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今天就跟大家聊聊有关怎么进行从库MTS多线程并行回放，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
一、综述
与单SQL线程的回放不同，MTS包含多个工作线程，原有的SQL线程蜕变为协调线程。SQL协调线程同时还承担了检查点的工作。我们知道并行回放的方式有两种，包含LOGICAL_CLOCK和DATABASE，体现在判定哪些事物能够并行回放的规则不同。实际上源码对应两个不同的类：
Mts_submode_logical_clock
Mts_submode_database
这里只准备讨论基于LOGICAL_CLOCK的并发方式，而不会讨论老的基于DATABASE的方式，下面是我设置的参数：
slave_parallel_type：LOGICAL_CLOCK
slave_parallel_workers ：4
注意slave_parallel_workers设置的是工作线程的个数，且不包协调线程，因此如果不想使用MTS应该将这个参数设置为0，然后‘stop slave;start slave’才能生效。因为工作线程在启动的时候已经初始化完毕了。
因为我们知道在5.7中即便不开启GTID也包含的匿名的GTID Event，它携带了last commit和seq number，因此即便关闭GTID也可以使用MTS，但是不建议后面第26节可以找到原因。
在前面我们讨论了MySQL层事务提交的流程和基于WRITESET的并行复制方式，我们总共提到了三种生成last commit和seq number的方式：
ORDER_COMMIT
WRITESET
WRITESET_SESSION
它们控制的是生成last commit和seq number的规则。而从库只要将参数slave_parallel_type设置为LOGICAL_CLOCK，其能否并行的依据就是last commit和seq number。
我们下面的描述还是以一个正常的‘Delete’语句删除一行数据的Event来描述，那么这个事物Event的顺序如下：
| Event类型 |
|---|
| GTID_LOG_EVENT |
| QUERY_EVENT |
| MAP_EVENT |
| DELETE_EVENT |
| XID_EVENT |
同时在此之前我们先来明确一下MySQL中持久化MTS信息的三个场所，因为和传统的单SQL线程的主从不同，MTS需要存储更多的信息。注意我们只讨论master_info_repository和relay_log_info_repository为TABLE的情况，如下：
slave_master_info表：由IO线程进行更新，超过sync_master_info设置更新，单位Event个数。
relay_log_info_repository表：由SQL协调线程执行检查点的时候进行更新。
slave_worker_info表：由工作线程每次提交事务的时候更新。
更加详细的解释参考第25节，同时会解释为什么只考虑master_info_repository和relay_log_info_repository为TABLE的原因。
二、协调线程的分发机制
协调线程在Event的分发中主要完成下面两个工作：
判定事务是否可以并行回放。
判定事务由哪一个工作线程进行回放。
和单SQL线程执行的流程不同，主要体现在函数apply_event_and_update_pos下面，对于单线程而言会完成Event的应用，而对用MTS而言就是只会完成Event的分发，具体的应用将会由工作线程完成。
这里说一下简化的流程，具体函数调用参考笔记。下面是一张流程图（图19-1，高清原图包含在文末原图中）：
三、步骤解析
下面对每一步进行解析如下：
（1）如果是GTID_LOG_EVENT代表事物开始，将本事物加入到GAQ队列中（下一节会详细描述GAQ）。可参考函数Log_event::get_slave_worker。
（2）将GTID_LOG_EVENT加入到curr_group_da队列中暂存。可参考函数Log_event::get_slave_worker。
（3）获取GTID_LOG_EVENT中的last commit和seq number值。可参考函数Mts_submode_logical_clock::schedule_next_event。
（4）获取current_lwm值，这个值代表的是所有在GAQ队列上还没有提交完成事务中最早的那个事务的前一个已经提交事务的seq number，可能后面的事务已经提交完成了，听起来可能比较拗口但很重要，如果都提交完成了那么就是取最新提交的事务的seq number，下面的图表达的就是这个意思，这个图是源码中的。这个值的获取可参考函数Mts_submode_logical_clock::get_lwm_timestamp。
the last time index containg lwm +------+ | LWM | | | | V V V GAQ:x xoooooxxxxxXXXXX...X ^ ^ | | LWM+1（LWM代表的是检查点指向的位置） | + new current_lwm（这里就是current_lwm） <---- logical (commit) time ---- here `x' stands for committed, `X' for committed and discarded from the running range of the queue, `o' for not committed.
