概述
MySQL数据库系统包含众多关键函数，这些函数实现了数据库的核心功能，包括连接管理、SQL解析、查询优化、事务处理、存储管理等。本文将深入分析MySQL中最重要的关键函数，揭示其实现原理、算法细节和性能优化技巧。
1. 连接管理关键函数
1.1 handle_connection - 连接处理主函数
/**
* MySQL连接处理主函数
* 这是每个客户端连接的核心处理函数，负责整个连接生命周期的管理
* 位置：sql/sql_connect.cc
*
* 功能说明：
* 1. 执行握手协议
* 2. 进行用户认证
* 3. 处理客户端命令
* 4. 管理连接状态
* 5. 清理连接资源
*
* 性能关键点：
* - 高效的命令分派机制
* - 最小化内存分配
* - 优化的网络I/O处理
*/
void handle_connection(THD *thd) {
DBUG_ENTER("handle_connection");
// 连接统计和性能监控
Connection_handler_manager *handler_manager = Connection_handler_manager::get_instance();
handler_manager->inc_connection_count();
// 设置线程特定数据
my_thread_init();
thd_set_thread_stack(thd, (char*)&thd);
set_current_thd(thd);
// 初始化连接状态
NET *net = &thd->net;
Security_context *sctx = thd->security_context();
try {
// ========== 阶段1：握手协议 ==========
/**
* 握手协议实现细节：
* 1. 发送服务器能力和版本信息
* 2. 生成认证挑战数据
* 3. 设置连接参数
*/
if (send_server_handshake_packet(thd)) {
DBUG_PRINT("error", ("Failed to send handshake packet"));
goto error_exit;
}
// ========== 阶段2：用户认证 ==========
/**
* 认证过程优化：
* 1. 缓存用户权限信息
* 2. 使用高效的密码验证算法
* 3. 支持多种认证插件
*/
if (perform_user_authentication(thd)) {
DBUG_PRINT("error", ("Authentication failed"));
goto error_exit;
}
// ========== 阶段3：连接初始化 ==========
/**
* 连接初始化优化：
* 1. 预分配常用数据结构
* 2. 设置连接级别的缓存
* 3. 初始化事务上下文
*/
if (initialize_connection_context(thd)) {
DBUG_PRINT("error", ("Failed to initialize connection"));
goto error_exit;
}
// 发送认证成功响应
my_ok(thd);
// ========== 阶段4：命令处理循环 ==========
/**
* 命令处理循环优化：
* 1. 高效的命令分派表
* 2. 最小化系统调用
* 3. 智能的缓冲区管理
*/
thd->proc_info = "等待命令";
while (!net->error && net->vio != nullptr && !thd->killed) {
// 性能监控点：记录命令处理开始时间
ulonglong start_time = my_micro_time();
// 核心命令处理函数
if (do_command(thd)) {
DBUG_PRINT("info", ("Command processing indicated connection close"));
break;
}
// 性能监控：更新命令处理统计
ulonglong end_time = my_micro_time();
thd->status_var.last_query_cost = (end_time - start_time) / 1000000.0;
// 连接健康检查
if (check_connection_health(thd)) {
DBUG_PRINT("warning", ("Connection health check failed"));
break;
}
}
} catch (const std::exception &e) {
DBUG_PRINT("error", ("Exception in connection handling: %s", e.what()));
sql_print_error("Connection handling exception: %s", e.what());
}
error_exit:
// ========== 阶段5：连接清理 ==========
/**
* 连接清理优化：
* 1. 及时释放锁资源
* 2. 清理事务状态
* 3. 释放内存资源
* 4. 更新连接统计
*/
cleanup_connection_resources(thd);
// 更新连接统计
handler_manager->dec_connection_count();
// 线程清理
my_thread_end();
DBUG_VOID_RETURN;
}
/**
* 发送服务器握手包
* 实现MySQL客户端-服务器协议的握手阶段
*/
static bool send_server_handshake_packet(THD *thd) {
DBUG_ENTER("send_server_handshake_packet");
NET *net = &thd->net;
char *buff = (char*) my_alloca(256); // 握手包缓冲区
char *pos = buff;
// 协议版本号
*pos++ = PROTOCOL_VERSION;
// 服务器版本字符串
pos = my_stpcpy(pos, MYSQL_SERVER_VERSION) + 1;
// 连接ID（4字节）
int4store(pos, thd->thread_id());
pos += 4;
// 认证插件数据第一部分（8字节随机数据）
create_random_string(thd->scramble, SCRAMBLE_LENGTH, &thd->rand);
memcpy(pos, thd->scramble, SCRAMBLE_LENGTH_323);
pos += SCRAMBLE_LENGTH_323;
*pos++ = 0; // 分隔符
// 服务器能力标志（低16位）
int2store(pos, thd->client_capabilities & 0xFFFF);
pos += 2;
// 服务器字符集
*pos++ = (char) default_charset_info->number;
// 服务器状态标志
int2store(pos, thd->server_status);
pos += 2;
// 服务器能力标志（高16位）
int2store(pos, (thd->client_capabilities >> 16) & 0xFFFF);
pos += 2;
// 认证插件数据长度
*pos++ = SCRAMBLE_LENGTH + 1;
// 保留字节（10字节）
memset(pos, 0, 10);
pos += 10;
// 认证插件数据第二部分
memcpy(pos, thd->scramble + SCRAMBLE_LENGTH_323,
SCRAMBLE_LENGTH - SCRAMBLE_LENGTH_323);
pos += SCRAMBLE_LENGTH - SCRAMBLE_LENGTH_323;
*pos++ = 0;
// 认证插件名称
pos = my_stpcpy(pos, "mysql_native_password") + 1;
// 发送握手包
bool result = my_net_write(net, (uchar*) buff, pos - buff) ||
my_net_flush(net);
my_afree(buff);
DBUG_RETURN(result);
}
/**
* 用户认证处理
* 支持多种认证插件和安全机制
*/
static bool perform_user_authentication(THD *thd) {
DBUG_ENTER("perform_user_authentication");
NET *net = &thd->net;
Security_context *sctx = thd->security_context();
// 读取客户端认证响应
ulong pkt_len = my_net_read(net);
if (pkt_len == packet_error) {
DBUG_RETURN(true);
}
// 解析认证响应包
char *user = nullptr;
char *passwd = nullptr;
char *db = nullptr;
uint passwd_len = 0;
if (parse_client_handshake_packet(thd, (char*)net->read_pos, pkt_len,
&user, &passwd, &passwd_len, &db)) {
DBUG_RETURN(true);
}
// 执行用户认证
if (authenticate_user(thd, user, passwd, passwd_len, db)) {
// 认证失败，记录日志
sql_print_warning("Access denied for user '%s'@'%s'",
user ? user : "(anonymous)",
thd->security_context()->host_or_ip().str);
