用 LSN 画个 PAGE MAP
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想法从何而来
获得雨果奖的科幻小说《三体》中出现了一个流行词汇：降维打击。更高维度文明对较低维度文明的打击不费吹灰之力。这里的“维度”一词，提醒了我看待事物时更换一个维度，也许会有更好的理解。在研究 MySQL 数据库的数据文件时，把数据页平铺，是不是可以有不同的发现。这里的降维，就是把维度放到数据页的维度，而不是内存或者程序角度。数据页平铺，肯定不是把页内所有内容平铺，可以选择一些内容着重分析，例如：LSN 。
我之前抱着学习目的解析过数据文件。学以致用，解析完了自然要用起来才有意义。现在把解析出来的 LSN 小小的利用一下，看看又有什么收获。
刚才说到“平铺”，怎么平铺，这里也是受别人启发，线条在纸上可以画出地图，点的矩阵铺在屏幕上，可以显示出各种图像。那么数据页中的 LSN 平铺，可以展示什么内容？
LSN
MySQL 是先写日志后写数据文件机制，数据落盘是异步的，也就是 WAL 机制。日志也就是 redo log 的落盘速度决定了事务的提交速度。较小的日志，越能快速的持久化。但是 redo log 在前面飞奔，数据的落盘可能会落的很远，那么大量内存中的数据页会是脏页状态，一旦实例崩溃，把 redo log 与数据页恢复到一致的状态就会非常耗时。所以 MySQL 还有 checkpoint 机制来推进数据的落盘，保证数据文件与 redo log 的“距离”不至于太远，虽然可能追不上，保持一种若即若离的感觉。不需要太近，那样会导致IO问题，也不至于太远，那样又会导致恢复时间变长。协调数据文件、redo log 和检查点之间的关系的，就是 LSN 。InnoDB 引擎通过 LSN(Log Sequence Number)来标记版本，redo log 中始终是标记为最新的版本，数据文件中的会落后于 redo log，chenckpoint 又会在推进内存脏页落盘时，在数据文件的数据页头部来标记 LSN。这样，我们就能通过查看数据页中的 LSN 来判断哪些数据页被频繁更新，而哪些数据页很少被用户想起，以至于很少更新了。虽然它很可能会比当前实例 redo log 的 LSN 稍稍落后，但足以提供给我们一些重要的信息：哪些数据被频繁的使用。
LSN在数据页中的什么位置呢？看看文档就了然了。https://dev.mysql.com/doc/internals/en/innodb-fil-header.html
数据文件则是由一个个数据页排排坐组成的，数据页的大小一般也会默认为16K。在每个数据页头部都会有固定的 38 字节大小 header。存储了 8 部分内容，LSN 就是第五个，它的长度固定为 8 个字节，下表也许胜过文字描述。
The Fil Header has 8 parts, as follows (38 byte):
| Name | Size | Remarks |
|---|---|---|
| FIL_PAGE_SPACE | 4 | 页的校验和（checkSum）值 |
| FIL_PAGE_OFFSET | 4 | 页号 |
| FIL_PAGE_PREV | 4 | 上一个页的页号 |
| FIL_PAGE_NEXT | 4 | 下一个页的页号 |
| FIL_PAGE_LSN | 8 | 页面被最后修改时对应的日志序列位置 |
| FIL_PAGE_TYPE | 2 | 该页的类型 |
| FIL_PAGE_FILE_FLUSH_LSN | 8 | 仅在系统表空间的页中定义，代表文件至少被刷到了对应的LSN值 |
| FIL_PAGE_ARCH_LOG_NO_OR_SPACE_ID | 4 | 当前页所属的表空间，其占用4个字节 |
如何实现画图
既然在数据页的header里存放了LSN，那么分析所有数据页的 LSN，再通过某种形式展示出来，就可以分析哪些是“热”数据，哪些是相对“冷”的数据了。必然要讲“相对”，一部分数据比另一部分数据被经常访问，它们的“热”就是相对那部分较少被访问的数据而言。这就是通过比较它们 LSN 来实现的。
怎么展示这种冷热区别呢？就是简单借用颜色上冷暖色调来区分，蓝色是经典的冷色调，由浅蓝到深蓝的变化过程，让它来表示数据的“冷”。黄色、红色都是火焰的颜色，虽然也有蓝色火苗，这里就不要较真了，就用黄色到红色的渐变来表示数据的变“热”。
我只是固定使用了11中颜色，如果增加更多颜色来体现渐变，那么也能更清晰的体现数据页的变化情况。这本质上与增加显示屏幕像素点数量，图像更清晰是相同的道理。这里多少也能感觉出，11中颜色的渐变过程，代表了数据文件中 LSN 会被从最小值到最大值之间分成 11 个范围，每一个数据页都会根据它的 LSN 值大小落在某个区间，进而被贴上一个颜色标签。
展示数据页用一个简单的小方框来显示，方框大小只影响一个屏幕能显示多少个多少个数据页而已，大的数据文件可能到 GB 甚至 TB级别。以 1GB 数据文件为例，它就有 （1024 * 1024 * 1024）/ 16384 = 65536 个数据页，那么小方框太大了，想象一下六万多数据页那该需要滚动多少次屏幕才能显示，所以方框力求更小。这里示例用的 10px 大小。视力良好的同学，更小的方框也未尝不可。下面就是大概的样子。
代码解析 LSN 的逻辑则相对简单，单线程打开数据文件，以16384为单位解析数据页 File Header 部分的 FIL_PAGE_LSN 值，也就是每个数据页的第 16 到 24 字节的值就可以了。再将这些 LSN 值中的最大值于最小值相减，就得到整个数据文件中 LSN 的范围。把这个范围十一等分，LSN 落在哪个等分的范围之内，就用范围所属的颜色标记这个数据页，也就是表示数据页的小方框会被涂上相应的颜色