我们可以先不看LWM部分，对于检查点的LWM后面在讨论。seq number从右向左递增，在GAQ中实际上有三种值：
X：已经做了检查点，在GAQ中出队的事物。
x：已经提交完成的事物。
o：没有提交完成的事物。
我们可以看到我们需要获取的current_lwm并不是最新一次提交事物的seq number的值，而是最早未提交事物的前一个已经提交事物的seq number。这一点很重要，因为理解后就会知道大事务是如何影响MTS的并行回放的，同时中间的5个‘o’实际上就是所谓的‘gap’，关于‘gap’下一节还会详细描述。
（5）将GTID_LOG_EVENT中的last commit和当前current_lwm进行比较。可以参考函数Mts_submode_logical_clock::schedule_next_event。下面是大概的规则：
如果last commit小于等于current_lwm表示可以进行并行回放，继续。
如果last commit大于current_lwm则表示不能进行并行回放。这个时候协调线程就需要等待了，直到小于等于的条件成立。成立后协调线程会被工作线程唤醒。等待期间状态被置为“Waiting for dependent transaction to commit”。
源码处也比较简单如下：
longlong lwm_estimate= estimate_lwm_timestamp();
//这个值 只有在 出现 下面等待的时候 才会设置 min_waited_timestamp ，
//设置了min_waited_timestamp才会更新lwm_estimate
if (!clock_leq(last_committed, lwm_estimate) &&
// @return true when a "<=" b,false otherwise last_committed<=lwm_estimate
rli->gaq->assigned_group_index != rli->gaq->entry)
{
if (wait_for_last_committed_trx(rli, last_committed, lwm_estimate))
//等待上一次 组提交的完成 Waiting for dependent transaction to commit（6）如果是QUERY_EVENT则加入到curr_group_da队列中暂存。
（7）如果是MAP_EVENT进行工作线程的分配。参考函数Mts_submode_logical_clock::get_least_occupied_worker，分配工作线程如下：
如果有空闲的工作线程则分配完成，继续。
如果没有空闲的工作线程则等待空闲的工作线程。这种情况下状态会置为“Waiting for slave workers to process their queues”。
下面是分配的标准，其实也很简单：
for (Slave_worker **it= rli->workers.begin(); it != rli->workers.end(); ++it)
{
Slave_worker *w_i= *it;
if (w_i->jobs.len == 0)
//任务队列为0表示本Worker线程空闲可以分配
return w_i;
}
return 0;（8）将GTID_LOG_EVENT和QUERY_EVENT分配给工作线程。可参考append_item_to_jobs函数。
前面工作线程已经分配了，这里就可以开始将Event分配给这个工作线程了。分配的时候需要检查工作线程的任务队列是否已满，如果满了需要等待，状态置为“Waiting for Slave Worker queue”。因为分配的单位是Event，对于一个事务而言可能包含很多Event，如果工作线程应用的速度赶不上协调线程入队的速度，可能导致任务队列的积压，因此任务队列被占满是可能的。任务队列的大小为16384如下：
mts_slave_worker_queue_len_max= 16384;
下面是入队的部分代码：
while (worker->running_status == Slave_worker::RUNNING && !thd->killed &&
(ret= en_queue(&worker->jobs, job_item)) == -1)
//如果已经满了
{
thd->ENTER_COND(&worker->jobs_cond, &worker->jobs_lock,
&stage_slave_waiting_worker_queue, &old_stage);
//标记等待状态
worker->jobs.overfill= TRUE;
worker->jobs.waited_overfill++;
rli->mts_wq_overfill_cnt++; //标记队列满的次数
mysql_cond_wait(&worker->jobs_cond, &worker->jobs_lock);
//等待唤醒
mysql_mutex_unlock(&worker->jobs_lock);
thd->EXIT_COND(&old_stage);
mysql_mutex_lock(&worker->jobs_lock);
}（9）MAP_EVENT分配给工作线程，同上。
（10）DELETE_EVENT分配给工作线程，同上。
（11）XID_EVENT分配给工作线程，但是这里还需要额外的处理，主要处理一些和检查点相关的信息，这里关注一点如下：
ptr_group->checkpoint_log_name= my_strdup(key_memory_log_event, rli->get_group_master_log_name(), MYF(MY_WME)); ptr_group->checkpoint_log_pos= rli->get_group_master_log_pos(); ptr_group->checkpoint_relay_log_name=my_strdup(key_memory_log_event, rli->get_group_relay_log_name(), MYF(MY_WME)); ptr_group->checkpoint_relay_log_pos= rli->get_group_relay_log_pos(); ptr_group->ts= common_header->when.tv_sec + (time_t) exec_time; //Seconds_behind_master related .checkpoint //的时候会将这个值再次传递 mts_checkpoint_routine() ptr_group->checkpoint_seqno= rli->checkpoint_seqno; //获取seqno 这个值会在chkpt后减去偏移量
如果检查点处于这个事务上，那么这些信息会出现在表 slave_worker_info中，并且会出现在show slave status中。也就是说，show slave status中很多信息是来自MTS的检查点。下一节将详细描述检查点。
（12）如果上面Event的分配过程大于2分钟（120秒），可能会出现一个日志如下：
这个截图也是一个朋友问的问题。实际上这个日志可以算一个警告。实际上对应的源码为：
sql_print_information("Multi-threaded slave statistics%s: "
"seconds elapsed = %lu; "
"events assigned = %llu; "
"worker queues filled over overrun level = %lu; "
