Modelo de parâmetros de alto desempenho (8.0) - PolarDB: Central de Documentação do Alibaba Cloud

Visão geral

Ajustar os diversos parâmetros do PolarDB para cenários específicos pode ser um desafio. Para simplificar a otimização de desempenho, o PolarDB fornece modelos de parâmetros de alto desempenho. Aplique um modelo diretamente a um cluster ou use-o como base para personalizações. Esses modelos melhoram o desempenho do banco de dados na maioria dos casos.

Os modelos de parâmetros de alto desempenho para PolarDB for MySQL modificam os seguintes parâmetros principais.

Tabela 1. Parâmetros do modelo de alto desempenho do MySQL 5,6
Parâmetro	Descrição	Valor do modelo	Valor padrão
innodb_flush_log_at_trx_commit	Quando definido como 0, o buffer de log é gravado no arquivo de log e liberado para o disco uma vez por segundo. Isso melhora o desempenho, mas reduz a durabilidade, pois até um segundo de transações pode ser perdido em caso de falha.	0	1
query_cache_type	Especifica se o recurso Fast Query Cache deve ser ativado. A ativação desse recurso pode melhorar significativamente o desempenho das consultas.	1	0

Tabela 2. Parâmetros do modelo de alto desempenho do MySQL 5,7
Parâmetro	Descrição	Valor do modelo	Valor padrão
innodb_flush_log_at_trx_commit	Quando definido como 0, o buffer de log é gravado no arquivo de log e liberado para o disco uma vez por segundo. Isso melhora o desempenho, mas reduz a durabilidade, pois até um segundo de transações pode ser perdido em caso de falha.	0	1
loose_innodb_primary_purge_max_id_lag	Quando este parâmetro é definido como 18446744073709551104, as visualizações de leitura nos nós somente leitura deixam de restringir o nó primário.	18446744073709551104	N/A

Tabela 3. Parâmetros do modelo de alto desempenho do MySQL 8,0
Parâmetro	Descrição	Valor do modelo	Valor padrão
innodb_flush_log_at_trx_commit	Quando definido como 0, o buffer de log é gravado no arquivo de log e liberado para o disco uma vez por segundo. Isso melhora o desempenho, mas reduz a durabilidade, pois até um segundo de transações pode ser perdido em caso de falha.	0	1
loose_innodb_lock_sys_rec_partition	Define o número de partições para o sistema de bloqueio de transações. O particionamento desse sistema, que gerencia bloqueios de linha e de tabela, reduz a sobrecarga de contenção.	64	1
loose_innodb_polar_blink_tree	Indica se o índice blink tree deve ser habilitado. O polar-index é um índice blink tree desenvolvido pelo PolarDB. Quando ativado, esse índice permite operações pessimistas paralelas e reduz o bloqueio entre operações otimistas e pessimistas, aumentando significativamente a concorrência da árvore de índices.	ON	OFF
loose_query_cache_type	Especifica se o recurso Fast Query Cache deve ser ativado. A ativação desse recurso pode melhorar significativamente o desempenho das consultas.	ON	OFF
loose_thread_pool_enabled	Determina se o recurso de thread pool será habilitado. Embora a ativação do thread pool possa melhorar substancialmente o desempenho do banco de dados em cenários de alta concorrência, ela pode degradar levemente o desempenho em cargas de trabalho com baixa concorrência. Por esse motivo, o thread pool vem desativado no modelo de parâmetros de alto desempenho. Ative esse recurso conforme seu caso de uso específico.	OFF	OFF

Limitações

Os modelos de parâmetros de alto desempenho são compatíveis com as edições Standard Edition e Cluster Edition do PolarDB. Para a Cluster Edition, seu cluster deve executar uma das seguintes versões:

PolarDB for MySQL 5.6 com versão de revisão 5.6.1.0.30 ou posterior.
PolarDB for MySQL 5.7 com versão de revisão 5.7.1.0.11 ou posterior.
PolarDB for MySQL 8.0.1 com versão de revisão 8.0.1.1.21 ou posterior.
PolarDB for MySQL 8.0.2 com versão de revisão 8.0.2.2.6.1 ou posterior.

Verifique a versão do seu cluster seguindo as instruções em Consultar a versão do mecanismo.

Casos de uso e riscos potenciais

Embora os modelos de parâmetros de alto desempenho geralmente melhorem o desempenho do banco de dados, eles priorizam a velocidade em detrimento da durabilidade. A aplicação de um modelo introduz os seguintes riscos:

Redução da durabilidade dos dados. Como o parâmetro innodb_flush_log_at_trx_commit está definido como 0, em caso de falha do banco de dados, os dados não liberados para o disco no último segundo podem ser perdidos.
Possível aumento na latência de replicação primário/secundário. Dado que o parâmetro innodb_flush_log_at_trx_commit está configurado como 0, a replicação física entre os nós primário e secundário pode sofrer um atraso de aproximadamente 1 segundo.

