binlog異常暴漲怎么回事

這篇文章主要為大家展示了“binlog異常暴漲怎么回事”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“binlog異常暴漲怎么回事”這篇文章吧。

這是一個朋友遇到的問題，他的現象大概如下（MySQL5.6）：

• 某個binlog實際大小8g左右，實際設置大小應該是1g

• 其中包含一個大事務，但是最后一個事務是小事務

• 查看大事務的XID_EVENT（‘commit’）時間和最后一個小事務XID_EVENT（‘commit’）時間差值近15分鐘

下面是他提供的依據：

mysqlbinlog -vv mysqlbinlog_file > mysqlbinlog_res.log
grep -n -B 1 "COMMIT" mysqlbinlog_res.log > file.log
tar zcf file.log.tar.gz file.log
通過結果可以看到大事務提交完成是binlog文件的行號是 392578997 ，往前推一個事務，
提交完成后的行號是 42614752 ，
期間相差3.2億行，就是說這個事務總共寫了3.2億行的binlog
大事務提交的時間是12:54:12，Xid = 4103492840 ，結束的pos值是 2915555141
最后一個事務的提交時間13:08:43，Xid = 4104544654 ，結束的pos值是 2915740337

問：

• 為什么最后事務是小事務而不是最大的那個事務，為什么大事務束后沒有切換binlog呢？

• 為什么最后一個小事務和大事務提交時間相差了15分鐘之多呢？

一、提交流程圖

這張圖是基于MySQL5.7.22畫的：

好了有了這張圖我們繼續分析。

二、為什么大事務會包含在一個binlog里面

如圖中第10步我們可以看到在flush隊列的事務Event都寫到binlog（不是fsync）后才會進行binlog切換的標記，言外之意就是不管有多大的事務那么都要等到寫完binlog后才進行切換標記的設置。因此大事務總是在一個binlog里面。

三、為什么最后事務是小事務而不是最大的那個事務

事實上在第10步中我們只是設置了切換標記而已，實際的切換會等到本事務所在的commit隊列都提交完成后才會進行binlog的切換，具體就是參考第28步。

在這個期間會有2個原因導致大事務并不是binlog的最后一個事務：

• 對于flush隊列而言，大事務可能包含在隊列中的某個位置，隊列后面可能包含小事務。

• 對于sync隊列而言，大事務的提交會在sync階段耗費很多時間，如果我們假設為30秒，那么在這30秒內其他新的事務是可以進入新的flush隊列的，也能夠進行寫binlog（不是fsync）的操作。

因此線上有壓力的庫，binlog的最后一個事務通常不是大事務。

四、為什么最后一個小事務和大事務之間XID_EVENT（commit）時間相差了15分鐘之多呢？

首先這個問題有兩種可能：

• 對于自動事務提交，那么XID_EVENT會是命令發起的時間，因此更容易出現這種情況，后面會使用這種情況進行證明。

• 對于顯示開啟事務‘begin commit’，那么XID_EVENT會是commit命令發起的時間，但是如果fsync時間足夠久那么也會出現這種問題。這種情況不容易測試，因為需要足夠大的數據，人為測試很耗時。下面就是這種情況出現的原因。

關于以上兩種情況的這種差別我已經在我的《深入理解MySQL主從原理 32講》中第12講、第14講說明了原因。

這里我們就假定大事務的提交在sync階段花費了大約15分鐘，那么如下：

如果T5和T2之間相差15分鐘左右，那么這期間進來的這些小事務依然保留在本binlog里面（因為還沒切換29步才切換），那么就有可能看到小事務和大事務之間XID_EVENT（commit）時間相差很大了。

實際上在5.7中上面兩種情況都很可能都會生成同樣的last commit，因為這個時候由于大事務fsync的堵塞第22步更改last commit的操作是不能進行的。

五、在5.7.22中測試

整個測試過程必須卡準大事務進行提交這個時間點，我的參數設置如下：

• max_binlog_size：1048576，設置較小的binlog大小方便測試。

• binlog_group_commit_sync_delay：1000000，將本參數設置為1秒，用于拖長整個提交流程便于測試，但是實際上大事務的fsync操作可能會更加耗時。

• binlog_transaction_dependency_tracking：COMMIT_ORDER，這是默認的配置，為了更好的證明我們前面生成同樣的last commit的結論，避免writeset的干擾。

并且我在我的debug環境中設置了斷點MYSQL_BIN_LOG::ordered_commit，用于更好的測試，否則自動提交事務的情況下非常難確認事務到底什么時候進行提交的。

最后我們不使用通過‘begin commit’顯示的開啟事務，因為這樣XID_EVENT的時間是commit命令發起的時間，也就不太容易重現案例中的這種XID_EVENT大事務和小事務時間相差很大現象。但是實際上如果事務足夠大也是可以的，因為在大事務如案例中有幾億的數據那么這個事務的sync過程會非常緩慢，但是我的測試環境沒有那么多的數據，為了讓測試效果更加明顯因此使用自動提交，這樣所有的Event都是命令發起的時間。

