如何經過調優攻破 MySQL 數據庫性能瓶頸？

1、前言

MySQL調優對於不少程序員而言，都是一個很是棘手的問題，多數狀況都是由於對數據庫出現問題的狀況和處理思路不清晰。在進行MySQL的優化以前必需要了解的就是MySQL的查詢過程，不少的查詢優化工做實際上就是遵循一些原則讓MySQL的優化器可以按照預想的合理方式運行而已。

今天給你們講解MySQL的優化實戰，助你高薪之路順暢！

圖 - MySQL查詢過程

2、優化的哲學

注意：優化有風險，涉足需謹慎！

2.一、優化可能帶來的問題

一、優化不老是對一個單純的環境進行，還極可能是一個複雜的已投產的系統。

二、優化手段原本就有很大的風險，只不過你沒能力意識到和預見到！

三、任何的技術能夠解決一個問題，但必然存在帶來一個問題的風險！

四、對於優化來講解決問題而帶來的問題,控制在可接受的範圍內纔是有成果。

五、保持現狀或出現更差的狀況都是失敗！

2.二、優化的需求

一、穩定性和業務可持續性,一般比性能更重要！

二、優化不可避免涉及到變動，變動就有風險！

三、優化使性能變好，維持和變差是等機率事件！

四、切記優化,應該是各部門協同，共同參與的工做，任何單一部門都不能對數據庫進行優化！

五、因此優化工做,是由業務須要驅使的！！！

2.三、優化由誰參與

在進行數據庫優化時，應由數據庫管理員、業務部門表明、應用程序架構師、應用程序設計人員、應用程序開發人員、硬件及系統管理員、存儲管理員等，業務相關人員共同參與 。 整編：微信公衆號，搜雲庫技術團隊，ID：souyunku

3、優化思路

3.一、優化什麼

在數據庫優化上有兩個主要方面：即安全與性能。

一、安全 ---> 數據可持續性 二、性能 ---> 數據的高性能訪問

3.二、優化的範圍有哪些

存儲、主機和操做系統方面:

一、主機架構穩定性二、I/O規劃及配置 三、Swap交換分區 四、OS內核參數和網絡問題

應用程序方面:

一、應用程序穩定性 二、SQL語句性能 三、串行訪問資源 四、性能欠佳會話管理 五、這個應用適不適合用MySQL

數據庫優化方面:

一、內存 二、數據庫結構(物理&邏輯) 三、實例配置

說明：不論是在，設計系統，定位問題仍是優化，均可以按照這個順序執行。

3.三、優化維度

數據庫優化維度有四個：

硬件、系統配置、數據庫表結構、SQL及索引。

優化選擇：

一、優化成本: 硬件>系統配置>數據庫表結構>SQL及索引

二、優化效果: 硬件<系統配置<數據庫表結構<SQL及索引

4、優化工具備啥？

4.一、數據庫層面

檢查問題經常使用工具：

不經常使用但好用的工具：

4.二、數據庫層面問題解決思路

通常應急調優的思路：

針對忽然的業務辦理卡頓，沒法進行正常的業務處理！須要立馬解決的場景！

常規調優思路：

針對業務週期性的卡頓，例如在天天10-11點業務特別慢，可是還可以使用，過了這段時間就行了。

一、查看slowlog，分析slowlog，分析出查詢慢的語句。

二、按照必定優先級，進行一個一個的排查全部慢語句。

三、分析top sql，進行explain調試，查看語句執行時間。

四、調整索引或語句自己 。 整編：微信公衆號，搜雲庫技術團隊，ID：souyunku

4.三、系統層面

cpu方面：

vmstat、sar top、htop、nmon、mpstat

內存：

free 、ps -aux 、

IO設備（磁盤、網絡）：

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

vmstat 命令說明：

Procs： r顯示有多少進程正在等待CPU時間。b顯示處於不可中斷的休眠的進程數量。在等待I/O Memory： swpd顯示被交換到磁盤的數據塊的數量。未被使用的數據塊，用戶緩衝數據塊，用於操做系統的數據塊的數量 Swap： 操做系統每秒從磁盤上交換到內存和從內存交換到磁盤的數據塊的數量。s1和s0最好是0 Io： 每秒從設備中讀入b1的寫入到設備b0的數據塊的數量。反映了磁盤I/O System： 顯示了每秒發生中斷的數量(in)和上下文交換(cs)的數量 Cpu： 顯示用於運行用戶代碼，系統代碼，空閒，等待I/O的CPU時間

iostat命令說明

實例命令：iostat -dk 1 5

iostat -d -k -x 5 （查看設備使用率（%util）和響應時間（await））

一、tps：該設備每秒的傳輸次數。「一次傳輸」意思是「一次I/O請求」。多個邏輯請求可能會被合併爲「一次I/O請求」。

二、iops ：硬件出廠的時候，廠家定義的一個每秒最大的IO次數,"一次傳輸"請求的大小是未知的。

三、kBread/s：每秒從設備（drive expressed）讀取的數據量；

四、KBwrtn/s：每秒向設備（drive expressed）寫入的數據量；

五、kBread：讀取的總數據量；七、kBwrtn：寫入的總數量數據量；這些單位都爲Kilobytes。

4.四、系統層面問題解決辦法

你認爲到底負載高好，仍是低好呢？

在實際的生產中，通常認爲 cpu只要不超過90%都沒什麼問題 。

固然不排除下面這些特殊狀況：

問題一：cpu負載高，IO負載低

一、內存不夠 二、磁盤性能差 三、SQL問題 ------>去數據庫層，進一步排查sql問題 四、IO出問題了（磁盤到臨界了、raid設計很差、raid降級、鎖、在單位時間內tps太高） 五、tps太高: 大量的小數據IO、大量的全表掃描

