mysql性能优化点

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2022-08-22 00:08 184阅读 0赞

**1.数据库配置优化**

MySQL常用有两种存储引擎，一个是MyISAM，不支持事务处理，读性能处理快，表级别锁。另一个是InnoDB，支持事务处理（ACID），设计目标是为处理大容量数据发挥最大化性能，行级别锁。

表锁：开销小，锁定粒度大，发生死锁概率高，相对并发也低。

行锁：开销大，锁定粒度小，发生死锁概率低，相对并发也高。

为什么会出现表锁和行锁呢？主要是为了保证数据的完整性，举个例子，一个用户在操作一张表，其他用户也想操作这张表，那么就要等第一个用户操作完，其他用户才能操作，表锁和行锁就是这个作用。否则多个用户同时操作一张表，肯定会数据产生冲突或者异常。

根据以上看来，使用InnoDB存储引擎是最好的选择，也是MySQL5.5以后版本中默认存储引擎。每个存储引擎相关联参数比较多，以下列出主要影响数据库性能的参数。

公共参数默认值：

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

MyISAM参数默认值：

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

InnoDB参数默认值：

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

查看mysql的最大连接数： show variables like '%max\_connections%';

查看服务器响应的最大连接数:  show global status like 'Max\_used\_connections';

对于mysql服务器最大连接数值的设置范围比较理想的是：服务器响应的最大连接数值占服务器上限连接数值的比例值在10%以上,低于85%，如果在10%以下，说明mysql服务器最大连接上限值设置过高。

除此之外，建议是把mysql的autocommit自动提交功能关闭，这样可以提高mysql的性能，特别是innodb表比较多的情况下。

删除表大量数据后，使用 mysql optimize innodb 优化：[http://blog.51yip.com/mysql/1222.html][http_blog.51yip.com_mysql_1222.html]

查看文章：

1.  [MySQL配置文件my.cnf参数优化和中文详解][MySQL_my.cnf]

2. [MySQL性能优化之路---修改配置文件my.cnf][MySQL_---_my.cnf]

**2.系统内核优化**

大多数MySQL都部署在linux系统上，所以操作系统的一些参数也会影响到MySQL性能，以下对linux内核进行适当优化。

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

在linux系统中，如果进程打开的文件句柄数量超过系统默认值1024，就会提示“too many files open”信息，所以要调整打开文件句柄限制。

# 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

**3.硬件配置**

加大物理内存，提高文件系统性能。linux内核会从内存中分配出缓存区（系统缓存和数据缓存）来存放热数据，通过文件系统延迟写入机制，等满足条件时（如缓存区大小到达一定百分比或者执行sync命令）才会同步到磁盘。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，服务器故障会丢失一定的缓存数据。

SSD硬盘代替SAS硬盘，将RAID级别调整为RAID1+0，相对于RAID1和RAID5有更好的读写性能（IOPS），毕竟数据库的压力主要来自磁盘I/O方面。

**4.数据库架构扩展**

随着业务量越来越大，单台数据库服务器性能已无法满足业务需求，该考虑加机器了，该做集群了~~~。主要思想是分解单台数据库负载，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。

4.1 主从复制与读写分离

因为生产环境中，数据库大多都是读操作，所以部署一主多从架构，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，主流的负载均衡器有LVS、HAProxy、Nginx。

怎么来实现读写分离呢？大多数企业是在代码层面实现读写分离，效率比较高。另一个种方式通过代理程序实现读写分离，企业中应用较少，常见代理程序有MySQL Proxy、Amoeba。在这样数据库集群架构中，大大增加数据库高并发能力，解决单台性能瓶颈问题。如果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。

有时，面对大量写操作的应用时，单台写性能达不到业务需求。如果做双主，就会遇到数据库数据不一致现象，产生这个原因是在应用程序不同的用户会有可能操作两台数据库，同时的更新操作造成两台数据库数据库数据发生冲突或者不一致。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，怎样在多台主库时解决这个问题呢？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），这个工具最大的优点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。

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

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

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

4**.2 增加缓存**

给数据库增加缓存系统，把热数据缓存到内存中，如果缓存中有要请求的数据就不再去数据库中返回结果，提高读性能。缓存实现有本地缓存和分布式缓存，本地缓存是将数据缓存到本地服务器内存中或者文件中。分布式缓存可以缓存海量数据，扩展性好，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，速度很快，QPS可达8w左右。如果想数据持久化就选择用redis，性能不低于memcached。

工作过程：

[![wKiom1VukrqyM-JcAABPhCy-LOM409.jpg][]][wKiom1VukrqyM-JcAABPhCy-LOM409.jpg]

**4.3 分库**

分库是根据业务不同把相关的表切分到不同的数据库中，比如web、bbs、blog等库。如果业务量很大，还可将切分后的库做主从架构，进一步避免单个库压力过大。

4.4 分表

数据量的日剧增加，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？你就该考虑是否把这个表拆分成多个小表，来减轻单个表的压力，提高处理效率，此方式称为分表。

分表技术比较麻烦，要修改程序代码里的SQL语句，还要手动去创建其他表，也可以用merge存储引擎实现分表，相对简单许多。分表后，程序是对一个总表进行操作，这个总表不存放数据，只有一些分表的关系，以及更新数据的方式，总表会根据不同的查询，将压力分到不同的小表上，因此提高并发能力和磁盘I/O性能。

分表分为垂直拆分和水平拆分：

垂直拆分：把原来的一个很多字段的表拆分多个表，解决表的宽度问题。你可以把不常用的字段单独放到一个表中，也可以把大字段独立放一个表中，或者把关联密切的字段放一个表中。

水平拆分：把原来一个表拆分成多个表，每个表的结构都一样，解决单表数据量大的问题。

**4.5 分区**

分区就是把一张表的数据根据表结构中的字段（如range、list、hash等）分成多个区块，这些区块可以在一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，分区后，表面上还是一张表，但数据散列在多个位置，这样一来，多块硬盘同时处理不同的请求，从而提高磁盘I/O读写性能，实现比较简单。

注：增加缓存、分库、分表和分区主要由程序猿来实现。

本文出自 “[李振良的技术博客][Link 1]” 博客，请务必保留此出处[http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1657465][http_lizhenliang.blog.51cto.com_7876557_1657465]

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[http_blog.51yip.com_mysql_1222.html]: http://blog.51yip.com/mysql/1222.html
[MySQL_my.cnf]: http://www.jb51.net/article/48082.htm
[MySQL_---_my.cnf]: http://www.jb51.net/article/51378.htm
[wKiom1VukrqyM-JcAABPhCy-LOM409.jpg]: /images/20220724/d81172ccd60f4059923169274bead9e0.png
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