(转)运维角度浅谈MySQL数据库优化

  Questions:已经发送给数据库查询数

  -r –recover  恢复生机格局

  行锁:开销大,锁定粒度小,爆发死锁概率低,绝对并发也高。

 
MySQL开启慢查询日志,分析出哪条SQL语句相比较慢,使用set设置变量,重启服务失效,可以在my.cnf添加参数永久生效。

  5.5 另外,查看CPU和I/O性能格局

  QPS = Questions / Uptime

  TPS = (Com_commit + Com_rollback) / Uptime

  -o –safe-recover 老的苏醒形式,假设-r不可以修复,可以运用此参数试试

  Com_rollback:回滚次数

  主从复制博文:http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1290431

 
随着业务量越来越大,单台数据库服务器性能已力不从心满足工作要求,该考虑加机器了,该做集群了~~~。紧要考虑是演讲单台数据库负载,突破磁盘I/O性能,热数据存放缓存中,降低磁盘I/O访问频率。

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net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
#TIME_WAIT超时时间,默认是60s
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1    
#1表示开启复用,允许TIME_WAIT socket重新用于新的TCP连接,0表示关闭
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1  
#1表示开启TIME_WAIT socket快速回收,0表示关闭
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 4096   
#系统保持TIME_WAIT socket最大数量,如果超出这个数,系统将随机清除一些TIME_WAIT并打印警告信息
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096
#进入SYN队列最大长度,加大队列长度可容纳更多的等待连接

转自:http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1657465

  pt-query-digest –type=binlog mysql-bin.000001.sql 

  -a  –analyze  分析表

  分表分为垂直拆分和品位拆分:

 
依据以上看来,使用InnoDB存储引擎是最好的抉择,也是MySQL5.5自此版本中默认存储引擎。每个存储引擎相关联参数相比较多,以下列出首要影响数据库性能的参数。

 
垂直拆分:把原本的一个浩大字段的表拆分四个表,解决表的升幅问题。你可以把不常用的字段单独置于一个表中,也得以把大字段独立放一个表中,或者把事关密切的字段放一个表中。

  分析平日日志:pt-query-digest –type=genlog localhost.log

  表锁:开销小,锁定粒度大,暴发死锁概率高,绝对并发也低。

NoSQL, 
在linux系统中,假如经过打开的公文句柄数量超过系统默认值1024,就会唤醒“too
many files open”音讯,所以要调整打开文件句柄限制。

  myisamchk:不得不修复myisam表,需要截至数据库

  3.3 硬件配备

  读写分离博文:http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1305083

 
大多数MySQL都布置在linux系统上,所以操作系统的一部分参数也会影响到MySQL性能,以下对linux内核举办恰当优化。

 
数据量的英剧扩大,数据库中某个表有几百万条数据,导致查询和插入耗时太长,怎么能解决单表压力呢?你就该考虑是不是把这些表拆分成多少个小表,来减轻单个表的压力,提升处理成效,此方法叫做分表。

 
MySQL常用有二种存储引擎,一个是MyISAM,不援助事务处理,读性能处理快,表级别锁。另一个是InnoDB,襄助事务处理(ACID),设计目的是为处理大容量数据表明最大化性能,行级别锁。

 

  # cd /var/lib/mysql/weibo 

  # mysqldumpslow -t 3 /var/log/mysql/mysql-slow.log  
 #翻开最慢的前四个查询

  #查看CPU性能

  另一盘算形式:基于Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update计算出QPS

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key_buffer_size = 16M
#索引缓存区大小,一般设置物理内存的30-40%
read_buffer_size = 128K  
#读操作缓冲区大小,推荐设置16M或32M

  QPS,Queries Per Second:每秒查询数,一台数据库每秒可以处理的查询次数

 
#参数-P是显示CPU数,ALL为所有,也可以只显示第几颗CPUNoSQL 1

  Com_delete:删除次数

 
分区就是把一张表的数目按照表结构中的字段(如range、list、hash等)分成多少个区块,那些区块可以在一个磁盘上,也可以在不同的磁盘上,分区后,表面上仍然一张表,但数量散列在六个岗位,那样一来,多块硬盘同时处理不同的乞请,从而加强磁盘I/O读写性能,实现相比简单。

1、数据库表设计

现实优化有以下四个范畴:

  常用参数:

