TiDB
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在 TiDB 上的尝试、调研与分享
本期作者
漆锐
TiDB 数据库工程师
熟悉 DevOps
用过 TiDB 的小伙伴，或多或少都头疼过 TiDB 读写热点的问题，但这也无法避免。为了有效缓解在实际生产中比较常见的读写热点问题，TiDB 也在各种方面做出了自己的尝试。
比如说，其在 v6.0.0 推出的缓存表，就是一个有效解决小表读热点问题的新特性。
注意这里的定语，有两个：一个是小表，一个是读热点。本篇我们会一一解释。
#了解缓存表
在 TiDB 中，数据调度的最小单位为region，新建一张表，意味着新建一个 region 。如果这张表的数据不够多的话，默认情况下，这些数据就只会存在这一个 region 上。
这样，在 TiDB 上频繁对这些小表进行读查询时，就很容易出现对某个 region 的热点操作，出现读热点问题。这会对 TiKV 造成一定的压力，进而导致整个集群出现性能瓶颈，这也就是前面提到的小表读热点问题。
缓存表，主要就是将这种小表中的数据，先一步从 region 读到TiDB Server的内存中缓存起来，有点类似 MySQL 的内存表。
当查询使用到这种表的时候，就直接从TiDB Server 的内存中读取，进而节省到 TiKV 节点访问相应数据的时间。
此处，我们可以看下缓存表的优点：
1. 减少到 TiKV 节点访问数据的频次，节省分布式组件之间在网络链路上的时间消耗。
2. 不会出现因单个 region 的读热点造成的，TiDB 整个集群的读性能损失。
3. 降低查询时延，提升查询效率，充分利用分布式资源。
同时，缓存表也有使用限制：
1.表大小不超过64MB
因为每张小表会被加载到内存中缓存起来，且这个缓存存在租约时间。缓存过久会失效，需要重新加载，所以表不易过大 。
2.更适于读表
缓存表对写极不友好，因此适合于只读表，或者几乎不会对表中数据进行更新的表。
3.缓存表无法进行DDL操作
无法直接对缓存表进行 DDL 操作，需要将缓存表转换为普通表，才能进行DDL操作。
因此，缓存表的适用场景：
1. 表的数据量不大。
2. 只读表，或者几乎很少修改的表。
3. 表的访问非常频繁，希望避免因出现读热点而造成的性能损失。
TiDB缓存表的典型使用场景如下：
1. 配置表，业务通过该表读取配置信息。
2. 金融场景中的存储汇率的表，该表不会实时更新，每天只更新一次。
3. 银行分行或者网点信息表，该表很少新增记录项。
以配置表为例，当业务重启的瞬间，全部连接一起加载配置，会造成较高的数据库读延迟。如果使用了缓存表，则可以解决这样的问题。
接下来，我们带领大家从源码层面，一点点深入了解缓存表！
#普通表
转换为缓存表
首先来看看普通表转换成缓存表的过程，这里使用的是 SQL 语句： `ALTER TABLE tbl_name CACHE` 。
1、语句被 Parser 解析转化成为
ast 树 ‘ast.AlterTableCache’
// Support caching or non-caching a table in memory for tidb, It can be found in the official Oracle document, see: https://docs.oracle.com/database/121/SQLRF/statements_3001.html| "CACHE"{$$ = &ast.AlterTableSpec{Tp: ast.AlterTableCache,}}| "NOCACHE"{$$ = &ast.AlterTableSpec{Tp: ast.AlterTableNoCache,}}
2、根据语法树类型生成语句
执行器 `Executor`根据语法树类型来生成。
# 比如说这里属于 `DDL`语句，会生成 `DDLExec`。
# 接着由 `DDLExec` 根据解析出来 ` DDL` 语句的`stmt`类型。
# 于是，这里是 `AlterTableStmt` ，就会调用`executeAlterTable` 方法。
# 最终根据`ast.AlterTableCache` 调用 `AlterTableCahe` 方法。
ddl/ddl_api.go:3204 case ast.AlterTableCache:ddl/ddl_api.go:3205 err = d.AlterTableCache(sctx, ident)
3、在AlterTableCahe方法中
主要做的事情：
# 获取表的元信息
schema, t, err := d.getSchemaAndTableByIdent(ctx, ti)if err != nil {return err}
# 根据表的元信息判断
· 判断表是否已经是缓存表，如是，则直接结束执行，然后返回；
· 判断表是否位于系统库，如是，则会报错，不支持将系统库中的表转换为缓存表；
· 判断表是否是视图或临时表，如是，则会报错；
· 判断表是否为分区表，如是，则会报错；
// if a table is already in cache state, return directly// 如果表已经是缓存表，则直接返回，model.TableCacheStatusEnableif t.Meta().TableCacheStatusType == model.TableCacheStatusEnable {return nil}// forbit cache table in system database.// 禁止缓存存在于系统库中的表（这里源码注释写的是forbit，笔者猜测是写错了，应该是 forbid，禁止）if util.IsMemOrSysDB(schema.Name.L) {return errors.Trace(dbterror.ErrUnsupportedAlterCacheForSysTable)// 判断表的TempTableType 是否为TempTableNone，如不是，则就是临时表或者视图中的一种，会报错} else if t.Meta().TempTableType != model.TempTableNone {return dbterror.ErrOptOnTemporaryTable.GenWithStackByArgs("alter temporary table cache")}// 如果表为分区表，也不能转换为缓存表if t.Meta().Partition != nil {return dbterror.ErrOptOnCacheTable.GenWithStackByArgs("partition mode")}
# 计算表的大小若超过限制，会报错
succ, err := checkCacheTableSize(d.store, t.Meta().ID)if err != nil {return errors.Trace(err)}if !succ {return dbterror.ErrOptOnCacheTable.GenWithStackByArgs("table too large")}