DBUG_RETURN(true);
}
// 认证成功，设置用户上下文
sctx->assign_user(user, user ? strlen(user) : 0);
if (db && *db) {
sctx->set_db(db, strlen(db));
}
DBUG_RETURN(false);
}
/**
* 连接健康检查
* 检测连接状态和资源使用情况
*/
static bool check_connection_health(THD *thd) {
DBUG_ENTER("check_connection_health");
// 检查连接超时
if (thd->get_command() != COM_SLEEP) {
time_t current_time = time(nullptr);
if (current_time - thd->start_time > thd->variables.net_wait_timeout) {
DBUG_PRINT("warning", ("Connection timeout"));
DBUG_RETURN(true);
}
}
// 检查内存使用
if (thd->status_var.memory_used > thd->variables.max_heap_table_size * 10) {
DBUG_PRINT("warning", ("Excessive memory usage"));
// 可以选择强制清理或警告
}
// 检查锁等待
if (thd->lock_wait_timeout_exceeded()) {
DBUG_PRINT("warning", ("Lock wait timeout"));
DBUG_RETURN(true);
}
DBUG_RETURN(false);
}
1.2 do_command - 命令处理核心函数
/**
* MySQL命令处理核心函数
* 负责读取、解析和分派客户端命令
* 位置：sql/sql_parse.cc
*
* 功能说明：
* 1. 从网络读取命令包
* 2. 解析命令类型和参数
* 3. 分派到具体的处理函数
* 4. 处理命令执行结果
* 5. 管理命令执行状态
*
* 性能优化：
* - 零拷贝的数据包处理
* - 高效的命令分派表
* - 智能的缓冲区重用
*/
bool do_command(THD *thd) {
DBUG_ENTER("do_command");
NET *net = &thd->net;
bool return_value = false;
// 性能监控：命令开始时间
thd->start_utime = my_micro_time();
// ========== 阶段1：读取命令包 ==========
/**
* 网络读取优化：
* 1. 使用高效的网络缓冲区
* 2. 支持异步I/O
* 3. 智能的超时处理
*/
packet_length = my_net_read_timeout(net, thd->variables.net_read_timeout);
if (packet_length == packet_error) {
DBUG_PRINT("info", ("Got error reading command from socket %s",
vio_description(net->vio)));
// 网络错误处理
if (net->error != 3) { // 不是正常断开
return_value = true; // 关闭连接
}
goto done;
}
// 检查包长度
if (packet_length == 0) {
DBUG_PRINT("info", ("Got empty packet"));
goto done;
}
// ========== 阶段2：解析命令 ==========
/**
* 命令解析优化：
* 1. 快速的命令类型识别
* 2. 最小化内存拷贝
* 3. 高效的参数提取
*/
enum enum_server_command command = (enum enum_server_command) net->read_pos[0];
// 更新命令统计
thd->set_command(command);
thd->inc_status_var(thd->status_var.questions);
// 命令有效性检查
if (command >= COM_END) {
DBUG_PRINT("error", ("Invalid command %d", command));
my_error(ER_UNKNOWN_COM_ERROR, MYF(0));
return_value = true;
goto done;
}
// ========== 阶段3：命令分派 ==========
/**
* 高性能命令分派表：
* 使用函数指针数组实现O(1)的命令分派
*/
static const command_handler_func command_handlers[] = {
[COM_SLEEP] = handle_com_sleep,
[COM_QUIT] = handle_com_quit,
[COM_INIT_DB] = handle_com_init_db,
[COM_QUERY] = handle_com_query,
[COM_FIELD_LIST] = handle_com_field_list,
[COM_CREATE_DB] = handle_com_create_db,
[COM_DROP_DB] = handle_com_drop_db,
[COM_REFRESH] = handle_com_refresh,
[COM_SHUTDOWN] = handle_com_shutdown,
[COM_STATISTICS] = handle_com_statistics,
[COM_PROCESS_INFO] = handle_com_process_info,
[COM_CONNECT] = handle_com_connect,
[COM_PROCESS_KILL] = handle_com_process_kill,
[COM_DEBUG] = handle_com_debug,
[COM_PING] = handle_com_ping,
[COM_TIME] = handle_com_time,
[COM_DELAYED_INSERT] = handle_com_delayed_insert,
[COM_CHANGE_USER] = handle_com_change_user,
[COM_BINLOG_DUMP] = handle_com_binlog_dump,
[COM_TABLE_DUMP] = handle_com_table_dump,
[COM_CONNECT_OUT] = handle_com_connect_out,
[COM_REGISTER_SLAVE] = handle_com_register_slave,
[COM_STMT_PREPARE] = handle_com_stmt_prepare,
[COM_STMT_EXECUTE] = handle_com_stmt_execute,
[COM_STMT_SEND_LONG_DATA] = handle_com_stmt_send_long_data,
[COM_STMT_CLOSE] = handle_com_stmt_close,
[COM_STMT_RESET] = handle_com_stmt_reset,
[COM_SET_OPTION] = handle_com_set_option,
[COM_STMT_FETCH] = handle_com_stmt_fetch,
[COM_DAEMON] = handle_com_daemon,
[COM_BINLOG_DUMP_GTID] = handle_com_binlog_dump_gtid,
[COM_RESET_CONNECTION] = handle_com_reset_connection
};
// 执行命令处理函数
command_handler_func handler = command_handlers[command];
if (handler) {
return_value = handler(thd, (char*)net->read_pos, packet_length);
} else {
DBUG_PRINT("error", ("No handler for command %d", command));
my_error(ER_UNKNOWN_COM_ERROR, MYF(0));
return_value = true;
}
done:
// ========== 阶段4：命令后处理 ==========
/**
* 命令后处理优化：
* 1. 及时释放临时资源
* 2. 更新性能统计
* 3. 检查连接状态
*/
// 更新性能统计
thd->end_utime = my_micro_time();
thd->status_var.last_query_cost =
(thd->end_utime - thd->start_utime) / 1000000.0;
// 清理临时资源
cleanup_command_resources(thd);
// 检查连接状态
if (thd->killed) {
return_value = true;
}
DBUG_RETURN(return_value);
}
/**
* COM_QUERY命令处理函数
* 处理SQL查询命令，这是最重要和最复杂的命令
*/
static bool handle_com_query(THD *thd, char *packet, ulong packet_length) {
DBUG_ENTER("handle_com_query");
// 提取SQL语句
char *query = packet + 1; // 跳过命令字节
uint query_length = packet_length - 1;
// SQL语句预处理
