MySQL prepare 原理

Prepare的好处 

    Prepare SQL产生的原因。首先从mysql服务器执行sql的过程开始讲起,SQL执行过程包括以下阶段 词法分析->语法分析->语义分析->执行计划优化->执行。词法分析->语法分析这两个阶段我们称之为硬解析。词法分析识别sql中每个词,语法分析解析SQL语句是否符合sql语法,并得到一棵语法树(Lex)。对于只是参数不同,其他均相同的sql,它们执行时间不同但硬解析的时间是相同的。而同一SQL随着查询数据的变化,多次查询执行时间可能不同,但硬解析的时间是不变的。对于sql执行时间较短,sql硬解析的时间占总执行时间的比率越高。而对于淘宝应用的绝大多数事务型SQL,查询都会走索引,执行时间都比较短。因此淘宝应用db sql硬解析占的比重较大。 

    Prepare的出现就是为了优化硬解析的问题。Prepare在服务器端的执行过程如下

 1)  Prepare 接收客户端带”?”的sql, 硬解析得到语法树(stmt->Lex), 缓存在线程所在的preparestatement cache中。此cache是一个HASH MAP. Key为stmt->id. 然后返回客户端stmt->id等信息。

 2)  Execute 接收客户端stmt->id和参数等信息。注意这里客户端不需要再发sql过来。服务器根据stmt->id在preparestatement cache中查找得到硬解析后的stmt, 并设置参数,就可以继续后面的优化和执行了。

    Prepare在execute阶段可以节省硬解析的时间。如果sql只执行一次,且以prepare的方式执行,那么sql执行需两次与服务器交互(Prepare和execute), 而以普通(非prepare)方式,只需要一次交互。这样使用prepare带来额外的网络开销,可能得不偿失。我们再来看同一sql执行多次的情况,比如以prepare方式执行10次,那么只需要一次硬解析。这时候  额外的网络开销就显得微乎其微了。因此prepare适用于频繁执行的SQL。

    Prepare的另一个作用是防止sql注入,不过这个是在客户端jdbc通过转义实现的,跟服务器没有关系。 

硬解析的比重

   压测时通过perf 得到的结果,硬解析相关的函数比重都比较靠前(MYSQLparse 4.93%, lex_one_token 1.79%, lex_start 1.12%)总共接近8%。因此,服务器使用prepare是可以带来较多的性能提升的。

jdbc与prepare 

  jdbc服务器端的参数:

   useServerPrepStmts:默认为false. 是否使用服务器prepare开关

  jdbc客户端参数:

   cachePrepStmts:默认false.是否缓存prepareStatement对象。每个连接都有一个缓存,是以sql为唯一标识的LRU cache. 同一连接下,不同stmt可以不用重新创建prepareStatement对象。

   prepStmtCacheSize:LRU cache中prepareStatement对象的个数。一般设置为最常用sql的个数。

   prepStmtCacheSqlLimit:prepareStatement对象的大小。超出大小不缓存。

  Jdbc对prepare的处理过程: 

  useServerPrepStmts=true时Jdbc对prepare的处理

   1)  创建PreparedStatement对象,向服务器发送COM_PREPARE命令,并传送带问号的sql. 服务器返回jdbc stmt->id等信息

   2)  向服务器发送COM_EXECUTE命令,并传送参数信息。

  useServerPrepStmts=false时Jdbc对prepare的处理

   1)  创建PreparedStatement对象,此时不会和服务器交互。

   2) 根据参数和PreparedStatement对象拼接完整的SQL,向服务器发送QUERY命令

   我们再看参数cachePrepStmts打开时在useServerPrepStmts为true或false时,均缓存PreparedStatement对象。只不过useServerPrepStmts为的true缓存PreparedStatement对象包含服务器的stmt->id等信息,也就是说如果重用了PreparedStatement对象,那么就省去了和服务器通讯(COM_PREPARE命令)的开销。而useServerPrepStmts=false是,开启cachePrepStmts缓存PreparedStatement对象只是简单的sql解析信息,因此此时开启cachePrepStmts意义不是太大。

我们来开看一段java代码         

            Connection con = null;
            PreparedStatement ps = null;
            String sql = "select * from user where id=?";
            ps = con.prepareStatement(sql);            
            ps.setInt(1, 1);‍‍            
            ps.executeQuery();            
            ps.close();            
            ps = con.prepareStatement(sql);            
            ps.setInt(1, 3);            
            ps.executeQuery();            
            ps.close();

    这段代码在同一会话中两次prepare执行同一语句,并且之间有ps.close();

    useServerPrepStmts=false时,服务器会两次硬解析同一SQL。

    useServerPrepStmts=true, cachePrepStmts=false时服务器仍然会两次硬解析同一SQL。

    useServerPrepStmts=true, cachePrepStmts=true时服务器只会硬解析一次SQL。

 

    如果两次prepare之间没有ps.close();那么cachePrepStmts=true,cachePrepStmts=false也只需一次硬解析. 

