许自定义InnoDB AIO队列申请长度 (5.5_change_aio_io_limit.patch)
Percona 5.5.19-24.0 原版
* 允许innodb_flush_neighbor_pages=2来合并真正相邻的脏页合并

Percona 5.5.18-23.0 修改版
* 允许自定义InnoDB AIO队列申请长度 (5.5_change_aio_io_limit.patch)
* 允许预先扩展数据文件 (5.5_innodb_extent_tablespace.patch，@淘宝丁奇 贡献)
* Group Cimmit

innodb_buffer_pool_size=20G
sync_binlog=1
innodb_flush_log_at_trx_commit=1

测试并发：32

5. 修改补丁
#cat 5.5_change_aio_io_limit.patch

--- Percona-Server-5.5.18-23.0/storage/innobase/handler/ha_innodb.cc 2011-12-20 06:38:58.000000000 +0800 +++ Percona-Server-5.5.18-23.0-debug/storage/innobase/handler/ha_innodb.cc 2012-01-17 10:13:41.000000000 +0800 @@ -146,6 +146,7 @@ static ulong innobase_commit_concurrency = 0; static ulong innobase_read_io_threads; static ulong innobase_write_io_threads; +static ulong innobase_aio_pending_ios_per_thread; // Change AIO io_limit By P.Linux static long innobase_buffer_pool_instances = 1; static ulong innobase_page_size; @@ -2870,6 +2871,7 @@ srv_n_file_io_threads = (ulint) innobase_file_io_threads; srv_n_read_io_threads = (ulint) innobase_read_io_threads; srv_n_write_io_threads = (ulint) innobase_write_io_threads; + srv_n_aio_pending_ios_per_thread = (ulint) innobase_aio_pending_ios_per_thread; srv_read_ahead &= 3; srv_adaptive_flushing_method %= 3; @@ -12282,6 +12284,11 @@ "Number of background write I/O threads in InnoDB.", NULL, NULL, 4, 1, 64, 0); +static MYSQL_SYSVAR_ULONG(aio_pending_ios_per_thread, innobase_aio_pending_ios_per_thread, + PLUGIN_VAR_RQCMDARG | PLUGIN_VAR_READONLY, + "Number of AIO pending IOS per-thread in InnoDB.", + NULL, NULL, 4, 32, 4096, 0); + static MYSQL_SYSVAR_LONG(force_recovery, innobase_force_recovery, PLUGIN_VAR_RQCMDARG | PLUGIN_VAR_READONLY, "Helps to save your data in case the disk image of the database becomes corrupt.", --- Percona-Server-5.5.18-23.0/storage/innobase/srv/srv0srv.c 2011-12-20 06:38:57.000000000 +0800 +++ Percona-Server-5.5.18-23.0-debug/storage/innobase/srv/srv0srv.c 2012-01-17 10:23:35.000000000 +0800 @@ -242,6 +242,7 @@ UNIV_INTERN ulint srv_n_file_io_threads = ULINT_MAX; UNIV_INTERN ulint srv_n_read_io_threads = ULINT_MAX; UNIV_INTERN ulint srv_n_write_io_threads = ULINT_MAX; +UNIV_INTERN ulint srv_n_aio_pending_ios_per_thread = ULINT_MAX; // Change AIO io_limit By P.Linux /* Switch to enable random read ahead. */ UNIV_INTERN my_bool srv_random_read_ahead = FALSE; --- Percona-Server-5.5.18-23.0/storage/innobase/srv/srv0start.c 2011-12-20 06:38:57.000000000 +0800 +++ Percona-Server-5.5.18-23.0-debug/storage/innobase/srv/srv0start.c 2012-01-17 10:25:12.000000000 +0800 @@ -1475,14 +1475,16 @@ ut_a(srv_n_file_io_threads

三、测试结果：
1. R910 Oracle单实例
测试人：童家旺，支付宝
TPS：稳定值2000,峰值2600 （我没参与测试，也没有报告，无法确定详情）
我的补充：Oracle已经是调优的过的，请相信我们的Oracle DBA不是吃素的。我把听Oracle DBA描述的只言碎语随便写下，Oracle跑到后面TPS也是有所下降，不是能一直100%稳定，最后CPU已经吃尽了，所以基本上再怎么优化提升的幅度会比较小。

2. R910 MySQL单实例 Percona 5.1.59 原版
测试人：帝俊，支付宝
TPS：峰值1500，无法稳定（具体不祥）
测试人描述：
目前的测试数据显示，由于MySQL在checkpoint上处理跟不上，不足以持续支持1.5K/s的事务数，10MB/s的redo量下的交易创建。该负载下，FIO的写出速度为160～190MB/s，写IOPS为2～2.3k，测试FIO的写吞吐量可以到600MB/s，写IOPS有8K+，需要进一步研究如何进一步提升系统的吞吐量。

3. R910 MySQL多实例 Percona 5.1.60-13.1原版
测试人：彭立勋，B2B
TPS：峰值500*4（无法稳定），谷值100，均值450＊4
重要配置：

测试人描述：
每颗物理CPU绑定一个MySQL实例，四个实例同时接受测试。可以看到在测试过程中，IOPS抖动很大，在4K～17K之间抖动，可以判定，是Checkpoint机制不完善导致刷新间歇性繁忙，在IO闲置的时候不能充分发挥性能。但多实例可以提升整体TPS接近Oracle的均值，说明MySQL内部可能某些常量设置不合理，或者锁定力度太粗导致单实例不能充分发挥单机性能。