if (preprocess_sql_query(thd, query, query_length)) {
DBUG_RETURN(true);
}
// 执行SQL解析和执行
bool result = mysql_parse(thd, query, query_length);
DBUG_RETURN(result);
}
/**
* COM_PING命令处理函数
* 处理客户端心跳检测
*/
static bool handle_com_ping(THD *thd, char *packet, ulong packet_length) {
DBUG_ENTER("handle_com_ping");
// 发送OK响应
my_ok(thd);
DBUG_RETURN(false);
}
/**
* 命令资源清理函数
* 清理命令执行过程中分配的临时资源
*/
static void cleanup_command_resources(THD *thd) {
DBUG_ENTER("cleanup_command_resources");
// 清理临时表
close_temporary_tables(thd);
// 清理预处理语句缓存
if (thd->stmt_map.size() > MAX_PREPARED_STMT_COUNT) {
cleanup_prepared_statements(thd);
}
// 清理查询缓存
if (thd->query_cache_tls) {
query_cache_invalidate_by_MyISAM_filename_ref = nullptr;
}
// 重置状态变量
thd->clear_error();
thd->proc_info = nullptr;
DBUG_VOID_RETURN;
}
2. SQL解析关键函数
2.1 mysql_parse - SQL解析主函数
/**
* MySQL SQL解析主函数
* 负责SQL语句的词法分析、语法分析、语义分析和执行
* 位置：sql/sql_parse.cc
*
* 功能说明：
* 1. 词法和语法分析
* 2. 语义检查和优化
* 3. 权限检查
* 4. 执行计划生成
* 5. 查询执行
*
* 性能优化：
* - 解析结果缓存
* - 增量式语义分析
* - 并行权限检查
*/
bool mysql_parse(THD *thd, const char *rawbuf, uint length) {
DBUG_ENTER("mysql_parse");
LEX *lex = thd->lex;
bool error = false;
// 性能监控：解析开始时间
ulonglong parse_start_time = my_micro_time();
// ========== 阶段1：解析准备 ==========
/**
* 解析准备优化：
* 1. 重用LEX结构
* 2. 预分配解析缓冲区
* 3. 设置解析上下文
*/
lex_start(thd);
// 设置查询字符串
thd->set_query(rawbuf, length);
thd->set_query_id(next_query_id());
// 检查查询缓存
if (query_cache_send_result_to_client(thd, rawbuf, length) <= 0) {
// 查询缓存未命中，需要解析执行
// ========== 阶段2：词法语法分析 ==========
/**
* 解析器优化：
* 1. 使用高效的词法分析器
* 2. LR解析器的状态机优化
* 3. AST节点的内存池分配
*/
Parser_state parser_state;
if (parser_state.init(thd, rawbuf, length)) {
error = true;
goto end;
}
// 执行SQL解析
if (parse_sql(thd, &parser_state, nullptr)) {
error = true;
goto end;
}
// ========== 阶段3：语义分析 ==========
/**
* 语义分析优化：
* 1. 增量式名称解析
* 2. 类型推导缓存
* 3. 权限检查并行化
*/
if (semantic_analysis(thd)) {
error = true;
goto end;
}
// ========== 阶段4：权限检查 ==========
/**
* 权限检查优化：
* 1. 权限信息缓存
* 2. 批量权限检查
* 3. 细粒度权限控制
*/
if (check_access_privileges(thd)) {
error = true;
goto end;
}
// ========== 阶段5：查询执行 ==========
/**
* 查询执行优化：
* 1. 执行计划缓存
* 2. 统计信息更新
* 3. 结果集流式处理
*/
error = execute_sqlcom_select(thd, lex->select_lex);
}
end:
// 更新解析统计
ulonglong parse_end_time = my_micro_time();
thd->status_var.last_query_parse_time =
(parse_end_time - parse_start_time) / 1000000.0;
// 清理解析资源
lex_end(lex);
DBUG_RETURN(error);
}
/**
* SQL语义分析函数
* 执行名称解析、类型检查和语义验证
*/
static bool semantic_analysis(THD *thd) {
DBUG_ENTER("semantic_analysis");
LEX *lex = thd->lex;
SELECT_LEX *select_lex = lex->select_lex;
// ========== 名称解析 ==========
/**
* 名称解析优化：
* 1. 使用哈希表加速查找
* 2. 缓存解析结果
* 3. 支持别名和限定名
*/
if (resolve_table_references(thd, select_lex)) {
DBUG_RETURN(true);
}
if (resolve_column_references(thd, select_lex)) {
DBUG_RETURN(true);
}
// ========== 类型检查 ==========
/**
* 类型检查优化：
* 1. 类型推导缓存
* 2. 隐式类型转换
* 3. 表达式类型验证
*/
if (validate_expression_types(thd, select_lex)) {
DBUG_RETURN(true);
}
// ========== 语义验证 ==========
/**
* 语义验证优化：
* 1. 聚合函数验证
* 2. 子查询相关性检查
* 3. 窗口函数验证
*/
if (validate_query_semantics(thd, select_lex)) {
DBUG_RETURN(true);
}
DBUG_RETURN(false);
}
/**
* 表引用解析函数
* 解析FROM子句中的表引用
*/
static bool resolve_table_references(THD *thd, SELECT_LEX *select_lex) {
DBUG_ENTER("resolve_table_references");
// 遍历表列表
for (TABLE_LIST *table = select_lex->table_list.first;
table; table = table->next_local) {
// 解析表名
if (resolve_single_table_reference(thd, table)) {
DBUG_RETURN(true);
}
// 检查表访问权限
if (check_table_access(thd, SELECT_ACL, table, FALSE, UINT_MAX, FALSE)) {
DBUG_RETURN(true);
}
// 打开表定义
if (open_table_definition(thd, table)) {
DBUG_RETURN(true);
}
}
DBUG_RETURN(false);
}
/**
* 列引用解析函数
* 解析SELECT列表和WHERE条件中的列引用
*/
static bool resolve_column_references(THD *thd, SELECT_LEX *select_lex) {
DBUG_ENTER("resolve_column_references");
// 解析SELECT列表
List_iterator<Item> it(select_lex->item_list);
Item *item;
while ((item = it++)) {
if (resolve_item_references(thd, item, select_lex->table_list.first)) {
DBUG_RETURN(true);
}
}
// 解析WHERE条件
if (select_lex->where &&
resolve_item_references(thd, select_lex->where, select_lex->table_list.first)) {
DBUG_RETURN(true);
}
// 解析GROUP BY
if (select_lex->group_list.elements &&
resolve_group_by_references(thd, select_lex)) {
DBUG_RETURN(true);
}
// 解析ORDER BY
if (select_lex->order_list.elements &&
resolve_order_by_references(thd, select_lex)) {
DBUG_RETURN(true);
}
DBUG_RETURN(false);
}
