SSD 下的 MySQL IO 优化尝试

　　1、背景
　　在阅读这篇文章之前，读者需要注意的是，为了维护隐私，用 MySQL 服务器的 D 段代替完整 IP，并且略去一些私密信息。
　　A 项目，因 I/O 出现规律性地剧烈波动。每 15 分钟落地一次，innodbBuffPoolPagesFlushed 参数监控波峰和波谷交替出现，磁盘 I/O 同样如此，并且 until 达到 。经过排查，排除了触发器、事件、存储过程、前端程序定时器、系统 crontab 的可能性。终定位为 InnoDB 日志切换，但是否完全是日志造成的影响，还有待进一步跟踪和分析。

　　找到问题的可能所在，试图在 24 主库上做了如下调整：
　　关闭 Query Cache；
　　设置 InnoDB Log 大小为 1280M；
　　设置 innodb_max_dirty_pages_pct 为 30，innodb_io_capacity 保持 200 不变。
　　做了如上调整以后，I/O 趋于平稳，没有再出现大的波动。
　　为了保险起见，A 项目方面决定采用配有 SSD 的机型，对主库进行迁移，同时对 24 的从库 27 进行迁移。待迁移完成后，在新的主库 39 上，针对 SSD 以及 MySQL InnoDB 参数进行优化。待程序切换完成后，再次对针对 SSD 以及 MySQL InnoDB 参数进行优化。也是说在上线前后进行优化，观察 I/O 状态。
　　2、SSD 特性
　　众所周知，SSD 的平均性能是优于 SAS 的。SSD 能解决 I/O 瓶颈，但互联网行业总要权衡收益与成本的。目前内存数据库是这个领域的一大趋势，一方面，越来越多的应用会往 NoSQL 迁移。另一方面，重要数据总要落地，传统的机械硬盘已经不能满足目前高并发、大规模数据的要求。总的来说，一方面，为了提高性能，尽可能把数据内存化，这也是 InnoDB 存储引擎不断改进的核心原则。后续的 MySQL 版本已经对 SSD 做了优化。另一方面，尽可能上 SSD。
　　SSD 这么神秘，接下来我们看看它有哪些特性：
　　随机读能力非常好，连续读性能一般，但比普通 SAS 磁盘好；
　　不存在磁盘寻道的延迟时间，随机写和连续写的响应延迟差异不大。
　　erase-before-write 特性，造成写入放大，影响写入的性能；
　　写磨损特性，采用 Wear Leveling 算法延长寿命，但同时会影响读的性能；
　　读和写的 I/O 响应延迟不对等（读要大大好于写），而普通磁盘读和写的 I/O 响应延迟差异很小；
　　连续写比随机写性能好，比如 1M 顺序写比 128 个 8K 的随即写要好很多，因为随即写会带来大量的擦除。
　　总结起来，也是随机读性能较连续读性能好，连续写性能较随机写性能好，会有写入放大的问题，同一位置插入次数过多容易导致损坏。
　　3、基于 SSD 的数据库优化
　　基于 SSD 的数据库优化，我们可以做如下事情：
　　减少对同一位置的反复擦写，也是针对 InnoDB 的 Redo Log。因为 Redo Log 保存在 ib_logfile0/1/2，这几个日志文件是复写，来回切换，必定会带来同一位置的反复擦写；
　　减少离散写入，转化为 Append 或者批量写入，也是针对数据文件；
　　提高顺序写入的量。
　　具体来说，我们可以做如下调整：
　　修改系统 I/O 调度算法为 NOOP；
　　提高每个日志文件大小为 1280M（调整 innodb_log_file_size）；
　　通过不断调整 innodb_io_capacity 和 innodb_max_dirty_pages_pct 让落地以及 I/O 水平达到均衡；
　　关闭 innodb_adaptive_flushing，查看效果；
　　修改 innodb_write_io_threads 和 innodb_read_io_threads。
　　针对系统 I/O 调度算法，做如下解释。系统 I/O 调度算法有四种，CFQ(Complete Fairness Queueing，完全公平排队 I/O 调度程序)、NOOP(No Operation，电梯式调度程序)、Deadline（截止时间调度程序）、AS(Anticipatory，预料 I/O 调度程序)。
　　下面对上述几种调度算法做简单地介绍。
　　CFQ 为每个进程/线程，单独创建一个队列来管理该进程所产生的请求，也是说每个进程一个队列，各队列之间的调度使用时间片来调度，以此来保证每个进程都能被很好的分配到 I/O 带宽，I/O 调度器每次执行一个进程的 4 次请求。
　　NOOP 实现了一个简单的 FIFO 队列，它像电梯的工作主法一样对 I/O 请求进行组织，当有一个新的请求到来时，它将请求合并到近的请求之后，以此来保证请求同一介质。
　　Deadline 确保了在一个截止时间内服务请求，这个截止时间是可调整的，而默认读期限短于写期限，这样防止了写操作因为不能被读取而饿死的现象。
　　AS 本质上与 Deadline 一样，但在后一次读操作后，要等待 6ms，才能继续进行对其它 I/O 请求进行调度。可以从应用程序中预订一个新的读请求，改进读操作的执行，但以一些写操作为代价。它会在每个 6ms 中插入新的 I/O 操作，而会将一些小写入流合并成一个大写入流，用写入延时换取大的写入吞吐量。
　　在 SSD 或者 Fusion IO，简单的 NOOP 反而可能是好的算法，因为其他三个算法的优化是基于缩短寻道时间的，而固态硬盘没有所谓的寻道时间且 I/O 响应时间非常短。
　　还是用数据说话吧，以下是 SSD 下针对不同 I/O 调度算法所做的 I/O 性能测试，均为 IOPS。

