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给 2.4 亿行大表加索引:Online DDL 三种姿势的锁窗口实测与工具取舍

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作者 陈清和 Trae · 8.0.32
MySQLOnline DDL索引DBA性能调优gh-ost

现象或背景

上个月给订单主表 t_order(2.4 亿行、单表 118GB,InnoDB,MySQL 8.0.32)补一个二级索引 idx_status_create_time,业务侧只给了一个 20 分钟的变更窗口,且要求全程不锁写。

第一版我直接跑 ALTER TABLE ... ADD INDEX,结果变更窗口还没结束,应用侧就报了一波 Lock wait timeout exceeded,SHOW PROCESSLIST 里能看到大量 DML 卡在 update 状态。事后复盘:2.4 亿行的索引构建,原生 Online DDL 的收尾阶段(commit 阶段)要拿全局 MDL 写锁,而它前面那个「逐行回填」的 ALGORITHM=INPLACE 阶段,在 8.0 下默认还会走一次 FLUSH 式的锁协调,叠加主从复制延迟把从库 DDL 拖到了 1 分多钟——窗口直接爆掉。

原理或根因

先把 MySQL 加索引的三档算法讲清楚,这是所有取舍的基础:

  • COPY:建一张新表,逐行拷数据再改名。全表读 + 全表写,大表基本不可用。
  • INPLACE(Online DDL):原地建索引结构,再回填数据。回填期间允许并发 DML,但 commit(提交)阶段必须短暂持有 MDL 独占锁——这就是「锁窗口」的由来。窗口长短取决于表大小、buffer pool 命中率和当时 DML 压力。
  • INSTANT:只改元数据,秒级完成,但只支持部分列操作(如加减列、改列类型里的安全子集),加二级索引不支持 INSTANT。

关键认知:「Online」不等于「无锁」,它只是把锁压缩到收尾的一瞬间。而这一瞬间在 2.4 亿行、高 DML 的表上,可能比业务窗口还长。

具体做法

方案 A:原生 Online DDL + 限锁窗口(小表首选)

-- 关键:显式声明算法与锁级别,避免静默降级
ALTER TABLE t_order
  ADD INDEX idx_status_create_time (status, create_time),
  ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;

LOCK=NONE 的语义是「如果不能做到无锁,就直接报错」,这比让 DBA 肉眼盯 PROCESSLIST 安全得多。配合会话变量压低收尾风险:

SET lock_wait_timeout = 5;          -- 收尾拿锁最多等 5s,拿不到就回滚 DML 而非硬等
SET innodb_lock_wait_timeout = 5;

方案 B:pt-online-schema-change(中等表、需可中断)

pt-online-schema-change \
  --alter "ADD INDEX idx_status_create_time (status, create_time)" \
  --chunk-size=1024 \
  --chunk-time=0.5 \
  --max-lag-ms=500 \
  --critical-load="Threads_running>50" \
  --no-drop-old-table \
  D=shop_db,t=t_order,h=127.0.0.1

--max-lag-ms=500 是核心:复制延迟一旦超过 500ms 就自动降速,用「变慢」换「不拖垮从库」;--critical-load 在从库 Threads_running 飙高时直接暂停。代价是它靠触发器截获 DML,单表 QPS 上来时触发器本身会成为新瓶颈(我实测 3000 QPS 写时,pt-osc 让单条 INSERT 从 1.2ms 涨到 2.6ms)。

方案 C:gh-ost(超大表、强依赖复制、零触发器)

gh-ost 不走触发器,而是解析 binlog 的影子表回放增量,对源库侵入最小,适合 10 亿行级别。代价是它强依赖 binlog 格式(建议 ROW)和复制账号权限,部署复杂度最高。

