PolarDB DDL MDL

本文主要是介绍PolarDB DDL MDL，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

PolarDB DDL MDL

转载数据库内核那些事｜深度解析PolarDB DDL锁的优化和演进 - 知乎 (zhihu.com)

概述

Request lock问题

MySQL 拿锁即乐观等待的方式来拿锁MDL-X。问题：会导致DDL后续DML的阻塞。

第三方插件 pt-osc / gh-ost 采用copying method，空表然后select + insert，最后rename操作切换。问题：1. 饥饿。2.无脑copying，有一些instance DDL 秒级可完成。

Holding Lock问题

MySQL DDL 分为三类：

Instant DDL
Inplace DDL
Copy DDL：执行期间全程锁表，只能读不能写

Online DDL通常是instant 和大部分 inplace，特点是：执行DDL期间绝大多数时刻不锁表，只有修改元数据的时候会锁表。

PolarDB & MySQL 架构

基于Binlog的MySQL主备集群

Binlog简介

Mysql中有一个binlog二进制日志，这个日志会记录下主服务器所有修改了的SQL语句，从服务器把主服务器上的binlog二进制日志，在指定的位置开始复制主服务器所有修改的语句，在从服务器上执行一遍。

简而言之就是，主服务器会把create、update、delete语句都记录到一个二进制文件中（binlog），从服务器读取这个文件，执行一遍文件中记录的create、update、delete语句。从而实现主从数据同步。

Shared-Storage PolarDB MySQL

以一写多读为例，写节点在做DDL操作时，多个只读节点都会看到DDL过程中的实时数据。

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目标

保证业务能力，避免雪崩
避免饥饿
针对共享存储的特点，需要满足多节点在数据变更、表结构变更和文件操作这三者的一致性要求
逐渐实现DDL DML的MVCC能力，

Non-Blocking DDL

避免长事务 + DDL导致 QPS为0的解决方案：DDL拿锁失败，进入短暂sleep，以允许DML进行，接着重新请求拿锁。

Preemptive DDL

背景是分布式场景下，只读节点存在大查询、长事务导致DDL 拿不到MDL锁，需要手动kill拿到MDL锁的事务。或者开启Preemptive DDL，当只读节点通过物理复制，解析到当前表上有DDL操作时，只读节点会尝试获取表的MDL锁。如果此时表上存在大查询或长事务时，开启Preemptive DDL后，如果只读节点在预期时间内无法获得MDL锁，便会尝试kill掉占有MDL锁的线程，从而保证MDL锁同步的成功，解决DDL的饥饿问题。

DDL & DML的MVCC能力

实现DDL与DML更细粒度的并发控制，类似于InnoDB MVCC能力，DDL涉及到：文件操作/表数据变更/元信息变更/表缓存处理等一系列流程。

目前第一阶段，满足高频DDL和DML的MVCC能力，例如Instant Add Column。

Session A，建表，插入更新数据不提交
Session B，体现DDL不会被未提交的事务所堵塞，发现MDL 被t1拿到，但是仍然可以对表进行DDL，加一列c。
跨DDL的事务可以选择访问表时使用的隔离级别，可以选择rr 可重复读，读不到新加的列，选择 rc可以读到已经提交的DDL新添加的列C。

全链路优化的分布式MDL锁

目前云原生数据库基本都是存算分离+共享存储的架构，提供一写多读。云原生数据库依赖redo log (物理复制)来完成不同节点之间的数据同步，DDL做出的修改也需要进行同步（元数据/表数据/文件变更），同时又依赖分布式MDL锁提供实时和一致性的保证，MDL锁和物理复制（redo log耦合）会产生一系列问题。

异步元数据同步

**异步MDL锁复制：**将分布式MDL锁与物理复制相互解耦，实现了即使在等待MDL锁时，只读节点仍能继续解析并应用物理日志，保证了物理复制的实时性；
**并行MDL锁：**为了优化高频DDL场景下分布式MDL锁的性能，我们采用一组线程池来并发响应MDL锁的需求。即使某个MDL锁被堵塞，也不会影响其它线程去获取MDL锁，并且这部分线程池会随着DDL的情况动态调整，保证了MDL锁同步的高并发。