成都专业网站建设机构,企业组网解决方案,营销型网站建设优化建站,企业网络规划开题报告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#xff0c;它是随着用户量的增加#xff0c;基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案#xff0c;暂且抛开前端应用不说#xff0c;大致分为以下五个阶段#x… 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。这篇博文主要谈MySQL数据库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 1、数据库表设计 项目立项后开发部根据产品部需求开发项目开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计。对于数据库来说这点很重要如果设计不当会直接影响访问速度和用户体验。影响的因素很多比如慢查询、低效的查询语句、没有适当建立索引、数据库堵塞死锁等。当然有测试工程师的团队会做压力测试找bug。对于没有测试工程师的团队来说大多数开发工程师初期不会太多考虑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。 2、数据库部署 该运维工程师出场了项目初期访问量不会很大所以单台部署足以应对在1500左右的QPS每秒查询率。考虑到高可用性可采用MySQL主从复制Keepalived做双机热备常见集群软件有Keepalived、Heartbeat。 双机热备博文 http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1362313 3、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2000左右QPS经过优化后有可能会提升到2500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就会变慢而且硬件资源还很富裕这时就该考虑软件问题了。那么怎样让数据库最大化发挥性能呢一方面可以单台运行多个MySQL实例让服务器性能发挥到最大化另一方面是对数据库进行优化往往操作系统和数据库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。 具体优化有以下三个层面 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设计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是为了保证数据的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。 根据以上看来使用InnoDB存储引擎是最好的选择也是MySQL5.5以后版本中默认存储引擎。每个存储引擎相关联参数比较多以下列出主要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16Mquery_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 #读操作缓冲区大小推荐设置16M或32MInnoDB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 #默认是共享表空间共享表空间idbdata文件不断增大影响一定的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性能以下对linux内核进行适当优化。 net.ipv4.tcp_fin_timeout 30#TIME_WAIT超时时间默认是60snet.ipv4.tcp_tw_reuse 1 #1表示开启复用允许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.ipv4.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。 SSD硬盘代替SAS硬盘将RAID级别调整为RAID10相对于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。 4、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磁盘I/O性能热数据存放缓存中降低磁盘I/O访问频率。 4.1 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击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。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比较高。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常见代理程序有MySQL Proxy、Amoeba。在这样数据库集群架构中大大增加数据库高并发能力解决单台性能瓶颈问题。如果从数据库一台从库能处理2000 QPS那么5台就能处理1w QPS数据库横向扩展性也很容易。 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。如果做双主就会遇到数据库数据不一致现象产生这个原因是在应用程序不同的用户会有可能操作两台数据库同时的更新操作造成两台数据库数据库数据发生冲突或者不一致。在单库时MySQL利用存储引擎机制表锁和行锁来保证数据完整性怎样在多台主库时解决这个问题呢有一套基于perl语言开发的主从复制管理工具叫MySQL-MMMMaster-Master replication managerfor MysqlMysql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。 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 4.2 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内存缓存中有要请求的数据就不再去数据库中返回结果提高读性能。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速度快。分布式可以缓存海量数据扩展容易主流的分布式缓存系统有memcached、redismemcached性能稳定数据缓存在内存中速度很快QPS可达8w左右。如果想数据持久化那就用redis性能不低于memcached。 工作过程 4.3 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。 4.4 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。 4.5 分区 分区就是把一张表的数据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 QPSQueries Per Second每秒查询数一台数据库每秒能够处理的查询次数TPSTransactions 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 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 mysql show global status like Com_commit;mysql show global status like Com_rollback;mysql show global status like Uptime;另一计算方式基于Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update计算出QPS 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 mysql show global status where Variable_name in(com_select,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。 mysql set global slow-query-logon #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_indexeson; #记录没有使用索引的查询mysql set global long_query_time1; #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.sqlpt-query-digest –typebinlog mysql-bin.000001.sql分析普通日志 pt-query-digest –typegenlog 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 *.MYImysqlcheckmyisam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 参数-P是显示CPU数ALL为所有也可以只显示第几颗 查看I/O性能 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IOPSr/sw/s,一般在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。以上是本人使用MySQL三年来总结的一些主要优化方案能力有限有些不太全面但这些基本能够满足中小型企业数据库需求。由于关系型数据库初衷设计限制一些BAT公司海量数据放到关系型数据库中在海量数据查询和分析方面已经达不到更好的性能。因此NoSQL火起来了非关系型数据库大数据量具有高性能同时也弥补了关系型数据库某方面不足渐渐大多数公司已经将部分业务数据库存放到NoSQL中如MongoDB、HBase等。数据存储方面采用分布式文件系统如HDFS、GFS等。海量数据计算分析采用Hadoop、Spark、Storm等。这些都是与运维相关的前沿技术也是在存储方面主要学习对象小伙伴们共同加油吧哪位博友有更好的优化方案欢迎交流哦。 原文发布时间为2015-06-12 本文来自云栖社区合作伙伴“Linux中国”
