myrocks复制中断问题排查

2022-09-09 17:42:49

背景

mysql可以支持多种不同的存储引擎，innodb由于其高效的读写性能，并且支持事务特性，使得它成为mysql存储引擎的代名词，使用非常广泛。随着SSD逐渐普及，硬件存储成本越来越高，面向写优化的rocksdb引擎逐渐流行起来，我们也是看中了rocksdb引擎在写放大和空间放大的优势，将其引入到mysql体系。两种引擎的结构B-Tree(innodb引擎)和LSM-Tree(rocksdb引擎)很好地形成互补，我们可以根据业务类型来选择合适的存储。一般mysql默认是mysql+innodb引擎，而mysql+rocksdb引擎称之为myrocks。今天要讨论的就是myrocks复制中断问题，案例来源于真实的业务场景。

问题现象

复制过程中，出现了1756错误，根据错误日志和debug确认是slave-sql线程在更新slave_worker_info表时出错导致，堆栈如下：

#7  0x0000000000a30104 in Rpl_info_table::do_flush_info (this=0x2b9999c9de00, force=<optimized out>) at /home/admin/95_20161208115448428_15352432_code/rpm_workspace/sql/rpl_info_table.cc:171

#8  0x0000000000a299b1 in flush_info (force=true, this=<optimized out>) at /home/admin/95_20161208115448428_15352432_code/rpm_workspace/sql/rpl_info_handler.h:92

#9  Slave_worker::flush_info (this=0x2b9999f80000, force=<optimized out>) at /home/admin/95_20161208115448428_15352432_code/rpm_workspace/sql/rpl_rli_pdb.cc:318

#10 0x0000000000a29d95 in Slave_worker::commit_positions (this=this@entry=0x2b9999f80000, ev=ev@entry=0x2b9999c9ab00, ptr_g=ptr_g@entry=0x2b9999daca00, force=<optimized out>)

    at /home/admin/95_20161208115448428_15352432_code/rpm_workspace/sql/rpl_rli_pdb.cc:582

#11 0x00000000009d61f0 in Xid_log_event::do_apply_event_worker (this=0x2b9999c9ab00, w=0x2b9999f80000) at /home/admin/95_20161208115448428_15352432_code/rpm_workspace/sql/log_event.cc:74

这里简单介绍下复制相关的位点表，在并行复制模式下，参与复制的主要有三个角色，slave_io线程负责将主库的binlog拉取到本地；slave_sql线程读取binlog并根据一定的规则分发给各个slave_worker；slave_worker线程回放主库的操作，达到与主库同步的目的。slave_io线程和slave_sql线程分别只有一个，而worker线程可以有1个或多个，可以依据参数slave_parallel_workers设置。如果将slave_parallel_workers设置为0，则表示关闭并行复制，slave_sql线程承担回放的工作。位点表主要有3张，包括slave_worker_info，slave_relay_log_info和slave_master_info表。slave_io线程更新slave_master_info表，更新拉取的最新位置；slave_sql线程更新slave_relay_log_info表，更新同步位点;而slave_worker线程更新slave_worker_info，每个worker线程在该表中都对应一条记录，每个worker各自更新自己的位点。

Slave_worker的工作流程如下：

1) 读取event，调用do_apply_event进行回放；
2) 遇到xid event(commit/rollback event)，表示事务结束，调用commit_positions更新位点信息；
3) 调用do_commit提交事务。

从我们抓的堆栈来看，是worker线程在执行执行第2步出错，现在我们得到了初步的信息，更新位点表失败直接导致了错误。

问题定位与分析

接下来，我们要看看最终是什么导致了更新位点表失败？根据最后的错误码，我们调试时设置了若干断点，最终得到了如下堆栈

#0  myrocks::Rdb_transaction::set_status_error (this=0x2b99b6c5b400, thd=0x2b99b6c51000, s=..., kd=std::shared_ptr (count 18, weak 0) 0x2b997fbd7910,

    tbl_def=0x2b9981bc95b0) at /home/admin/95_20161208115448428_15352432_code/rpm_workspace/storage/rocksdb/ha_rocksdb.cc:1460

