1. 背景
在写压力负载比较重的MySQL实例上， InnoDB可能积累了较长的没有被purge掉的transaction history，导致实例性能的衰减，或者空闲空间被耗尽，下面就来看看它是怎么产生的，或者有没有什么方法来减轻，避免这样的问题出现。
2. InnoDB purge概要
InnoDB是一个事务引擎，实现了MVCC特性，也就是在存储引擎里对行数据保存了多个版本。在对行数据进行delete或者update更改时，行数据的前映像会保留一段时间，直到可以被删除的时候。
在大部分OLTP负载情况下，前映像会在数据操作完成后的数秒钟内被删除掉，但在一些情况下，假设存在一些持续很长时间的事务
需要看到数据的前映像，那么老版本的数据就会被保留相当长一段时间。
虽然MySQL 5.6版本增加了多个purge threads来加快完成老版本数据的清理工作，但在write-intensive workload情况下，不一定完全凑效。
3. 测试案例
Peter Zaitsev使用sysbench的update进行的测试，无论是innodb_purge_threads=1还是8的时候，显示的transaction history快速增长的情况，如下图所示: 
下面看一下同步测试过程中purge的速度(可以通过I_S.innodb_metrics进行查询)： 
显示在并发process的过程中，purge thread其实处在饥饿状态，待sysbench结束，purge线程满载运行清理工作。
说明：
对于Peter Zaitsev的测试，其实主要是为了说明transaction history的情况，如果是用sysbench进行小事务的OLTP测试，并不会产生这么明显的transaction history增长而purge thread跟不上的情况，或者他在测试的时候，对sbtest表进行了全表查询吧，或者设置了RR级别，不过这只是猜测。
另外一点：
对于undo page大部分被cache在buffer pool的情况下，purge thread还是比较快的，但如果因为buffer pool的不足而导致undo page被淘汰到disk上的情况，purge操作就会被受限IO情况，而导致跟不上。
4. 问题分析
我们来看下出现transaction history增长最常见的两种场景：
1. 大查询
如果你在一张大表上发起一个长时间运行的查询，比如mysqldump，那么purge线程必须停下来等待查询结束，这个时候transaction undo就会累积。如果buffer pool中 free page紧张，undo page还会被置换到disk上，加剧purge的代价。
2. MySQL重启
即使transaction history并没有急剧增加，但MySQL重启操作，buffer pool的重新预热，还是导致purge变成IO密集型操作。
不过MySQL 5.6提供了InnoDB buffer pool的dump和reload方法，可以显著减轻purge的IO压力。
这里介绍一下如何查看buffer pool中undo page的cache情况，percona的版本上提供了I_S.innodb_rseg记录undo的分配和使用情况：
mysql> select sum(curr_size)*16/1024 undo_space_MB from innodb_rseg;
+---------------+
| undo_space_MB |
+---------------+
| 1688.4531 |
+---------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select count() cnt, count()*16/1024 size_MB, page_type from innodb_buffer_page group by page_type;
+--------+-----------+-------------------+
| cnt | size_MB | page_type |
+--------+-----------+-------------------+
| 55 | 0.8594 | EXTENT_DESCRIPTOR |
| 2 | 0.0313 | FILE_SPACE_HEADER |
| 108 | 1.6875 | IBUF_BITMAP |
| 17186 | 268.5313 | IBUF_INDEX |
| 352671 | 5510.4844 | INDEX |
| 69 | 1.0781 | INODE |
| 128 | 2.0000 | SYSTEM |
| 1 | 0.0156 | TRX_SYSTEM |
| 6029 | 94.2031 | UNDO_LOG |
| 16959 | 264.9844 | UNKNOWN |
+--------+-----------+-------------------+
10 rows in set (1.65 sec)
从这两个information_schema下的两张表可以看到：undo space使用的总大小是1.7G，而buffer pool中cached不足100M。
5. InnoDB优化方法
设计如下场景：
在一定的写压力情况下，并发进行一些大查询，transaction history就会因为undo log无法purge而一直增加。
InnoDB提供了两个参数innodb_max_purge_lag，innodb_max_purge_lag_delay 来调整，即当trx_sys->rseg_history_len超过了
设置的innodb_max_purge_lag，就影响dml操作最大delay不超过innodb_max_purge_lag_delay设置的时间，以microseconds来计算。
其核心计算代码如下：
/*//
Calculate the DML delay required.
@return delay in microseconds or ULINT_MAX */
static
ulint
trx_purge_dml_delay(void)
/=====================/
{
/* Determine how much data manipulation language (DML) statements
need to be delayed in order to reduce the lagging of the purge
thread. */
ulint delay = 0; / in microseconds; default: no delay /
/* If purge lag is set (ie. > 0) then calculate the new DML delay.
Note: we do a dirty read of the trx_sys_t data structure here,
without holding trx_sys->mutex. */
if (srv_max_purge_lag > 0) {
float ratio;
ratio = float(trx_sys->rseg_history_len) / srv_max_purge_lag;
if (ratio > 1.0) {
/* If the history list length exceeds the
srv_max_purge_lag, the data manipulation
statements are delayed by at least 5000
microseconds. */
delay = (ulint) ((ratio - .5) * 10000);
}
if (delay > srv_max_purge_lag_delay) {
delay = srv_max_purge_lag_delay;
}
MONITOR_SET(MONITOR_DML_PURGE_DELAY, delay);
}
return(delay);
}
但这两个参数设计有明显的两个缺陷：
缺陷1：针对total history length
假设transaction history中保留两类records，一类是是马上可以被purge的，一类是因为active transaction而不能purge的。
但大多数时间，我们期望的是purgable history比较小，而不是整个history。
缺陷2：针对大小而非变化
trx_sys->rseg_history_len是一个当前history的长度，而不是一个interval时间段内undo的增长和减少的变化情况，
导致trx_sys->rseg_history_len一旦超过innodb_max_purge_lag这个设定的值，就对dml产生不超过innodb_max_purge_lag_delay的时间delay， 一旦低于这个值马上delay 时间就又恢复成0。
在对系统的吞吐监控的时候，会发现系统抖动非常厉害，而不是一个平滑的曲线。类似于下图： 
6. InnoDB purge设计思路
针对InnoDB的purge功能，可以从以下几个因素来综合考虑：
1. 增加默认purge thread的个数
2. 测量purgable history长度而不是总的长度
3. 针对变化进行调整delay数值，以应对shrinking
4. 基于undo space的大小，而不是事务的个数
5. 调整undo page在buffer pool中的缓存策略，类似insert buffer。
6. 针对undo page使用和index page不同的预读策略。
以上6条可以针对purge线程进行一些改良。
7. 当前调优方法
在当前的MySQL 5.6版本上，我们能做哪些调整或者调优方法，以减少transaction history增加带来的问题。
1. 监控
监控trx_sys的innodb_history_list_length，为它设置报警值，及时关注和处理。
2. 调整参数
如果你的实例是写压力比较大的话，调整innodb_purge_threads=8，增加并发purge线程数。
谨慎调整innodb_max_purge_lag和innodb_max_purge_lag_delay参数，依据现在的设计，可能你的实例的吞吐量会急剧的下降。
3. purge完之后再shutdown
大部分的case下，MySQL实例重启后，会发现purge的性能更差，因为undo page未命中的原因，并且是random IO请求。
如果是正常shutdown，就等purge完成再shutdown。
如果是crash，就启动后等purge完成再接受业务请求。
4. 预热
使用MySQL 5.6 提供的innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown=on 和 innodb_buffer_pool_load_at_startup=on进行预热，把undo space page预热到buffer pool中。