5、数据库维护

注:扩张缓存、分库、分表和分区重要由程序猿来贯彻。

  3.1 数据库配置优化

 
有时候MySQL服务器突然断电、相当关闭,会造成表损坏,不可能读取表数据。这时就可以用到MySQL自带的五个工具举办修复,myisamchk和mysqlcheck。

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mysql> set global slow-query-log=on  #开启慢查询功能
mysql> set global slow_query_log_file='/var/log/mysql/mysql-slow.log';  #指定慢查询日志文件位置
mysql> set global log_queries_not_using_indexes=on;   #记录没有使用索引的查询
mysql> set global long_query_time=1;   #只记录处理时间1s以上的慢查询

 
也可以运用percona公司的pt-query-digest工具,日志分析效益健全,可分析slow
log、binlog、general log。

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# vi /etc/security/limits.conf  #加入以下配置,*代表所有用户,也可以指定用户,重启系统生效
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
# ulimit -SHn 65535   #立刻生效

  #%util:当达到100%时,说明I/O很忙。

 
分析慢查询日志,可以应用MySQL自带的mysqldumpslow工具,分析的日记较为简单。

 
SSD硬盘代替SAS硬盘,将RAID级别调整为RAID1+0,绝对于RAID1和RAID5有更好的读写性能(IOPS),毕竟数据库的压力紧要源于磁盘I/O方面。

2、数据库部署

 
由于关系型数据库初衷设计范围,一些BAT集团海量数据放到关系型数据库中,在海量数据查询和剖析方面现已达不到更好的性质。因而NoSQL火起来了,非关系型数据库,大数据量,具有高性能,同时也弥补了关系型数据库某方面相差,逐步大多数商行现已将一些业务数据库存放到NoSQL中,如MongoDB、HBase等。数据存储方面采纳分布式文件系统,如HDFS、GFS等。海量数据总结分析应用Hadoop、Spark(Spark)、Storm等。这么些都是与运维相关的前沿技术,也是在储存方面重要学习目的,小伙伴们一齐加油啊!哪位博友有更好的优化方案,欢迎沟通哦。

 
项目立项后,开发部依据产品部需求开发项目,开发工程师工作其间有的就是对表结构设计。对于数据库来说,这一点很重点,假如计划不当,会从来影响访问速度和用户体验。影响的因素众多,比如慢查询、低效的询问语句、没有合适建立目录、数据库堵塞(死锁)等。当然,有测试工程师的社团,会做压力测试,找bug。对于从未测试工程师的集体来说,大多数开销工程师初期不会太多着想数据库设计是否合理,而是快速做到效能实现和转交付,等类型有一定访问量后,隐藏的问题就会显露,这时再去修改就不是如此容易的事了。

 
有时,面对大气写操作的采取时,单台写性能达不到事情要求。假如做双主,就会碰到数据库数据不雷同现象,暴发这么些原因是在应用程序不同的用户会有可能操作两台数据库,同时的换代操作导致两台数据库数据库数据发生争持或者不等同。在单库时MySQL利用存储引擎机制表锁和行锁来保证数据完整性,怎么着在多台主库时解决这一个题材啊?有一套基于perl语言开发的主从复制管理工具,叫MySQL-MMM(Master-Master replication managerfor
Mysql,Mysql主主复制管理器),这一个工具最大的助益是在同一时间只提供一台数据库写操作,有效保证数据一致性。

 
等待1秒再实施,获取间隔差值,第二次每个变量值减去第一次对应的变量值,就是QPS

  #参数-m是以M单位显示,默认K

  -a  –all-databases  检查有着的库

4、数据库架构扩大

  基于Com_commit和Com_rollback计算出TPS:

 
以上是自己使用MySQL三年来总计的有些首要优化方案,能力有限,有些不太完善,但这个基本可以满意中小型公司数据库需要。

  5.3 数据库备份

  -f –force    强制修复,覆盖老的临时文件,一般不行使

  #await:请求在队列中伺机时间,间接影响read时间。

  工作过程:

  分析慢查询日志:pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log

  # myisamchk -r -q *.MYI

  Com_select:查询次数,实际操作数据库的

 
I/O极限:IOPS(r/s+w/s),一般RAID0/10在1200左右。(IOPS,每秒举办读写(I/O)操作次数)