問題二：IO負載高，cpu負載低

一、大量小的IO 寫操做：二、autocommit ，產生大量小IO 三、IO/PS,磁盤的一個定值，硬件出廠的時候，廠家定義的一個每秒最大的IO次數。四、大量大的IO 寫操做 五、SQL問題的概率比較大

問題三：IO和cpu負載都很高

硬件不夠了或sql存在問題

5、基礎優化

5.一、優化思路

定位問題點:

硬件 --> 系統 --> 應用 --> 數據庫 --> 架構（高可用、讀寫分離、分庫分表）

處理方向：

明確優化目標、性能和安全的折中、防患未然

5.二、硬件優化

主機方面：

一、根據數據庫類型，主機CPU選擇、內存容量選擇、磁盤選擇 二、平衡內存和磁盤資源 三、隨機的I/O和順序的I/O 四、主機 RAID卡的BBU(Battery Backup Unit)關閉

cpu的選擇：

一、cpu的兩個關鍵因素：核數、主頻 二、根據不一樣的業務類型進行選擇：三、cpu密集型：計算比較多，OLTP 主頻很高的cpu、核數還要多 四、IO密集型：查詢比較，OLAP 核數要多，主頻不必定高的

內存的選擇：

一、OLAP類型數據庫，須要更多內存，和數據獲取量級有關。二、OLTP類型數據通常內存是cpu核心數量的2倍到4倍，沒有最佳實踐。

存儲方面：

一、根據存儲數據種類的不一樣，選擇不一樣的存儲設備 二、配置合理的RAID級別(raid五、raid十、熱備盤) 三、對與操做系統來說，不須要太特殊的選擇，最好作好冗餘（raid1）（ssd、sas 、sata）

raid卡：主機raid卡選擇：

一、實現操做系統磁盤的冗餘（raid1） 二、平衡內存和磁盤資源 三、隨機的I/O和順序的I/O 四、主機 RAID卡的BBU(Battery Backup Unit)要關閉。

網絡設備方面：

使用流量支持更高的網絡設備（交換機、路由器、網線、網卡、HBA卡）

注意：以上這些規劃應該在初始設計系統時就應該考慮好。

5.三、服務器硬件優化

一、物理狀態燈：

二、自帶管理設備：遠程控制卡（FENCE設備：ipmi ilo idarc），開關機、硬件監控。

三、第三方的監控軟件、設備（snmp、agent）對物理設施進行監控

四、存儲設備：自帶的監控平臺。EMC2（hp收購了）， 日立（hds），IBM低端OEM hds，高端存儲是本身技術，華爲存儲

5.四、系統優化

Cpu：

基本不須要調整，在硬件選擇方面下功夫便可。

內存：

基本不須要調整，在硬件選擇方面下功夫便可。

SWAP：

MySQL儘可能避免使用swap。阿里雲的服務器中默認swap爲0

IO ：

一、raid、no lvm、 ext4或xfs、ssd、IO調度策略 一、Swap調整(不使用swap分區)

這個參數決定了Linux是傾向於使用swap，仍是傾向於釋放文件系統cache。在內存緊張的狀況下，數值越低越傾向於釋放文件系統cache。固然，這個參數只能減小使用swap的機率，並不能避免Linux使用swap。修改MySQL的配置參數innodbflushmethod，開啓O_DIRECT模式。這種狀況下，InnoDB的buffer pool會直接繞過文件系統cache來訪問磁盤，可是redo log依舊會使用文件系統cache。值得注意的是，Redo log是覆寫模式的，即便使用了文件系統的cache，也不會佔用太多 。 整編：微信公衆號，搜雲庫技術團隊，ID：souyunku

IO調度策略：

5.五、系統參數調整

Linux系統內核參數優化：

用戶限制參數（mysql能夠不設置如下配置）：

* hard nofile65535

5.六、應用優化

業務應用和數據庫應用獨立,防火牆：iptables、selinux等其餘無用服務(關閉)：

安裝圖形界面的服務器不要啓動圖形界面 runlevel 3,另外，思考未來咱們的業務是否真的須要MySQL，仍是使用其餘種類的數據庫。用數據庫的最高境界就是不用數據庫。

6、數據庫優化

SQL優化方向：

執行計劃、索引、SQL改寫

架構優化方向：

高可用架構、高性能架構、分庫分表

6.一、數據庫參數優化

調整：

實例總體（高級優化，擴展）

鏈接層（基礎優化）

設置合理的鏈接客戶和鏈接方式

SQL層（基礎優化）

querycachesize：查詢緩存-->>>OLAP類型數據庫,須要重點加大此內存緩存.

一、可是通常不會超過GB.

二、對於常常被修改的數據，緩存會立馬失效。

三、咱們能夠實用內存數據庫（redis、memecache），替代他的功能。

6.二、存儲引擎層（innodb基礎優化參數）

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做者：慘綠少年
來源：clsn.io/clsn/lx287.html
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