"waited due a Worker queue full = %lu; "
"waited due the total size = %lu; "
"waited at clock conflicts = %llu "
"waited (count) when Workers occupied = %lu "
"waited when Workers occupied = %llu",
rli->get_for_channel_str(),
static_cast
(my_now - rli->mts_last_online_stat),
//消耗总时间 单位秒
rli->mts_events_assigned,
//总的event分配的个数
rli->mts_wq_overrun_cnt,
// worker线程分配队列大于 90%的次数 当前硬编码 14746
rli->mts_wq_overfill_cnt,
//由于work 分配队列已满造成的等待次数 当前硬编码 16384
rli->wq_size_waits_cnt,
//大Event的个数 一般不会存在
rli->mts_total_wait_overlap,
//由于上一组并行有大事物没有提交导致不能分配worker线程的等待时间 单位纳秒
rli->mts_wq_no_underrun_cnt,
//work线程由于没有空闲的而等待的次数
rli->mts_total_wait_worker_avail);
//work线程由于没有空闲的而等待的时间 单位纳秒 因为经常看到朋友问这里详细说明一下它们的含义，从前面的分析中我们一共看到三个等待点：
“Waiting for dependent transaction to commit”
由于协调线程判定本事务由于last commit大于current_lwm因此不能并行回放，协调线程处于等待，大事务会加剧这种情况。
“Waiting for slave workers to process their queues”
由于没有空闲的工作线程，协调线程会等待。这种情况说明理论上的并行度是理想的，但是可能是参数slave_parallel_workers设置不够。当然设置工作线程的个数应该和服务器的配置和负载相结合考虑，因为第29节我们会看到线程是CPU调度最小的单位。
“Waiting for Slave Worker queue”
由于工作线程的任务队列已满，协调线程会等待。这种情况前面说过是由于一个事务包含了过多的Event并且工作线程应用Event的速度赶不上协调线程分配Event的速度，导致了积压并且超过了16384个Event。
另外实际上还有一种等待如下：
“Waiting for Slave Workers to free pending events”：由所谓的‘big event’造成的，什么是‘big event’呢，源码中描述为：event size is greater than slave_pending_jobs_size_max but less than slave_max_allowed_packet。我个人认为出现的可能性不大，因此没做过多考虑。可以在函数append_item_to_jobs中找到答案。
我们下面对应日志中的输出进行详细解释，如下：
| 指标 | 解释 |
|---|---|
| seconds elapsed | 整个分配过程消耗的时间，单位秒，超过120秒会出现这个日志。 |
| events assigned | 本工作线程分配的Event数量。 |
| worker queues filled over overrun level | 本工作线程任务队列中Event个数大于90%的次数。当前硬编码大于14746。 |
| waited due a Worker queue full | 本工作线程任务队列已满的次数。当前硬编码大于16384。和前面第三点对应。 |
| waited due the total size | ‘big event’的出现的次数。 |
| waited at clock conflicts | 由于不能并行回放，协调线程等待的时间，单位纳秒。和前面第一点对应。 |
| waited (count) when Workers occupied | 由于没有空闲的工作线程而等待的次数。对应前面第二点。 |
| waited when Workers occupied | 由于没有空闲的工作线程而等待的时间。对应前面第二点。 |
我们可以看到这个日志还是记录很全的，基本覆盖了前面我们讨论的全部可能性。那么我们再看看案例中的日志，waited at clock conflicts=91895169800 大约91秒。120秒钟大约91秒都因为不能并行回放而造成的等待，很明显应该考虑是否有大事物的存在。
四、并行回放判定的列子
下面是我主库使用WRITESET方式生成的一段binary log片段，我们主要观察lastcommit和seq number，通过分析来熟悉这种过程。
我们根据刚才说的并行判断规则，即：
如果last commit小于等于current_lwm表示可以进行并行回放，继续。
如果last commit大于current_lwm则表示不能进行并行回放，需要等待。
（last commit：22 seq number：23）这个事务会在（last commit：21 seq number：22）事务执行完成后执行因为（last commit：22<= seq number：22），后面的事务直到（last_commit：22 seq number：30），实际上都可以并行执行，我们先假设他们都执行完成了。我们继续观察随后的三个事务如下：
last_committed：29 sequence_number：31
last_committed：30 sequence_number：32
last_committed：27 sequence_number：33
我们注意到到这是基于WRITESET的并行复制下明显的特征。 last commit可能比上一个事务更小，这就是我们前面说的根据Writeset的历史MAP信息计算出来的。因此还是根据上面的规则它们三个是可以并行执行的。因为很明显：
last_committed：29 <= current_lwm：30
last_committed：30 <= current_lwm：30
last_committed：27 <= current_lwm：30
但是如果（last commit：22 seq number：30）这个事务之前有一个大事务没有执行完成的话，那么current_lwm的取值将不会是30。比如（last commit：22 seq number：27）这个事务是大事务那么current_lwm将会标记为26，上面的三个事务将会被堵塞，并且分配（last commit：29 seq number：31）的时候就已经堵塞了，原因如下：
last_committed：29 > current_lwm：26
last_committed：30 > current_lwm：26
last_committed：27 > current_lwm：26
我们再考虑一下基于WRITESET的并行复制下（last commit：27 seq number：33）这个事务，因为在我们并行规则下last commit越小获得并发的可能性越高。因此基于WRITESET的并行复制确实提高了从库回放的并行度，但正如第16节所讲主库会有一定的开销。
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