    因此,客户端对同一sql,频繁分配和释放PreparedStatement对象的情况下,开启cachePrepStmts参数是很有必要的。

测试

   1)做了一个简单的测试,主要测试prepare的效果和useServerPrepStmts参数的影响.       

        cnt = 5000;
        // no prepare
        String sql = "select biz_order_id,out_order_id,seller_nick,buyer_nick,seller_id,buyer_id,auction_id,auction_title,auction_price,buy_amount,biz_type,sub_biz_type,fail_reason,pay_status,logistics_status,out_trade_status,snap_path,gmt_create,status,ifnull(buyer_rate_status, 4) buyer_rate_status from tc_biz_order_0030 where " +
        "parent_id = 594314511722841 or parent_id =547667559932641;";

        begin = new Date();
        System.out.println("begin:" + df.format(begin));
        
        stmt = con.createStatement();
        for (int i = 0; i < cnt; i++)
        {            
            stmt.executeQuery(sql);
        } 
               
        end = new Date();
        System.out.println("end:" + df.format(end));
        
        long temp = end.getTime() - begin.getTime();
        System.out.println("no perpare interval:" + temp);
        
        
        // test prepare       
        sql = "select biz_order_id,out_order_id,seller_nick,buyer_nick,seller_id,buyer_id,auction_id,auction_title,auction_price,buy_amount,biz_type,sub_biz_type,fail_reason,pay_status,logistics_status,out_trade_status,snap_path,gmt_create,status,ifnull(buyer_rate_status, 4) buyer_rate_status from tc_biz_order_0030 where " +
                "parent_id = 594314511722841 or parent_id =?;";
        ps = con.prepareStatement(sql);
        BigInteger param = new BigInteger("547667559932641");
        
        begin = new Date();
        System.out.println("begin:" + df.format(begin));
        
        for (int i = 0; i < cnt; i++)
        {
            ps.setObject(1, param);
            ps.executeQuery(); 
        } 
   
        end = new Date();
        System.out.println("end:" + df.format(end));
        
        temp = end.getTime() - begin.getTime();
        System.out.println("prepare interval:" + temp);
经多次采样测试结果如下
  非prepare和prepare时间比
useServerPrepStmts=true 0.93
useServerPrepStmts=false 1.01

 

结论:

useServerPrepStmts=true时,prepare提升7%;

useServerPrepStmts=false时,prepare与非prepare性能相当。 

 

如果将语句简化为select * from tc_biz_order_0030 where parent_id =?。那么测试的结论useServerPrepStmts=true时,prepare仅提升2%;sql越简单硬解析的时间就越少,prepare的提升就越少。

 

注意:这个测试是在单个连接,单条sql的理想情况下进行的,线上会出现多连接多sql,还有sql执行频率,sql的复杂程度等不同,因此prepare的提升效果会随具体环境而变化。 

2)prepare 前后的perf top 对比 

   以下为非prepare    

     6.46%   mysqld  mysqld              [.] _Z10MYSQLparsePv
     3.74%   mysqld  libc-2.12.so        [.] __memcpy_ssse3
     2.50%   mysqld  mysqld              [.] my_hash_sort_utf8
     2.15%   mysqld  mysqld              [.] cmp_dtuple_rec_with_match
     2.05%   mysqld  mysqld              [.] _ZL13lex_one_tokenPvS_
     1.46%   mysqld  mysqld              [.] buf_page_get_gen
     1.34%   mysqld  mysqld              [.] page_cur_search_with_match
     1.31%   mysqld  mysqld              [.] _ZL14build_templateP19row_prebuilt_structP3THDP5TABLEj
     1.24%   mysqld  mysqld              [.] rec_init_offsets
     1.11%   mysqld  libjemalloc.so.1    [.] free
     1.09%   mysqld  mysqld              [.] rec_get_offsets_func
     1.01%   mysqld  libjemalloc.so.1    [.] malloc
     0.96%   mysqld  libc-2.12.so        [.] __strlen_sse42
     0.93%   mysqld  mysqld              [.] _ZN4JOIN8optimizeEv
     0.91%   mysqld  mysqld              [.] _ZL15get_hash_symbolPKcjb
     0.88%   mysqld  mysqld              [.] row_search_for_mysql
     0.86%   mysqld  [kernel.kallsyms]   [k] tcp_recvmsg    

