一個(gè)成熟的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)并不是一開始設(shè)計(jì)就具備高可用、高伸縮等特性的,它是隨著用戶量的增加,基礎(chǔ)架構(gòu)才逐漸完善。這篇文章主要談?wù)凪ySQL數(shù)據(jù)庫(kù)在發(fā)展周期中所面臨的問(wèn)題及優(yōu)化方案,暫且拋開前端應(yīng)用不說(shuō),大致分為以下五個(gè)階段:
項(xiàng)目立項(xiàng)后,開發(fā)部門根據(jù)產(chǎn)品部門需求開發(fā)項(xiàng)目。
開發(fā)工程師在開發(fā)項(xiàng)目初期會(huì)對(duì)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō),表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)很重要,如果設(shè)計(jì)不當(dāng),會(huì)直接影響到用戶訪問(wèn)網(wǎng)站速度,用戶體驗(yàn)不好!這種情況具體影響因素有很多,例如慢查詢(低效的查詢語(yǔ)句)、沒(méi)有適當(dāng)建立索引、數(shù)據(jù)庫(kù)堵塞(鎖)等。當(dāng)然,有測(cè)試部門的團(tuán)隊(duì),會(huì)做產(chǎn)品測(cè)試,找Bug。
由于開發(fā)工程師重視點(diǎn)不同,初期不會(huì)考慮太多數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是否合理,而是盡快完成功能實(shí)現(xiàn)和交付。等項(xiàng)目上線有一定訪問(wèn)量后,隱藏的問(wèn)題就會(huì)暴露,這時(shí)再去修改就不是這么容易的事了!
是時(shí)候運(yùn)維工程師出場(chǎng)了,項(xiàng)目上線。
項(xiàng)目初期訪問(wèn)量一般是寥寥無(wú)幾,此階段Web+數(shù)據(jù)庫(kù)單臺(tái)部署足以應(yīng)對(duì)在1000左右的QPS(每秒查詢率)??紤]到單點(diǎn)故障,應(yīng)做到高可用性,可采用MySQL主從復(fù)制+Keepalived實(shí)現(xiàn)雙機(jī)熱備。主流HA軟件有:Keepalived(推薦)、Heartbeat。
如果將MySQL部署到普通的X86服務(wù)器上,在不經(jīng)過(guò)任何優(yōu)化情況下,MySQL理論值正??梢蕴幚?500左右QPS,經(jīng)過(guò)優(yōu)化后,有可能會(huì)提升到2000左右QPS。否則,訪問(wèn)量當(dāng)達(dá)到1500左右并發(fā)連接時(shí),數(shù)據(jù)庫(kù)處理性能可能響應(yīng)就會(huì)慢,而且硬件資源還比較富裕,這時(shí)就該考慮性能優(yōu)化問(wèn)題了。那么怎樣能讓數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)揮大性能呢?主要從硬件配置、數(shù)據(jù)庫(kù)配置、架構(gòu)方面著手,具體分為以下:
如果有條件一定要SSD固態(tài)硬盤代替SAS機(jī)械硬盤,將RAID級(jí)別調(diào)整為RAID1+0,相對(duì)于RAID1和RAID5有更好的讀寫性能,畢竟數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力主要來(lái)自磁盤I/O方面。
Linux內(nèi)核有一個(gè)特性,會(huì)從物理內(nèi)存中劃分出緩存區(qū)(系統(tǒng)緩存和數(shù)據(jù)緩存)來(lái)存放熱數(shù)據(jù),通過(guò)文件系統(tǒng)延遲寫入機(jī)制,等滿足條件時(shí)(如緩存區(qū)大小到達(dá)一定百分比或者執(zhí)行sync命令)才會(huì)同步到磁盤。也就是說(shuō)物理內(nèi)存越大,分配緩存區(qū)越大,緩存數(shù)據(jù)越多。當(dāng)然,服務(wù)器故障會(huì)丟失一定的緩存數(shù)據(jù)。建議物理內(nèi)存至少富裕50%以上。
MySQL應(yīng)用最廣泛的有兩種存儲(chǔ)引擎:一個(gè)是MyISAM,不支持事務(wù)處理,讀性能處理快,表級(jí)別鎖。另一個(gè)是InnoDB,支持事務(wù)處理(ACID屬性),設(shè)計(jì)目標(biāo)是為大數(shù)據(jù)處理,行級(jí)別鎖。
表鎖:開銷小,鎖定粒度大,發(fā)生死鎖概率高,相對(duì)并發(fā)也低。
行鎖:開銷大,鎖定粒度小,發(fā)生死鎖概率低,相對(duì)并發(fā)也高。
為什么會(huì)出現(xiàn)表鎖和行鎖呢?主要為保證數(shù)據(jù)完整性。舉個(gè)例子,一個(gè)用戶在操作一張表,其他用戶也想操作這張表,那么就要等第一個(gè)用戶操作完,其他用戶才能操作,表鎖和行鎖就是這個(gè)作用。否則多個(gè)用戶同時(shí)操作一張表,肯定會(huì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生沖突或者異常。
根據(jù)這些方面看,使用InnoDB存儲(chǔ)引擎是最好的選擇,也是MySQL5.5+版本默認(rèn)存儲(chǔ)引擎。每個(gè)存儲(chǔ)引擎相關(guān)運(yùn)行參數(shù)比較多,以下列出可能影響數(shù)據(jù)庫(kù)性能的參數(shù)。
公共參數(shù)默認(rèn)值:
max_connections = 151
# 同時(shí)處理大連接數(shù),建議設(shè)置大連接數(shù)是上限連接數(shù)的80%左右
sort_buffer_size = 2M
# 查詢排序時(shí)緩沖區(qū)大小,只對(duì)order by和group by起作用,建議增大為16M
open_files_limit = 1024