/**
* 项目引用解析函数
* 递归解析表达式中的所有引用
*/
static bool resolve_item_references(THD *thd, Item *item, TABLE_LIST *tables) {
DBUG_ENTER("resolve_item_references");
if (!item) {
DBUG_RETURN(false);
}
switch (item->type()) {
case Item::FIELD_ITEM: {
// 字段引用解析
Item_field *field_item = static_cast<Item_field*>(item);
Field *field = find_field_in_tables(thd, field_item, tables,
nullptr, nullptr, nullptr,
TRUE, FALSE);
if (!field) {
my_error(ER_BAD_FIELD_ERROR, MYF(0),
field_item->field_name, thd->where);
DBUG_RETURN(true);
}
field_item->set_field(field);
break;
}
case Item::FUNC_ITEM: {
// 函数引用解析
Item_func *func_item = static_cast<Item_func*>(item);
for (uint i = 0; i < func_item->argument_count(); i++) {
if (resolve_item_references(thd, func_item->arguments()[i], tables)) {
DBUG_RETURN(true);
}
}
break;
}
case Item::SUBSELECT_ITEM: {
// 子查询引用解析
Item_subselect *subselect_item = static_cast<Item_subselect*>(item);
if (resolve_subquery_references(thd, subselect_item, tables)) {
DBUG_RETURN(true);
}
break;
}
default:
// 其他类型的项目
break;
}
DBUG_RETURN(false);
}
3. 查询优化关键函数
3.1 JOIN::optimize - 查询优化主函数
/**
* MySQL查询优化主函数
* 负责生成最优的查询执行计划
* 位置：sql/sql_optimizer.cc
*
* 功能说明：
* 1. 表访问路径选择
* 2. 连接顺序优化
* 3. 索引选择优化
* 4. 条件下推优化
* 5. 子查询优化
*
* 性能优化：
* - 基于代价的优化模型
* - 统计信息驱动的决策
* - 启发式剪枝算法
*/
bool JOIN::optimize() {
DBUG_ENTER("JOIN::optimize");
// 性能监控：优化开始时间
ulonglong optimize_start_time = my_micro_time();
// ========== 阶段1：预处理优化 ==========
/**
* 预处理优化包括：
* 1. 常量表识别
* 2. 不可能条件检测
* 3. 表达式简化
*/
if (preprocessing_phase()) {
DBUG_RETURN(true);
}
// ========== 阶段2：访问路径选择 ==========
/**
* 访问路径选择优化：
* 1. 全表扫描 vs 索引扫描
* 2. 索引选择性分析
* 3. 覆盖索引优化
*/
if (choose_access_paths()) {
DBUG_RETURN(true);
}
// ========== 阶段3：连接顺序优化 ==========
/**
* 连接顺序优化算法：
* 1. 动态规划（表数 <= 7）
* 2. 贪心算法（表数 > 7）
* 3. 启发式剪枝
*/
if (optimize_join_order()) {
DBUG_RETURN(true);
}
// ========== 阶段4：后优化处理 ==========
/**
* 后优化处理包括：
* 1. 排序优化
* 2. 分组优化
* 3. 临时表优化
*/
if (postprocessing_phase()) {
DBUG_RETURN(true);
}
// 更新优化统计
ulonglong optimize_end_time = my_micro_time();
thd->status_var.last_query_optimize_time =
(optimize_end_time - optimize_start_time) / 1000000.0;
DBUG_RETURN(false);
}
/**
* 预处理优化阶段
* 执行各种预处理优化技术
*/
bool JOIN::preprocessing_phase() {
DBUG_ENTER("JOIN::preprocessing_phase");
// ========== 常量表识别 ==========
/**
* 常量表识别算法：
* 1. 空表检测
* 2. 单行表检测
* 3. 唯一索引等值条件检测
*/
if (identify_constant_tables()) {
DBUG_RETURN(true);
}
// ========== 条件分析和简化 ==========
/**
* 条件优化技术：
* 1. 常量折叠
* 2. 不可能条件检测
* 3. 冗余条件消除
*/
if (optimize_conditions()) {
DBUG_RETURN(true);
}
// ========== 子查询优化 ==========
/**
* 子查询优化策略：
* 1. 子查询展开
* 2. 半连接转换
* 3. 物化优化
*/
if (optimize_subqueries()) {
DBUG_RETURN(true);
}
DBUG_RETURN(false);
}
/**
* 常量表识别函数
* 识别只有一行或没有行的表
*/
bool JOIN::identify_constant_tables() {
DBUG_ENTER("JOIN::identify_constant_tables");
table_map const_table_map = 0;
// 遍历所有表
for (uint i = 0; i < tables; i++) {
JOIN_TAB *tab = join_tab + i;
TABLE *table = tab->table;
// 检查是否为空表
if (table->file->stats.records == 0) {
tab->type = JT_CONST;
tab->const_keys.set_all();
const_table_map |= tab->table->map;
continue;
}
// 检查唯一索引等值条件
if (check_unique_key_condition(tab)) {
tab->type = JT_CONST;
const_table_map |= tab->table->map;
continue;
}
// 检查系统表
if (table->s->system) {
tab->type = JT_SYSTEM;
const_table_map |= tab->table->map;
}
}
// 更新常量表信息
const_tables = const_table_map;
DBUG_RETURN(false);
}
/**
* 访问路径选择函数
* 为每个表选择最优的访问方法
*/
bool JOIN::choose_access_paths() {
DBUG_ENTER("JOIN::choose_access_paths");
// 遍历所有非常量表
for (uint i = 0; i < tables; i++) {
JOIN_TAB *tab = join_tab + i;
if (tab->type == JT_CONST || tab->type == JT_SYSTEM) {
continue; // 跳过常量表
}
// ========== 收集可用的访问路径 ==========
/**
* 访问路径类型：
* 1. 全表扫描
* 2. 索引扫描
* 3. 索引范围扫描
* 4. 索引查找
*/
Access_path_array access_paths;
collect_access_paths(tab, &access_paths);
// ========== 代价估算和选择 ==========
/**
* 代价模型考虑因素：
* 1. I/O代价
* 2. CPU代价
* 3. 内存使用
* 4. 网络传输
*/
Access_path *best_path = choose_best_access_path(tab, &access_paths);
if (!best_path) {
DBUG_RETURN(true);
}
// 设置最优访问路径
apply_access_path(tab, best_path);
}
DBUG_RETURN(false);
}
/**
* 收集访问路径函数
* 收集表的所有可能访问路径
*/
void JOIN::collect_access_paths(JOIN_TAB *tab, Access_path_array *paths) {
DBUG_ENTER("JOIN::collect_access_paths");
TABLE *table = tab->table;
// ========== 全表扫描路径 ==========
Access_path *table_scan = new Access_path();
table_scan->type = AP_TABLE_SCAN;
table_scan->cost = calculate_table_scan_cost(table);
