摘要
本文根据 2020 年 DTCC 数据库大会分享内容整理而成。工商银行在 2014 年就开始推广使用 MySQL。时至今日，生产环境的 MySQL 节点数量已经发展到近万个；应用场景也从外围低等级应用，推广到核心高等级应用。此次与大家分享，为承接核心业务数据存储的重担，工商银行在 MySQL 应用治理方面的思路和方案
演讲者介绍：林镇熙，工商银行小兵一枚，2014 年开始接触 MySQL，将 MySQL 5.5、5.7 版本引入工行。负责 MySQL 架构设计，开发规范，以及相关技术培训工作。
工商银行在核心应用 MySQL 的治理，主要分为三个方面：目前面临的情况和挑战、为了解决这些问题的思路和具体的方案，最后是后续提升的思路。
1.2、面对的挑战
关于运维方面的压力，现在 MySQL 节点数量非常庞大，对于生产运维来说，为了能够支撑这么大的体量，运维的压力非常大，包括监控告警、故障恢复等。如果没有借助自动化、智能化的手段是很难满足运维的要求。这里我们是与第三方公司一起合作研发 MySQL 的管理平台，具体的是爱可生公司。我们也经历了很长的一段合作时间，能够把这套东西打磨出来，基本覆盖了完整的运维流程，特别是对故障的诊断和自动化的切换，效果也是非常好的。在这么多节点的大基数情况下，发生故障的总体概率会相对较高，但都可以很好地应对，在故障时迅速切换，基本不会对业务造成影响。
现在这么大的体量，如果按照传统物理机的部署模式，资源浪费会比较大，特别是在 CPU 方面。因为 MySQL 正常使用的话，CPU 资源一般都会比较低。这个问题行内看得比较远，资源规划方面已经实现了 90% 的容器化部署，目前大部分 MySQL 已经运行在容器上面，效果也非常明显，使用率能够提升 4-5 倍的程度。
本次我想重点介绍的内容是，现在核心应用接入到 MySQL，怎样才能保证生产运行的过程中，降低问题的数量和影响的程度？可以分为几个方面来讲：事前，我们希望能够在研发阶段尽快发现一些问题；事中，降低问题的影响；事后，希望快速定位到问题，迅速地予以解决。
这些就是对治理思路的总结。首先是基础规范的管理工作。对于我们所需要做的工作，所有要求都是应该落在规范上面，希望做到有理有据，对于后面问题的定位和责任的划分都会非常有帮助。在此基础上，我们进行三个方面的治理工作，包括事前、事中和事后。
首先规范能够制定操作的标准，例如建表的时候该怎样，每张表必须要有主键，建库建表甚至设计字段的时候不允许在 SQL 当中添加字符集和排序规则的属性，默认实例的属性就可以。
其次规范可做量化的控制，有时要求一条 SQL 扫描的数量与返回的数量都不能太多，执行时间不能太长等等，从定性角度看问题都不大，但要落到实处，这样的要求是不够的，因此需要提供量化的指标。比如对慢 SQL，要求联机交易扫描的行数和结果集行数比不能超过 100：1。对于一个事务，更新的数量不能超过 10 万条。指标在开始设计时可能并不完美，但在使用的过程中不断研究、完善，就能够定出来更细化的指标。对于开发或是运维，都要对这些程序的设计和运行有一个底线的意识，一定不能越过这条线。
再是为了避开一些 Bug。一个例子是，大表的 Truncate 会导致数据库 hang 住，昨天农行的同事也有讲到，大家遇到的问题基本都是一样的。另外一个例子是 Replace into 的 Bug，会导致主备的元数据信息不一致，如果发生切换，新的主库插入数据的时候会出现主键冲突，这个问题相对比较大。为避免此类问题，规范上会要求不允许使用。
规范应该是容易被理解的，所以在规范中特意针对每一个条款增加了一个解读的内容。虽然规范提出了一些要求，但在具体落实时还会有很多人并不知道为什么会有这样的要求。所以在文档当中增加了很多解释，可以让读者很清晰地知道，除了不能这么做之外，还能知道为什么不能这么做。
