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掌握MySQL數(shù)據(jù)庫這些優(yōu)化技巧,事半功倍!-創(chuàng)新互聯(lián)

掌握MySQL數(shù)據(jù)庫這些優(yōu)化技巧,事半功倍!

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一個(gè)成熟的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)并不是一開始設(shè)計(jì)就具備高可用、高伸縮等特性的,它是隨著用戶量的增加,基礎(chǔ)架構(gòu)才逐漸完善。這篇文章主要談?wù)凪ySQL數(shù)據(jù)庫在發(fā)展周期中所面臨的問題及優(yōu)化方案,暫且拋開前端應(yīng)用不說,大致分為以下五個(gè)階段:

階段一:數(shù)據(jù)庫表設(shè)計(jì)

項(xiàng)目立項(xiàng)后,開發(fā)部門根據(jù)產(chǎn)品部門需求開發(fā)項(xiàng)目。
開發(fā)工程師在開發(fā)項(xiàng)目初期會對表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。對于數(shù)據(jù)庫來說,表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)很重要,如果設(shè)計(jì)不當(dāng),會直接影響到用戶訪問網(wǎng)站速度,用戶體驗(yàn)不好!這種情況具體影響因素有很多,例如慢查詢(低效的查詢語句)、沒有適當(dāng)建立索引、數(shù)據(jù)庫堵塞(鎖)等。當(dāng)然,有測試部門的團(tuán)隊(duì),會做產(chǎn)品測試,找Bug。
由于開發(fā)工程師重視點(diǎn)不同,初期不會考慮太多數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是否合理,而是盡快完成功能實(shí)現(xiàn)和交付。等項(xiàng)目上線有一定訪問量后,隱藏的問題就會暴露,這時(shí)再去修改就不是這么容易的事了!

階段二:數(shù)據(jù)庫部署

是時(shí)候運(yùn)維工程師出場了,項(xiàng)目上線。
項(xiàng)目初期訪問量一般是寥寥無幾,此階段Web+數(shù)據(jù)庫單臺部署足以應(yīng)對在1000左右的QPS(每秒查詢率)。考慮到單點(diǎn)故障,應(yīng)做到高可用性,可采用MySQL主從復(fù)制+Keepalived實(shí)現(xiàn)雙機(jī)熱備。主流HA軟件有:Keepalived(推薦)、Heartbeat。

階段三:數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化

如果將MySQL部署到普通的X86服務(wù)器上,在不經(jīng)過任何優(yōu)化情況下,MySQL理論值正??梢蕴幚?500左右QPS,經(jīng)過優(yōu)化后,有可能會提升到2000左右QPS。否則,訪問量當(dāng)達(dá)到1500左右并發(fā)連接時(shí),數(shù)據(jù)庫處理性能可能響應(yīng)就會慢,而且硬件資源還比較富裕,這時(shí)就該考慮性能優(yōu)化問題了。那么怎樣能讓數(shù)據(jù)庫發(fā)揮大性能呢?主要從硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置、架構(gòu)方面著手,具體分為以下:

3.1 硬件配置

如果有條件一定要SSD固態(tài)硬盤代替SAS機(jī)械硬盤,將RAID級別調(diào)整為RAID1+0,相對于RAID1和RAID5有更好的讀寫性能,畢竟數(shù)據(jù)庫的壓力主要來自磁盤I/O方面。
Linux內(nèi)核有一個(gè)特性,會從物理內(nèi)存中劃分出緩存區(qū)(系統(tǒng)緩存和數(shù)據(jù)緩存)來存放熱數(shù)據(jù),通過文件系統(tǒng)延遲寫入機(jī)制,等滿足條件時(shí)(如緩存區(qū)大小到達(dá)一定百分比或者執(zhí)行sync命令)才會同步到磁盤。也就是說物理內(nèi)存越大,分配緩存區(qū)越大,緩存數(shù)據(jù)越多。當(dāng)然,服務(wù)器故障會丟失一定的緩存數(shù)據(jù)。建議物理內(nèi)存至少富裕50%以上。