4. R910 MySQL多实例 Percona 5.1.60-13.1 修改版
测试人：彭立勋，B2B
TPS：峰值1200*4，谷值0，均值950*4
重要配置：（在测试3的基础上）

测试人描述：
经过对测试3的分析，可以发现，InnoDB已经标记了很多Page到Flush_list，但是并没有被即时的回写，可以在INNODB_BUFFER_POOL_PAGES系统表中发现很页flush_type=2，即在Flush_list中。
经过review代码，发现InnoDB申请的AIO队列的长度只有256，由常量OS_AIO_N_PENDING_IOS_PER_THREAD（os0file.h）定义。将此常量修改为InnoDB的参数后，重新测试，可以使FusionIO的IOPS达到7K～18K，IO利用率得以提升，整体性能已经超越Oracle，但存在严重的低谷，大约每10s一次。

5.R510 MySQL单实例 Percona 5.5.18-23.0 修改版
测试人：彭立勋,B2B
TPS：峰值2800，谷值2300，均值2500
重要配置：（在测试3的基础上）

测试人描述：
根据测试4的结果进行分析，需要解决的主要问题就是抖动，抖动可能是两个原因导致的，一个是Checkpoint机制不完善，一个是数据文件扩展。Checkpoint机制不完善这个暂时无法改进，只能先解决数据文件扩展上的问题，采用淘宝丁奇的方法，对MySQL增加预先扩展文件的功能，在测试前先将文件扩展至测试写满需要的大小，使测试过程中无需扩展文件。
实例测试中发现非常有效，抖动范围在2300～2800之间，可以接受。但是Buffer Pool一旦脏页写满，为了控制脏页量InnoDB就会加大刷新量，影响到TPS。实际上在脏页未满的时候，IOPS就没有用完，但是InnoDB计算刷新量并没有考虑操作系统反馈的影响信息，只是根据自己的redo产生量计算。

同时观察CPU还发现，2.6.18内核会将所有软中断发送到Core0上处理，这可能也是瓶颈之一。（当时忘记拷贝状态，这是后来确认内核问题看得，可以看这篇文章，一样的，CPU软中断实践）

6. R510 MySQL单实例 Percona 5.5.19-24.0 原版
测试人：彭立勋，B2B
TPS：峰值3100，谷值2400，均值2700
重要配置：（在测试3的基础上）
替换内核版本为2.6.32淘宝版，使用IO中断负载均衡。

测试人描述：
采用淘宝版内核后，可以发现每个CPU都被用的比较满：(部分)

这是个好现象，说明CPU被充分用起来了，在脏页未满之前，TPS可以比较稳定的维持在3000以上。但还是老问题，脏页一满，速度就下降，到测试结束时下降为2400。

四、测试结论：
MySQL的调优与操作系统结合非常紧密，需要整体联动才能获得好的效果，InnoDB琐粒度较粗的缺陷，在代码实现简单的情况下，实际上对并发的影响不是很明显。
目前MySQL对高速硬件的利用主要缺陷是，不少常量写死，Checkpoint机制不完善，Checkpoint刷新脏页–>InnoDB AIO队列–>操作系统IO队列–>存储设备，中间任何一环存在问题，都可能导致性能下降。
InnoDB AIO队列可以通过补丁开放参数设置，这个瓶颈已经消除。
操作系统IO队列可以通过淘宝的内核补丁将中断分散到每个核上处理来解决。
目前存在最大的问题就是Checkpoint刷新脏页的机制，仅仅依赖redo产生的速度，其实硬件IO还有很多余量，但InnoDB并不知道。
如果能限定一种机型，限定一种操作系统，在MySQL内获取操作系统报告的硬件状态，自适应的决策自己的行为，这样可以充分利用系统资源，例如IO util%并不高的时候，即使脏页还没到阈值，也可以加大刷新量，充分利用IO，这样可能系统根本就达不到脏页阈值，可以一直保持搞TPS，至少可以延缓TPS下降的趋势。
抖动问题则是Oracle和MySQL都存在的问题，扩展数据文件的瞬间必然导致TPS下降，淘宝丁奇的方法可以完美解决，Oracle也是类似的方法通过预先分配表空间文件解决。

五、测试缺陷：
测试CASE不全，没有在R910上测试5.5（虽然已经超了Oracle，但R910上应该还能猛一点），没有测试5.5多实例下可以获得何种性能，没有测试5.1在2.6.32内核下的表现，没有测试不同的页大小对InnoDB的影响。
没有稳定性测试，原版+多实例 属于稳定方案，其他改动是否100%不影响稳定，尚需测试。
在R910上的测试没有监控系统，也就没有图，坑爹了。

六、后续Action
在InnoDB控制刷赃页量的地方加入对系统diskstat的监控，当系统IO util%<80%的时候，增加(IO_CAPACITY-当前系统IO数-redo计算的刷新量)个页的刷新，在系统不忙的时候提前加大刷新量，期望保持TPS稳定。

七、随意补充
为什么读为主的应用不用担心IO用不完？因为读操作是同步IO，一旦请求就被发送到磁盘，所以只要并发够多，总能把IO压爆。但是写为了加速，几乎所有数据库都是先写到内存，再异步写到磁盘，当然你要是搞最大保护模式，应该也是有数据库可以直接同步写磁盘的，但是对大部分数据库都是先写内存，再异步到磁盘，所以如果异步IO这里存在设计上的瓶颈，不管加多少并发，都是徒劳，内存一旦写满，链接线程就都堵住了，要等异步IO消化完才能继续，所以对于写为主的应用，这个CASE都是很有参考价值的。