对于规范当中的内容，会尽量安排落地，例如事前的治理方面，涉及到表结构和代码的审核系统，都是基于规范的内容安排具体的落地。所以规范才会真正变成非常有效的工具，不会是一纸空文。
首先是事前预防工作
表结构的审核，是规范要求的落地实现，包括每个表必须建立主键，禁止单独设立字符排序规则，或者使用 TimeStamp 的数据类型等。行内目前的表结构审核系统，除了进行审核之外还负责进行版本控制，主要有两种情况：对于新增表，建表的语句是由审核系统生成的，不需要人工来写代码，可以减少很多不必要的错误。这一点我也是深有体会。之前看到不少同事的表结构是从一个地方拷贝过来，有些属性不是很理解，特别是表的属性中存在存储引擎的属性、排序规则的属性，不知道的话就自己带进来了，里面的要求可能都不是我们想要的。现在我们都是统一使用 InnoDB 引擎，要是不小心的话就会把 MyISAM 的表带入进来，所以隐患还是比较大的。表结构变更，例如加一个字段或加一个索引，这也是由表结构审核系统生成，不需要人工实现。
代码审核方面，我们在 MySQL 审核基本上都是基于 MyBatis 的开发方式，包括配置文件的扫描和实现，下面举的例子就是代码审核的要点。现在也是在持续地补充和完善。
健康检查方面，可以举个例子，是关于慢 SQL。这也是大部分公司在 MySQL 遇到最多的一类问题。我们利用 MySQL 中的一张视图进行分析，作为检查的一个依据。这张视图中记录了每一条 SQL 从 MySQL 开机到现在运行的计数器，比如截止到目前运行的次数，花费的时间，扫描记录的条数。我们利用这张表的计数器的特点，在两个时间点采集相同的表的数据，并且将两个时间点的数据进行比较，可得到这段时间内这些 SQL 运行的指标。对于相同的语句在八点钟采集一次，在九点钟采集一次，之后两个数据相减就知道 SQL 在八点钟到九点钟一共执行 100 次，执行时间是 900 秒，扫描记录数是 9000 万。从这个数字来看，有些比较敏感的同事，会发现单条记录的执行时间应该是偏长的，并且单条记录扫描的记录数也明显偏多。那么这条 SQL 就有一个明显的效率问题，需要进行整改。大部分问题都是可以通过增加索引来解决。
事中应急
事中主要考虑应急，并且是自动化应急。接触过生产的同事对应急应该是深有感触，要遇到一个问题之后开始分析、定位问题，最后采取措施，中间这段时间可能是相对不可控的，有时很快能够处理，但也有需要几十分钟甚至几个小时才能处理完毕，这时已经对业务造成了非常大的影响。因此我们更多的要考虑，怎样实现这种自动化的应急手段。
关于监控查杀，我们希望能够通过监控实时地捕捉到性能上的问题，进行自动查杀的操作，也就是把对应的线程杀掉，避免问题的进一步扩大。刚才多次提到的慢 SQL，是我们面临的最大敌人，主要包括两个方面的危害：很多时候，有大量的数据扫描，导致吃 CPU 资源。在大并发情况下，一条 SQL 可以吃掉一个 CPU，几十个 SQL 就能够把服务器的 CPU 吃光，问题的影响也是非常大。SQL执行慢，并且有多个线程堆积的情况下，可以把 InnoDB 的线程池耗尽。在这种情况下，原来一些没有问题的 SQL，在执行的时候就会明显被拖慢，导致整个系统交易全部受到影响。所以就不仅仅是慢 SQL 的交易，整个系统的交易都会存在问题，影响很大。
我们对此已经实现联机交易的自动查杀功能，通过设置一个阈值，对于超过这个阈值的 SQL 自动杀掉。具体原理比较简单，通过类似 ProcessList 得到时间点和线程 ID，然后去查杀。在这里有个特别要注意的地方，为了实现这些，我们做了联机和批量用户分离操作，针对不同用户进行差异性处理。主要是因为联机和批量的特性不一样，批量的 SQL 有时会要做大批量的处理，时间是会比较长，这是很正常的。联机基本上是短平快的操作，大部分都是毫秒级的，稍微慢一点的可能是几秒钟，但十几秒、几十秒的话就是不正常了。所以是在用户分离的前提下再进一步做慢 SQL 的查杀。
