掌握MySQL数据库这些优化秘诀事半功倍

发布时间：2022-07-03 13:05 所属栏目：115 来源：互联网

导读：一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，基础架构才逐渐完善。这篇文章主要谈谈MySQL数据库在发展周期中所面临的问题及优化方案，暂且抛开前端应用不说，大致分为以下五个阶段：阶段一：数据库表设计项

　　一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，基础架构才逐渐完善。这篇文章主要谈谈MySQL数据库在发展周期中所面临的问题及优化方案，暂且抛开前端应用不说，大致分为以下五个阶段：

　　阶段一：数据库表设计
　　项目立项后，开发部门根据产品部门需求开发项目。
　　开发工程师在开发项目初期会对表结构设计。对于数据库来说，表结构设计很重要，如果设计不当，会直接影响到用户访问网站速度，用户体验不好！这种情况具体影响因素有很多，例如慢查询（低效的查询语句）、没有适当建立索引、数据库堵塞（锁）等。当然，有测试部门的团队，会做产品测试，找Bug。
　　由于开发工程师重视点不同，初期不会考虑太多数据库设计是否合理，而是尽快完成功能实现和交付。等项目上线有一定访问量后，隐藏的问题就会暴露，这时再去修改就不是这么容易的事了！

　　阶段二：数据库部署
　　是时候运维工程师出场了，项目上线。
　　项目初期访问量一般是寥寥无几，此阶段Web+数据库单台部署足以应对在1000左右的QPS（每秒查询率）。考虑到单点故障，应做到高可用性，可采用MySQL主从复制+Keepalived实现双机热备。主流HA软件有：Keepalived（推荐）、Heartbeat。

　　阶段三：数据库性能优化
　　如果将MySQL部署到普通的X86服务器上，在不经过任何优化情况下，MySQL理论值正常可以处理1500左右QPS，经过优化后，有可能会提升到2000左右QPS。否则，访问量当达到1500左右并发连接时，数据库处理性能可能响应就会慢，而且硬件资源还比较富裕，这时就该考虑性能优化问题了。那么怎样能让数据库发挥最大性能呢？主要从硬件配置、数据库配置、架构方面着手，具体分为以下：

　　3.1 硬件配置
　　如果有条件一定要SSD固态硬盘代替SAS机械硬盘，将RAID级别调整为RAID1+0，相对于RAID1和RAID5有更好的读写性能，毕竟数据库的压力主要来自磁盘I/O方面。
　　Linux内核有一个特性，会从物理内存中划分出缓存区（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。建议物理内存至少富裕50%以上。

　　3.2 数据库配置优化
　　MySQL应用最广泛的有两种存储引擎：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属性），设计目标是为大数据处理，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？主要为保证数据完整性。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。
　　根据这些方面看，使用InnoDB存储引擎是最好的选择，也是MySQL5.5+版本默认存储引擎。每个存储引擎相关运行参数比较多，以下列出可能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，建议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，建议增大为16M
　　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，建议设置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
　　InnoDB参数默认值：

　　innodb_buffer_pool_size = 128M
　　# 索引和数据缓冲区大小，建议设置物理内存的70%左右
　　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
　　# 是否共享表空间，5.7+版本默认ON，共享表空间idbdata文件不断增大，影响一定的I/O性能。建议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
　　3.3 系统内核参数优化
　　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内核参数进行适当优化

　　4.1 增加缓存
　　给数据库增加缓存系统，把热数据缓存到内存中，如果缓存中有请求的数据就不再去请求MySQL，减少数据库负载。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：memcached、redis，memcached性能稳定，数据缓存在内存中，速度很快，QPS理论可达8w左右。如果想数据持久化就选择用redis，性能不低于memcached。

　　4.2 主从复制与读写分离
　　在生产环境中，业务系统通常读多写少，可部署一主多从架构，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：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，会增加中间件消耗。主流中间件代理系统有MyCat、Atlas等。
　　在这种MySQL主从复制拓扑架构中，分散单台负载，大大提高数据库并发能力。如果一台从服务器能处理1500 QPS，那么3台就能处理4500 QPS，而且容易横向扩展。
　　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。就可以做双向复制（双主），但有个问题得注意：两台主服务器如果都对外提供读写操作，就可能遇到数据不一致现象，产生这个原因是程序有同时操作两台数据库几率，同时的更新操作会造成两台数据库数据发生冲突或者不一致。
　　可设置每个表ID字段自增唯一：auto_increment_increment和auto_increment_offset，也可以写算法生成随机唯一。
　　官方近两年推出的MGR（多主复制）集群也可以考虑下。

（编辑：ASP站长网）

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