3.2 數(shù)據(jù)庫配置優(yōu)化

MySQL應(yīng)用最廣泛的有兩種存儲引擎:一個(gè)是MyISAM,不支持事務(wù)處理,讀性能處理快,表級別鎖。另一個(gè)是InnoDB,支持事務(wù)處理(ACID屬性),設(shè)計(jì)目標(biāo)是為大數(shù)據(jù)處理,行級別鎖。
表鎖:開銷小,鎖定粒度大,發(fā)生死鎖概率高,相對并發(fā)也低。
行鎖:開銷大,鎖定粒度小,發(fā)生死鎖概率低,相對并發(fā)也高。
為什么會出現(xiàn)表鎖和行鎖呢?主要為保證數(shù)據(jù)完整性。舉個(gè)例子,一個(gè)用戶在操作一張表,其他用戶也想操作這張表,那么就要等第一個(gè)用戶操作完,其他用戶才能操作,表鎖和行鎖就是這個(gè)作用。否則多個(gè)用戶同時(shí)操作一張表,肯定會數(shù)據(jù)產(chǎn)生沖突或者異常。
根據(jù)這些方面看,使用InnoDB存儲引擎是最好的選擇,也是MySQL5.5+版本默認(rèn)存儲引擎。每個(gè)存儲引擎相關(guān)運(yùn)行參數(shù)比較多,以下列出可能影響數(shù)據(jù)庫性能的參數(shù)。
公共參數(shù)默認(rèn)值:

max_connections = 151
# 同時(shí)處理大連接數(shù),建議設(shè)置大連接數(shù)是上限連接數(shù)的80%左右
sort_buffer_size = 2M
# 查詢排序時(shí)緩沖區(qū)大小,只對order by和group by起作用,建議增大為16M
open_files_limit = 1024 
# 打開文件數(shù)限制,如果show global status like 'open_files'查看的值等于或者大于open_files_limit值時(shí),程序會無法連接數(shù)據(jù)庫或卡死

MyISAM參數(shù)默認(rèn)值:

key_buffer_size = 16M
# 索引緩存區(qū)大小,一般設(shè)置物理內(nèi)存的30-40%
read_buffer_size = 128K  
# 讀操作緩沖區(qū)大小,建議設(shè)置16M或32M
query_cache_type = ON
# 打開查詢緩存功能
query_cache_limit = 1M  
# 查詢緩存限制,只有1M以下查詢結(jié)果才會被緩存,以免結(jié)果數(shù)據(jù)較大把緩存池覆蓋
query_cache_size = 16M  
# 查看緩沖區(qū)大小,用于緩存SELECT查詢結(jié)果,下一次有同樣SELECT查詢將直接從緩存池返回結(jié)果,可適當(dāng)成倍增加此值

InnoDB參數(shù)默認(rèn)值:

innodb_buffer_pool_size = 128M
# 索引和數(shù)據(jù)緩沖區(qū)大小,建議設(shè)置物理內(nèi)存的70%左右
innodb_buffer_pool_instances = 1    
# 緩沖池實(shí)例個(gè)數(shù),推薦設(shè)置4個(gè)或8個(gè)
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1  
# 關(guān)鍵參數(shù),0代表大約每秒寫入到日志并同步到磁盤,數(shù)據(jù)庫故障會丟失1秒左右事務(wù)數(shù)據(jù)。1為每執(zhí)行一條SQL后寫入到日志并同步到磁盤,I/O開銷大,執(zhí)行完SQL要等待日志讀寫,效率低。2代表只把日志寫入到系統(tǒng)緩存區(qū),再每秒同步到磁盤,效率很高,如果服務(wù)器故障,才會丟失事務(wù)數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)安全性要求不是很高的推薦設(shè)置2,性能高,修改后效果明顯。
innodb_file_per_table = OFF  
# 是否共享表空間,5.7+版本默認(rèn)ON,共享表空間idbdata文件不斷增大,影響一定的I/O性能。建議開啟獨(dú)立表空間模式,每個(gè)表的索引和數(shù)據(jù)都存在自己獨(dú)立的表空間中,可以實(shí)現(xiàn)單表在不同數(shù)據(jù)庫中移動。
innodb_log_buffer_size = 8M  
# 日志緩沖區(qū)大小,由于日志最長每秒鐘刷新一次,所以一般不用超過16M

3.3 系統(tǒng)內(nèi)核參數(shù)優(yōu)化

大多數(shù)MySQL都部署在linux系統(tǒng)上,所以操作系統(tǒng)的一些參數(shù)也會影響到MySQL性能,以下對Linux內(nèi)核參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)優(yōu)化

net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
# TIME_WAIT超時(shí)時(shí)間,默認(rèn)是60s
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1    
# 1表示開啟復(fù)用,允許TIME_WAIT socket重新用于新的TCP連接,0表示關(guān)閉
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1   
# 1表示開啟TIME_WAIT socket快速回收,0表示關(guān)閉
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 4096   
# 系統(tǒng)保持TIME_WAIT socket大數(shù)量,如果超出這個(gè)數(shù),系統(tǒng)將隨機(jī)清除一些TIME_WAIT并打印警告信息
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096
# 進(jìn)入SYN隊(duì)列大長度,加大隊(duì)列長度可容納更多的等待連接
在Linux系統(tǒng)中,如果進(jìn)程打開的文件句柄數(shù)量超過系統(tǒng)默認(rèn)值1024,就會提示“too many files open”信息,所以要調(diào)整打開文件句柄限制。
重啟永久生效:
# vi /etc/security/limits.conf  
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
當(dāng)前用戶立即生效:
# ulimit -SHn 65535

