§ GreatSQL高性能


GreatSQL高性能方面的主要提升有以下几点:

  1. 支持InnoDB并行查询,适用于轻量级OLAP应用场景,在TPC-H测试中平均提升15倍,最高提升40+倍。更详细内容参考:InnoDB并行查询

  2. 优化InnoDB事务系统,实现了大锁拆分及无锁化等多种优化方案,OLTP场景整体性能提升约20%。

在MySQL社区版本实现中,使用了红黑树结构实现了事务ID到事务对象的快速映射关系。但是该数据结构在高并发应用场景中,大量的锁竞争会造成事务处理的瓶颈。

在GreatSQL中采用全新的无锁哈希结构,显著减少了锁的临界区消耗,提升事务处理的能力至少10%以上。 输入图片说明

  1. 支持并行load data,适用于频繁导入大批量数据的应用场景,性能可提升约20+倍。更详细内容参考:并行load data

  2. 支持线程池(thread pool),降低了线程创建和销毁的代价,保证高并发下,性能稳定不会明显衰退。

MySQL社区版的连接处理方法默认是为每个连接创建一个工作线程的one-thread-per-connection模式。这种模式下,由于系统的资源是有限的,随着连接数的增加,资源的竞争也增加,连接的响应时间也随之增加。对于数据库整体吞吐而言,则是在资源未耗尽时随着连接数增加,一旦连接数超过了某个耗尽系统资源的临界点,数据库整体吞吐就会随着各连接的资源争抢而下降。

在GreatSQL中采用线程池方案可以避免在连接数暴增时,因资源竞争而导致系统吞吐下降的问题。

线程池的基本原理为:预先创建一定数量的工作线程(worker线程)。在线程池监听线程(listener线程)从现有连接中监听到新请求时,从工作线程中分配一个线程来提供服务。工作线程在服务结束之后不销毁线程,而是保留在线程池中继续等待下一个请求来临。

以上内容引用自:线程池详解 - 鹅厂架构师 (opens new window)

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