Mysql性能优化教程

3.  Mysql 运维优化

3.1. 存储引擎类型

  • Myisam 速度快,响应快。表级锁是致命问题。
  • Innodb 目前主流存储引擎
    • 行级锁
      • 务必注意影响结果集的定义是什么
      • 行级锁会带来更新的额外开销,但是通常情况下是值得的。
    • 事务提交
      • 对i/o效率提升的考虑
      • 对安全性的考虑
    • HEAP 内存引擎
      • 频繁更新和海量读取情况下仍会存在锁定状况

3.2. 内存使用考量

  • 理论上,内存越大,越多数据读取发生在内存,效率越高
  • 要考虑到现实的硬件资源和瓶颈分布
  • 学会理解热点数据,并将热点数据尽可能内存化
    • 所谓热点数据,就是最多被访问的数据。
    • 通常数据库访问是不平均的,少数数据被频繁读写,而更多数据鲜有读写。
    • 学会制定不同的热点数据规则,并测算指标。
      • 热点数据规模,理论上,热点数据越少越好,这样可以更好的满足业务的增长趋势。
      • 响应满足度,对响应的满足率越高越好。
      • 比如依据最后更新时间,总访问量,回访次数等指标定义热点数据,并测算不同定义模式下的热点数据规模

3.3. 性能与安全性考量

  • 数据提交方式
    • innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 每次自动提交,安全性高,i/o压力大
    • innodb_flush_log_at_trx_commit = 2每秒自动提交,安全性略有影响,i/o承载强。
  • 日志同步
    • Sync-binlog =1 每条自动更新,安全性高,i/o压力大
    • Sync-binlog = 0 根据缓存设置情况自动更新,存在丢失数据和同步延迟风险,i/o承载力强。
  • 性能与安全本身存在相悖的情况,需要在业务诉求层面决定取舍
    • 学会区分什么场合侧重性能,什么场合侧重安全
    • 学会将不同安全等级的数据库用不同策略管理

3.4. 存储压力优化

  • 顺序读写性能远高于随机读写
  • 日志类数据可以使用顺序读写方式进行
  • 将顺序写数据和随机读写数据分成不同的物理磁盘,有助于i/o压力的疏解,前提是,你确信你的i/o压力主要来自于可顺序写操作(因随机读写干扰导致不能顺序写,但是确实可以用顺序写方式进行的i/o操作)。

3.5. 运维监控体系

  • 系统监控
    • 服务器资源监控
      • Cpu, 内存,硬盘空间,i/o压力
      • 设置阈值报警
    • 服务器流量监控
      • 外网流量,内网流量
      • 设置阈值报警
    • 连接状态监控
      • Show processlist 设置阈值,每分钟监测,超过阈值记录
    • 应用监控
      • 慢查询监控
        • 慢查询日志
        • 如果存在多台数据库服务器,应有汇总查阅机制。
      • 请求错误监控
        • 高频繁应用中,会出现偶发性数据库连接错误或执行错误,将错误信息记录到日志,查看每日的比例变化。
        • 偶发性错误,如果数量极少,可以不用处理,但是需时常监控其趋势。
        • 会存在恶意输入内容,输入边界限定缺乏导致执行出错,需基于此防止恶意入侵探测行为。
      • 微慢查询监控
        • 高并发环境里,超过01秒的查询请求都应该关注一下。
      • 频繁度监控
        • 写操作,基于binlog,定期分析。
        • 读操作,在前端db封装代码中增加抽样日志,并输出执行时间。
        • 分析请求频繁度是开发架构 进一步优化的基础
        • 最好的优化就是减少请求次数!
      • 总结:
        • 监控与数据分析是一切优化的基础。
        • 没有运营数据监测就不要妄谈优化!
        • 监控要注意不要产生太多额外的负载,不要因监控带来太多额外系统开销

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