2025-08-28 22:12:27
### Советы по мониторингу и реагированию на рост метрик `buffer_pool_dirty_pages` и `wsrep_local_cert_failures` в кластере Galera
В кластерах Galera, интегрированных с MySQL или MariaDB, метрики, такие как `buffer_pool_dirty_pages` (количество "грязных" страниц в буферном пуле InnoDB) и `wsrep_local_cert_failures` (количество ошибок сертификации транзакций), часто сигнализируют о скрытых проблемах, даже при низкой общей нагрузке. Эти метрики взаимосвязаны: рост "грязных" страниц может указывать на задержки в записи данных на диск, а ошибки сертификации — на конфликты транзакций, что в итоге влияет на производительность и целостность данных. Ниже я консолидирую ключевые insights из нашего обсуждения в практические советы по реагированию. Подходите к анализу систематически: сначала мониторьте, затем диагностируйте и оптимизируйте, чтобы избежать простоев или потерь данных.
#### 1. **Понимание метрик и их взаимосвязи**
- **Что отражает `buffer_pool_dirty_pages`?** Это количество страниц в буферном пуле InnoDB, измененных в памяти, но не записанных на диск. Нормальное значение — низкое (менее 10–20% от общего пула), но рост может указывать на интенсивные записи, ограничения I/O или задержки в очистке. В Galera это усугубляется репликацией: изменения (write-sets) распространяются по нодам, и если одна нода не справляется, "грязные" страницы накапливаются.
- **Что отражает `wsrep_local_cert_failures`?** Это счетчик транзакций, откатанных на локальной ноде из-за конфликтов сертификации (когда несколько нод конкурируют за изменения одних и тех же данных). Рост этой метрики часто коррелирует с "горячими точками" (hotspots) в данных или фоновыми задачами.
- **Взаимосвязь**: Если `wsrep_local_cert_failures` растет (например, в 00:00 из-за cron-задач), это может привести к откатам транзакций, что временно снижает приток новых изменений в буферный пул, помогая стабилизировать `buffer_pool_dirty_pages`. Обратно, накопление "грязных" страниц на соседних нодах при низкой нагрузке может быть вызвано несбалансированной репликацией, где конфликты сертификации замедляют обработку.
**Совет по реагированию**: Всегда проверяйте эти метрики в паре. Используйте команды вроде `SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_pages_dirty';` и `SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'wsrep_local_cert_failures';` для быстрой оценки. Если одна метрика растет, а другая стабилизируется (как в сценарии с 00:00), это может указывать на завершение кратковременной задачи — не игнорируйте, а анализируйте корреляцию через графики в Grafana.
#### 2. **Мониторинг: Настройте proactive отслеживание**
- Установите мониторинг с помощью mysqld_exporter в Prometheus/Grafana для метрик `mysql_global_status_buffer_pool_pages{state="dirty"}`, `mysql_global_status_wsrep_local_cert_failures`, а также связанных: `Innodb_buffer_pool_pages_flushed` (сброс страниц), `wsrep_local_recv_queue` (очередь входящих write-sets), `wsrep_local_send_queue` (исходящих) и `wsrep_flow_control_paused` (паузы из-за перегрузки).
- Настройте алерты:
- Для `buffer_pool_dirty_pages` — если >70% от `Innodb_buffer_pool_pages_total` или рост на 20% за 5 минут.
- Для `wsrep_local_cert_failures` — если rate >0 за 5 минут (используйте PromQL: `rate(mysql_global_status_wsrep_local_cert_failures[5m]) > 0`).
- Отслеживайте временные паттерны: Рост в фиксированное время (например, 00:00) часто связан с cron-заданиями, бэкапами или ETL-процессами.
**Совет по реагированию**: При срабатывании алерта немедленно проверьте логи (`error_log`, `slow_query_log`) и системные метрики (`iostat`, `vmstat`) на всех нодах. Если нагрузка низкая, но метрики растут на отдельных нодах, сравните их конфигурации (`my.cnf`) и оборудование — несоответствия (например, HDD vs SSD) могут быть причиной.
