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史上最全的MySQL高性能优化实战总结!

史上最全的MySQL高性能优化实战总结!

作者: Java技术剑 | 来源:发表于2018-09-17 17:08 被阅读214次

    1.1 前言

    MySQL对于很多Linux从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的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。

    今天给大家体验MySQL的优化实战,助你高薪之路顺畅。

    图 - MySQL查询过程

    1.2 优化的哲学

    优化有风险,涉足需谨慎

    1.2.1 优化可能带来的问题


    1.2.2 优化的需求


    1.2.3 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。

    1.3 优化思路

    1.3.1 优化什么

    在数据库优化上有两个主要方面:即安全与性能。

    1.3.2 优化的范围有哪些

    存储、主机和操作系统方面:

    应用程序方面:

    数据库优化方面:

    说明:不管是在,设计系统,定位问题还是优化,都可以按照这个顺序执行。

    1.3.3 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

    1.4 优化工具有啥?

    1.4.1 数据库层面

    检查问题常用工具

    不常用但好用的工具

    1.4.2 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!

    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。

    1.4.3 系统层面

    cpu方面

    vmstat、sar top、htop、nmon、mpstat

    内存

    free、ps -aux 、

    IO设备(磁盘、网络)

    iostat、 ss 、 netstat 、 iptraf、iftop、lsof、

    vmstat 命令说明:

    iostat命令说明

    实例命令: iostat -dk 1 5

    iostat -d -k -x 5 (查看设备使用率(%util)和响应时间(await))

    1.4.4 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:

    问题一:cpu负载高,IO负载低

    问题二:IO负载高,cpu负载低

    问题三:IO和cpu负载都很高

    硬件不够了或sql存在问题

    1.5 基础优化

    1.5.1 优化思路

    定位问题点:

    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

    1.5.2 硬件优化

    主机方面:

    cpu的选择:

    内存的选择:

    存储方面:

    raid卡:主机raid卡选择:

    网络设备方面:

    使用流量支持更高的网络设备(交换机、路由器、网线、网卡、HBA卡)

    注意:以上这些规划应该在初始设计系统时就应该考虑好。

    1.5.3 服务器硬件优化


    1.5.4 系统优化

    Cpu:

    基本不需要调整,在硬件选择方面下功夫即可。

    内存:

    基本不需要调整,在硬件选择方面下功夫即可。

    SWAP:

    MySQL尽量避免使用swap。阿里云的服务器中默认swap为0

    IO :

    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

    1.5.5 系统参数调整

    Linux系统内核参数优化

    用户限制参数(mysql可以不设置以下配置)

    1.5.6 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):

    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。

    1.6 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

    1.6.1 数据库参数优化

    调整:

    实例整体(高级优化,扩展)

    连接层(基础优化)

    设置合理的连接客户和连接方式

    SQL层(基础优化)

    query_cache_size: 查询缓存

    OLAP类型数据库,需要重点加大此内存缓存.

    但是一般不会超过GB.

    对于经常被修改的数据,缓存会立马失效。

    我们可以实用内存数据库(redis、memecache),替代他的功能。

    1.6.2 存储引擎层(innodb基础优化参数)

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