table_scan->records = table->file->stats.records;
paths->push_back(table_scan);
// ========== 索引访问路径 ==========
for (uint key_no = 0; key_no < table->s->keys; key_no++) {
KEY *key_info = table->key_info + key_no;
// 检查索引是否可用
if (!tab->keys.is_set(key_no)) {
continue;
}
// ========== 索引扫描路径 ==========
if (can_use_index_scan(tab, key_info)) {
Access_path *index_scan = new Access_path();
index_scan->type = AP_INDEX_SCAN;
index_scan->key_no = key_no;
index_scan->cost = calculate_index_scan_cost(table, key_info);
index_scan->records = table->file->stats.records;
paths->push_back(index_scan);
}
// ========== 索引范围扫描路径 ==========
if (can_use_range_scan(tab, key_info)) {
Access_path *range_scan = new Access_path();
range_scan->type = AP_RANGE_SCAN;
range_scan->key_no = key_no;
// 计算范围扫描的选择性和代价
double selectivity = calculate_range_selectivity(tab, key_info);
range_scan->records = (ha_rows)(table->file->stats.records * selectivity);
range_scan->cost = calculate_range_scan_cost(table, key_info, selectivity);
paths->push_back(range_scan);
}
// ========== 索引查找路径 ==========
if (can_use_index_lookup(tab, key_info)) {
Access_path *index_lookup = new Access_path();
index_lookup->type = AP_INDEX_LOOKUP;
index_lookup->key_no = key_no;
index_lookup->cost = calculate_index_lookup_cost(table, key_info);
index_lookup->records = 1; // 假设唯一索引
paths->push_back(index_lookup);
}
}
DBUG_VOID_RETURN;
}
/**
* 选择最佳访问路径函数
* 基于代价模型选择最优访问路径
*/
Access_path *JOIN::choose_best_access_path(JOIN_TAB *tab, Access_path_array *paths) {
DBUG_ENTER("JOIN::choose_best_access_path");
Access_path *best_path = nullptr;
double best_cost = DBL_MAX;
// 遍历所有访问路径
for (Access_path *path : *paths) {
// 计算总代价（包括后续操作的代价）
double total_cost = path->cost;
// 考虑排序代价
if (need_sorting_for_path(tab, path)) {
total_cost += calculate_sorting_cost(path->records);
}
// 考虑临时表代价
if (need_temporary_table_for_path(tab, path)) {
total_cost += calculate_temporary_table_cost(path->records);
}
// 选择代价最小的路径
if (total_cost < best_cost) {
best_cost = total_cost;
best_path = path;
}
}
DBUG_RETURN(best_path);
}
/**
* 连接顺序优化函数
* 使用动态规划或贪心算法优化连接顺序
*/
bool JOIN::optimize_join_order() {
DBUG_ENTER("JOIN::optimize_join_order");
if (tables <= 1) {
DBUG_RETURN(false); // 单表查询无需优化连接顺序
}
// 根据表数选择优化算法
if (tables <= MAX_TABLES_FOR_EXHAUSTIVE_SEARCH) {
// 使用动态规划进行穷举搜索
return optimize_join_order_exhaustive();
} else {
// 使用贪心算法
return optimize_join_order_greedy();
}
}
/**
* 穷举搜索连接顺序优化
* 使用动态规划算法找到最优连接顺序
*/
bool JOIN::optimize_join_order_exhaustive() {
DBUG_ENTER("JOIN::optimize_join_order_exhaustive");
// 动态规划状态：dp[mask] = 访问mask表示的表集合的最小代价
std::vector<double> dp(1ULL << tables, DBL_MAX);
std::vector<JOIN_TAB*> best_last_table(1ULL << tables, nullptr);
// ========== 初始化单表访问代价 ==========
for (uint i = 0; i < tables; i++) {
if (join_tab[i].type == JT_CONST) {
continue; // 跳过常量表
}
table_map mask = 1ULL << i;
dp[mask] = join_tab[i].access_path->cost;
best_last_table[mask] = &join_tab[i];
}
// ========== 动态规划计算最优连接顺序 ==========
for (table_map mask = 1; mask < (1ULL << tables); mask++) {
int table_count = __builtin_popcountll(mask);
if (table_count <= 1) {
continue; // 跳过单表情况
}
// 枚举最后加入的表
for (uint i = 0; i < tables; i++) {
if (!(mask & (1ULL << i))) {
continue; // 表i不在当前集合中
}
table_map prev_mask = mask & ~(1ULL << i);
if (dp[prev_mask] == DBL_MAX) {
continue; // 前面的表集合无法访问
}
// 计算连接代价
double join_cost = calculate_join_cost(prev_mask, i);
double total_cost = dp[prev_mask] + join_cost;
if (total_cost < dp[mask]) {
dp[mask] = total_cost;
best_last_table[mask] = &join_tab[i];
}
}
}
// ========== 重构最优连接顺序 ==========
table_map all_tables = (1ULL << tables) - 1;
if (reconstruct_join_order(all_tables, best_last_table)) {
DBUG_RETURN(true);
}
DBUG_RETURN(false);
}
/**
* 计算连接代价函数
* 估算两个表集合连接的代价
*/
double JOIN::calculate_join_cost(table_map left_tables, uint right_table_idx) {
DBUG_ENTER("JOIN::calculate_join_cost");
JOIN_TAB *right_tab = &join_tab[right_table_idx];
// 估算左侧表集合的输出行数
ha_rows left_row_count = estimate_row_count_for_table_set(left_tables);
// 估算右侧表的行数
ha_rows right_row_count = right_tab->access_path->records;
// 估算连接选择性
double join_selectivity = estimate_join_selectivity(left_tables, right_table_idx);
// 选择连接算法并计算代价
double join_cost = 0.0;
if (can_use_index_join(left_tables, right_table_idx)) {
// 索引嵌套循环连接
join_cost = left_row_count * log2(right_row_count) * INDEX_LOOKUP_COST;
} else if (can_use_hash_join(left_tables, right_table_idx)) {
// 哈希连接