 

 以下为perpare    

     3.46%   mysqld  libc-2.12.so        [.] __memcpy_ssse3
     2.32%   mysqld  mysqld              [.] cmp_dtuple_rec_with_match
     2.14%   mysqld  mysqld              [.] _ZL14build_templateP19row_prebuilt_structP3THDP5TABLEj
     1.96%   mysqld  mysqld              [.] buf_page_get_gen
     1.66%   mysqld  mysqld              [.] page_cur_search_with_match
     1.54%   mysqld  mysqld              [.] row_search_for_mysql
     1.44%   mysqld  mysqld              [.] btr_cur_search_to_nth_level
     1.41%   mysqld  libjemalloc.so.1    [.] free
     1.35%   mysqld  mysqld              [.] rec_init_offsets
     1.32%   mysqld  [kernel.kallsyms]   [k] kfree
     1.14%   mysqld  libjemalloc.so.1    [.] malloc
     1.08%   mysqld  [kernel.kallsyms]   [k] fget_light
     1.05%   mysqld  mysqld              [.] rec_get_offsets_func
     0.99%   mysqld  mysqld              [.] _ZN8Protocol24send_result_set_metadataEP4ListI4ItemEj
     0.90%   mysqld  mysqld              [.] sync_array_print_long_waits
     0.87%   mysqld  mysqld              [.] page_rec_get_n_recs_before
     0.81%   mysqld  mysqld              [.] _ZN4JOIN8optimizeEv
     0.81%   mysqld  libc-2.12.so        [.] __strlen_sse42
     0.78%   mysqld  mysqld              [.] _ZL20make_join_statisticsP4JOINP10TABLE_LISTP4ItemP16st_dynamic_array
     0.72%   mysqld  [kernel.kallsyms]   [k] tcp_recvmsg
     0.63%   mysqld  libpthread-2.12.so  [.] __pthread_getspecific_internal
     0.63%   mysqld  [kernel.kallsyms]   [k] sk_run_filter
     0.60%   mysqld  mysqld              [.] _Z19find_field_in_tableP3THDP5TABLEPKcjbPj
     0.60%   mysqld  mysqld              [.] page_check_dir
     0.57%   mysqld  mysqld              [.] _Z16dispatch_command19enum_server_commandP3THDP

    对比可以发现 MYSQLparse lex_one_token在prepare时已优化掉了。

思考

   1 开启cachePrepStmts的问题,前面谈到每个连接都有一个缓存,是以sql为唯一标识的LRU cache. 在分表较多,大连接的情况下,可能会个应用服务器带来内存问题。这里有个前提是ibatis是默认使用prepare的。 在mybatis中,标签statementType可以指定某个sql是否是使用prepare.

statementType Any one of STATEMENT, PREPARED or CALLABLE. This causes MyBatis to use Statement, PreparedStatement orCallableStatement respectively. Default: PREPARED.

这样可以精确控制只对频率较高的sql使用prepare,从而控制使用prepare sql的个数,减少内存消耗。遗憾的是目前集团貌似大多使用的是ibatis 2.0版本,不支持statementType

标签。

    2 服务器端prepare cache是一个HASH MAP. Key为stmt->id,同时也是每个连接都维护一个。因此也有可能出现内存问题,待实际测试。如有必要需改造成Key为sql的全局cache,这样不同连接的相同prepare sql可以共享。 

    3 oracle prepare与mysql prepare的区别:

      mysql与oracle有一个重大区别是mysql没有oracle那样的执行计划缓存。前面我们讲到SQL执行过程包括以下阶段 词法分析->语法分析->语义分析->执行计划优化->执行。oracle的prepare实际上包括以下阶段:词法分析->语法分析->语义分析->执行计划优化,也就是说oracle的prepare做了更多的事情,execute只需要执行即可。因此,oracle的prepare比mysql更高效。

 

posted @ 2014-08-18 17:47 sstrive 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