MySQL学习笔记（21）：优化磁盘IO

本文更新于2020-04-05，使用MySQL 5.7，操作系统为Deepin 15.4。

目录

• 使用符号连接分布IO
• 禁止操作系统更新文件的atime属性
• 用裸设备（Raw Device）存放InnoDB共享表空间
• 调整IO调度算法
• 使用磁盘阵列（RAID）
• RAID卡电池充放电问题
• NUMA架构优化

使用符号连接分布IO

利用操作系统的符号连接，将不同的数据库、表、索引指向不同的物理磁盘，从而达到分布磁盘IO的目的。

禁止操作系统更新文件的atime属性

对于读写频繁的数据库文件来说，记录文件的访问时间一般没有用处，却会增加磁盘的负担，影响IO性能。

用裸设备（Raw Device）存放InnoDB共享表空间

因InnoDB使用缓存机制来缓存索引和数据，操作系统的磁盘IO缓存对其性能不仅没有帮助，甚至还有反作用。在InnoDB缓存充足的情况下，可以考虑使用裸设备来存放共享表空间。

调整IO调度算法

Linux实现了4中IO调度算法：

• NOOP算法（No Operation）：不对IO请求排序，除了合并请求也不会进行其他任何优化，用最简单的先进先出FIFO队列顺序提交IO请求。NOOP算法主要面向随机访问设备，如SSD。
• 最后期限算法（Deadline）：除了维护一个拥有合并和排序功能的请求队列外，额外维护两个带有超时的FIFO队列，分别是读请求队列和写请求队列。当调度器发现读/写请求队列中的请求超时，会优先处理这些请求。
• 预期算法（Anticipatory）：是基于预测的IO算法，和Deadline类似，也维护了三个请求队列。区别在于，Anticipatory处理完一个IO请求后并不会直接返回处理下一个请求，而是等待片刻（默认6ms），等待期间如果有新来的相邻扇区的请求，会直接处理新来的请求。Anticipatory适合写入较多的环境，不适合数据库等随机读较多的环境。
• 完全公平队列（Complete Fair Queuing/CFQ）：把IO请求按照进程分别放入进程对应的队列中，其公平是针对进程而言的。CFQ以时间片算法为前提，轮转调动队列。

建议MySQL数据库环境设置为Deadline算法。

使用磁盘阵列（RAID）

RAID（Redundant Array of Inexpensive Disks），即廉价磁盘冗余阵列，通常叫做磁盘阵列。

RAID级别：

• RAID0：也叫条带化。
• RAID1：也叫磁盘镜像。
• RAID10：先做磁盘镜像，再条带化。
• RAID4：像RAID0一样条带化，但额外增加一个磁盘用于纠错。
• RAID5：对RAID4的改进，但将纠错数据也分别写到各个磁盘而不是一个磁盘。

RAID卡电池充放电问题

RAID卡都有写缓存（Battery Backed Write Cache），写缓存对IO性能的提升非常明显。为了避免掉电丢失写缓存中的数据，RAID卡都有电池（Battery Backup Unit，简称BBU）。

RAID缓存策略包括4部分：

• 写策略
  • WriteBack：将数据写入缓存后直接返回。
  • WriteThrough：不使用写缓存，直接写入磁盘才返回。
• 预读策略
  • ReadAheadNone：不开启预读。
  • ReadAhead：开启预读，预先把后面的数据加载入缓存。
  • ReadAdaptive：自适应预读，在缓存和I/O空闲的时候进行预读。
• 读策略
  • Direct：读操作不进行缓存。
  • Cached：读操作进行缓存。
• 故障策略
  • Write Cache OK if Bad BBU：如果BBU出问题，不使用写缓存，从WriteBack自动切换到WriteThrough。
  • No Write Cache if Bad BBU：如果BBU出问题，仍然使用写缓存。

RAID卡电池会定期启动自动校准模式，即定期充放电。期间，RAID卡控制器不会启动BBU。同时（除非修改缓存策略），也会禁用WriteBack写缓存策略，以保证数据完整性，造成系统IO性能会出现较大波动。

解决方案：

• 根据RAID卡电池下次充放电的时间，在业务量较低的时候，提前进行充放电。
• 即使电池电量低于警戒值甚至电池放电完毕，强制使用WriteBack写缓存策略。此时一定要有UPS之类的后备电源。

NUMA架构优化

目前的商用服务器系统架构大体分为三类（一般SMP或NUMA较多）：

• 对称多处理器架构（SMP/Symmetric Multi-Processor）：一台计算机上汇集了一组CPU，各CPU平等地共享内存、IO等资源。SMP也被称为一致存储访问架构（UMA/Uniform Memory Access）。由于共享，导致SMP服务器的扩展能力非常有限，最受限制的是内存，因每个CPU必需通过相同的总线访问相同的内存资源。
• 非一致存储访问架构（NUMA/Non-Uniform Memory Access）：一台计算机分为多个节点，每个节点内部拥有多个CPU，节点内部使用共有的内存控制器，节点之间通过互联模块进行连接和信息交互。节点的所有内存对于本节点的所有CPU都是等同的，对于其他节点的所有CPU都是不同的。每个CPU都可以访问整个系统的内存，但访问本地节点的较快，访问非本地节点的较慢。因此，随着CPU数量的增加，系统性能并不能线性增加。
• 海量并行处理架构（MPP/Massive Parallel Processing）：由多个SMP服务器通过一定的节点互联网络进行连接，每个节点只访问本地资源，不访问其他节点的资源。因而，理论上可以无限扩展。

NUMA的内存分配策略有4种：

• 缺省default：总是在当前进程运行的本地节点分配。其节点之间内存分配不均衡，当某个CPU节点内存不足时，会导致swap产生。
• 绑定bind：强制分配到指定节点上。
• 交叉interleave：在所有节点或指定节点上交叉分配内存。
• 优先preferred：在指定节点上分配，失败则在其他节点上分配。

MySQL对NUMA特性支持不好。