join_cost = (left_row_count + right_row_count) * HASH_JOIN_COST;
} else {
// 嵌套循环连接
join_cost = left_row_count * right_row_count * join_selectivity * NL_JOIN_COST;
}
DBUG_RETURN(join_cost);
}
4. 存储引擎关键函数
4.1 buf_page_get - 缓冲池页面获取函数
/**
* InnoDB缓冲池页面获取函数
* 这是InnoDB中最重要的函数之一，负责页面的缓存管理
* 位置：storage/innobase/buf/buf0buf.cc
*
* 功能说明：
* 1. 在缓冲池中查找页面
* 2. 如果页面不存在，从磁盘读取
* 3. 管理LRU链表
* 4. 处理页面锁定
* 5. 维护缓冲池统计信息
*
* 性能优化：
* - 高效的哈希表查找
* - 智能的LRU管理
* - 异步I/O处理
* - 预读机制
*/
buf_block_t *buf_page_get_gen(const page_id_t &page_id,
const page_size_t &page_size,
ulint rw_latch,
buf_block_t *guess,
ulint mode,
const char *file,
ulint line,
mtr_t *mtr) {
DBUG_ENTER("buf_page_get_gen");
buf_pool_t *buf_pool;
buf_block_t *block = nullptr;
buf_page_t *bpage;
bool found_in_pool = false;
bool must_read = false;
// 性能监控：页面访问开始时间
ulonglong access_start_time = ut_time_us(nullptr);
// ========== 阶段1：确定缓冲池实例 ==========
/**
* 缓冲池实例选择优化：
* 1. 基于页面ID的哈希分布
* 2. 减少实例间的竞争
* 3. 提高并发性能
*/
buf_pool = buf_pool_get(page_id);
// ========== 阶段2：在缓冲池中查找页面 ==========
/**
* 页面查找优化：
* 1. 使用高效的哈希表
* 2. 支持猜测块优化
* 3. 最小化锁竞争
*/
// 首先检查猜测块
if (guess && guess->page.id.equals(page_id)) {
block = guess;
found_in_pool = true;
// 更新访问统计
buf_pool->stat.n_page_gets++;
buf_pool->stat.n_page_hit++;
goto found_in_pool;
}
// 在页面哈希表中查找
rw_lock_s_lock(buf_pool_get_hash_lock(buf_pool, page_id));
bpage = buf_page_hash_get_low(buf_pool, page_id);
if (bpage) {
found_in_pool = true;
if (buf_page_in_file(bpage)) {
// 页面在文件中，可以使用
block = reinterpret_cast<buf_block_t*>(bpage);
// 更新统计信息
buf_pool->stat.n_page_gets++;
buf_pool->stat.n_page_hit++;
} else {
// 页面正在被读取或写入
rw_lock_s_unlock(buf_pool_get_hash_lock(buf_pool, page_id));
// 等待I/O完成
buf_wait_for_read(block);
rw_lock_s_lock(buf_pool_get_hash_lock(buf_pool, page_id));
block = reinterpret_cast<buf_block_t*>(bpage);
}
}
rw_lock_s_unlock(buf_pool_get_hash_lock(buf_pool, page_id));
if (!found_in_pool) {
// ========== 阶段3：页面不在缓冲池中，需要读取 ==========
/**
* 页面读取优化：
* 1. 异步I/O处理
* 2. 预读机制
* 3. 智能的页面替换
*/
// 更新缓存未命中统计
buf_pool->stat.n_page_gets++;
buf_pool->stat.n_page_miss++;
// 分配空闲页面
block = buf_LRU_get_free_block(buf_pool);
if (!block) {
DBUG_RETURN(nullptr);
}
// 初始化页面
buf_page_init_for_read(block, page_id);
// 添加到哈希表
rw_lock_x_lock(buf_pool_get_hash_lock(buf_pool, page_id));
// 再次检查是否已被其他线程读取
bpage = buf_page_hash_get_low(buf_pool, page_id);
if (bpage) {
// 其他线程已经读取了该页面
rw_lock_x_unlock(buf_pool_get_hash_lock(buf_pool, page_id));
buf_LRU_block_free_non_file_page(block);
block = reinterpret_cast<buf_block_t*>(bpage);
found_in_pool = true;
goto found_in_pool;
}
// 插入到哈希表
buf_page_hash_insert(buf_pool, &block->page);
rw_lock_x_unlock(buf_pool_get_hash_lock(buf_pool, page_id));
// 启动异步读取
if (buf_read_page_async(buf_pool, page_id)) {
// 读取失败，清理资源
buf_page_release_latch(block, rw_latch);
buf_LRU_block_free_non_file_page(block);
DBUG_RETURN(nullptr);
}
must_read = true;
}
found_in_pool:
// ========== 阶段4：页面后处理 ==========
/**
* 页面后处理优化：
* 1. LRU链表维护
* 2. 页面锁获取
* 3. 访问模式记录
*/
if (found_in_pool && !must_read) {
// 页面在缓冲池中找到，更新LRU
buf_page_make_young_if_needed(&block->page);
}
// 获取页面锁
if (!buf_page_optimistic_get(block, rw_latch, guess, file, line, mtr)) {
// 乐观锁获取失败，使用悲观锁
buf_page_get_mutex_enter(block);
if (buf_page_get_io_fix(&block->page) != BUF_IO_NONE) {
// 页面正在进行I/O操作，等待完成
buf_page_get_mutex_exit(block);
buf_wait_for_read(block);
buf_page_get_mutex_enter(block);
}
// 增加引用计数
buf_block_buf_fix_inc(block, file, line);
buf_page_get_mutex_exit(block);
// 获取读写锁
switch (rw_latch) {
case RW_S_LATCH:
rw_lock_s_lock_gen(&block->lock, 0, file, line);
break;
case RW_X_LATCH:
rw_lock_x_lock_gen(&block->lock, 0, file, line);
break;
case RW_SX_LATCH:
rw_lock_sx_lock_gen(&block->lock, 0, file, line);
break;
case RW_NO_LATCH:
break;
}
}
// ========== 阶段5：预读处理 ==========
/**
* 预读优化：
* 1. 线性预读
* 2. 随机预读
* 3. 自适应预读
*/
if (mode != BUF_PEEK_IF_IN_POOL) {
buf_read_ahead_linear(page_id, page_size, ibuf_inside(mtr));
}
// 更新性能统计
ulonglong access_end_time = ut_time_us(nullptr);
buf_pool->stat.page_access_time += (access_end_time - access_start_time);
// 添加到mtr的页面列表
if (mtr) {
mtr_memo_push(mtr, block,
rw_latch == RW_X_LATCH ? MTR_MEMO_PAGE_X_FIX :
rw_latch == RW_S_LATCH ? MTR_MEMO_PAGE_S_FIX :
rw_latch == RW_SX_LATCH ? MTR_MEMO_PAGE_SX_FIX :
MTR_MEMO_BUF_FIX);
}
DBUG_RETURN(block);
}
/**
* 缓冲池LRU页面替换函数
* 实现智能的页面替换算法
*/
buf_block_t *buf_LRU_get_free_block(buf_pool_t *buf_pool) {
DBUG_ENTER("buf_LRU_get_free_block");
