性能优化，是存储工程师们永远的追求，在我们看来，除了调整存储架构、优化IO路径，能对应用做出有针对性的优化，也是非常重要和有意义的事情，这意味着，除了要了解存储本身，还需要对上层应用或中间件有足够的认识。这次，我们就来看看MySQL的IO特点和存储针对MySQL的优化思路。
MySQL架构组件说明
MySQL及其延续的MariaDB是目前市场上最流行的关系型数据库管理系统，在很多应用场景中，MySQL都是用户首选的RDBMS（RelationalDatabaseManagementSystem关系数据库管理系统）。
MySQL大致包括如下几大基础模块组件：
MySQL客户端连接组件（Connectors）
系统管理和控制工具组件（ManagementServiceUtilities）
连接池组件（ConnectionPool）
SQL组件（SQLInterface）
解析器组件（Parser）
查询优化器组件（Optimizer）
缓存组件（CachesBuffers）
存储引擎（PluggableStorageEngines）
文件系统（FileSystem）
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InnoDB存储引擎
存储引擎在MySQL的体系架构中位于第三层，负责对MySQL中的数据进行存储和提取，是与文件打交道的子系统，它是根据底层提供的文件访问层抽象接口定制的一种文件访问机制，这个机制就叫作MySQL存储引擎。从MySQL5.5开始，默认采用InnoDB作为存储引擎。因此，优化底层存储对MySQL业务的的性能，就要从了解和分析存储引擎如何与底层的存储系统进行交互开始。
下图是官方的InnoDB引擎架构图，InnoDB存储引擎主要分为内存结构和磁盘结构两大部分。
InnoDB磁盘主要包含Tablespaces、InnoDBDataDictionary、DoublewriteBuffer、RedoLog和UndoLogs。RedoLog和Binlog是MySQL日志系统中非常重要的两种机制，本文主要谈一下对RedoLog和Binlog进行了分析及存储优化。
MySQLIO模型和特点
MySQL写数据过程中，有两个重要的日志文件，RedoLog和Binlog。RedoLog记录了对InnoDB存储引擎的事务日志，RedoLog的写IO是固定文件范围内的循环写，IO大小是字节对齐（存在部分offset相等，执行的是覆盖写）。Binlog记录了对MySQL数据库执行更改的所有操作，Binlog的写IO是文件append写，IO不对齐。
MySQL写请求时的存储行为：单线程执行MySQLinsert写数据时，一个insert对应一个write操作；多线程并发执行insert，MySQL会将部分IO合并，然后下发到文件系统（如果是使用远程文件系统，这个IO会被远程文件系统的客户端捕获，例如YRCloudFile的客户端），调用write请求写入到/MySQL/ib_logfile文件中。一次writeIO之后，立即调用fsync。
在开启Binlog的场景下，写完一次RedoLog后会再写一次Binlog，然后对Binlog做一次fsync，以保证数据安全。当日志数据写入一定量之后，MySQL后台另外一个线程会将所有的写入，以每个IO16K的大小进行整理，并以aio方式写入到/MySQL/ibdata表文件中。
MySQL读请求时的存储行为：MySQL读时，会从MySQL的缓存中查找数据，缓存命中，就不会实际下发readIO到底层文件系统中。
YRCloudFile针对MySQL日志IO行为优化
由于RedoLog、Binlog都是一次IO写入伴随着一次fsync，而根据实际测试发现，fsync对于存储的开销比较大。所以，对MySQL性能的优化，我们需要在完全确保这两个日志文件数据安全的前提下调整这两个LogIO行为。
在YRCloudFile数据服务端，RedoLog写文件以direct方式写入，写入之后我们自动做一次fsync。Binlog由于IO不对齐，不可以采用direct方式写，需要先写入系统缓存，然后做一次fsync。这样，其实客户端就不用再对RedoLog和Binlog文件做remote_fsync了，省去了客户端调用fsync的开销影响。下面是一组实测的数据对比：
从实测结果上，我们可以看出，在调整了YRCloudFile后端针对性地写逻辑后后，MySQL单线程写入的性能得到了翻倍的提升。
存储的研发工程师们就是这样，不但要掌握存储的核心技能，还要