io/redo_log_flush - Amazon Aurora
Unterstützte Engine-VersionenKontextWahrscheinliche Ursachen für erhöhte WartezeitenAktionen

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

io/redo_log_flush

Dieses io/redo_log_flush-Ereignis tritt ein, wenn eine Sitzung persistente Daten in den Amazon-Aurora-Speicher schreibt.

Unterstützte Engine-Versionen

Diese Warteereignisinformationen werden für die folgenden Engine-Versionen unterstützt:

  • Aurora-MySQL-Version 3

Kontext

Das io/redo_log_flush Ereignis bezieht sich auf einen Schreibvorgang input/output (I/O) in Aurora MySQL.

Anmerkung

In Aurora MySQL Version 2 heißt dieses Warteereignis io/aurora_redo_log_flush.

Wahrscheinliche Ursachen für erhöhte Wartezeiten

Aus Gründen der Datenpersistenz erfordern Commits ein dauerhaftes Schreiben in einen stabilen Speicher. Wenn die Datenbank zu viele Commits durchführt, gibt es bei der I/O Schreiboperation ein Wartungsereignis, das io/redo_log_flush Wait-Ereignis.

Beispiele für das Verhalten dieses Warteereignisses finden Sie unter io/aurora_redo_log_flush.

Aktionen

Abhängig von den Ursachen Ihres Warteereignisses empfehlen wir verschiedene Aktionen.

Identifizieren Sie die problematischen Sitzungen und Abfragen

Wenn Ihre DB-Instance einen Engpass hat, besteht Ihre erste Aufgabe darin, die Sitzungen und Abfragen zu finden, die ihn verursachen. Einen nützlichen AWS Datenbank-Blogbeitrag finden Sie unter Analysieren von Amazon Aurora MySQL-Workloads mit Performance Insights.

So identifizieren Sie Sitzungen und Abfragen, die einen Engpass verursachen

  1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon RDS-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/rds/.

  2. Wählen Sie im Navigationsbereich Performance-Insights aus.

  3. Wählen Sie Ihre DB-Instance aus.

  4. Wählen Sie unter Datenbanklast die Option Nach Wartezeit aufteilen.

  5. Wählen Sie unten auf der Seite Top-SQL aus.

    Die Abfragen oben in der Liste verursachen die höchste Belastung der Datenbank.

Gruppieren Sie Ihre Schreiboperationen

Die folgenden Beispiele lösen das io/redo_log_flush-Warteereignis aus. (Autocommit ist aktiviert.)

INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES ('xxxx','xxxxx');
INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES ('xxxx','xxxxx');
INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES ('xxxx','xxxxx');
....
INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES ('xxxx','xxxxx');

UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE id=xx;
UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE id=xx;
UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE id=xx;
....
UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE id=xx;

DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1=xx;
DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1=xx;
DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1=xx;
....
DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1=xx;

Um die Wartezeit auf das io/redo_log_flush-Wartezeitereignis zu verkürzen, gruppieren Sie Ihre Schreibvorgänge logisch in einem einzigen Commit, um persistente Speicheraufrufe zu reduzieren.

Deaktivieren Sie Autocommit

Deaktivieren Sie Autocommit, bevor Sie große Änderungen vornehmen, die nicht in einer Transaktion enthalten sind, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

SET SESSION AUTOCOMMIT=OFF;
UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE sampleCol1=xx;
UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE sampleCol1=xx;
UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE sampleCol1=xx;
....
UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE sampleCol1=xx;
-- Other DML statements here
COMMIT;

SET SESSION AUTOCOMMIT=ON;

Transaktionen verwenden

Sie können Transaktionen verwenden, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

BEGIN
INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES ('xxxx','xxxxx');
INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES ('xxxx','xxxxx');
INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES ('xxxx','xxxxx');
....
INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES ('xxxx','xxxxx');

DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1=xx;
DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1=xx;
DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1=xx;
....
DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1=xx;

-- Other DML statements here
END

Verwenden von Batches

Sie können Änderungen in Batches vornehmen, wie im folgenden Beispiel gezeigt. Die Verwendung zu großer Batches kann jedoch zu Leistungsproblemen führen, insbesondere bei Read Replicas oder bei der point-in-time Wiederherstellung (PITR).

INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES
('xxxx','xxxxx'),('xxxx','xxxxx'),...,('xxxx','xxxxx'),('xxxx','xxxxx');

UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE sampleCol1 BETWEEN xx AND xxx;

DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1<xx;