#1  0x0000000000a6da28 in myrocks::ha_rocksdb::check_and_lock_unique_pk (this=this@entry=0x2b997fbb3010, key_id=key_id@entry=0, row_info=...,

    found=found@entry=0x2b9a58ca77ef, pk_changed=pk_changed@entry=0x2b9a58ca782f)

    at /home/admin/95_20161208115448428_15352432_code/rpm_workspace/storage/rocksdb/ha_rocksdb.cc:7092

#2  0x0000000000a6e8a8 in myrocks::ha_rocksdb::check_uniqueness_and_lock (this=this@entry=0x2b997fbb3010, row_info=..., pk_changed=pk_changed@entry=0x2b9a58ca782f)

    at /home/admin/95_20161208115448428_15352432_code/rpm_workspace/storage/rocksdb/ha_rocksdb.cc:7250

#3  0x0000000000a7386a in myrocks::ha_rocksdb::update_write_row (this=this@entry=0x2b997fbb3010, old_data=old_data@entry=0x0

通过代码分析得到了如下信息：

更新位点表之所以失败是因为更新记录时发现已经存在了一条记录，这条记录的sequnceNumber比当前快照获取的sequnceNumber大，所以报错。这里简单介绍下sequenceNumber，sequenceNumber是全局递增的，内部存储为一个7字节的整数，Rocksdb依赖sequenceNumber实现MVCC。每条记录有一个唯一的sequenceNumber，rocksdb利用sequenceNumber进行可见性判断。事务在提交时，获取当前最大的sequenceNumber，并按照先后顺序为事务中的每条记录分配一个sequenceNumber，然后写入memtable。同一个key的多个不同的sequenceNumber记录按照逆序存放，即sequenceNumber最大的key放在最前面，最小的放在最后面。表1中key-n，key表示key值，n表示key对应sequenceNumber，假设key1<key2<key3<key4，则存储顺序如下：

Key1-100	Key1-50	Key2-120	Key2-80	Key3-70	Key4-150
ValueA	ValueB	ValueC	ValueD	ValueE	ValueF

进行读取时，会利用sequenceNumber建立一个快照，读取快照发生前的已经存在的记录，系统之后的变更与本快照无关。假设快照的sequenceNumber是150，执行get(key2)时，会找到(key2-120，ValueC)；而如果快照sequenceNumber是100，执行get(key2)时，则会找到(key2-80，ValueD)。

回到问题本身，看看与问题相关的更新流程：

1.尝试对更新key加锁，如果没有并发更新，上锁成功 //TryLock
2.利用当前最大的sequenceNumberA生成快照
3.检查快照生成后，key是否被修改 // ValidateSnapshot
1)再次获取最大sequenceNumberB，构造key进行查找 // GetLatestSequenceForKey
2)查找是否存在相同的key的记录
4.若相同key的记录存在，且key的sequnceNumber大于sequenceNumberA，则认为有写冲突，报错。

我们碰到的错误正好就是遇到了写冲突报错，那么现在问题来了，明明这个key已经上锁了，并且获取了最新的sequencNumberA，为什么仍然会读到相同的key，且对应的seqeunceNumber比sequencNumberA大？结合之前分析的slave_worker_info表，我们可以作出以下猜测

大胆猜测：

行级锁并发没有控制好，导致多个线程同时更新
某些路径下，快照的sequenceNumber比较旧，不是最新
slave_worker线程并发没有控制好，多个worker同时更新一条记录

小心求证：

现象看起来是这么的不合理，所有的假设感觉都是不攻自破，但是事实如此，唯有通过更多的信息来辅佐我们进一步判断。结合代码，我们对于上面怀疑的几个点，在相关路径下进行埋点验证。埋点主要为了得到以下信息：

具体哪个worker出错了，出错的是哪个key，sequence是多少？
worker与key的映射关系
这个key在出错前被谁更新过？
每个事务包含的记录个数是多少？