#### 3. **Диагностика причин роста метрик**
- **При низкой нагрузке и росте `buffer_pool_dirty_pages` на соседних нодах**:
- **Несбалансированная нагрузка**: Проверьте распределение запросов через балансировщик (HAProxy/ProxySQL) и метрики `wsrep_received_bytes`/`wsrep_replicated_bytes`. Если ноды получают неравномерно записи, это приводит к локальному накоплению "грязных" страниц.
- **Проблемы I/O**: Оцените `innodb_io_capacity` (должен соответствовать диску: 2000+ для SSD) и проверьте дисковую загрузку. Медленный I/O не позволяет сбрасывать страницы timely.
- **Проблемы репликации**: Рост очередей (`wsrep_local_recv_queue`) указывает на задержки; конфликты сертификации могут усугублять.
- **Разные конфигурации или пики**: Сравните `innodb_buffer_pool_size`, `innodb_page_cleaners` на нодах; проверьте на фоновые пики (например, `ALTER TABLE`).
- **При росте `wsrep_local_cert_failures` (например, в 00:00) и стабилизации `buffer_pool_dirty_pages`**:
- **Фоновые задачи**: Проверьте cron (`crontab -l`) на обновления, оптимизации или бэкапы — они могут вызывать конфликты в "горячих точках".
- **Hotspots**: Анализируйте запросы на частые обновления одних строк; используйте `pt-query-digest` для выявления.
- **Освобождение ресурсов**: Стабилизация dirty pages может означать завершение задачи или рост `Innodb_buffer_pool_pages_flushed` — проверьте I/O после пика.
- **Сеть/репликация**: Проверьте задержки (`ping`, `iperf`) и `wsrep_local_bf_aborts` для brute force abort.
**Совет по реагированию**: Начните с логов и метрик за проблемный период (например, 00:00). Если рост cert failures приводит к откатам, это временно стабилизирует dirty pages — используйте это как сигнал для оптимизации. Соберите данные с всех нод для сравнения, чтобы выявить "проблемную" ноду.
#### 4. **Оптимизация и предотвращение**
- **Для `buffer_pool_dirty_pages`**:
- Увеличьте `innodb_io_capacity` и `innodb_page_cleaners` (равно `innodb_buffer_pool_instances`, обычно 4–8).
- Перейдите на SSD для ускорения I/O; оптимизируйте запросы (пакетные операции, индексы).
- Балансируйте нагрузку: Равномерно распределяйте записи через ProxySQL.
- **Для `wsrep_local_cert_failures`**:
- Разбейте длинные транзакции; избегайте hotspots (используйте очереди для счетчиков).
- Увеличьте `wsrep_slave_threads` (4–8) для ускорения применения write-sets.
- Настройте `wsrep_certification_rules` осторожно (если не strict, но рискуя согласованностью).
- **Общие меры**:
- Унифицируйте конфигурации на всех нодах; тестируйте задачи в off-peak время.
- Используйте ProxySQL для маршрутизации фоновых операций на одну ноду.
- Регулярно анализируйте: Еженедельно проверяйте метрики на паттерны, чтобы предотвратить эскалацию.
#### 5. **Когда эскалировать проблему**
- Если метрики не стабилизируются после оптимизации (например, dirty pages >90% от `innodb_max_dirty_pages_pct`), это риск сбоя — подготовьте failover или добавьте ноды.
- Вовлекайте DBA или экспертов, если конфликты приводят к частым откатам, влияя на приложение.
- Помните: В Galera синхронность обеспечивает целостность, но требует баланса — игнорирование метрик может привести к flow control паузам или отставанию нод.
Следуя этим советам, вы сможете оперативно реагировать на подобные явления, минимизируя риски. Если метрики продолжают расти, соберите детальные логи/метрики и уточните для более targeted анализа.