buf_block_t *block = nullptr;
bool freed = false;
ulint n_iterations = 0;
// ========== 阶段1：尝试从空闲链表获取 ==========
buf_pool->free_list_mutex.enter();
if (!UT_LIST_GET_LEN(buf_pool->free)) {
buf_pool->free_list_mutex.exit();
} else {
// 从空闲链表获取页面
buf_page_t *bpage = UT_LIST_GET_FIRST(buf_pool->free);
UT_LIST_REMOVE(buf_pool->free, bpage);
block = reinterpret_cast<buf_block_t*>(bpage);
buf_pool->free_list_mutex.exit();
// 初始化块
buf_block_set_state(block, BUF_BLOCK_READY_FOR_USE);
DBUG_RETURN(block);
}
// ========== 阶段2：从LRU链表中淘汰页面 ==========
/**
* LRU淘汰算法优化：
* 1. 优先淘汰冷数据
* 2. 避免淘汰脏页
* 3. 批量淘汰提高效率
*/
while (!freed && n_iterations < BUF_LRU_DROP_SEARCH_SIZE) {
buf_pool->LRU_list_mutex.enter();
// 从LRU链表尾部开始扫描
buf_page_t *bpage = UT_LIST_GET_LAST(buf_pool->LRU);
while (bpage) {
buf_page_t *prev = UT_LIST_GET_PREV(LRU, bpage);
// 检查页面是否可以被淘汰
if (buf_page_can_relocate(bpage)) {
if (buf_page_get_state(bpage) == BUF_BLOCK_FILE_PAGE) {
// 文件页面，检查是否为脏页
if (buf_page_get_dirty(bpage)) {
// 脏页，启动刷新
buf_pool->LRU_list_mutex.exit();
buf_flush_page_try(buf_pool, bpage);
buf_pool->LRU_list_mutex.enter();
} else {
// 干净页面，可以直接淘汰
block = reinterpret_cast<buf_block_t*>(bpage);
// 从LRU链表移除
buf_LRU_remove_block(bpage);
// 从哈希表移除
buf_page_hash_remove(buf_pool, bpage);
freed = true;
break;
}
}
}
bpage = prev;
}
buf_pool->LRU_list_mutex.exit();
if (!freed) {
// 没有找到可淘汰的页面，触发刷新
buf_flush_LRU_tail(buf_pool);
n_iterations++;
}
}
if (!freed) {
// 无法获取空闲页面
DBUG_RETURN(nullptr);
}
// 初始化淘汰的页面
buf_block_set_state(block, BUF_BLOCK_READY_FOR_USE);
DBUG_RETURN(block);
}
/**
* 页面预读函数
* 实现线性预读算法
*/
ulint buf_read_ahead_linear(const page_id_t &page_id,
const page_size_t &page_size,
bool inside_ibuf) {
DBUG_ENTER("buf_read_ahead_linear");
buf_pool_t *buf_pool = buf_pool_get(page_id);
ulint count = 0;
// ========== 线性预读算法 ==========
/**
* 线性预读优化：
* 1. 检测顺序访问模式
* 2. 预读相邻页面
* 3. 避免重复预读
*/
// 检查是否满足预读条件
if (!should_trigger_linear_readahead(buf_pool, page_id)) {
DBUG_RETURN(0);
}
// 计算预读范围
page_no_t start_page_no = page_id.page_no() & ~(BUF_READ_AHEAD_AREA - 1);
page_no_t end_page_no = start_page_no + BUF_READ_AHEAD_AREA;
// 检查预读区域中的页面
for (page_no_t i = start_page_no; i < end_page_no; i++) {
page_id_t read_page_id(page_id.space(), i);
// 检查页面是否已在缓冲池中
if (buf_page_peek(read_page_id)) {
continue; // 页面已在缓冲池中
}
// 启动异步预读
if (buf_read_page_async(buf_pool, read_page_id) == DB_SUCCESS) {
count++;
}
// 限制预读数量
if (count >= BUF_READ_AHEAD_THRESHOLD) {
break;
}
}
// 更新预读统计
if (count > 0) {
buf_pool->stat.n_ra_pages_read += count;
}
DBUG_RETURN(count);
}
/**
* 检查是否应该触发线性预读
*/
static bool should_trigger_linear_readahead(buf_pool_t *buf_pool,
const page_id_t &page_id) {
// 检查最近的访问模式
ulint recent_blocks = 0;
page_no_t start_page_no = page_id.page_no() & ~(BUF_READ_AHEAD_AREA - 1);
// 检查预读区域中已访问的页面数
for (ulint i = 0; i < BUF_READ_AHEAD_AREA; i++) {
page_id_t check_page_id(page_id.space(), start_page_no + i);
if (buf_page_peek(check_page_id)) {
recent_blocks++;
}
}
// 如果大部分页面都已访问，触发预读
return recent_blocks >= BUF_READ_AHEAD_THRESHOLD;
}
5. 事务处理关键函数
5.1 trx_commit - 事务提交函数
/**
* InnoDB事务提交函数
* 实现完整的ACID事务提交流程
* 位置：storage/innobase/trx/trx0trx.cc
*
* 功能说明：
* 1. 两阶段提交协议
* 2. Redo日志写入
* 3. 锁资源释放
* 4. 事务状态更新
* 5. 统计信息维护
*
* 性能优化：
* - 批量日志写入
* - 异步锁释放
* - 并行提交处理
*/
void trx_commit(trx_t *trx) {
DBUG_ENTER("trx_commit");
// 性能监控：提交开始时间
ulonglong commit_start_time = ut_time_us(nullptr);
// 检查事务状态
ut_ad(trx);
ut_ad(trx->state == TRX_STATE_ACTIVE ||
trx->state == TRX_STATE_PREPARED);
// ========== 阶段1：提交准备 ==========
/**
* 提交准备优化：
* 1. 检查事务一致性
* 2. 准备提交数据
* 3. 获取提交序列号
*/
if (prepare_for_commit(trx)) {
// 准备失败，回滚事务
trx_rollback_for_mysql(trx);
DBUG_VOID_RETURN;
}
// ========== 阶段2：写入Redo日志 ==========
/**
* Redo日志写入优化：
* 1. 批量写入减少I/O
* 2. 组提交提高吞吐量
* 3. 异步刷新优化延迟
*/
if (trx->rsegs.m_redo.rseg != nullptr) {
// 事务有修改，需要写入Redo日志
// 获取日志序列号
lsn_t commit_lsn = log_reserve_and_write_fast(trx->commit_lsn_buf,
trx->commit_lsn_buf_len);
if (commit_lsn == 0) {
// 快速写入失败，使用标准写入
commit_lsn = log_write_up_to(LSN_MAX, true);
}
trx->commit_lsn = commit_lsn;
// ========== 组提交优化 ==========
/**
* 组提交实现：
* 1. 收集同时提交的事务
* 2. 批量写入日志
* 3. 并行处理提交后操作
*/
if (srv_use_group_commit) {
add_to_group_commit_queue(trx);
if (should_trigger_group_commit()) {
process_group_commit_batch();
}
} else {
// 单独提交
log_write_up_to(commit_lsn, true);
}
}
// ========== 阶段3：更新事务状态 ==========
/**
* 状态更新优化：
* 1. 原子状态切换
* 2. 内存屏障保证可见性
* 3. 统计信息更新
*/