 
备份数据库是最核心的劳作,也是最重大的,否则后果很严重,你知道!但由于数据库相比大,上百G,往往备份都很耗费时间,所以就该选择一个频率高的备份策略,对于数据量大的数据库,一般都施用增量备份。常用的备份工具有mysqldump、mysqlhotcopy、xtrabackup等,mysqldump相比较适用于小的数据库,因为是逻辑备份,所以备份和死灰复燃耗时都相比较长。mysqlhotcopy和xtrabackup是大体备份,备份和苏醒速度快,不影响数据库服务情状下进展热拷贝,提出采纳xtrabackup,协助增量备份。

  InnoDB参数默认值:

  连忙修复weibo数据库:

一个成熟的数据库架构并不是一最先设计就颇具高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的扩大,基础架构才渐渐完善。这篇博文首要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端采取不说,大致分成以下两个级次:

 MySQL-MMM博文:http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1354576

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  mysql> show global status like 'Com_commit';
  mysql> show global status like 'Com_rollback';
  mysql> show global status like 'Uptime';

 
水平拆分:把本来一个表拆分成三个表,每个表的构造都同样,解决单表数据量大的题材。

  TPS,Transactions Per Second:每秒处理事务数

  -F  –fast   只检查并未健康关闭的表

  4.5 分区

 
分库是按照作业不同把有关的表切分到不同的数据库中,比如web、bbs、blog等库。假使业务量很大,还可将切分后的库做主从架构,进一步防止单个库压力过大。

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  mysql> show global status where Variable_name in('com_select','com_insert','com_delete','com_update');

 
该运维工程师出场了,项目中期访问量不会很大,所以单台部署能够应对在1500左右的QPS(每秒查询率)。考虑到高可用性,可选拔MySQL主从复制+Keepalived做双击热备,常见集群软件有Keepalived、Heartbeat。

  -q –quik     迅速回升

  5.4 数据库修复

  4.2 扩展缓存

  4.1 主从复制与读写分离

 
因为生产条件中,数据库大多都是读操作,所以安排一主多从架构,主数据库负责写操作,并做双击热备,多台从数据库做负载均衡,负责读操作,主流的载荷均衡器有LVS、HAProxy、Nginx。

  总括TPS,就不算查询操作了,总结出插入、删除、更新两个值即可。

 
怎么来促成读写分离呢?大多数店铺是在代码层面实现读写分离,效用相比高。另一个种形式经过代理程序实现读写分离,公司中使用较少,常见代理程序有MySQL
Proxy、Amoeba。在如此数据库集群架构中,大大增添数据库高并发能力,解决单台性能瓶颈问题。如若从数据库一台从库能处理2000
QPS,那么5台就能处理1w QPS,数据库横向扩展性也很容易。

 
为啥会产出表锁和行锁呢?首假使为了保证数据的完整性,举个例证,一个用户在操作一张表,其他用户也想操作这张表,那么就要等率先个用户操作完,其他用户才能操作,表锁和行锁就是以此职能。否则多个用户同时操作一张表,肯定会数据暴发争执或者特别。

  常用参数:

  -F –fast     只检查并未例行关闭的表

  通过show
status查看运行情形,会有300多条状态音信记录,其中有多少个值帮可以我们总括出QPS和TPS,如下:

 
加大物理内存,提高文件系统性能。linux内核会从内存中分红出缓存区(系统缓存和数据缓存)来存放在热数据,通过文件系统延迟写入机制,等满意条件时(如缓存区大小到达一定比例或者执行sync命令)才会联合到磁盘。也就是说物理内存越大,分配缓存区越大,缓存数据越多。当然,服务器故障会丢掉一定的缓存数据。

NoSQL 2

  MyISAM参数默认值:

  给数据库扩充缓存系统,把热数据缓存到内存中,倘使缓存中有要乞请的数目就不再去数据库中回到结果,提高读性能。缓存实现有本土缓存和分布式缓存,本地缓存是将数据缓存到地点服务器内存中或者文件中。分布式缓存可以缓存海量数据,扩大性好,主流的分布式缓存系统有memcached、redis,memcached性能稳定,数据缓存在内存中,速度迅速,QPS可达8w左右。倘诺想数据持久化就挑接纳redis,性能不低于memcached。

