MySQL:关于MGR中监控的两个重要指标简析

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转载声明：以下文章来源于MySQL学习，作者八怪（高鹏）

一、两个重要的指标

这两个指标就是 replication_group_member_status 视图中的

COUNT_TRANSACTIONS_IN_QUEUE ：等待冲突验证的队列数量，实际上是进行pipeline处理的队列数量（内部表示m_transactions_waiting_certification），单位为事务数量。
COUNT_TRANSACTIONS_REMOTE_IN_APPLIER_QUEUE：等待应用的队列数量（内部表示m_transactions_waiting_apply），单位为事务数量。

这两个值，特别是第二个我们通常用于在单主模式下，作为判断是否延迟的标准。本文就是来解释一下这两个指标具体的含义。

二、相关来源和broadcast线程

实际上这两个信息实际上主要是供流控使用的，主要来自本地节点和远端节点pipeline的信息。那么远端的信息是如何获取到的呢？实际上在我们的MGR线程中有一个叫做Certifier_broadcast_thread::dispatcher的线程，这个线程发送本地的pipeline信息给远端节点。这个线程主要完成的工作包含：

30秒设置一次

设置send_transaction_identifiers = true，这个值主要用于在构建Pipeline_stats_member_message类型消息的时候是否包含gtid信息。这些GTID信息主要是包含committed_transactions和last_conflict_free_transaction。这些信息同样会在replication_group_member_status中进行体现，也就是我们看到的TRANSACTIONS_COMMITTED_ALL_MEMBERS和LAST_CONFLICT_FREE_TRANSACTION。

每秒进行构建Pipeline_stats_member_message类型的消息（type CT_PIPELINE_STATS_MEMBER_MESSAGE），并且发送给远端节点。其中包含了我们上述的2个重要指标也就是m_transactions_waiting_certification/m_transactions_waiting_apply.

COUNT_TRANSACTIONS_IN_QUEUE （m_transactions_waiting_certification）实际上这是appler线程进行pipeline处理的队列数量，来自于applier_module->get_message_queue_size()，一旦处理完成就会写入到relay log，相应的队列也会出队。实际它的入队是xcom engine线程进行的push操作。一旦写入relay log后就会进行pop处理，队列数量也会减少。参考Applier_module::applier_thread_handle处 applier线程处理的流程。因此并不是单主就不会有冲突验证队列，一样是有的，只是处理要快于多主，因为任何事务的event都需要进行pipeline处理，其中包含了冲突验证、GTID生成、写入relay log等操作。
COUNT_TRANSACTIONS_REMOTE_IN_APPLIER_QUEUE（m_transactions_waiting_apply）来自于m_transactions_waiting_apply.load()，这个值在Applier_handler::handle_event函数增加，当pipeline的Applier_handler处理完成，也就是写入了relay log后增加。这个值在hook group_replication_trans_before_commit处进行减少，函数首先就会判断提交的事务是不是来自applier通道，如果是则进行减少。当然如果是主库我们事务提交是前台线程自己，而不是applier通道，所以不会影响这个值。

简单的写入relay log的逻辑和指标增加逻辑：

error = channel_interface.queue_packet((const char *)p->payload, p->len); //写入 relay log 调用依旧为queue event

    if (event->get_event_type() == binary_log::GTID_LOG_EVENT &&

        local_member_info->get_recovery_status() ==

            Group_member_info::MEMBER_ONLINE) {

      applier_module->get_pipeline_stats_member_collector()

          ->increment_transactions_waiting_apply(); //增加等待应用

当然本消息中包含了所有replication_group_member_status的指标，这里简单列举如下：

m_transactions_certified.load()

       这个值在认证最后进行更新，用于统计当前认证了多少任务，当然这里只是通过了

       Certifier::certify的事务的个数，因此单主也会有这个值。

m_transactions_applied.load()

       已经应用的事务，这个值在hook group_replication_trans_before_commit处进行增加

       首先就会判断提交的事务是不是来自applier通道，如果是则进行增加

m_transactions_local.load()

       本地事务的数量，这个值在hook group_replication_trans_before_commit处进行增加

       在group_replication_trans_before_commit中会判断提交的事务到底是applier通道过的

       sql线程还是前台session，如果是前台session则增加

(cert_interface != nullptr) ? cert_interface->get_negative_certified(): 0

       冲突认证操作失败的事务数量

(cert_interface != nullptr) ? cert_interface->get_certification_info_size(): 0

       冲突认证数据库的大小

send_transaction_identifiers

       30秒一次设置为true，是否发送了本地相关的GTID信息

committed_transactions

       全局提交的事务的gtid信息，这里这个信息30秒发送一次，主要来自于

       为 CT_CERTIFICATION_MESSAGE 消息后处理的所有节点执行 GTID事务的交集

last_conflict_free_transaction

        最后一次没有冲突的事务数量

m_transactions_local_rollback.load()

        由于冲突认证，本地需要回滚的事务数量

mode

        是否开启了流量控制

然后会根据是否开启流控进行综合各个节点的pipeline信息，进行流控指标的计算，如果一旦计算出需要进行流控处理，则事务需要在group_replication_trans_before_commit处进行流控等待。

每60秒进行

发送本节点的GTID_EXECUTED给远端节点，这个主要用于冲突验证数据库的清理和计算全局提交的GTID信息，发送类型为Gtid_Executed_Message，type为CT_CERTIFICATION_MESSAGE调用gcs_module->send_message(gtid_executed_message, true);发送消息因此replication_group_member_status中的GTID信息并不是很及时，有至少60秒，最多120秒的延迟，但是其他信息还是比较及时的，但是也不是实时同步的。

三、applier通道的pipeline

实际上这个主要是当xcom engine线程发送消息给applier线程后，apllier线程会进行一些处理如下是远端节点收到事务信息后进行的pipeline处理：

这里的event_cataloger-->certification_handler-->applier_handler 进行的处理就是所谓的applier通道的pipeline。当然如果是本地事务，则不需要写入到relay log，但是其他流程还是需要的。

四、关于replication_group_member_status信息的装载

这部分信息主要装载逻辑如下：

ha_perfschema::rnd_next

 ->table_replication_group_member_stats::rnd_next

   读取数据

   ->table_replication_group_member_stats::make_row

 ->PFS_engine_table::read_row

   获取值，这里就是相应的对应关系

   ->table_replication_group_member_stats::read_row_values

其中 table_replication_group_member_stats::make_row就是读取我们上面说的这些信息，而table_replication_group_member_stats::read_row_values则是转换为我们DBA可见的形式。这两个指标如下：

  case 3: /** transaction_in_queue */

          set_field_ulonglong(f, m_row.trx_in_queue);

          break;

...

        case 9:

          set_field_ulonglong(f, m_row.trx_remote_applier_queue);

其实也就是我们上面说的m_transactions_waiting_certification和m_transactions_waiting_apply。但是我们需要注意的是这里获取的时候分为了本地节点和远端节点。在get_group_member_stats有如下逻辑：

如果是本地UUID则

            -> applier_module->get_local_pipeline_stats()

 如果是远端UUID则

            -> applier_module->get_flow_control_module()->get_pipeline_stats

              (member_info->get_gcs_member_id().get_member_id()))

而远端节点的信息正是来自于各个节点broadcast线程的发送。对于单主模式的主节点来讲：