设计第13问：pt-table-checksum 到底会不会影响业务性能？
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问题 用 pt-table-checksum 时 ， 会不会影响业务性能？
实验 实验开始前 ， 给大家分享一个小经验：任何性能评估 ， 不要相信别人的评测结果 ， 要在自己的环境上测试 ， 并（大概）知晓原理 。
我们先建一对主从：
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然后用 mysqlslap 跑一个持续的压力：
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开另外一个会话 ， 将 master 上的 general log 打开：
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然后通过 pt-table-checksum 进行一次比较：
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查看 master 的 general log ， 由于 mysqlslap 的影响 ， general log 中有很多内容 ， 我们找到与 pt-table-checksum 相关的线程：
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将该线程的操作单独列出来：
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操作比较多 ， 我们一点一点来说明：
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这里工具调小了 innodb 锁等待时间 。 使得之后的操作 ， 只要在 innodb 上稍微有锁等待 ， 就会马上放弃操作 ， 对业务影响很小 。
另外工具调小了 wait_timeout 时间 ， 倒是没有特别的作用 。
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工具将隔离级别调整为了 RR 级别 ， 事务的维护代价会比 RC 要高 ， 不过后面我们会看到工具使用的每个事务都很小 ， 加上之前提到 innodb 锁等待时间调到很小 ， 对线上业务产生的成本比较小 。
RR 级别是数据对比的基本要求 。
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工具通过一系列操作 ， 了解表的概况 。 工具是一个数据块一个数据块进行校验 ， 这里获取了第一个数据块的下边界 。
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接下来工具获取了下一个数据块的下边界 ， 每个 SQL 前都会 EXPLAIN 一下 ， 看一下执行成本 ， 非常小心翼翼 。
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之后工具获取了一个数据块的 checksum ， 这个数据块不大 ， 如果跟业务流量有冲突 ， 会马上出发 innodb 的锁超时 ， 立刻退让 。
以上是 pt-table-checksum 的一些设计 ， 可以看到这几处都是精心维护了业务流量不受影响 。
工具还设计了其他的一些机制保障业务流量 ， 比如参数 --max-load 和 --pause-file 等 ， 还有精心设计的数据块划分方法 ， 索引选择方法等 。 大家根据自己的情况配合使用即可达到很好的效果 。
总结 本期我们介绍了简单分析 pt-table-checksum 是否会影响业务流量 ， 坊间会流传工具的各种参数建议或者不建议使用 ， 算命的情况比较多 ， 大家都可以用简单的实验来分析其中机制 。
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