获得日志如下：

Resource busy: seq:38818368818, key_seq:38818368817, index number is 0-0-1-2, pk is 0-0-0-10, thread is 46983376549632

映射关系：

worker id is 10, thread is 46983367104256  //写memtable线程

worker id is 9, thread is 46983376549632   //出错线程

worker id is 11, thread is 46983359772416  //事务提交线程

写memtable线程：

2016-12-19 16:42:06 53743 [ERROR] LibRocksDB:In Memtable, index_num is 0-0-1-2, pk is 0-0-0-10, seq is 38818368818, thread is 46983367104256

2016-12-19 16:42:06 53743 [ERROR] LibRocksDB:In Memtable, index_num is 0-0-1-2, pk is 0-0-0-4, seq is 38818368665, thread is 46983367104256

2016-12-19 16:42:06 53743 [ERROR] LibRocksDB:In Memtable, index_num is 0-0-1-2, pk is 0-0-0-3, seq is 38818368675, thread is 46983367104256

提交线程：

type is commit, write_start, thread is 46983359772416,   seq is 38818368817

type is commit, write_end, thread is 46983359772416,   seq is 38818368818, count is 1

报错的直接原因就是已存在相同key的sequenceNumber 38818368818大于快照的squenceNumber 38818368817。这个冲突的key由worker 10写入memtable，但是由worker 11提交，并不是出错的线程。总结下来，我们发现几个奇怪的现象：

1. 存在多个线程写一个key的情况，比如worker10曾经写过key为10，4，和3的记录
2. 对于出错的sequenceNumber(38818368818)的key，为什么会被worker11提交
3. 日志中发现SequenceNumber不连续，存在跳跃的现象

前两个问题很容易让我们陷入误区，存在多个worker写同一个key的情况，而事实上这两个问题都是源于group-commit机制，其它线程可能会代替你提交，导致你会看到同一个worker写不同key的现象。这里的group-commit包括两个层次，server层group-commit和rocksdb引擎的group-commit。

从图中可以看出，在server层group-commit机制下，流入到rocksdb引擎层commit接口的都是串行的，既然是串行的，为什么sequenceNumber会存在跳跃呢？这时候我想到了binlog_order_commits参数，之前为了提高性能，关闭了该参数，也就是在提交的最后一阶段，多个事务并发在引擎层提交，会不会与并发写memtable有关，因为在之前复现的过程中，我们发现关闭并发写memtable特性(rocksdb_allow_concurrent_memtable_write=0)，问题不会复现。

但令人失望的是，在并发写memtable情况下，即使打开了binlog_ordered_commit(server层串行commit)，事务串行在引擎层提交仍然会出现同样的问题。

到这里似乎陷入了死胡同，引擎层永远只有一个事务进来，为啥开启并发写memtable会影响正确性呢？因为一个事务没法并发。不知什么时候灵光一现，prepare阶段和commit阶段并发。因为rocksdb最终提交接口WriteImpl是prepare和commit公用的，通过传入的参数来区别。prepare阶段写wal日志，commit阶段写memtable和commit日志。那我们就重点来看prepare和commit并发进入WriteImpl时SequenceNumber相关的代码，果然发现了问题。这里我简单介绍下开启并发写memtable选项时，事务的提交逻辑。

1.每个事务都对应一个write-batch
2.第一个进入WriteImpl函数的线程为leader，其它线程为follower
3.leader和follower根据先后顺序串成一个链表
4.对于并发写memtable的情况，leader根据每个事务write-batch的count，计算每个事务的start-sequenceNumber。
5.leader写完wal日志后，follower根据各自start-sequenceNumber，并发写memtable
6.所有事务都写完memtable后，leader更新全局的sequenceNumber。

