性能优化，是存储工程师们永远的追求，在我们看来，除了调整存储架构、优化IO路径，能对应用做出有针对性的优化，也是非常重要和有意义的事情，这意味着，除了要了解存储本身，还需要对上层应用或中间件有足够的认识。这次，我们就来看看 MySQL 的 IO 特点和存储针对 MySQL 的优化思路。
MySQL 架构组件说明
MySQL 及其延续的 MariaDB 是目前市场上最流行的关系型数据库管理系统，在很多应用场景中，MySQL 都是用户首选的 RDBMS（Relational Database Management System关系数据库管理系统）。
MySQL大致包括如下几大基础模块组件：
- MySQL客户端连接组件（Connectors）
- 系统管理和控制工具组件（Management Service & Utilities）
- 连接池组件（Connection Pool）
- SQL组件（ SQL Interface）
- 解析器组件（Parser）
- 查询优化器组件（Optimizer）
- 缓存组件（Caches & Buffers）
- 存储引擎（Pluggable Storage Engines）
- 文件系统（File System）
InnoDB 存储引擎
存储引擎在 MySQL 的体系架构中位于第三层，负责对 MySQL 中的数据进行存储和提取，是与文件打交道的子系统，它是根据底层提供的文件访问层抽象接口定制的一种文件访问机制，这个机制就叫作 MySQL 存储引擎。从 MySQL 5.5 开始，默认采用 InnoDB 作为存储引擎。因此，优化底层存储对 MySQL 业务的的性能，就要从了解和分析存储引擎如何与底层的存储系统进行交互开始。
下图是官方的 InnoDB 引擎架构图，InnoDB 存储引擎主要分为内存结构和磁盘结构两大部分。
InnoDB 磁盘主要包含 Tablespaces、InnoDB Data Dictionary、Doublewrite Buffer、Redo Log和 Undo Logs。Redo Log和 Binlog 是 MySQL 日志系统中非常重要的两种机制，本文主要谈一下对 Redo Log 和 Binlog 进行的分析及存储优化。
MySQL IO 模型和特点
MySQL 写数据过程中，有两个重要的日志文件，Redo Log 和 Binlog。Redo Log 记录了对InnoDB 存储引擎的事务日志，Redo Log 的写 IO 是固定文件范围内的循环写，IO 大小是 512 字节对齐（存在部分 offset 相等，执行的是覆盖写）。Binlog记录了对 MySQL 数据库执行更改的所有操作，Binlog的写 IO 是文件 append 写，IO 不对齐。MySQL 写请求时的存储行为：单线程执行 MySQL insert 写数据时，一个 insert 对应一个write 操作；多线程并发执行 insert，MySQL 会将部分 IO 合并，然后下发到文件系统（如果是使用远程文件系统，这个 IO 会被远程文件系统的客户端捕获，例如 YRCloudFile 的客户端），调用 write 请求写入到 /MySQL/ib_logfile 文件中。一次 write IO 之后，立即调用fsync。
在开启 Binlog 的场景下，写完一次 Redo Log 后会再写一次 Binlog，然后对 Binlog 做一次 fsync，以保证数据安全。当日志数据写入一定量之后，MySQL 后台另外一个线程会将所有的写入，以每个 IO 16K 的大小进行整理，并以 aio 方式写入到 /MySQL/ibdata 表文件中。
MySQL读请求时的存储行为：MySQL读时，会从MySQL的缓存中查找数据，缓存命中，就不会实际下发 read IO 到底层文件系统中。
YRCloudFile 针对 MySQL 日志 IO 行为优化
由于 Redo Log 、Binlog 都是一次 IO 写入伴随着一次 fsync，而根据实际测试发现，fsync 对于存储的开销比较大。所以，对 MySQL 性能的优化，我们需要在完全确保这两个日志文件数据安全的前提下调整这两个 Log的 IO 行为。
在 YRCloudFile 数据服务端，Redo Log 写文件以 direct 方式写入，写入之后我们自动做一次 fsync。Binlog 由于 IO 不对齐，不可以采用 direct 方式写，需要先写入系统缓存，然后做一次 fsync。这样，其实客户端就不用再对 Redo Log 和 Binlog 文件做 remote_fsync 了，省去了客户端调用 fsync 的开销影响。下面是一组实测的数据对比：
从实测结果上，我们可以看出，在调整了 YRCloudFile 后端针对性的写逻辑后后，MySQL 单线程写入的性能得到了翻倍的提升。
存储的研发工程师们就是这样，不但要掌握存储的核心技能，还要关注和分析上层应用的业务行为，才能对应用做出针对性的优化。以后，我们还会带来更多面向应用的优化过程和分析，大家敬请期待。