　　可以看到，整体来说，NOOP 算法略胜于其他算法。
　　接下来讲解需要调整的 InnoDB 参数的含义：
　　innodb_log_file_size：InnoDB 日志文件的大小；
　　innodb_io_capacity：缓冲区刷新到磁盘时，刷新脏页数量；
　　innodb_max_dirty_pages_pct：控制了 Dirty Page 在 Buffer Pool 中所占的比率；
　　innodb_adaptive_flushing：自适应刷新脏页；
　　innodb_write_io_threads：InnoDB 使用后台线程处理数据页上写 I/O（输入）请求的数量；
　　innodb_read_io_threads：InnoDB 使用后台线程处理数据页上读 I/O（输出）请求的数量。
　　4、A 项目 MySQL 主从关系图
　　A 项目 MySQL 主从关系如图一：

　　图一 A 项目 MySQL 主从关系图
　　5、程序切换之前调优
　　程序切换之前，39 只是 24 的从库，所以 IO 压力不高，以下的调整也不能说明根本性的变化。需要说明一点，以下调整的平均间隔在 30 分钟左右。
　　5.1 修改系统 IO 调度算法
　　系统默认的 I/O 调度算法 是 CFQ，我们试图先修改之。至于为什么修改，可以查看第3节。
　　具体的做法如下，需要注意的是，请根据实际情况做调整，比如你的系统中磁盘很可能不是 sda。
　　echo "noop" > /sys/block/sda/queue/scheduler
　　如果想生效，需要更改 /etc/grub.conf，添加 elevator，示例如下：
　　kernel /vmlinuz-x.x.xx-xxx.el6.x86_64 ro root=UUID=e01d6bb4-bd74-404f-855a-0f700fad4de0 rd_NO_LUKS rd_NO_LVM LANG=en_US.UTF-8 rd_NO_MD SYSFONT=latarcyrheb-sun1
　　6 crashkernel=auto KEYBOARDTYPE=pc KEYTABLE=us rd_NO_DM elevator=noop rhgb quiet
　　此步调整做完以后，查看 39 I/O 状态，并没有显著的变化。
　　5.2 修改 innodb_io_capacity = 4000
　　在做这个参数调整之前，我们来看看当前 MySQL 的配置：
　　innodb_buffer_pool_size 42949672960
　　innodb_log_file_size 1342177280
　　innodb_io_capacity 200
　　innodb_max_dirty_pages_pct 30
　　innodb_adaptive_flushing ON
　　innodb_write_io_threads 4
　　innodb_read_io_threads 4
　　修改方法如下：
　　SET GLOBAL innodb_io_capacity = 4000;
　　网络上的文章，针对 SSD 的优化，MySQL 方面需要把 innodb_io_capacity 设置为 4000，或者更高。然而实际上，此业务 UPDATE 较多，每次的修改量大概有 20K，并且基本上都是离散写。innodb_io_capacity 达到 4000，SSD 并没有给整个系统带来很大的性能提升。相反，反而使 IO 压力过大，until 甚至达到 80% 以上。
　　5.3 修改 innodb_max_dirty_pages_pct = 25
　　修改方法如下：
　　SET GLOBAL innodb_max_dirty_pages_pct = 25;
　　修改之后的 MySQL 配置：
　　innodb_buffer_pool_size 42949672960
　　innodb_log_file_size 1342177280
　　innodb_io_capacity 4000
　　innodb_max_dirty_pages_pct 25
　　innodb_adaptive_flushing ON
　　innodb_write_io_threads 4
　　innodb_read_io_threads 4
　　之前已经将 innodb_max_dirty_pages_pct 设置为 30，此处将 innodb_max_dirty_pages_pct 下调为 25%，目的为了查看脏数据对 I/O 的影响。修改的结果是，I/O 出现波动，innodbBuffPoolPagesFlushed 同样出现波动。然而，由于 39 是 24 的从库，暂时还没有切换，所有压力不够大，脏数据也不够多，所以调整此参数看不出效果。
　　5.4 修改 innodb_io_capacity = 2000
　　修改方法不赘述。
　　修改之后的 MySQL 配置：
　　innodb_buffer_pool_size 42949672960
　　innodb_log_file_size 1342177280
　　innodb_io_capacity 2000
　　innodb_max_dirty_pages_pct 25
　　innodb_adaptive_flushing ON
　　innodb_write_io_threads 4
　　innodb_read_io_threads 4
　　因为 innodb_io_capacity 为 4000 的情况下，I/O 压力过高，所以将 innodb_io_capacity 调整为 2000。调整后，w/s 高不过 2000 左右，并且 I/O until 还是偏高，高的时候有 70%。我们同时可以看到，I/O 波动幅度减小，innodbBuffPoolPagesFlushed 同样如此。
　　5.5 修改 innodb_io_capacity = 1500
　　修改方法不赘述。
　　修改之后的 MySQL 配置：
　　innodb_buffer_pool_size 42949672960
　　innodb_log_file_size 1342177280
　　innodb_io_capacity 1500
　　innodb_max_dirty_pages_pct 25
　　innodb_adaptive_flushing ON
　　innodb_write_io_threads 4
　　innodb_read_io_threads 4
　　I/O 持续出现波动，我们接着继续下调 innodb_io_capacity，调整为 1500。I/O until 降低，I/O 波动幅度继续减小，innodbBuffPoolPagesFlushed 同样如此。