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单机MySQL数据库的优化
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一、服务器硬件对MySQL性能的影响
①磁盘寻道能力 (磁盘I/O),我们现在上的都是SAS15000转的硬盘。MySQL每秒钟都在进行大量、复杂的查询操作,对磁盘的读写量可想而知。所以,通常认为磁 盘I/O是制约MySQL性能的最大因素之一,对于日均访 问量在100万PV以上的Discuz!论坛,由于磁盘I/O的制约,MySQL的性能会非常低下!解决这一制约因素可以考虑以下几种解决方案: 使用RAID1+0磁盘阵列,注意不要尝试使用RAID-5,MySQL在RAID-5磁盘阵列上的效率不会像你期待的那样快。
②CPU 对于MySQL应用,推荐使用DELL R710,E5620 @2.40GHz(4 core)* 2 ,我现在比较喜欢DELL R710,也在用其作Linuxakg 虚拟化应用;
③物理内存对于一台使用MySQL的Database Server来说,服务器内存建议不要小于2GB,推荐使用4GB以上的物理内存,不过内存对于现在的服务器而言可以说是一个可以忽略的问题,工作中遇到高端服务器基本上内存都超过了32G。
我们工作中用得比较多的数据库服务器是HP DL580G5和DELL R710,稳定性和性能都不错;特别是DELL R710,我发现许多同行都是采用它作数据库的服务器,所以重点推荐下。
二、MySQL的线上安装我建议采取编译安装的方法,这样性能上有较大提升,服务器系统我建议用64bit的Centos5.5,源码包的编译参数会默 认以Debgu模式生成二进制代码,而Debug模式给MySQL带来的性能损失是比较大的,所以当我们编译准备安装的产品代码时,一定不要忘记使用“— without-debug”参数禁用Debug模式。而如果把—with-mysqld-ldflags和—with-client-ldflags二 个编译参数设置为—all-static的话,可以告诉编译器以静态方式编译和编译结果代码得到最高的性能。使用静态编译和使用动态编译的代码相比,性能 差距可能会达到5%至10%之多。我参考了简朝阳先生的编译参数,特列如下,供大家参考
./configure –prefix=/usr/local/mysql –without-debug –without-bench –enable-thread-safe-client –enable-assembler –enable-profiling –with-mysqld-ldflags=-all-static –with-client-ldflags=-all-static –with-charset=latin1 –with-extra-charset=utf8,gbk –with-innodb –with-csv-storage-engine –with-federated-storage-engine –with-mysqld-user=mysql –without-我是怎么了ded-server –with-server-suffix=-community –with-unix-socket-path=/usr/local/mysql/sock/mysql.sock
三、MySQL自身因素当解决了上述服务器硬件制约因素后,让我们看看MySQL自身的优化是如何操作的。对 MySQL自身的优化主要是对其配置文件my点吸烟 f中的各项参数进行优化调整。下面介绍一些对性能影响较大的参数。
下面,根据以上硬件配置结合一份已经优化好的my点吸烟 f进行说明:
#vim /etc/my点吸烟 f
以下只列出my点吸烟 f文件中[mysqld]段落中的内容,其他段落内容对MySQL运行性能影响甚微,因而姑且忽略。
[mysqld]
port = 3306
serverid = 1
socket = /tmp/mysql.sock
skip-locking
#避免MySQL的外部锁定,减少出错几率增强稳定性。
skip-name-resolve
#禁止MySQL对外部连接进行DNS解析,使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意,如果开启该选项,则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式,否则MySQL将无法正常处理连接请求!
back_log = 384
#back_log参数的值指出在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。 如果系统在一个短时间内有很多连接,则需要增大该参数的值,该参数值指定到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。不同的操作系统在这个队列大小上有它自 己的限制。 试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。默认值为50。对于Linux系统推荐设置为小于512的整数。
key_buffer_size = 384M
#key_buffer_size指定用于索引的缓冲区大小,增加它可得到更好的索引处理性能。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M或384M。注意:该参数值设置的过大反而会是服务器整体效率降低!