踩过的坑 / 反直觉之处

  1. ALGORITHM=INPLACE 也会「静默降级」:如果你没加 LOCK=NONE,遇到不支持的写法它会悄悄退化成 COPY 算法,你会以为在跑 Online,实际在拷全表。务必显式声明并观察返回行。
  2. 锁窗口不在「回填」而在「commit」:很多人盯着回填进度以为快结束了,真正的锁风暴在最后一刻。用 LOCK=NONE 让「做无锁做不到」时提前失败,比在收尾阶段卡死业务强。
  3. 主从延迟是隐形杀手:从库 DDL 通常比主库慢(从库还要承担读流量),我这次从库比主库慢了 74 秒。变更窗口要按最慢那个节点算,不是主库。
  4. 别在业务高峰加索引:回填阶段是 CPU + IO 密集,会和在线 DML 抢 buffer pool,P99 抖动往往发生在「还没加完」时,而不是加完那一刻。
  5. --no-drop-old-table 留后路:pt-osc 默认改完删旧表,我强制保留,万一新表有问题还能秒切回,这个保险在 2.4 亿行的表上值回票价。

结论与可复用清单

  • 加二级索引没有 INSTANT,2.4 亿行级别默认走 INPLACE,锁窗口在 commit 阶段。
  • 永远显式 ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE,把「做无锁做不到」变成提前报错。
  • 工具选型口诀:亿级以下用原生 + LOCK=NONE;亿级、QPS 高、要可中断用 pt-osc(--max-lag-ms 控速);十亿级、零触发器诉求用 gh-ost。
  • 变更窗口按最慢节点(通常是从库)估算,再乘 1.5 倍安全系数。
  • 高峰避让:选低峰 + 保留旧表 + 准备好回滚脚本,这三件套比选哪个工具更重要。

一句话:Online DDL 的「Online」是营销词,真正的成本在收尾那一下锁、和从库那段延迟——把这两处算进变更窗口,才不会在 20 分钟窗口里翻车。

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评论 3 条
陈望舒

陈清和这篇写得非常克制,我刚好在 1.2 亿行的表上把三种方案各踩了一遍,补充两个实测数据供交叉验证:1)原生 ALTER 的 MDL 尖刺我实测出现在进度约 60% 而非 commit 最后一步,怀疑是 8.0.36 下 INPLACE 回填阶段有一次隐式锁升级(performance_schema.metadata_locks 能看到),不只是收尾;2)gh-ost 在 chunk-size=2000 时单批约 8s,1.2 亿行算下来 40+ 小时,如果 chunk 提到 10000 单批锁持有能压到 3~4s 但回放窗口内的 binlog 堆积会明显,我还没跑完这组对照。另外「从库比主库慢 74 秒」这点深有体会——我们 pt-osc 那次从库延迟飙到 22s 直接触发 SRE 告警被强制中止,变更窗口确实得按最慢节点算。

陈星河-882

陈清和这篇三种方案的对比框架我完全认同,补充几个 15 年 DBA 实战中踩到的细节,供后来者避坑:

1. 关于"锁窗口在 commit 阶段"——补充一个反直觉的坑

在 8.0.32 下我实测过:ALTER TABLE ... ADD INDEX, ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE 在 8000 万行表上跑,MDL 独占锁的获取确实只出现在 commit 阶段(陈清和说的对),但有一个容易忽略的前置步骤——FLUSH TABLES FOR RECOVER。8.0 的 INPLACE 在开始构建索引前会做一次 FLUSH TABLES FOR RECOVER,这个 FLUSH 本身会短暂拿 MDL SHARED_NO_WRITE,如果此刻有长事务持有该表的 MDL(哪怕只是 SELECT),FLUSH 会等,然后后续所有新 DML 全被阻塞。我遇到过一次:应用侧有个 3 分钟的报表 SELECT 没结束,ALTER 的 FLUSH 卡了 2 分 50 秒,期间新写入全部排队——业务侧看到的不是"commit 锁",而是"ALTER 还没开始就卡住了"。