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
Для того чтобы спровоцировать проблему с ростом метрики `wsrep_local_cert_failures` (ошибки сертификации транзакций) в кластере Galera, нужно создать условия, при которых несколько нод одновременно пытаются изменить одни и те же данные, вызывая конфликты сертификации. В Galera Cluster сертификация основана на принципе "первый фиксирует" (first-committer-wins), и конфликт возникает, когда write-sets (наборы изменений) от разных транзакций на разных нодах не могут быть согласованы. Ниже приведены практические способы, как можно искусственно спровоцировать такую проблему, а также объяснение, почему это приводит к ошибкам сертификации. Эти методы могут быть полезны для тестирования поведения кластера или отладки, но будьте осторожны, так как они могут нарушить нормальную работу системы.
---
### Способы спровоцировать рост `wsrep_local_cert_failures`
#### 1. **Одновременное обновление одной и той же строки на разных нодах**
- **Как сделать**:
1. Выберите таблицу с небольшой таблицей (например, таблицу с одной строкой, содержащей счетчик).
2. На двух или более нодах одновременно запустите SQL-запросы, обновляющие одну и ту же строку. Например:
```sql
UPDATE test_table SET counter = counter + 1 WHERE id = 1;
```
Выполняйте этот запрос параллельно на разных нодах (например, через скрипт или несколько клиентов MySQL).
3. Для автоматизации используйте скрипт (например, на Python с библиотекой `mysql-connector` или `pymysql`), который одновременно отправляет запросы на разные ноды:
```python
import mysql.connector
import threading
def update_counter(host):
conn = mysql.connector.connect(host=host, user='user', password='pass', database='test_db')
cursor = conn.cursor()
for _ in range(100):
cursor.execute("UPDATE test_table SET counter = counter + 1 WHERE id = 1")
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
nodes = ['node1', 'node2', 'node3']
threads = [threading.Thread(target=update_counter, args=(node,)) for node in nodes]
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
```
- **Почему это вызывает проблему**:
- Каждая нода отправляет write-set с изменением строки `id=1` в момент фиксации (`COMMIT`). Galera проверяет эти write-sets на конфликты. Если две ноды одновременно изменяют одну строку, только одна транзакция пройдет сертификацию, а другая будет откатана, увеличивая `wsrep_local_cert_failures` на ноде, где она была инициирована.
- **Ожидаемый результат**:
- Метрика `wsrep_local_cert_failures` начнет расти на нодах, где транзакции откатываются.
- Вы можете проверить это с помощью:
```sql
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'wsrep_local_cert_failures';
```
#### 2. **Массовые обновления одной таблицы с разных нод**
- **Как сделать**:
1. Создайте таблицу с несколькими строками (например, 1000 строк).
2. Запустите массовые обновления (например, `UPDATE test_table SET value = value + 1;`) без условия `WHERE` или с пересекающимися наборами строк на разных нодах.
3. Используйте несколько клиентов, чтобы одновременно отправлять запросы на разные ноды. Например:
```sql
UPDATE test_table SET value = value + 1 WHERE id BETWEEN 1 AND 500; -- на node1
UPDATE test_table SET value = value + 1 WHERE id BETWEEN 200 AND 700; -- на node2
```
4. Для большей интенсивности используйте цикл в скрипте или утилиту вроде `sysbench`:
```bash
sysbench oltp_update_non_index --mysql-host=node1 --mysql-user=user --mysql-password=pass --db-driver=mysql --tables=1 --table-size=1000 run
```
Повторите на нескольких нодах одновременно.
- **Почему это вызывает проблему**:
- Обновления пересекающихся наборов строк создают конфликты в write-sets, так как Galera проверяет каждую измененную строку. Если хотя бы одна строка изменяется на двух нодах одновременно, одна из транзакций откатывается.
