技术分享 | 简单测试MySQL 8.0.26 vs GreatSQL 8.0.25的MGR稳定性表现

GreatSQL vs MySQL性能测试来了,速围观~ 无论ibp(innodb_buffer_pool_size)是否充足,MySQL的性能都远不如GreatSQL。MySQL的性能平均约为GreatSQL的70%(最高84.5%,最低61.7%)。在ibp充分的情况下,随着并发数的增加,MySQL并没有表现出该有的性能提升,反倒掉头向下,可见还是不够稳定。在ibp不够的情况下,GreatSQL开启thread pool性能有所提升;当ibp充足的情况下,区别就不大了。MySQL vs GreatSQL性能数据对比各数据库版本分别为。 阅读详情

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MySQL 8.0.26下MGR表现如何?用实测数据说话。 此外,MySQL 8.0.26还存在一个严重缺陷。

MySQL 8.0.26发布差不多两个月了,一直还没对它进行测评,看到release notes中涉及到几个MGR相关的Bug fixed,最近抽空对其简单测试一番,下面说说结果吧。

本文后半段还会爆出MySQL 8.0.26的一个严重缺陷。

本次测试选用sysbench的mix-load方案(感谢楼方鑫老师的分享):

require("oltp_common")

local runtype = 0;

function prepare_statements()
   -- use 1 query per event, rather than sysbench.opt.point_selects which
   -- defaults to 10 in other OLTP scripts
   sysbench.opt.point_selects=1

   runtype = (10 * sysbench.tid + 10) / sysbench.opt.threads

   if runtype <= 6 then
     prepare_point_selects()
   else
     prepare_non_index_updates()
   end
end

function event(thread_id)
   if runtype <= 6 then
     execute_point_selects()
   else
     execute_non_index_updates()
   end
end

下面是压测相关的几个指标参数:

  • --tables=10
  • --table_size=100000
  • --threads=16
  • --report-interval=1

下面是InnoDB & MGR相关的几个主要参数选项值:

innodb_buffer_pool_size = 256M

slave_parallel_type = LOGICAL_CLOCK
slave_parallel_workers = 64
binlog_transaction_dependency_tracking = WRITESET
slave_preserve_commit_order = 1
slave_checkpoint_period = 2

group_replication_flow_control_mode = "DISABLED"

备注:由于测试机配置一般,所以压测的数据量并不大,并发也不高。

接下来针对 group_replication_consistency 几个不同可选项,我拿GreatSQL 8.0.25-15 和 MySQL 8.0.26进行对比,主要关注tps和latency数据。

1. group_replication_consistency=EVENTUAL

file

file

file

file

file

file

file

file

file

file

从上面的几个测试数据可以看到:

1.MySQL 8.0.26的tps还是很不平稳,波动很大。

2.MySQL 8.0.26的latency也是波动很大。

另外,从测试的直观感受来看,在MySQL 8.0.26以前的版本中存在的几个问题略有改善:

1.被kill后的SECONDARY节点重新加回集群,分布式事务恢复较快(快辄20-30秒左右),不像以往要很久(最少1-2分钟)。

2.把SECONDARY节点kill后,集群tps波动的时长变短了,之前大概需要20-30秒,现在大概10-20秒。

3.把SECONDARY节点kill后,集群还是大约要20多秒才能将其踢出,这个没改善。

4.磁盘空间满之后会导致MGR事务被阻塞,在8.0.26里依然会阻塞事务,时间太久就没及时处理的话,还会因为待认证事务堆积等原因导致mysqld进程被oom killed,这个算是更严重了(BUG#104979),后面我再整理文章。

接下来说说MySQL 8.0.26的严重问题吧(BUG#104980)。

复现方案:

1.设置 group_replication_consistency = BEFORE_AND_AFTER | AFTER(二选一,其余模式暂未出现问题)。

2.启动sysbench对MGR集群进行持续压力测试。

3.压测过程中,随机kill某个SECONDARY节点。

4.经多次重试,会有相当大概率出现该SECONDARY节点无法重新加回集群的问题。报错信息类似下面这样:

[ERROR] [MY-013309] [Repl] Plugin group_replication reported: 'Transaction '2:39976870' does not exist on Group Replication consistency manager while receiving remote transaction prepare.'
[ERROR] [MY-011452] [Repl] Plugin group_replication reported: 'Fatal error during execution on the Applier process of Group Replication. The server will now leave the group.'
[ERROR] [MY-011712] [Repl] Plugin group_replication reported: 'The server was automatically set into read only mode after an error was detected.'"

同样的测试,在GreatSQL 8.0.25中未出现,还是相当给力的呀。

所幸的是,一般很少选用AFTER或BEFORE_AND_AFTER模式,所以能碰到这个BUG的人不会太多才对。

再报告个小问题(BUG#104974),在线设置 group_replication_consistency 选项值时,如果设置为 BEFORE,则必须加引号才可以,否则会报错,其他几个模式则没问题:

mysql>set global group_replication_consistency=EVENTUAL;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql>set global group_replication_consistency=BEFORE_ON_PRIMARY_FAILOVER;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql>set global group_replication_consistency=BEFORE;
ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'BEFORE' at line 1

mysql>set global group_replication_consistency='BEFORE';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql>set global group_replication_consistency=AFTER;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql>set global group_replication_consistency= BEFORE_AND_AFTER;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

Enjoy GreatSQL :)

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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刚接触到MySQL的时候,印象最深的就是他的配置文件my.cnf,作为初学者,像[client]、[mysql]、[mysqld]中往往就只配置一些简单的,参数很多,除了一些基础的,其他的可能就需要积累了。但是线上的生产数据库,DBA们很可能会根据实际的机器配置、应用需求和特性,通过调整my.cnf中的配置项,达到他们的目的。叶大师在微信群中推荐了一个GreatSQL标准的配置文件,我们可以借鉴下...

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