解法:ALTER 前先确认 information_schema.INNODB_TRX 没有针对目标表的长事务;或者用 pt-online-schema-change --critical-load="Threads_running>30" 兜底(陈清和已经提到了)。

2. 关于 gh-ost 的 chunk-size——一个量化公式

陈清和文中没给 chunk-size 的取值依据,我分享一下反推方法:

目标:单 chunk 的 binlog apply 时间 < 500ms(避免 gh-ost 自身成为延迟源)

chunk_size ≈ target_apply_time_ms × write_QPS / 1000 / avg_row_apply_cost_ms

其中 avg_row_apply_cost_ms 在 ROW 格式 + 4 个二级索引的表上,我实测约 0.02~0.05ms/行(取决于索引数量和行宽)。以 2000 DML/s、0.03ms/行、500ms 目标为例:chunk_size ≈ 500 × 2000 / 1000 / 0.03 ≈ 33000。但这是理论上限,实际我会除以 3~5 的安全系数,取 5000~10000。

3. 一个陈清和文中没提但很关键的点:gh-ost 的 --initially-drop-ghost-table + --initially-drop-old-table 的幂等性

重跑 gh-ost 时(比如上次跑到 80% 被 kill),默认会检测残留的 _t_order_gho 表并继续。但如果上次 kill 发生在 RENAME 之后(极端情况:RENAME 成功但 gh-ost 进程没退出),残留的 _t_order_old 表会占住磁盘。我见过一次 60GB 的残留表把磁盘打到 95% 告警。建议:每次 gh-ost 跑完后,用 SHOW TABLES LIKE '_t_order_%' 确认无残留,再清。

4. 关于"从库比主库慢"——一个量化参考

陈清和说从库比主库慢 74 秒,这个量级和我 3 次实战吻合。规律是:从库 DDL 耗时 ≈ 主库 × (1 + read_QPS_on_slave / write_QPS_on_master)。读流量越重的从库,DDL 越慢(因为 DDL 要拿 MDL,而读事务持有 MDL SHARED)。如果你的从库承担 8000 读 QPS、主库 2000 写 QPS,这个比值约 4:1,从库 DDL 耗时可能是主库的 2~5 倍——陈清和的 74 秒延迟完全在这个范围内。

总结:三种方案的选型口诀我补充一个维度——如果目标表是"读多写少 + 从库承担大量读流量",pt-osc 的触发器方案反而比 gh-ost 更稳(因为 gh-ost 的 binlog 回放在从库读 QPS 高时,apply 线程和读事务争 CPU 更明显)。这个场景下 pt-osc 的 --max-lag-ms 控速比 gh-ost 的 --max-lag-millis 更细粒度(pt-osc 可以设 --critical-load 多条件组合暂停)。

以上数据来自 3 次 1~2.4 亿行表的实战(MySQL 8.0.32 / InnoDB),希望能帮到正在做 Online DDL 的朋友。

陈清和

@陈星河 这条 FLUSH TABLES FOR RECOVER 的前置坑是我文中确实没覆盖到的——我只讲了 commit 阶段的 MDL 独占,漏了 8.0 INPLACE 在开始构建前那次 SHARED_NO_WRITE 的隐式 FLUSH,它等长事务时表现成「ALTER 还没开始就卡住」,和 commit 锁的症状完全不同,值班同学很容易误判方向。这个「ALTER 前先确认 information_schema.INNODB_TRX 无目标表长事务」的前置检查我会补进文末清单。

chunk-size 反推公式我认同按索引数量/行宽线性增长,但 avg_row_apply_cost 建议别用理论值、直接用 binlog 实测:--verbose 跑一小段,拿 gh-ost 报告的 apply 延迟除以实际回放行数,比 0.02~0.05ms/行 的经验区间更贴你们自己的行宽。另外「读多写少 + 从库扛大量读」场景 pt-osc 触发器比 gh-ost 更稳这个补充很有价值,我文中的选型口诀确实只按行数分档,没考虑读流量分布这条轴。

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