- **Ожидаемый результат**:
- Частые откаты транзакций из-за конфликтов увеличат `wsrep_local_cert_failures`. Это особенно заметно при отсутствии индексов или при больших транзакциях.
#### 3. **Создание длинных транзакций с пересекающимися данными**
- **Как сделать**:
1. На одной ноде начните длинную транзакцию, которая обновляет множество строк, но не фиксируйте её сразу:
```sql
START TRANSACTION;
UPDATE test_table SET value = value + 1 WHERE id < 1000;
-- Задержка перед COMMIT, например, SLEEP(10)
SELECT SLEEP(10);
COMMIT;
```
2. На другой ноде одновременно выполните другую транзакцию, затрагивающую те же строки:
```sql
UPDATE test_table SET value = value + 2 WHERE id < 500;
COMMIT;
```
3. Для автоматизации используйте скрипт, который запускает длинные транзакции с задержкой на одной ноде и быстрые обновления на другой.
- **Почему это вызывает проблему**:
- Длинные транзакции увеличивают окно времени, в течение которого могут возникнуть конфликты. Пока первая транзакция не зафиксирована, изменения на других нодах могут конфликтовать с ней, вызывая откаты.
- **Ожидаемый результат**:
- Транзакции на второй ноде будут откатываться, увеличивая `wsrep_local_cert_failures` на этой ноде.
#### 4. **Имитация сетевых задержек**
- **Как сделать**:
1. Искусственно увеличьте сетевую задержку между нодами с помощью утилит вроде `tc` (Traffic Control) на Linux:
```bash
tc qdisc add dev eth0 root netem delay 100ms
```
Это добавит задержку в 100 мс на сетевой интерфейс `eth0`. Выполните на одной или нескольких нодах.
2. Запустите обновления одной и той же таблицы на разных нодах (например, как в пункте 1 или 2).
3. После теста уберите задержку:
```bash
tc qdisc del dev eth0 root
```
- **Почему это вызывает проблему**:
- Сетевые задержки замедляют доставку write-sets между нодами, увеличивая вероятность конфликтов, так как транзакции на разных нодах могут фиксироваться с небольшой разницей во времени, но затрагивать одни и те же данные.
- **Ожидаемый результат**:
- Увеличение `wsrep_local_cert_failures` из-за задержек в сертификации, а также возможный рост `wsrep_local_recv_queue` и `wsrep_flow_control_paused`.
#### 5. **Запуск ресурсоемких операций (например, DDL)**
- **Как сделать**:
1. На одной ноде выполните DDL-операцию (например, `ALTER TABLE` или `OPTIMIZE TABLE`):
```sql
ALTER TABLE test_table ADD COLUMN new_col INT;
```
2. На другой ноде одновременно обновляйте ту же таблицу:
```sql
UPDATE test_table SET value = value + 1;
```
3. Для большей интенсивности запустите `OPTIMIZE TABLE` или `CREATE INDEX` на одной ноде и параллельные DML-запросы (INSERT/UPDATE) на других.
- **Почему это вызывает проблему**:
- DDL-операции (особенно в старых версиях MySQL/MariaDB) блокируют таблицу или создают большие write-sets, что увеличивает вероятность конфликтов с другими транзакциями. Даже в Total Order Isolation (TOI) для DDL Galera может откатывать конкурирующие DML-транзакции.
- **Ожидаемый результат**:
- Рост `wsrep_local_cert_failures` на нодах, где DML-транзакции откатываются из-за конфликтов с DDL.
#### 6. **Нагрузка через утилиты тестирования**
- **Как сделать**:
1. Используйте `sysbench` для создания высокой нагрузки на запись с разных нод:
```bash
sysbench oltp_write_only --mysql-host=node1 --mysql-user=user --mysql-password=pass --db-driver=mysql --tables=10 --table-size=10000 --threads=10 run
```
Повторите на нескольких нодах одновременно, чтобы создать конкуренцию.