  4.3 分库

  即便将MySQL部署到一般的X86服务器上,在不经过其他优化情状下,MySQL理论值正常可以拍卖2000左右QPS,经过优化后,有可能会提高到2500左右QPS,否则,访问量当达到1500左右并发连接时,数据库处理性能就会变慢,而且硬件资源还很丰饶,这时就该考虑软件问题了。那么怎么样让数据库最大化发挥性能呢?一方面可以单台运行六个MySQL实例让服务器性能发挥到最大化,另一方面是对数据库举办优化,往往操作系统和数据库默认配置都相比较保守,会对数据库发挥有早晚范围,可对那么些安排举办恰当的调整,尽可能的处理更多连接数。

 
Xtrabackup备份工具使用博文:http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1612800

  -q  –quik   最快检查或修复表

  公共参数默认值:

  Com_commit:事务次数

 
数据库维护是运维工程师或者DBA重要办事,包括性能监控、性能分析、性能调优、数据库备份和死灰复燃等。

双机热备博文:http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1362313

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innodb_buffer_pool_size = 128M
#索引和数据缓冲区大小,一般设置物理内存的60%-70%
innodb_buffer_pool_instances = 1    
#缓冲池实例个数,推荐设置4个或8个
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1  
#关键参数,0代表大约每秒写入到日志并同步到磁盘,数据库故障会丢失1秒左右事务数据。1为每执行一条SQL后写入到日志并同步到磁盘,I/O开销大,执行完SQL要等待日志读写,效率低。2代表只把日志写入到系统缓存区,再每秒同步到磁盘,效率很高,如果服务器故障,才会丢失事务数据。对数据安全性要求不是很高的推荐设置2,性能高,修改后效果明显。
innodb_file_per_table = OFF  
#默认是共享表空间,共享表空间idbdata文件不断增大,影响一定的I/O性能。推荐开启独立表空间模式,每个表的索引和数据都存在自己独立的表空间中,可以实现单表在不同数据库中移动。
innodb_log_buffer_size = 8M  
#日志缓冲区大小,由于日志最长每秒钟刷新一次,所以一般不用超过16M

NoSQL 3

  5.2 开启慢查询日志

 
I/O带宽:在相继读写情势下SAS硬盘理论值在300M/s左右,SSD硬盘理论值在600M/s左右。

  #查看I/O性能

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  mysql> show global status where Variable_name in('com_insert','com_delete','com_update');

  TPS总计情势:

3、数据库性能优化

  mysqlcheck -r -q -uroot -p123 weibo 

  Com_insert:插入次数

  那么,统计方法来了,基于Questions统计出QPS:

 
经网友对这多少个总括办法的测试得出,当数据库中myisam表相比较多时,使用Questions总括相比较确切。当数据库中innodb表相比较多时,则以Com_*算算相比较规范。

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max_connections = 151
#同时处理最大连接数,推荐设置最大连接数是上限连接数的80%左右   
sort_buffer_size = 2M
#查询排序时缓冲区大小,只对order by和group by起作用,可增大此值为16M
query_cache_limit = 1M  
#查询缓存限制,只有1M以下查询结果才会被缓存,以免结果数据较大把缓存池覆盖
query_cache_size = 16M  
#查看缓冲区大小,用于缓存SELECT查询结果,下一次有同样SELECT查询将直接从缓存池返回结果,可适当成倍增加此值
open_files_limit = 1024 
#打开文件数限制,如果show global status like 'open_files'查看的值等于或者大于open_files_limit值时,程序会无法连接数据库或卡死

  Com_update:更新次数

  4.4 分表

  NoSQL 4

  -r  –repair   修复表

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  mysql> show global status like 'Questions';
  mysql> show global status like 'Uptime';

  5.1 性能状态关键目的

  Uptime:服务器已经运行的骨子里,单位秒

  急迅修复weibo数据库:

 

  3.2 系统基本优化

  -c  –check    检查表,默认选项

  -o  –optimize 优化表

  -a –analyze  分析表

  mysqlcheck:myisam和innodb表都足以用,不需要截止数据库,如修复单个表,可在数据库前面添加表名,以空格分割

 
分表技术相比较忙绿,要修改程序代码里的SQL语句,还要手动去创建其他表,也足以用merge存储引擎实现分表,相对简便易行许多。分表后,程序是对一个总表举办操作,这么些总表不存放数据,只有一部分分表的涉嫌,以及更新数据的法门,总表会依照不同的询问,将压力分到不同的小表上,因而加强并发能力和磁盘I/O性能。

  分析binlog日志:mysqlbinlog mysql-bin.000001 >mysql-bin.000001.sql 

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