计算表大小的主要逻辑：
# 执行一个 SQL语句
往 `mysql.table_cache_meta`中插入一条数据，并记录信息
ddlQuery, _ := ctx.Value(sessionctx.QueryString).(string)// Initialize the cached table meta lock info in `mysql.table_cache_meta`.// The operation shouldn't fail in most cases, and if it does, return the error directly.// This DML and the following DDL is not atomic, that's not a problem._, err = ctx.(sqlexec.SQLExecutor).ExecuteInternal(context.Background(),"insert ignore into mysql.table_cache_meta values (%?, 'NONE', 0, 0)", t.Meta().ID)if err != nil {return errors.Trace(err)}ctx.SetValue(sessionctx.QueryString, ddlQuery)
# 生成 DDLjob
生成 `model.ActionAlterCacheTable` 类型的 `DDLjob`，然后调用 `doDDLjob`执行
job := &model.Job{SchemaID: schema.ID,SchemaName: schema.Name.L,TableID: t.Meta().ID,Type: model.ActionAlterCacheTable,BinlogInfo: &model.HistoryInfo{},Args: []interface{}{},}err = d.doDDLJob(ctx, job)
4、 进入到 DDLjob 的执行阶段
刚刚我们已经生成了 `DDLjob`。
接下来进入到该 `DDLjob` 的执行阶段，会根据类型调用 `onAlterCacheTable` 方法，这个方法中的主要逻辑如下：
# 获取表元信息，进行一系列判断
// 获取表元信息tbInfo, err := getTableInfoAndCancelFaultJob(t, job, job.SchemaID)if err != nil {return 0, errors.Trace(err)}// If the table is already in the cache state// 判断表是否已经是缓存表，如是则会直接结束该jobif tbInfo.TableCacheStatusType == model.TableCacheStatusEnable {job.FinishTableJob(model.JobStateDone, model.StatePublic, ver, tbInfo)return ver, nil}// 没错，这里又会判断一遍是否为临时表、视图或者分区表if tbInfo.TempTableType != model.TempTableNone {return ver, errors.Trace(dbterror.ErrOptOnTemporaryTable.GenWithStackByArgs("alter temporary table cache"))}if tbInfo.Partition != nil {return ver, errors.Trace(dbterror.ErrOptOnCacheTable.GenWithStackByArgs("partition mode"))}
# 转换表
走到这里，会发现转换过程已经结束了，而文档提到的最重要的一个机制，lease，在整个转换过程中并未出现。
让人不禁好奇，缓存表最重要的租约时间，是在哪赋予给表的？此时表中的数据已经缓存到tidb-server 内存当中了吗？不急，我们接着往下看:
# lock & lease
为了实现缓存表，同时为了保证数据的准确性，TiDB 引入了一套基于 lease 的复杂机制。
在 lease 期间内，只能对表做读操作，此时会对表上一个 READ lock，同时阻塞写操作，而READ lease 过期之后，才能对该表执行数据修改的操作。
此时会到 TiKV 中修改，同时读操作也会到 TiKV中读取相应数据，此时读的性能会下降，进而需要续约。不禁又有疑惑，续约租期时间是怎么续的？
刚创建缓存表，没有对该表做任何查询、更新操作。通过mysql.table_cache_meta去看该表的 CACHE 信息，会发现，该表此时是没有上锁，也没有租约时间的😣。
按照小编的想法，这里应该有个READ lock，但事实是没有的，刚创建的缓存表，lock_type 为 NONE，lease 也为 0 。
此时，查询数据会直接从缓存中读数据吗？
通过trace来看，缓存表刚创建时，第一次读取读表中数据，还是会通过rpcClient.SendRequest 到 TiKV 中查询数据。此时数据是还存储在 TiKV中，而在lease 时间内，再读一次，会发现此时数据是通过 memTableReader.getMemRows 从缓存中读取。
这时，前面的疑惑就解开了：缓存表刚创建时，表中的数据还没有缓存到tidb-server 的内存当中，而是在读取一次之后，才会缓存数据；同时赋予表 lease 期限，这也意味着在 lease 期间读数据，都是直接从 tidb-server的内存中读取数据。
关于续约的问题也迎刃而解了，当租约过期之后，TiDB 是不会主动从TiKV 中将对应的数据读取到 tidb-server 的内存中缓存起来的，当重新再读这张表的时候，就会被赋予一个新的 lease期限，就相当于续约啦。
#写在最后
本篇带领大家从源码层面，了解整个缓存表的创建过程，对其源码有一个简单的分析与介绍。同时，对于缓存表的 lease 机制有一个简单的解释。其实里面还有很多复杂的设计，也十分的精彩😎。
但，这个表也存在一些令人费解的地方。
比如：
1. 如果不翻看源码，很难发现这个表的存在，妥妥一个隐藏款😅
2. 这张表在使用体验上，目前还并不是那么完善。
3. 如果将缓存表变为普通表，mysql.table_cache_meta中的记录并不会被删除，如果删除，是否会更好呢？
...
不过，作为一个在v6.0.0 DMR 推出的新特性，其在解决小表读热点问题上的突出表现！这已经十分优秀了~纵使存在一点不足之处，相信在后面，会慢慢变得完善，完美！
对此，你还有什么想讨论的呢？
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