架构-浅谈MySQL数据库优化

 

 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

 

(一)数据库部署

(1)项目初期:访问量单台部署应对1500左右的QPS(每秒查询率)
(2)项目后期,考虑到高可用行,可采用MySQL主从复制+Keepalived做双机热备。常见的集群软件有Keepalived,Hearbeat。

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

(二)数据库性能优化:

MySQL部署到普通的X86,在不经过优化的情况下,MySQL理论值正常可以处理2000左右QPS

经过优化后,有可能提升到2500左右QPS

当访问量达到1500QPS左右并发连接时,数据库处理性能就会变慢,而且硬件资源还很富裕。

这时应该考虑到软件问题了。

(1)一方面可以单击运行多个MySQL实例让服务器性能发挥到最大。

(2)另一方面可对数据库进行优化,往往操作系统和数据默认配置都比较保守,会对数据库发挥有一定限制,可对这些配置进行适当的调整,尽可能的处理更多连接数。

具体优化有一下三个层面:

3.1 数据库配置优化

MySQL常用有两种存储引擎:

一个是MYISAM,不支持事物处理,读性能处理快,表级别锁。

另一个是InnoDB,支持事物处理(ACID),涉及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,锁定力度大,发生死锁概率高,相对并发也低。

行锁:开销大,锁定力度小,发生死锁概率低,相对并发也高。

公共参数默认值:

max_connection =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

open_files_limit = 1024

#打开文件数限制,如果打开文件数值等于或者大于open_files_limit 值时,程序会无法链接数据库或者卡死。

MyISAM 参数默认值:

key_buffer_size =16M

#索引缓存大小,一般涉及就物理内存的30--40%                                                                                  read_buffer_size = 128k

#读操作缓冲区大小,推荐设置16M或32M

query_cache_type =ON

#打开查询缓存功能

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

#查询缓冲区大小,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;

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个至8个

innodb_flush_log_at_try=x_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秒左右事物数据。

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,效率很好,如果服务器故障,才会丢失事物数据。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,影像一定的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。

 

3.2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,一下对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代表开始复用,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.vpv4.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

3.3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(如缓存区大小达到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固态硬盘代替SAS机械硬盘,将RAID级别调整为RAID1+0,相对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。

(三)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  I/O 性能,热数据存放缓存中,降低磁盘I/O访问频率。

3.1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,并做双机热备,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.

实现方法1:代码层面,利用多数据源进行处理读写;

实现方法2:常见代理程序有 MySQL Proxy, Amoeba.

(有一套基于perl语言开发的主从复制管理工具,叫MySQL-MMMMaster-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。)

3.2 增加缓存

给数据增加缓存系统,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,提高了读性能。缓存实现了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redis,性能不低于memcached。

 

3.3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。

3.4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。

 

3.5 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。

5、数据库维护

  数据库维护是运维工程师或者DBA主要工作,包括性能监控、性能分析、性能调优、数据库备份和恢复等。

  5.1 性能状态关键指标

  QPS,Queries Per Second:每秒查询数,一台数据库每秒能够处理的查询次数

  TPS,Transactions Per Second:每秒处理事务数

  通过show status查看运行状态,会有300多条状态信息记录,其中有几个值帮可以我们计算出QPS和TPS,如下:

  Uptime:服务器已经运行的实际,单位秒

  Questions:已经发送给数据库查询数

  Com_select:查询次数,实际操作数据库的

  Com_insert:插入次数

  Com_delete:删除次数

  Com_update:更新次数

  Com_commit:事务次数

  Com_rollback:回滚次数

  那么,计算方法来了,基于Questions计算出QPS:

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

  QPS = Questions / Uptime

  基于Com_commit和Com_rollback计算出TPS:

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

  TPS = (Com_commit + Com_rollback) / Uptime

  另一计算方式:基于Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update计算出QPS

1
  mysql> show global status where Variable_name in('com_select','com_insert','com_delete','com_update');