2. Настройте тест так, чтобы запросы затрагивали пересекающиеся строки (например, уменьшите размер таблицы или используйте одинаковый диапазон `id`).
- **Почему это вызывает проблему**:
- Высокая частота операций записи на пересекающихся данных создает множество конфликтов сертификации, особенно если таблицы небольшие или запросы не используют индексы.
- **Ожидаемый результат**:
- Значительный рост `wsrep_local_cert_failures`, особенно на нодах с высокой интенсивностью запросов.
---
### Связь с `buffer_pool_dirty_pages`
Спровоцированные ошибки сертификации могут косвенно влиять на `buffer_pool_dirty_pages`. Например:
- **Рост "грязных" страниц**: Если транзакции создают изменения в буферном пуле, но откатываются из-за конфликтов, это может временно замедлить приток новых "грязных" страниц, что объясняет их стабилизацию (как в вашем сценарии в 00:00).
- **Стабилизация**: Если конфликты приводят к откатам, а I/O-подсистема успевает сбрасывать накопленные страницы (рост `Innodb_buffer_pool_pages_flushed`), количество "грязных" страниц может выровняться.
Для проверки влияния на `buffer_pool_dirty_pages` параллельно отслеживайте:
```sql
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_pages_dirty';
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_pages_flushed';
```
---
### Меры предосторожности
1. **Тестируйте в песочнице**: Проводите такие эксперименты на тестовой среде, чтобы избежать влияния на продакшен.
2. **Мониторинг**: Настройте мониторинг метрик (`wsrep_local_cert_failures`, `buffer_pool_dirty_pages`, `wsrep_local_recv_queue`) через Prometheus/Grafana, чтобы видеть эффект в реальном времени.
3. **Логирование**: Включите `slow_query_log` и `general_log` для анализа запросов, вызывающих конфликты.
4. **Ограничьте масштаб**: Начинайте с небольших тестов (например, одна таблица, 100 строк), чтобы минимизировать нагрузку на кластер.
5. **Резервное копирование**: Убедитесь, что у вас есть актуальные бэкапы перед тестированием DDL или массовых операций.
---
### Как проверить результат
После выполнения любого из вышеуказанных действий:
1. Проверьте метрику:
```sql
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'wsrep_local_cert_failures';
```
2. Сравните с другими метриками:
```sql
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'wsrep_local_bf_aborts';
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'wsrep_local_recv_queue';
```
3. Используйте Prometheus для анализа трендов:
```promQL
rate(mysql_global_status_wsrep_local_cert_failures[5m])
```
4. Проверьте логи (`error_log`) на наличие сообщений о конфликтах или откатах.
---
### Итог
Чтобы спровоцировать рост `wsrep_local_cert_failures`, создайте конкуренцию за данные: обновляйте одну строку или таблицу с разных нод, используйте длинные транзакции, имитируйте сетевые задержки или запускайте DDL параллельно с DML. Эти действия вызовут конфликты сертификации, увеличивая метрику. Одновременно это может повлиять на `buffer_pool_dirty_pages`, особенно если откаты транзакций сокращают приток изменений в буферный пул. Для точного анализа результатов используйте мониторинг и логи.
============
Как избежать проблемы в мультимастере?