階段四:數(shù)據(jù)庫架構(gòu)擴(kuò)展

隨著業(yè)務(wù)量越來越大,單臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器性能已無法滿足業(yè)務(wù)需求,該考慮增加服務(wù)器擴(kuò)展架構(gòu)了。主要思想是分解單臺數(shù)據(jù)庫負(fù)載,突破磁盤I/O性能,熱數(shù)據(jù)存放緩存中,降低磁盤I/O訪問頻率。

4.1 增加緩存

給數(shù)據(jù)庫增加緩存系統(tǒng),把熱數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存中,如果緩存中有請求的數(shù)據(jù)就不再去請求MySQL,減少數(shù)據(jù)庫負(fù)載。緩存實(shí)現(xiàn)有本地緩存和分布式緩存,本地緩存是將數(shù)據(jù)緩存到本地服務(wù)器內(nèi)存中或者文件中。分布式緩存可以緩存海量數(shù)據(jù),擴(kuò)展性好,主流的分布式緩存系統(tǒng):memcached、redis,memcached性能穩(wěn)定,數(shù)據(jù)緩存在內(nèi)存中,速度很快,QPS理論可達(dá)8w左右。如果想數(shù)據(jù)持久化就選擇用redis,性能不低于memcached。
工作過程:
掌握MySQL數(shù)據(jù)庫這些優(yōu)化技巧,事半功倍!

4.2 主從復(fù)制與讀寫分離

在生產(chǎn)環(huán)境中,業(yè)務(wù)系統(tǒng)通常讀多寫少,可部署一主多從架構(gòu),主數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)寫操作,并做雙機(jī)熱備,多臺從數(shù)據(jù)庫做負(fù)載均衡,負(fù)責(zé)讀操作。主流的負(fù)載均衡器:LVS、HAProxy、Nginx。
怎么來實(shí)現(xiàn)讀寫分離呢?大多數(shù)企業(yè)是在代碼層面實(shí)現(xiàn)讀寫分離,效率高。另一個(gè)種方式通過代理程序?qū)崿F(xiàn)讀寫分離,企業(yè)中應(yīng)用較少,會增加中間件消耗。主流中間件代理系統(tǒng)有MyCat、Atlas等。
在這種MySQL主從復(fù)制拓?fù)浼軜?gòu)中,分散單臺負(fù)載,大大提高數(shù)據(jù)庫并發(fā)能力。如果一臺從服務(wù)器能處理1500 QPS,那么3臺就能處理4500 QPS,而且容易橫向擴(kuò)展。
有時(shí),面對大量寫操作的應(yīng)用時(shí),單臺寫性能達(dá)不到業(yè)務(wù)需求。就可以做雙向復(fù)制(雙主),但有個(gè)問題得注意:兩臺主服務(wù)器如果都對外提供讀寫操作,就可能遇到數(shù)據(jù)不一致現(xiàn)象,產(chǎn)生這個(gè)原因是程序有同時(shí)操作兩臺數(shù)據(jù)庫幾率,同時(shí)的更新操作會造成兩臺數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)發(fā)生沖突或者不一致。
可設(shè)置每個(gè)表ID字段自增唯一:auto_increment_increment和auto_increment_offset,也可以寫算法生成隨機(jī)唯一。
官方近兩年推出的MGR(多主復(fù)制)集群也可以考慮下。

4.3 分庫

分庫是根據(jù)業(yè)務(wù)將數(shù)據(jù)庫中相關(guān)的表分離到不同的數(shù)據(jù)庫中,例如web、bbs、blog等庫。如果業(yè)務(wù)量很大,還可將分離后的數(shù)據(jù)庫做主從復(fù)制架構(gòu),進(jìn)一步避免單庫壓力過大。