关于大事务，我们的定义是在一个事务当中增删改的记录数超过一定的阈值。目前定义的阈值是 10 万条记录，超过 10 万条就定义为一个大事务。具体危害性可以从这张图进行介绍。每笔交易都会经历一个记录 binlog 再从备库返回的过程，这是 MySQL 半同步最基本的操作。如果记录的内容比较大，那么具体的量也随之非常大，不管是写入、传输还是落地方面时间都会有明显差异。目前我们觉得最大的问题在于，MySQL 主库写入 binlog 的处理都是单线程的，如果有一个交易写入，其它交易都是排队的状态。如果出现大事务的话，其它交易就会被卡住。
在主库出现堵塞的情况下，高可用的机制可以探测到主库长时间不可用，我们就会去做主备的切换。但是在大事务的情况下，切还是不切是比较大的问题。大事务的写入、传输和回放需要经历一个比较漫长的阶段，如果马上用备库的话，数据就已经不是最新的，也就是会丢掉一些数据；如果我们等待回放，做完以后再切，可能时间就不可接受了。所以这是一个两难的问题，我们要尽量避免大事务。
为了做到严格的控制，我们也对大事务实现了自动查杀，对于超过一定的阈值自动执行和操作。
有候我们开玩笑，谈到删库跑路，例如遇到程序 Bug 有些数据会被误删，或者更新成其它我们不需要的数据，这时候就需要进行数据恢复。常规的办法是存量备份和增量 BinLog 进行追补。可追补的过程中是单线程的，基本上很难实施，因为存量备份都是每周一次，要是恢复的数据是五六天之前，追补的数据范围会非常大。我们采用两种方案：伪装成 Slave 进行回放，网上已经有现成的案例；为了更快地进行恢复，我们借鉴了一些业界恢复工具，主要包括两类，一类是 DML，比如 Delete 转化为 Insert，另一类是基于文件系统工具进行恢复。
最后是事后诊断
最重要还是数据的采集能够完整到位，对事后诊断才是有帮助的。除了常规的数据采集，针对 MySQL，还有些高密度和低密度的采集。高密度是针对后台线程情况的采集，是为了解决一些瞬间的性能波动，有时只是一两分钟或者更短的十几秒、几十秒的波动，通过高密度的采集能够作为事后分析的依据。低密度是刚才提到的慢 SQL 的性能数据，目前是十五分钟采集一次。SQL 的历史执行情况对问题分析也十分有帮助，也是十五分钟采集一次。
在问题发生之前，怎样在研发测试环境，甚至生长环境能够提前捕捉到；问题发生的时候怎样能够迅速地定位到问题，迅速采取一些措施解决。前面有提到检查和自动化的处理，但还是远远不够，还是有很多的提升空间。
根据一些性能数据，包括性能指标和 SQL 的执行情况、发展曲线提前进行预判。比如有些表刚开始的数据量不是很大，即使有些 SQL 效率不高，执行的情况还是可以接受的。但随着数据量的增长，执行时间和扫描数据量都在不断攀升，在达到一个临界值影响到具体业务之前，我们希望能够找到它，并且尽快修正过来。
现在希望借助于智能自动化的手段，能够在出现问题的时候自动地做修复，避免这些问题进一步扩大。例如，有些程序写得不够好，就会出现全表扫描的情况，如果是在出现问题后再去定位添加索引，时效性会比较慢。希望我们的程序能够自动发现这个问题，然后加上一个索引，可以让这个业务基本上不受到影响。
以上就是我的分享主题，可能讲得也不是很深，都是比较浅的东西，希望大家能够多多指正。
林镇熙：我们是用 MySQL 社区的开源版本，5.7，我们是一主多从、两地三中心的架构。
林镇熙：我们 90% 以上都是容器化部署，就是使用 K8S 架构解决方案，存储是使用本地 SSD。
林镇熙：我们刚开始也有考虑，分析下来 MHA 有一定的缺陷，所以我们是跟第三方公司一起合作研发一整套的运维平台，去实现故障的判断、定位和切换。
林镇熙：是的。
林镇熙：是的。
林镇熙：1 个主机是 4 个以上的容器，现在上线的是 4-8 个左右。
林镇熙：本地 SSD。
关于爱可生
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