首先我做了一張較大的表有70W的數據，然后刪除整個表的數據，顯然這個事務的binlog會大于1M。下面這個表格就是操作流程：

只要T4-T1的時間足夠長那么就可能出現案例中的情況。如下是我的binlog的截圖，可以看到binlog.000017為3.5M左右：

下面是我解析binlog.000017的最后部分內容，我們可以發現最后兩個事務均是小事務，大事務并不是最后一個事務如下：

### DELETE FROM `testmts`.`testnnn`
### WHERE
###   @1=10 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### DELETE FROM `testmts`.`testnnn`
### WHERE
###   @1=10 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### DELETE FROM `testmts`.`testnnn`
### WHERE
###   @1=10 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### DELETE FROM `testmts`.`testnnn`
### WHERE
###   @1=10 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### DELETE FROM `testmts`.`testnnn`
### WHERE
###   @1=10 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### DELETE FROM `testmts`.`testnnn`
### WHERE
###   @1=10 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### DELETE FROM `testmts`.`testnnn`
### WHERE
###   @1=10 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
### DELETE FROM `testmts`.`testnnn`
### WHERE
###   @1=10 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
# at 3626617
#190804 22:56:10 server id 413340  end_log_pos 3626648 CRC32 0xfc5b79e7         Xid = 143
COMMIT/*!*/;
# at 3626648
#190804 23:02:26 server id 413340  end_log_pos 3626713 CRC32 0xa2399157         GTID    last_committed=0        sequence_number=2       rbr_only=yes
/*!50718 SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED*//*!*/;
SET @@SESSION.GTID_NEXT= 'cb7ea36e-670f-11e9-b483-5254008138e4:191'/*!*/;
# at 3626713
#190804 23:02:26 server id 413340  end_log_pos 3626788 CRC32 0x555fb49d         Query   thread_id=4     exec_time=0     error_code=0
SET TIMESTAMP=1564930946/*!*/;
BEGIN
/*!*/;
# at 3626788
#190804 23:02:26 server id 413340  end_log_pos 3626838 CRC32 0xec0a4316         Table_map: `testmts`.`tm10` mapped to number 149
# at 3626838
#190804 23:02:26 server id 413340  end_log_pos 3626878 CRC32 0x61c79d68         Delete_rows: table id 149 flags: STMT_END_F
### DELETE FROM `testmts`.`tm10`
### WHERE
###   @1=10 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
# at 3626878
#190804 23:02:26 server id 413340  end_log_pos 3626909 CRC32 0x2a9cd136         Xid = 154
COMMIT/*!*/;
# at 3626909
#190804 23:02:26 server id 413340  end_log_pos 3626974 CRC32 0x06b081ec         GTID    last_committed=0        sequence_number=3       rbr_only=yes
/*!50718 SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED*//*!*/;
SET @@SESSION.GTID_NEXT= 'cb7ea36e-670f-11e9-b483-5254008138e4:192'/*!*/;
# at 3626974
#190804 23:02:26 server id 413340  end_log_pos 3627049 CRC32 0x0e214995         Query   thread_id=5     exec_time=1     error_code=0
SET TIMESTAMP=1564930946/*!*/;
BEGIN
/*!*/;
# at 3627049
#190804 23:02:26 server id 413340  end_log_pos 3627104 CRC32 0x8ee0af93         Table_map: `testmts`.`tmpk` mapped to number 150
# at 3627104
#190804 23:02:26 server id 413340  end_log_pos 3627154 CRC32 0x4804be49         Delete_rows: table id 150 flags: STMT_END_F
### DELETE FROM `testmts`.`tmpk`
### WHERE
###   @1=1 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2='g' /* VARSTRING(60) meta=60 nullable=1 is_null=0 */
###   @3=1 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
###   @4=1 /* INT meta=0 nullable=1 is_null=0 */
# at 3627154
#190804 23:02:26 server id 413340  end_log_pos 3627185 CRC32 0x64f2ea15         Xid = 153
COMMIT/*!*/;

仔細觀察你會發現 23:02:26和22:56:10之間相差了6分鐘之多。然后我們來看看他們的last commit如下：

[root@mysqltest2 log]# cat -n log.log|grep last
    11  #190804 22:56:10 server id 413340  end_log_pos 299 CRC32 0x47602f13     
GTID    last_committed=0        sequence_number=1       rbr_only=yes
2167349 #190804 23:02:26 server id 413340  end_log_pos 3626713 CRC32 0xa2399157         
GTID    last_committed=0        sequence_number=2       rbr_only=yes
2167368 #190804 23:02:26 server id 413340  end_log_pos 3626974 CRC32 0x06b081ec         
GTID    last_committed=0        sequence_number=3       rbr_only=yes

我們發現如我們所述，它們的last commit是一致的。到這里我們全部的結論都得到證明。

以上是“binlog異常暴漲怎么回事”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！