问题主要发生在第4个步骤，计算start-sequenceNumber时，忽略了prepare事务的判断，导致在prepare事务与commit事务成为一个group时，commit事务的sequence出现跳跃，而全局的sequenceNumber只统计了commit事务，最终导致了写入memtable的sequenceNumber比全局sequenceNumber大的现象，进而发生了后续的错误。下面列举一个错误的例子，假设slave_worker1和slave_worker2分别执行完事务trx1和trx2操作，更新位点后开始事务提交，trx1处于prepare阶段，trx2处于commit阶段，trx1和trx2组成一个commit-group， trx1是leader，trx2是follower，current_sequence 是101。

trx1: prepare phase, batch count is 3

put(user_key1,v1);

put(user_key2,v2);

put(user_key3,v3);

trx2: commit phase, batch count is 2

put(user_keyA,v1);

put(user_keyB,v2);

trx1是leader，因此trx2的start sequence 是101+3=104，写入memtable中的user_keyA的sequence是104，user_keyB的sequence是105。Current sequence推进到103。这个group结束后，对于新事务trx3，如果Current sequnce为已经推进到120(全局任何事务提交都会推进sequence)，trx3更新user_keyA，就会发现已经存在(user_keyA, 104)，也就是我们遇到的错误；而另外一种情况，假设current Sequence没有推进，仍然为103，则会发生更新丢失，因为查不到(user_keyA,104)这条记录。这正好解释了，为啥我们在同步过程中，会发生丢失更新的问题。

while (w != pg->last_writer) {

// Writers that won't write don't get sequence allotment

if (!w->CallbackFailed()) {

sequence += WriteBatchInternal::Count(w->batch); # // BUG HERE: not check w-> ShouldWriteToMemtable, sequence out of bound.

}

w = w->link_newer;

w->sequence = sequence;

w->parallel_group = pg;

SetState(w, STATE_PARALLEL_FOLLOWER);

}

小插曲

到这里，我们已经回答了之前的所有疑问，问题也最终定位。但万万没想到，修改代码提交后，复制问题依旧存在，我感叹是不是不只一个bug。于是继续查，看了下日志，已经不是之前的slave_worker_info表出错了，而是一张业务表。后来才发现是因为替换mysqld后隔离级别没有设置，重启实例后，隔离级别变为Read-Repeatable级别导致。这里简单说下RR隔离下，并行复制下，导致上述错误的原因。首先明确一点，RR隔离是在事务的第一个语句获取快照，以后事务中所有语句都使用这个快照，而RC隔离级别则是事务的每个语句会单独获取快照。在并行复制模式下，假设这样一种情况：

时间轴	Trx1	Trx2
1	Begin	Begin
2	Update t1 set v=? where k=1
3		Update t2 set v=? where k=1
4		commit
5	Update t2 set v=? where k=1

RR隔离级别下，trx1会在第一个update语句获取快照，更新t2表时，仍然使用之前的快照，而在这期间，t2表的k=1对应的记录可能被修改，导致记录的sequenceNumber大于trx1快照的sequenceNumber，进而导致更新t2失败。而如果是RC级别，trx1执行更新t2表时则会重新获取快照，不会存在问题。

问题解决

处理sequenceNumber逻辑不正确主要会导致两个问题，备库丢失更新和备库复制中断。定位到问题原因，并且对所有疑问都有合理的解释后，修改就比较简单了，在计算start-sequenceNumber函数LaunchParallelFollowers中，添加prepare事务的判断即可，随后还需要编写测试用例稳定复现，并进行回归测试才算是最终修复这个补丁。我们将问题反馈给官方https://github.com/facebook/mysql-5.6/issues/481，很快得到了官方的确认和回复。

总结

整个排查过程还是比较曲折，因为这个bug涉及到并发，并且是特定参数组合的并发才会出问题，所以对于这种复杂的场景，通过合理假设与日志埋点能逐步得到一些结论和依据，最后抽丝剥茧获取与问题相关的信息，才最终解决问题。我们在测试验证中过程中不断发现很多看似与预期不符的日志，也正是这些日志让我们把整个流程弄透彻，离解决问题越来越近，总之不要放过任何一个疑点，因为要坚信日志不会骗人，而代码逻辑可能因为你忽略了某些分支，导致会有错误的推断。

码农公寓

相关文章