TiDB 对大事务的简单拆分

TiDB 对大事务的简单拆分

发布时间:2022-04-29 浏览次数:3398

长期以来,在 MySQL 的开发规范里一般都会这么写:禁止大事务!话题转到 TiDB ,依然应该是:禁止大事务!

TiDB 由于事务本身分布式特性,加之后台 RAFT 复制导致的写放大,非常不推荐使用大事务。

TiDB 在4.0 之前的版本对事务要求有些过于细致,比如:

  1. 单个事务包含的 SQL 语句不超过5000条

  2. 单条 KV entry 不超过6MB

  3. KV entry 的总条数不超过30w

  4. KV entry 的总大小不超过100MB

上面的几点限制会导致一些 DML 语句写入受阻,比如下面这三类经典无过滤条件语句:

  1. insert ... select ... where 1

  2. update ... where 1

  3. delete from ... where 1

非常容易出现事务过大的错误:ERROR 8004 (HY000): transaction too large, len:300001。一般有如下方法来规避这个问题:

  1. 针对 Insert、delete 语句开启无安全保证的 dml batch 特性:TiDB_batch_insert、TiDB_batch_delete。

  2. 分块拆分整条 update 语句。

在4.0之后的版本里,除了单个 kv entry 大小依然限制为最大6MB,其他几个限制全部被取消。

只需要在配置文件里加上如下选项就可涵盖大部分事务:

performance.txn-total-size-limit: 10737418240(范围 1G 到10G)

那是不是4.0版本后就可以随意写事务了?当然不是!由于 TiDB 的写放大,也会连带导致内存占用成倍增长,对其他业务会有很大影响,所以 TiDB 对最大事务支持硬性限制其为10G。比如用 DM 来同步 MySQL 数据到 TiDB ,大事务会导致内存加大,写入延迟剧增,进而影响其他的写性能。

所以还是得禁止大事务,拆分为小事务批量处理。

那如何对大事务进行拆分呢?单从业务方面讲,业务类型不同,对应的拆分方法不同,可能一本书都写不完。这里我仅仅从数据库角度,细分为从表角度,再进一步到 DML 语句角度如何拆分。

上面列的这三条经典语句看起来很简单,但是没有过滤条件,如果表索引数非常多,即使表记录数不大,也会是一个大事务,只不过这个事务只包含一条 DML 语句。但是这类语句的拆分实际上要看表结构怎么定义,分为三种:

  1. 有主键,并且主键连续

  2. 有主键,主键不连续

  3. 表无主键(类似第一种)

第一种最容易拆分,根据主键来划分不同的块即可。

举个例子:

表t1有100W条记录,除主键外有6个索引,对表t1进行 update :

TiDB 对大事务的简单拆分

在默认自动提交下,这条语句其实就是隐式大事务语句,在内部转换为 :

TiDB 对大事务的简单拆分

假设表t1主键为自增且连续,那很简单,把这个事务分为10个小事务,每次更新10W条记录,而不是一次性更新100W条。脚本大致如下:

TiDB 对大事务的简单拆分

TiDB 对大事务的简单拆分

第二种,针对不连续的自增主键场景。

第一种最为常见,在 TiDB 里强烈不推荐使用连续自增字段来做主键,这会导致潜在的单 region 写热点问题。所以自增主键推荐使用 auto_random 特性来随机写入,避免连续性。

上面脚本里列出的方法就变得不太适合。那该怎么拆呢?可以稍加变通,用窗口函数 row_number() 来补模拟主键,更新表改为t2,改写后的脚本大致如下:

TiDB 对大事务的简单拆分

TiDB 对大事务的简单拆分

其实以上两种思路已经包含了绝大多数拆分场景。MySQL 或者 TiDB 对于没有主键的表都默认包含一个隐式自增 ID 来区分行之间关系,所以为了避免在 DML 层来增加复杂的拆分策略,依然强烈建议使用显式主键!

结语

虽然 TiDB 4.0 版本后,对大事务支持已经非常好,但这不是可以随便用大事务的理由,还是要做好表设计提前拆、检索表数据提前拆等拆分策略,才能更好的让数据库服务好业务。


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