探索InnoDB并行读

导读：

作者：蒋乐兴   MySQL-DBA 目前在 github 上维护着两套 MySQL 开源工具 mysqltools & dbm(dbm-agent dbm-center)，对机器学习和程序化交易也有些心得。

一、innodbparallelread_threads

这个参数控制着聚集索引扫描时 innodb 层面的并发数，核心数无限的情况下并发数越大，返回结果的时间就越短

二、环境准备

我们准备用innodb 之前最不擅长的一个场景来测试这参数的功能，那这是一个什么场景呢？答案就是 select count(*) from t; 下面为表t准备80w行数据

1、 建表

mtls-perf-bench --host=127.0.0.1  --user=root --password=dbma@0352 --port=3306  --ints=8  --floats=8  --varchars=4  --database=tempdb create

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2、 检查表结构

mysql>  select  @@version;
+-----------+
|  @@version  |
+-----------+
|  8.0.18  |
+-----------+
1 row in  set  (0.00 sec)
    
show create table tempdb.t;
    
CREATE TABLE `t`  (
 `id`  int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `i0`  int(11) NOT NULL,
 `i1`  int(11) NOT NULL,
 `i2`  int(11) NOT NULL,
 `i3`  int(11) NOT NULL,
 `i4`  int(11) NOT NULL,
 `i5`  int(11) NOT NULL,
 `i6`  int(11) NOT NULL,
 `i7`  int(11) NOT NULL,
 `c0` varchar(128) NOT NULL,
 `c1` varchar(128) NOT NULL,
 `c2` varchar(128) NOT NULL,
 `c3` varchar(128) NOT NULL,
 `f0`  float NOT NULL,
 `f1`  float NOT NULL,
 `f2`  float NOT NULL,
 `f3`  float NOT NULL,
 `f4`  float NOT NULL,
 `f5`  float NOT NULL,
 `f6`  float NOT NULL,
 `f7`  float NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB
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3、 完全随机的插入 80w 行数据

mtls-perf-bench --host=127.0.0.1  --user=root --password=dbma@0352 --port=3306  --ints=8  --floats=8  --varchars=4  --database=tempdb --parallel=16  --rows=800000 insert

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虚拟机　cpu:4核、mem:4G、innodbbufferpool_size:1G、t.ibd:324M

三、性能测试

1、 对数据进行预热

--  执行  select count(*)  from tempdb.t
--  8  次
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2、 一个并发下的响应时间(1.04s)

mysql> show global variables like 'innodb_parallel_read_threads';
+------------------------------+-------+
|  Variable_name  |  Value  |
+------------------------------+-------+
| innodb_parallel_read_threads |  1  |
+------------------------------+-------+
1 row in  set  (0.01 sec)
    
mysql>  select count(*)  from tempdb.t;
+----------+
| count(*)  |
+----------+
|  800000  |
+----------+
1 row in  set  (1.04 sec)
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3、 二个并发下的响应时间(0.59s)

mysql> show global variables like 'innodb_parallel_read_threads';
+------------------------------+-------+
|  Variable_name  |  Value  |
+------------------------------+-------+
| innodb_parallel_read_threads |  2  |
+------------------------------+-------+
1 row in  set  (0.01 sec)
    
mysql>  select count(*)  from tempdb.t;
+----------+
| count(*)  |
+----------+
|  800000  |
+----------+
1 row in  set  (0.59 sec)
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4、 四个并发下的响应时间(0.55)

mysql> show global variables like 'innodb_parallel_read_threads';
+------------------------------+-------+
|  Variable_name  |  Value  |
+------------------------------+-------+
| innodb_parallel_read_threads |  4  |
+------------------------------+-------+
1 row in  set  (0.01 sec)
    
mysql>  select count(*)  from tempdb.t;
+----------+
| count(*)  |
+----------+
|  800000  |
+----------+
1 row in  set  (0.55 sec)
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5、 八个并发下的响应时间(0.29)

mysql> show global variables like 'innodb_parallel_read_threads';
+------------------------------+-------+
|  Variable_name  |  Value  |
+------------------------------+-------+
| innodb_parallel_read_threads |  8  |
+------------------------------+-------+
1 row in  set  (0.01 sec)
    
mysql>  select count(*)  from tempdb.t;
+----------+
| count(*)  |
+----------+
|  800000  |
+----------+
1 row in  set  (0.29 sec)
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四、结论

提高 innodb 并行读线程数(innodb_parallel_read_threads) 在特定场景下可以明显的提升性能。

原文链接：https://www.sqlpy.com/blogs/books/1/chapters/7/articles/114