4.4 分表

數(shù)據(jù)量的日劇增加,數(shù)據(jù)庫中某個(gè)表有幾百萬條數(shù)據(jù),導(dǎo)致查詢和插入耗時(shí)太長,怎么能解決單表壓力呢?你應(yīng)該考慮把這個(gè)表拆分成多個(gè)小表,來減輕單個(gè)表的壓力,提高處理效率,此方式稱為分表。
分表技術(shù)比較麻煩,要修改程序代碼里的SQL語句,還要手動去創(chuàng)建其他表,也可以用merge存儲引擎實(shí)現(xiàn)分表,相對簡單許多。分表后,程序是對一個(gè)總表進(jìn)行操作,這個(gè)總表不存放數(shù)據(jù),只有一些分表的關(guān)系,以及更新數(shù)據(jù)的方式,總表會根據(jù)不同的查詢,將壓力分到不同的小表上,因此提高并發(fā)能力和磁盤I/O性能。
分表分為垂直拆分和水平拆分:
垂直拆分:把原來的一個(gè)很多字段的表拆分多個(gè)表,解決表的寬度問題。你可以把不常用的字段單獨(dú)放到一個(gè)表中,也可以把大字段獨(dú)立放一個(gè)表中,或者把關(guān)聯(lián)密切的字段放一個(gè)表中。
水平拆分:把原來一個(gè)表拆分成多個(gè)表,每個(gè)表的結(jié)構(gòu)都一樣,解決單表數(shù)據(jù)量大的問題。

4.5 分區(qū)

分區(qū)就是把一張表的數(shù)據(jù)根據(jù)表結(jié)構(gòu)中的字段(如range、list、hash等)分成多個(gè)區(qū)塊,這些區(qū)塊可以在一個(gè)磁盤上,也可以在不同的磁盤上,分區(qū)后,表面上還是一張表,但數(shù)據(jù)散列在多個(gè)位置,這樣一來,多塊硬盤同時(shí)處理不同的請求,從而提高磁盤I/O讀寫性能。
注:增加緩存、分庫、分表和分區(qū)主要由程序猿或DBA來實(shí)現(xiàn)。

階段五:數(shù)據(jù)庫維護(hù)

數(shù)據(jù)庫維護(hù)是數(shù)據(jù)庫工程師或運(yùn)維工程師的工作,包括系統(tǒng)監(jiān)控、性能分析、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)庫備份和恢復(fù)等主要工作。

5.1 性能狀態(tài)關(guān)鍵指標(biāo)

專業(yè)術(shù)語:QPS(Queries Per Second,每秒查詢書)和TPS(Transactions Per Second)
通過show status查看運(yùn)行狀態(tài),會有300多條狀態(tài)信息記錄,其中有幾個(gè)值幫可以我們計(jì)算出QPS和TPS,如下:

Uptime:服務(wù)器已經(jīng)運(yùn)行的實(shí)際,單位秒
Questions:已經(jīng)發(fā)送給數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)
Com_select:查詢次數(shù),實(shí)際操作數(shù)據(jù)庫的
Com_insert:插入次數(shù)
Com_delete:刪除次數(shù)
Com_update:更新次數(shù)
Com_commit:事務(wù)次數(shù)
Com_rollback:回滾次數(shù)

那么,計(jì)算方法來了,基于Questions計(jì)算出QPS

mysql> show global status like 'Questions';
mysql> show global status like 'Uptime';
QPS = Questions / Uptime

基于Com_commit和Com_rollback計(jì)算出TPS:

mysql> show global status like 'Com_commit';
mysql> show global status like 'Com_rollback';
mysql> show global status like 'Uptime';
TPS = (Com_commit + Com_rollback) / Uptime

另一計(jì)算方式:

基于Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update計(jì)算出QPS:   
mysql> show global status where Variable_name in('com_select','com_insert','com_delete','com_update');
等待1秒再執(zhí)行,獲取間隔差值,第二次每個(gè)變量值減去第一次對應(yīng)的變量值,就是QPS。

TPS計(jì)算方法:

mysql> show global status where Variable_name in('com_insert','com_delete','com_update');
計(jì)算TPS,就不算查詢操作了,計(jì)算出插入、刪除、更新四個(gè)值即可。

經(jīng)網(wǎng)友對這兩個(gè)計(jì)算方式的測試得出,當(dāng)數(shù)據(jù)庫中myisam表比較多時(shí),使用Questions計(jì)算比較準(zhǔn)確。當(dāng)數(shù)據(jù)庫中innodb表比較多時(shí),則以Com_*計(jì)算比較準(zhǔn)確。