最后，这些小方框用最简单的方式排列展示就可以了，这里使用的是 HTML + CSS + JS 来实现。而解析数据文件的逻辑使用 Golang 实现，逻辑并不复杂，代码可以参考文末的链接。
执行程序后分析，会在叫做 html 的目录下生成一个 pagemap.html 的文件，在浏览器中打开就可以了。
go build pageMap.go
pageMap --ibd-file-path=sbtest1.ibd
或
go run --ibd-file-path=sbtest1.ibd
测试分析
选择了很常用的sysbench压测场景。
用sysbench来初始化一个500000行数据的表，数据页大概有七千余个，还有很多 Innodb 预分配的空数据页。500000行是一个合适的行数，因为我还测试了1000000行的数据，数据页有将近两万个，生成的 page map 网页查看起来就需要滚屏好久了，为了展示的更友好，我将数据量减小到500000。
来看一下分析结果：
颜色分层明显，从上到下，由冷色调到暖色调渐变，这也说明，数据初始化的插入先后，必然导致 LSN 其实是逐渐递增的，如果我使用更多的颜色，而不是只用十一种，那么这种渐变也会更细腻。最下面的绿色数据页是innodb预分配的并没有使用，所以也不用太关注。
上图只是初始化数据的特点，现在使用 oltp_read_write.lua 脚本来执行压测1000秒后，来看看效果。
此时展示的情况就出现变化了，几乎所有数据页也都变“红”了，这是因为，压测的更新涉及到了所有数据页，它们都被更新了，彼此之间的 LSN 更为接近了，所以就会普“红”。但是细心观察会发现第一行数据页中还有部分数据页就比较“冷”，如果深入考证，就会发现这些数据页其实是非叶子节点，在 B-tree 中处在更高的 LEVEL 上。尤其是第一行的第四个数据页，它的“冷”比起周边来，更是突出。这是因为这个数据页其实是 root page，在更新数据时，其实是很少能涉及到 root page 的拆分或者 LSN 的变化了，自然它的颜色也就相对更“冷”了。
说到更多页面普“红”，说明数据更新操作覆盖比较平均。从 lua 脚本来看一下 oltp_read_write.lua 事务执行的操作，看看是不是这样。对数据有影响的更新操作：
58 execute_index_updates()
59 execute_non_index_updates()
60 execute_delete_inserts()
也就是索引更新、无索引更新、删除/插入三种操作，对行数不会有影响。
这里看一下索引更新操作逻辑，在文件oltp_common.lua 中
459 function execute_index_updates()
460 local tnum = get_table_num()
461
462 for i = 1, sysbench.opt.index_updates do
463 param[tnum].index_updates[1]:set(get_id())
464
465 stmt[tnum].index_updates:execute()
466 end
467 end
主要是：
随机获取一个表名 随机获取表的一行（通过id），对其执行更新
看一下获取id的逻辑
407 local function get_id()
408 return sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size)
409 end
是从表的行数范围中随机获取。
这种表名、行数据id均为随机获取，那么压测执行时间足够长，就可以保证数据更新覆盖的均衡。
我稍稍的修改一下id获取逻辑，来影响一下更新数据范围。
先将删除/插入操作注释，避免频繁删除/插入操作引起数据页分裂或者合并。而 sysbench 的更新前后，数据大小很少发生变化，所以不会出现数据页数量变化：
58 execute_index_updates()
59 execute_non_index_updates()
60 --execute_delete_inserts()
然后修改一下id获取范围，500000行数据，只更新100000-500000范围内的数据，占比80%，再次执行 sysbench 压测1000秒
407 local function get_id()
408 return sysbench.rand.default(sysbench.opt.table_size - 400000, sysbench.opt.table_size)
409 end
再看一下输出的 html 页面展示的效果：
Hot 页面出现明显的区别，前100000行数据因为在最近的1000秒内没有更新，LSN 要比后400000万行数据的数据页的 LSN 要小，数据页的标记颜色相对就要更浅。如果我们持续压测更长时间，两部分数据的LSN差距就会更大，前100000行数据就会慢慢变的更“冷”了，颜色就会向冷色调演变，这正是跟我们修改过压测代码，调整了数据更新逻辑有关系。可见，更新逻辑会强烈影响数据页 LSN 的“冷”、“热”变化。不同的业务，完全可以从这个 PAGE MAP 中看出一些特点，具体哪些部分的数据会更频繁的被更新，从 MAP 中便可窥一斑。
以上就是利用 LSN 对数据更新情况进行的一个小小的分析，希望能带来不一样的体验。
如果有兴趣，下面是参考代码的链接：
https://gitee.com/huajiashe_byte/pagemap
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