Чтобы минимизировать рост wsrep_local_cert_failures в мультимастер-конфигурации:
Используйте балансировщик нагрузки:
Настройте ProxySQL или HAProxy, чтобы направлять запросы на запись к одной ноде для определенных таблиц или операций. Например:
sql-- Настройка ProxySQL: перенаправлять все UPDATE в таблице test_table на node1
INSERT INTO mysql_query_rules (rule_id, active, match_pattern, destination_hostgroup, apply)
VALUES (1, 1, '^UPDATE test_table', 10, 1);
==========================
import MySQLdb
import threading
import time
import os
# Конфигурация нод
nodes = [
{"host": os.getenv("NODE1_HOST", "localhost"), "port": 3306, "user": "root", "password": os.getenv("NODE1_PASSWORD", "your_root_password")},
{"host": os.getenv("NODE2_HOST", "localhost"), "port": 3306, "user": "root", "password": os.getenv("NODE2_PASSWORD", "your_root_password")},
{"host": os.getenv("NODE3_HOST", "localhost"), "port": 3306, "user": "root", "password": os.getenv("NODE3_PASSWORD", "your_root_password")},
]
db_name = 'provocation_db'
table_name = 'provocation_table'
barrier = threading.Barrier(len(nodes))
def create_db_and_table(cursor):
cursor.execute(f"CREATE DATABASE IF NOT EXISTS {db_name} CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;")
cursor.execute(f"USE {db_name};")
cursor.execute(f"""CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
node1_val INT DEFAULT 0,
node2_val INT DEFAULT 0,
node3_val INT DEFAULT 0,
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
) ENGINE=InnoDB;""")
def insert_initial_record(cursor):
cursor.execute(
f"""INSERT INTO {table_name} (node1_val, node2_val, node3_val)
VALUES (0, 0, 0)
ON DUPLICATE KEY UPDATE node1_val = node1_val;"""
)
def get_record_id(cursor):
cursor.execute(f"SELECT id FROM {table_name} LIMIT 1;")
return cursor.fetchone()[0]
def update_record(conn, record_id, node_index):
cursor = conn.cursor()
for i in range(100):
try:
val = node_index * 1000 + i
cursor.execute("START TRANSACTION;")
cursor.execute(
f"""UPDATE {table_name} SET
node1_val = %s,
node2_val = %s,
node3_val = %s
WHERE id = %s;""",
(val, val, val, record_id)
)
cursor.execute("COMMIT;")
time.sleep(0.01) # Задержка для снижения нагрузки
except MySQLdb.Error as e:
print(f"Error on node {node_index}, iteration {i}: {e}")
cursor.execute("ROLLBACK;")
cursor.close()
def get_metrics(node):
try:
with MySQLdb.connect(
host=node['host'], port=node['port'], user=node['user'], passwd=node['password']
) as conn:
with conn.cursor() as cursor:
cursor.execute("SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'wsrep_local_cert_failures';")
cert_failures = cursor.fetchone()[1]
cursor.execute("SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_pages_dirty';")
dirty_pages = cursor.fetchone()[1]
print(f"Node {node['host']}: wsrep_local_cert_failures={cert_failures}, buffer_pool_dirty_pages={dirty_pages}")
except MySQLdb.Error as e:
print(f"Error fetching metrics from {node['host']}: {e}")
def process_node(node, node_index):
try:
with MySQLdb.connect(
host=node['host'],
port=node['port'],
user=node['user'],
passwd=node['password'],
autocommit=True
) as conn:
with conn.cursor() as cursor:
create_db_and_table(cursor)
insert_initial_record(cursor)
record_id = get_record_id(cursor)
print(f"Node {node['host']} ready, waiting for others...")
barrier.wait()
print(f"Starting updates on {node['host']}...")
update_record(conn, record_id, node_index)
print(f"Finished processing {node['host']}")
except MySQLdb.Error as e:
print(f"Error on node {node['host']}: {e}")
if __name__ == "__main__":
# Инициализация базы данных на первой ноде
with MySQLdb.connect(
host=nodes[0]['host'], port=nodes[0]['port'], user=nodes[0]['user'], passwd=nodes[0]['password'], autocommit=True
) as conn:
with conn.cursor() as cursor:
create_db_and_table(cursor)
insert_initial_record(cursor)
# Запуск потоков для параллельных обновлений
threads = []
for idx, node in enumerate(nodes):
thread = threading.Thread(target=process_node, args=(node, idx+1))
threads.append(thread)
thread.start()
for thread in threads:
thread.join()
# Сбор метрик
print("\nCollecting metrics...")
for node in nodes:
get_metrics(node)
print("All nodes updated in parallel.")
Back to list