5.2 開啟慢查詢?nèi)罩?/h2>

MySQL開啟慢查詢?nèi)罩?,分析出哪條SQL語句比較慢,支持動態(tài)開啟:

mysql> set global slow-query-log=on  
# 開啟慢查詢?nèi)罩?
mysql> set global slow_query_log_file='/var/log/mysql/mysql-slow.log';  
# 指定慢查詢?nèi)罩疚募恢?
mysql> set global log_queries_not_using_indexes=on;   
# 記錄沒有使用索引的查詢 
mysql> set global long_query_time=1;   
# 只記錄處理時(shí)間1s以上的慢查詢
分析慢查詢?nèi)罩荆梢允褂肕ySQL自帶的mysqldumpslow工具,分析的日志較為簡單。
mysqldumpslow -t 3 /var/log/mysql/mysql-slow.log    
# 查看最慢的前三個(gè)查詢
也可以使用percona公司的pt-query-digest工具,日志分析功能全面,可分析slow log、binlog、general log。
分析慢查詢?nèi)罩荆簆t-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log
分析binlog日志:mysqlbinlog mysql-bin.000001 >mysql-bin.000001.sql 
pt-query-digest --type=binlog mysql-bin.000001.sql 
分析普通日志:pt-query-digest --type=genlog localhost.log

5.3 數(shù)據(jù)庫備份

備份數(shù)據(jù)庫是最基本的工作,也是最重要的,否則后果很嚴(yán)重,你懂得!高頻率的備份策略,選用一個(gè)穩(wěn)定快速的工具至關(guān)重要。數(shù)據(jù)庫大小在2G以內(nèi),建議使用官方的邏輯備份工具mysqldump。超過2G以上,建議使用percona公司的物理備份工具xtrabackup,否則慢的跟蝸牛似得。這兩個(gè)工具都支持InnoDB存儲引擎下熱備,不影響業(yè)務(wù)讀寫操作。

5.4 數(shù)據(jù)庫修復(fù)

有時(shí)候MySQL服務(wù)器突然斷電、異常關(guān)閉,會導(dǎo)致表損壞,無法讀取表數(shù)據(jù)。這時(shí)就可以用到MySQL自帶的兩個(gè)工具進(jìn)行修復(fù),myisamchk和mysqlcheck。前者只能修復(fù)MyISAM表,并且停止數(shù)據(jù)庫,后者M(jìn)yISAM和InnoDB都可以,在線修復(fù)。
注意:修復(fù)前最好先備份數(shù)據(jù)庫。

myisamchk常用參數(shù):
  -f --force    強(qiáng)制修復(fù),覆蓋老的臨時(shí)文件,一般不使用
  -r --recover  恢復(fù)模式
  -q --quik     快速恢復(fù)
  -a --analyze  分析表
  -o --safe-recover 老的恢復(fù)模式,如果-r無法修復(fù),可以使用此參數(shù)試試
  -F --fast     只檢查沒有正常關(guān)閉的表

例如:myisamchk -r -q *.MYI
mysqlcheck常用參數(shù):
  -a  --all-databases  檢查所有的庫
  -r  --repair   修復(fù)表
  -c  --check    檢查表,默認(rèn)選項(xiàng)
  -a  --analyze  分析表
  -o  --optimize 優(yōu)化表
  -q  --quik   最快檢查或修復(fù)表
  -F  --fast   只檢查沒有正常關(guān)閉的表

例如:mysqlcheck -r -q -uroot -p123456 weibo

5.5 MySQL服務(wù)器性能分析

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重點(diǎn)關(guān)注:
id:CPU利用率百分比,平均小于60%正常,但已經(jīng)比較繁忙了。
wa:CPU等待磁盤IO響應(yīng)時(shí)間,一般大于5說明磁盤讀寫量大。
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KB_read/s、KB_wrtn/s 每秒讀寫數(shù)據(jù)量,主要根據(jù)磁盤每秒高讀寫速度評估。

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r/s、w/s:每秒讀寫請求次數(shù),可以理解為IOPS(每秒輸入輸出量),是衡量磁盤性能的主要指標(biāo)之一。
await:IO平均每秒響應(yīng)時(shí)間,一般大于5說明磁盤響應(yīng)慢,超過自身性能。
util:磁盤利用率百分比,平均小于60%正常,但已經(jīng)比較繁忙了。

小結(jié)

由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫初衷設(shè)計(jì)限制,在大數(shù)據(jù)處理時(shí)會顯得力不從心。因此NoSQL(非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫)火起來了,天生勵(lì)志,具備分布式、高性能、高可靠等特性,彌補(bǔ)了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫某方面先天性不足,非常適合存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。主流NoSQL數(shù)據(jù)庫有:MongoDB、HBase、Cassandra等。

單純數(shù)據(jù)庫層面優(yōu)化效果提升并不多明顯,主要還是要根據(jù)業(yè)務(wù)場景選擇合適的數(shù)據(jù)庫!


QQ技術(shù)群:
Python運(yùn)維開發(fā)群(249171211)
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