max_allowed_packet = 4M
thread_stack = 256K
table_cache = 614K
sort_buffer_size = 6M
#查询排序时所能使用的缓冲区大小。注意:该参数对应的分配内存是每连接独占,如果有100个连接,那么实际分配的总共排序缓冲区大小为100 × 6 = 600MB。所以,对于内存在4GB左右的服务器推荐设置为6-8M。
read_buffer_size = 4M
#读查询操作所能使用的缓冲区大小。和sort_buffer_size一样,该参数对应的分配内存也是每连接独享。
join_buffer_size = 8M
#联合查询操作所能使用的缓冲区大小,和sort_buffer_size一样,该参数对应的分配内存也是每连接独享。
myisam_sort_buffer_size = 64M
table_cache = 512
thread_cache_size = 64
query_cache_size = 64M
#指定MySQL查询缓冲区的大小。可以通过在MySQL控制台观察,如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大,则表明经常出现缓冲不 够 的情况;如果Qcache_hits的值非常大,则表明查询缓冲使用非常频繁,如果该值较小反而会影响效率,那么可以考虑不用查询缓 冲;Qcache_free_blocks,如果该值非常大,则表明缓冲区中碎片很多。
tmp_table_size = 256M
max_connections = 768
#指定MySQL允许的最大连接进程数。如果在访问论坛时经常出现Too Many Connections的错误提 示,则需要增大该参数值。
max_connect_errors = 1000
wait_timeout = 10
#指定一个请求的最大连接时间,对于4GB左右内存的服务器可以设置为5-10。
thread_concurrency = 8
#该参数取值为服务器逻辑CPU数量*2,在本例中,服务器有2颗物理CPU,而每颗物理CPU又支持H.T超线程,所以实际取值为4*2=8;这个目前也是双四核主流服务器配置。
skip-networking
#开启该选项可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式,如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项!否则将无法正常连接!
table_cache=1024
#物理内存越大,设置就越大。默认为2402,调到512-1024最佳
innodb_additional_mem_pool_size=4M
#默认为2M
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
#设置为0就是等到innodb_log_buffer_size列队满后再统一储存,默认为1
innodb_log_buffer_size=2M
#默认为1M
innodb_thread_concurrency=8
#你的服务器CPU有几个就设置为几,建议用默认一般为8
key_buffer_size=256M
#默认为218,调到128最佳
tmp_table_size=64M
#默认为16M,调到64-256最挂
read_buffer_size=4M
#默认为64K
read_rnd_buffer_size=16M
#默认为256K
sort_buffer_size=32M
#默认为256K
thread_cache_size=120
#默认为60
query_cache_size=32M
※值得注意的是:
很多情况需要具体情况具体分析
一、如果Key_reads太大,则应该把my点吸烟 f中Key_buffer_size变大,保持Key_reads/Key_read_requests至少1/100以上,越小越好。
二、如果Qcache_lowmem_prunes很大,就要增加Query_cache_size的值。
很多时候我们发现,通过参数设置进行性能优化所带来的性能提升,可能并不如许多人想象的那样产生质的飞跃,除非是之前的设置存在严重不合理的情况。我们 不能将性能调优完全依托于通过DBA在数据库上线后进行的参数调整,而应该在系统设计和开发阶段就尽可能减少性能问题。
【51CTO独家特稿】如果单MySQL的优化始终还是顶不住压力时,这个时候我们就必须考虑MySQL的高可用架构(很多同学也爱说成是MySQL集群)了,目前可行的方案有:
一、MySQL Cluster
优势:可用性非常高,性能非常好。每份数据至少可在不同主机存一份拷贝,且冗余数据拷贝实时同步。但它的维护非常复杂,存在部分Bug,目前还不适合比较核心的线上系统,所以这个我不推荐。
二、DRBD磁盘网络镜像方案
优势:软件功能强大,数据可在底层快设备级别跨物理主机镜像,且可根据性能和可靠性要求配置不同级别的同步。IO操作保持顺序,可满足数据库对数据一致 性的苛刻要求。但非分布式文件系统环境无法支持镜像数据同时可见,性能和可靠性两者相互矛盾,无法适用于性能和可靠性要求都比较苛刻的环境,维护成本高于 MySQL Replication。另外,DRBD也是官方推荐的可用于MySQL高可用方案之一,所以这个大家可根据实际环境来考虑是否部署。