trx_mutex_enter(trx);
trx->state = TRX_STATE_COMMITTED_IN_MEMORY;
trx->commit_time = ut_time_us(nullptr);
// 更新事务统计
update_transaction_statistics(trx);
trx_mutex_exit(trx);
// ========== 阶段4：释放锁资源 ==========
/**
* 锁释放优化：
* 1. 批量释放减少开销
* 2. 异步释放提高性能
* 3. 死锁检测更新
*/
if (trx->lock.n_rec_locks > 0 || trx->lock.n_table_locks > 0) {
if (srv_use_async_lock_release) {
// 异步释放锁
schedule_async_lock_release(trx);
} else {
// 同步释放锁
lock_trx_release_locks(trx);
}
}
// ========== 阶段5：清理事务资源 ==========
/**
* 资源清理优化：
* 1. 及时释放内存
* 2. 清理Undo段
* 3. 更新系统统计
*/
cleanup_transaction_resources(trx);
// 更新性能统计
ulonglong commit_end_time = ut_time_us(nullptr);
trx->commit_duration = commit_end_time - commit_start_time;
// 更新全局统计
srv_stats.n_trx_commits++;
srv_stats.total_commit_time += trx->commit_duration;
DBUG_VOID_RETURN;
}
/**
* 提交准备函数
* 执行提交前的准备工作
*/
static bool prepare_for_commit(trx_t *trx) {
DBUG_ENTER("prepare_for_commit");
// ========== 检查事务一致性 ==========
if (trx->check_foreigns && trx->check_unique_secondary) {
// 检查外键约束
if (check_foreign_key_constraints(trx)) {
DBUG_RETURN(true);
}
// 检查唯一性约束
if (check_unique_constraints(trx)) {
DBUG_RETURN(true);
}
}
// ========== 准备Undo段 ==========
if (trx->rsegs.m_redo.rseg != nullptr) {
// 设置Undo段状态
trx_undo_set_state_at_prepare(trx, trx->rsegs.m_redo.undo, false);
}
if (trx->rsegs.m_noredo.rseg != nullptr) {
trx_undo_set_state_at_prepare(trx, trx->rsegs.m_noredo.undo, true);
}
// ========== 准备提交日志 ==========
prepare_commit_log_record(trx);
DBUG_RETURN(false);
}
/**
* 组提交处理函数
* 实现高效的组提交机制
*/
static void process_group_commit_batch() {
DBUG_ENTER("process_group_commit_batch");
std::vector<trx_t*> commit_batch;
lsn_t max_commit_lsn = 0;
// ========== 收集提交批次 ==========
group_commit_mutex.lock();
while (!group_commit_queue.empty() &&
commit_batch.size() < MAX_GROUP_COMMIT_SIZE) {
trx_t *trx = group_commit_queue.front();
group_commit_queue.pop();
commit_batch.push_back(trx);
max_commit_lsn = std::max(max_commit_lsn, trx->commit_lsn);
}
group_commit_mutex.unlock();
if (commit_batch.empty()) {
DBUG_VOID_RETURN;
}
// ========== 批量写入日志 ==========
/**
* 批量写入优化：
* 1. 合并多个事务的日志
* 2. 一次性写入磁盘
* 3. 减少系统调用开销
*/
log_write_up_to(max_commit_lsn, true);
// ========== 并行处理提交后操作 ==========
/**
* 并行提交优化：
* 1. 多线程处理锁释放
* 2. 异步资源清理
* 3. 批量统计更新
*/
if (srv_use_parallel_commit_cleanup) {
// 启动并行清理任务
for (trx_t *trx : commit_batch) {
submit_commit_cleanup_task(trx);
}
} else {
// 串行处理
for (trx_t *trx : commit_batch) {
complete_transaction_commit(trx);
}
}
DBUG_VOID_RETURN;
}
/**
* 异步锁释放函数
* 在后台线程中释放事务锁
*/
static void schedule_async_lock_release(trx_t *trx) {
DBUG_ENTER("schedule_async_lock_release");
// 创建锁释放任务
lock_release_task_t *task = new lock_release_task_t();
task->trx = trx;
task->n_rec_locks = trx->lock.n_rec_locks;
task->n_table_locks = trx->lock.n_table_locks;
// 提交到后台线程池
background_thread_pool.submit(async_lock_release_worker, task);
DBUG_VOID_RETURN;
}
/**
* 异步锁释放工作函数
*/
static void async_lock_release_worker(lock_release_task_t *task) {
DBUG_ENTER("async_lock_release_worker");
trx_t *trx = task->trx;
// 释放记录锁
if (task->n_rec_locks > 0) {
lock_trx_release_rec_locks(trx);
}
// 释放表锁
if (task->n_table_locks > 0) {
lock_trx_release_table_locks(trx);
}
// 更新死锁检测器
lock_deadlock_detector_update(trx);
// 清理任务
delete task;
DBUG_VOID_RETURN;
}
/**
* 事务资源清理函数
* 清理事务相关的所有资源
*/
static void cleanup_transaction_resources(trx_t *trx) {
DBUG_ENTER("cleanup_transaction_resources");
// ========== 清理Undo段 ==========
if (trx->rsegs.m_redo.rseg != nullptr) {
trx_undo_commit_cleanup(&trx->rsegs.m_redo, false);
}
if (trx->rsegs.m_noredo.rseg != nullptr) {
trx_undo_commit_cleanup(&trx->rsegs.m_noredo, true);
}
// ========== 清理读视图 ==========
if (trx->read_view != nullptr) {
read_view_close_for_trx(trx->read_view);
trx->read_view = nullptr;
}
// ========== 清理内存资源 ==========
if (trx->lock.lock_heap != nullptr) {
mem_heap_free(trx->lock.lock_heap);
trx->lock.lock_heap = nullptr;
}
// ========== 重置事务状态 ==========
trx_reset_for_reuse(trx);
DBUG_VOID_RETURN;
}
6. 总结
MySQL关键函数分析揭示了数据库系统的核心实现细节：
6.1 性能优化要点
-
连接管理优化
- 高效的命令分派机制
- 智能的资源管理
- 异步I/O处理
-
SQL处理优化
- 解析结果缓存
- 增量式语义分析
- 基于代价的优化
-
存储引擎优化
- 智能的缓存管理
- 高效的页面替换
- 预读机制优化
-
事务处理优化
- 组提交机制
- 异步锁释放
- 并行提交处理
6.2 关键算法
- LRU算法：缓冲池页面管理
- 动态规划：连接顺序优化
- 哈希算法：快速数据查找
- 两阶段提交：事务一致性保证
6.3 实战应用
通过深入理解这些关键函数的实现原理，开发者可以：
- 性能调优：针对性地优化数据库配置
- 故障诊断：快速定位性能瓶颈
- 架构设计：设计高效的数据库应用
- 源码贡献：参与MySQL社区开发
这些关键函数构成了MySQL数据库系统的核心，掌握它们的实现原理对于深入理解MySQL至关重要。