  等待1秒再执行,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

  TPS计算方法:

1
  mysql> show global status where Variable_name in('com_insert','com_delete','com_update');

  计算TPS,就不算查询操作了,计算出插入、删除、更新四个值即可。

  经网友对这两个计算方式的测试得出,当数据库中myisam表比较多时,使用Questions计算比较准确。当数据库中innodb表比较多时,则以Com_*计算比较准确。

  5.2 开启慢查询日志

  MySQL开启慢查询日志,分析出哪条SQL语句比较慢,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。

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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

  分析慢查询日志,可以使用MySQL自带的mysqldumpslow工具,分析的日志较为简单。

  # mysqldumpslow -t 3 /var/log/mysql/mysql-slow.log    #查看最慢的前三个查询

  也可以使用percona公司的pt-query-digest工具,日志分析功能全面,可分析slow log、binlog、general log。

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

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

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

  分析普通日志:pt-query-digest --type=genlog localhost.log

  5.3 数据库备份

  备份数据库是最基本的工作,也是最重要的,否则后果很严重,你懂得!但由于数据库比较大,上百G,往往备份都很耗费时间,所以就该选择一个效率高的备份策略,对于数据量大的数据库,一般都采用增量备份。常用的备份工具有mysqldump、mysqlhotcopy、xtrabackup等,mysqldump比较适用于小的数据库,因为是逻辑备份,所以备份和恢复耗时都比较长。mysqlhotcopy和xtrabackup是物理备份,备份和恢复速度快,不影响数据库服务情况下进行热拷贝,建议使用xtrabackup,支持增量备份。

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

  5.4 数据库修复

  有时候MySQL服务器突然断电、异常关闭,会导致表损坏,无法读取表数据。这时就可以用到MySQL自带的两个工具进行修复,myisamchk和mysqlcheck。

  myisamchk:只能修复myisam表,需要停止数据库

  常用参数:

  -f --force    强制修复,覆盖老的临时文件,一般不使用

  -r --recover  恢复模式

  -q --quik     快速恢复

  -a --analyze  分析表

  -o --safe-recover 老的恢复模式,如果-r无法修复,可以使用此参数试试

  -F --fast     只检查没有正常关闭的表

  快速修复weibo数据库:

  # cd /var/lib/mysql/weibo 

  # myisamchk -r -q *.MYI

  mysqlcheck:myisam和innodb表都可以用,不需要停止数据库,如修复单个表,可在数据库后面添加表名,以空格分割

  常用参数:

  -a  --all-databases  检查所有的库

  -r  --repair   修复表

  -c  --check    检查表,默认选项

  -a  --analyze  分析表

  -o  --optimize 优化表

  -q  --quik   最快检查或修复表

  -F  --fast   只检查没有正常关闭的表

  快速修复weibo数据库:

  mysqlcheck -r -q -uroot -p123 weibo 

  5.5 另外,查看CPU和I/O性能方法

  #查看CPU性能

wKiom1VtPFmCEtY9AADbdiZbn9A400.jpg

  #参数-P是显示CPU数,ALL为所有,也可以只显示第几颗CPU

wKioL1VtPpayB7WeAALQHX41buc367.jpg

  #查看I/O性能

wKiom1VtPSXTsI4zAAMkfVf2r-I743.jpg

 

  #参数-m是以M单位显示,默认K

  #%util:当达到100%时,说明I/O很忙。

  #await:请求在队列中等待时间,直接影响read时间。

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

  I/O带宽:在顺序读写模式下SAS硬盘理论值在300M/s左右,SSD硬盘理论值在600M/s左右。

 

 

注:X86(The X86 architecture)是微处理器执行的计算机语言指令集,指一个intel通用计算机系列的标准编号缩写,也标识一套通用的计算机指令集合。1978年6月8日,Intel发布了新款16位微处理器“8086”。

转载于:https://www.cnblogs.com/javaDB2019/p/10449922.html

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