三、MySQL Replication
在实际应用场景中,MySQL Replication是使用最为广泛的一种提高系统扩展性的设计手段。众多的MySQL使用者通过Replication功能提升系统的扩展性后,通过 简单的增加价格低廉的硬件设备成倍 甚至成数量级地提高了原有系统的性能,是广大MySQL中低端使用者非常喜欢的功能之一,也是许多MySQL使用者选择MySQL最为重要的原因。
比较常规的MySQL Replication架构也有好几种,这里分别简单说明下
MySQL Replication架构一:常规复制架构--Master-slaves,是由一个Master复制到一个或多个Salve的架构模式,主要用于读压力大的应用数据库端廉价扩展解决方案,读写分离,Master主要负责写方面的压力。
MySQL Replication架构二:级联复制架构,即Master-Slaves-Slaves,这个也是为了防止Slaves的读压力过大,而配置一层二级 Slaves,很容易解决Master端因为附属slave太多而成为瓶劲的风险。
MySQL Replication架构三:Dual Master与级联复制结合架构,即Master-Master-Slaves,最大的好处是既可以避免主Master的写操作受到Slave集群的复制带来的影响,而且保证了主Master的单点故障。
以上就是比较常见的MySQL replication架构方案,大家可根据自己公司的具体环境来设计 ,Mysql 负载均衡可考虑用LVS或Haproxy来做,高可用HA软件我推荐Heartbeat。
MySQL Replication的不足:如果Master主机硬件故障无法恢复,则可能造成部分未传送到slave端的数据丢失。所以大家应该根据自己目前的网络 规划,选择自己合理的Mysql架构方案,跟自己的MySQL DBA和程序员多沟涌,多备份(备份我至少会做到本地和异地双备份),多测试,数据的事是最大的事,出不得半点差错,切记切记。
MySQL速度变慢,怎么办
MySQL 在崩溃恢复时,会遍历打开所有 ibd 文件的 header page 验证数据字典的准确性,如果 MySQL 中包含了大量表,这个校验过程就会比较耗时。 MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关,表总数越大,崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间,像这里开发库的 HDD IOPS 较低,因此面对大量的表空间,校验速度就非常缓慢。另外一个发现,MySQL 8 下正常启用时居然也会进行表空间校验,而故障恢复时则会额外再进行一次表空间校验,等于校验了 2 遍。不过 MySQL 8.0 里多了一个特性,即表数量超过 5W 时,会启用多线程扫描,加快表空间校验过程。
如何跳过校验MySQL 5.7 下有方法可以跳过崩溃恢复时的表空间校验过程嘛?查阅了资料,方法主要有两种:
1. 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ,那么 validate = false,即可以跳过表空间校验。实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1,也就是强制恢复跳过坏页,就可以跳过校验,然后重启就是正常启动了。通过这种临时方式可以避免崩溃恢复后非常耗时的表空间校验过程,快速启动 MySQL,个人目前暂时未发现有什么隐患。2. 使用共享表空间替代独立表空间这样就不需要打开 N 个 ibd 文件了,只需要打开一个 ibdata 文件即可,大大节省了校验时间。自从听了姜老师讲过使用共享表空间替代独立表空间解决 drop 大表时性能抖动的原理后,感觉共享表空间在很多业务环境下,反而更有优势。
临时冒出另外一种解决想法,即用 GDB 调试崩溃恢复,通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程,然后让 MySQL 正常关闭,重新启动就可以正常启动了。但是实际测试发现,如果以 debug 模式运行,确实可以临时修改 validate 变量,跳过表空间验证过程,但是 debug 模式下代码运行效率大打折扣,反而耗时更长。而以非 debug 模式运行,则无法修改 validate 变量,想法破灭。
Mysql单表太大,性能受影响求指点
这么大的表优化是很痛苦的,看你对数据的用途,如果不经常查询、而是频繁的增加,可以考虑定期(每周或者每日)把表中的数据复制到历史表中,清空工作表的数据,这样插入的效率能大大提高,但是查询的时候需要在两个表中进行查询。用于频繁插入数据的工作表要尽量少建索引,用于查询的历史表要多建索引。
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