Nota

Para evitar esses riscos, defina innodb_flush_log_at_trx_commit como 1.

Se sua carga de trabalho tolerar uma leve redução na estabilidade em troca de maior desempenho, aplique um modelo de parâmetros de alto desempenho ao seu cluster.

Importante

Antes de aplicar um modelo de parâmetros de alto desempenho, recomendamos consultar o suporte técnico da Alibaba Cloud enviando um ticket.

Aplicar um modelo de parâmetros de alto desempenho

Aplique um modelo de parâmetros de alto desempenho ao seu cluster utilizando um dos dois métodos abaixo.

Aviso

Após a aplicação de um modelo, é necessário reiniciar o cluster para que as alterações entrem em vigor. Essa reinicialização causa uma interrupção transitória de conexão. Recomendamos realizar essa operação fora dos horários de pico e garantir que sua aplicação possua um mecanismo de reconexão automática.

Método 1:

Faça login no console do PolarDB.
No canto superior esquerdo do console, selecione a região onde seu cluster está implantado.
No painel de navegação à esquerda, clique em Parameter Template.
Na página Parameter Template, clique na aba System Parameter Templates.
Localize o modelo chamado mysql_innodb_5.6_high-performance, mysql_innodb_5.7_high-performance ou mysql_innodb_8.0_high-performance e, em seguida, clique em Actions > Apply to Cluster.
No painel Apply to instance, selecione o cluster desejado e clique em > para adicioná-lo à lista de Selected Instances.

Após selecionar um cluster, revise as diferenças de parâmetros na seção Parameter Comparison.
Clique em OK.

Nota
Depois de aplicar o modelo, reinicie o cluster para que as mudanças tenham efeito.

Método 2:

Acesse o console do PolarDB.
No canto superior esquerdo do console, escolha a região de implantação do seu cluster.
Encontre o cluster alvo e clique em seu ID.
No painel de navegação à esquerda, escolha Settings and Management > Parameters.
Clique em Apply Template.
Na caixa de diálogo Apply Template, selecione o modelo de alto desempenho apropriado na lista suspensa Template Name. É possível visualizar detalhes como Number of parameters, Includes restart-required parameters e Restart Required. Se necessário, marque a caixa de seleção Ignore duplicate parameter values.

Após escolher um modelo, analise as diferenças de parâmetros na seção Parameter Comparison.
Clique em OK.

Nota
Após aplicar o modelo, reinicie o cluster para efetivar as alterações.

Comparação de desempenho

Esta seção compara o desempenho de um cluster PolarDB for MySQL 8.0 antes e depois da aplicação de um modelo de parâmetros de alto desempenho. A comparação utiliza resultados dos benchmarks Sysbench e TPC-C.

Nota

O Sysbench é uma ferramenta de benchmark modular, multiplataforma e multithread usada para avaliar o desempenho do sistema sob cargas de trabalho de banco de dados de alta demanda.
O TPC-C é um benchmark padrão do setor criado pelo Transaction Processing Performance Council (TPC) que mede o desempenho de processamento de transações online (OLTP) de um sistema de banco de dados.
A implementação do TPC-C usada aqui baseia-se no benchmark oficial, mas não é totalmente compatível. Portanto, esses resultados não são comparáveis aos resultados de benchmark TPC-C publicados oficialmente.

Ambiente de teste
- Cluster PolarDB for MySQL:
  - Especificações: 88 núcleos, 720 GB de memória
  - Versão do kernel: 8.0.1.1.21 ou posterior
- Cliente de teste de estresse:
  - A latência de ping entre o cliente de estresse e o banco de dados é de aproximadamente 1 ms.
  - O cliente possui recursos computacionais e de rede suficientes.
Procedimento de teste Sysbench
- Suíte de testes: read_write, write_only
- Conjunto de dados inicial: 25 tabelas, cada uma com 25.000 linhas
- Métrica de desempenho: QPS (consultas por segundo), que mede o número de instruções SQL (incluindo INSERT, SELECT, UPDATE e DELETE) executadas por segundo em diferentes níveis de solicitações simultâneas: 1, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512 e 1024.
Procedimento de teste TPC-C
- Ferramenta: TPCC-MySQL
- Conjunto de dados inicial: 1.000 armazéns
- Métrica de desempenho: tpmC (transações por minuto C), que mede o throughput máximo qualificado (MQTh) do banco de dados em diferentes níveis de solicitações concorrentes: 1, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512 e 1024.
Resultados dos testes
- Teste Sysbench
- Teste TPC-C
Conclusão: O modelo de parâmetros de alto desempenho melhora significativamente o desempenho do cluster à medida que a concorrência aumenta. Com base nos testes Sysbench e TPC-C, o desempenho mais que dobra com 256 ou mais solicitações simultâneas em comparação com as configurações padrão.