在进行MySQL的优化之前,必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则,让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
图-MySQL查询过程
1.优化的哲学
注:优化有风险,涉足需谨慎
a.优化可能带来的问题?
· 优化不总是对一个单纯的环境进行,还很可能是一个复杂的已投产的系统;
· 优化手段本来就有很大的风险,只不过你没能力意识到和预见到;
· 任何的技术可以解决一个问题,但必然存在带来一个问题的风险;
· 对于优化来说解决问题而带来的问题,控制在可接受的范围内才是有成果;
· 保持现状或出现更差的情况都是失败!
b.优化的需求?
· 稳定性和业务可持续性,通常比性能更重要;
· 优化不可避免涉及到变更,变更就有风险;
· 优化使性能变好,维持和变差是等概率事件;
· 切记优化,应该是各部门协同,共同参与的工作,任何单一部门都不能对数据库进行优化!
所以优化工作,是由业务需要驱使的!
c.优化由谁参与?
在进行数据库优化时,应由数据库管理员、业务部门代表、应用程序架构师、应用程序设计人员、应用程序开发人员、硬件及系统管理员、存储管理员等,业务相关人员共同参与。
2.优化思路
a.优化什么?
在数据库优化上有两个主要方面:即安全与性能。
· 安全->数据可持续性;
· 性能->数据的高性能访问。
b.优化的范围有哪些?
存储、主机和操作系统方面:
· 主机架构稳定性;
· I/O规划及配置;
· Swap交换分区;
· OS内核参数和网络问题。
应用程序方面:
· 应用程序稳定性;
· SQL语句性能;
· 串行访问资源;
· 性能欠佳会话管理;
· 这个应用适不适合用MySQL。
数据库优化方面:
· 内存;
· 数据库结构(物理&逻辑);
· 实例配置。
说明:不管是设计系统、定位问题还是优化,都可以按照这个顺序执行。
c.优化维度?
数据库优化维度有四个:
硬件、系统配置、数据库表结构、SQL及索引。
优化选择:
· 优化成本:硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引。
· 优化效果:硬件<系统配置<数据库表结构<SQL及索引。
3.优化工具有啥?
a.数据库层面?
检查问题常用工具:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/4b086fd714d670d0.png)
不常用但好用的工具:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/0cc7b891fe311826.png)
关于Zabbix参考:
http://www.cnblogs.com/clsn/p/7885990.html
b.数据库层面问题解决思路?
一般应急调优的思路:针对突然的业务办理卡顿,无法进行正常的业务处理,需要立马解决的场景。
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/bd6c2cd10e834326.png)
常规调优思路:针对业务周期性的卡顿,例如在每天10-11点业务特别慢,但是还能够使用,过了这段时间就好了。
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/4752494b8f0ca4f1.png)
c.系统层面?
Cpu方面:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/a087469a8ec8ca3d.png)
内存:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/f667e9b4dd5b0ab4.png)
IO设备(磁盘、网络):
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/df7ee0e88521f54c.png)
vmstat命令说明:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/bbe115d0e9bd7689.png)
iostat命令说明:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/a298df76289a7f66.png)
d.系统层面问题解决办法?
你认为到底负载高好,还是低好呢?在实际的生产中,一般认为Cpu只要不超过90%都没什么问题。
当然不排除下面这些特殊情况:
Cpu负载高,IO负载低:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/85c2ebd350e4a976.png)
IO负载高,Cpu负载低:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/ee6b2d7ec17a53ac.png)
IO和cpu负载都很高:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/26da181243bb692a.png)
4.基础优化
a.优化思路?
定位问题点吮吸:硬件-->系统-->应用-->数据库-->架构(高可用、读写分离、分库分表)。
处理方向:明确优化目标、性能和安全的折中、防患未然。
b.硬件优化?
主机方面:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/36375e3d6a00dbf2.png)
CPU的选择:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/67cb86c6e4b37ac5.png)
内存的选择:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/9942b226679a11ad.png)
存储方面:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/5e607056c0bf34b3.png)
网络设备方面:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/6d5c687093db7f41.png)
注意:以上这些规划应该在初始设计系统时就应该考虑好。
c.服务器硬件优化?
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/d1bd9b985a7a1126.png)
d.系统优化?
Cpu:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/29da6146c80a7cbf.png)
内存:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/c86ac32ada4557e0.png)
SWAP:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/a7d5a45687099db5.png)
IO :
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/028e723a5262c877.png)
Swap调整(不使用swap分区)
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/3b5acc5514ab2ad0.png)
这个参数决定了Linux是倾向于使用swap,还是倾向于释放文件系统cache。在内存紧张的情况下,数值越低越倾向于释放文件系统cache。
当然,这个参数只能减少使用swap的概率,并不能避免Linux使用swap。
修改MySQL的配置参数innodb_flush_ method,开启O_DIRECT模式:
这种情况下,InnoDB的buffer pool会直接绕过文件系统cache来访问磁盘,但是redo log依旧会使用文件系统cache。
值得注意的是,Redo log是覆写模式的,即使使用了文件系统的cache,也不会占用太多。
IO调度策略:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/3a3289b3218f6b44.png)
永久修改
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/b6a8130f7c5bac00.png)
e.系统参数调整?
Linux系统内核参数优化:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/56cef4816f09841a.png)
用户限制参数(MySQL可以不设置以下配置):
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/eb64d500f03b1b12.png)
f.应用优化?
业务应用和数据库应用独立;
防火墙:iptables、selinux等其他无用服务(关闭):
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/a1bd7113dd9af464.png)
安装图形界面的服务器不要启动图形界面runlevel 3。
另外,思考将来我们的业务是否真的需要MySQL,还是使用其他种类的数据库。用数据库的最高境界就是不用数据库。
5.数据库优化
SQL优化方向:执行计划、索引、SQL改写。
架构优化方向:高可用架构、高性能架构、分库分表。
a.数据库参数优化?
调整
实例整体(高级优化,扩展):
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/0e6936b46afd1bb9.png)
连接层(基础优化)
设置合理的连接客户和连接方式:
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/b044fe9be8315322.png)
SQL层(基础优化)
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/427c690c70ed996e.png)
b.存储引擎层(innodb基础优化参数)?
![](https://img.haomeiwen.com/i11561958/c535cf97227fb72a.png)
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