# 打開文件數(shù)限制,如果show global status like 'open_files'查看的值等于或者大于open_files_limit值時(shí),程序會(huì)無(wú)法連接數(shù)據(jù)庫(kù)或卡死
MyISAM參數(shù)默認(rèn)值:
key_buffer_size = 16M
# 索引緩存區(qū)大小,一般設(shè)置物理內(nèi)存的30-40%
read_buffer_size = 128K
# 讀操作緩沖區(qū)大小,建議設(shè)置16M或32M
query_cache_type = ON
# 打開查詢緩存功能
query_cache_limit = 1M
# 查詢緩存限制,只有1M以下查詢結(jié)果才會(huì)被緩存,以免結(jié)果數(shù)據(jù)較大把緩存池覆蓋
query_cache_size = 16M
# 查看緩沖區(qū)大小,用于緩存SELECT查詢結(jié)果,下一次有同樣SELECT查詢將直接從緩存池返回結(jié)果,可適當(dāng)成倍增加此值
InnoDB參數(shù)默認(rèn)值:
innodb_buffer_pool_size = 128M
# 索引和數(shù)據(jù)緩沖區(qū)大小,建議設(shè)置物理內(nèi)存的70%左右
innodb_buffer_pool_instances = 1
# 緩沖池實(shí)例個(gè)數(shù),推薦設(shè)置4個(gè)或8個(gè)
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1
# 關(guān)鍵參數(shù),0代表大約每秒寫入到日志并同步到磁盤,數(shù)據(jù)庫(kù)故障會(huì)丟失1秒左右事務(wù)數(shù)據(jù)。1為每執(zhí)行一條SQL后寫入到日志并同步到磁盤,I/O開銷大,執(zhí)行完SQL要等待日志讀寫,效率低。2代表只把日志寫入到系統(tǒng)緩存區(qū),再每秒同步到磁盤,效率很高,如果服務(wù)器故障,才會(huì)丟失事務(wù)數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)安全性要求不是很高的推薦設(shè)置2,性能高,修改后效果明顯。
innodb_file_per_table = OFF
# 是否共享表空間,5.7+版本默認(rèn)ON,共享表空間idbdata文件不斷增大,影響一定的I/O性能。建議開啟獨(dú)立表空間模式,每個(gè)表的索引和數(shù)據(jù)都存在自己獨(dú)立的表空間中,可以實(shí)現(xiàn)單表在不同數(shù)據(jù)庫(kù)中移動(dòng)。
innodb_log_buffer_size = 8M
# 日志緩沖區(qū)大小,由于日志最長(zhǎng)每秒鐘刷新一次,所以一般不用超過(guò)16M
大多數(shù)MySQL都部署在linux系統(tǒng)上,所以操作系統(tǒng)的一些參數(shù)也會(huì)影響到MySQL性能,以下對(duì)Linux內(nèi)核參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)優(yōu)化
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
# TIME_WAIT超時(shí)時(shí)間,默認(rèn)是60s
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
# 1表示開啟復(fù)用,允許TIME_WAIT socket重新用于新的TCP連接,0表示關(guān)閉
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1
# 1表示開啟TIME_WAIT socket快速回收,0表示關(guān)閉
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 4096
# 系統(tǒng)保持TIME_WAIT socket大數(shù)量,如果超出這個(gè)數(shù),系統(tǒng)將隨機(jī)清除一些TIME_WAIT并打印警告信息
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096
# 進(jìn)入SYN隊(duì)列大長(zhǎng)度,加大隊(duì)列長(zhǎng)度可容納更多的等待連接
在Linux系統(tǒng)中,如果進(jìn)程打開的文件句柄數(shù)量超過(guò)系統(tǒng)默認(rèn)值1024,就會(huì)提示“too many files open”信息,所以要調(diào)整打開文件句柄限制。
重啟永久生效:
# vi /etc/security/limits.conf
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
當(dāng)前用戶立即生效:
# ulimit -SHn 65535
隨著業(yè)務(wù)量越來(lái)越大,單臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器性能已無(wú)法滿足業(yè)務(wù)需求,該考慮增加服務(wù)器擴(kuò)展架構(gòu)了。主要思想是分解單臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載,突破磁盤I/O性能,熱數(shù)據(jù)存放緩存中,降低磁盤I/O訪問(wèn)頻率。
給數(shù)據(jù)庫(kù)增加緩存系統(tǒng),把熱數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存中,如果緩存中有請(qǐng)求的數(shù)據(jù)就不再去請(qǐng)求MySQL,減少數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載。緩存實(shí)現(xiàn)有本地緩存和分布式緩存,本地緩存是將數(shù)據(jù)緩存到本地服務(wù)器內(nèi)存中或者文件中。分布式緩存可以緩存海量數(shù)據(jù),擴(kuò)展性好,主流的分布式緩存系統(tǒng):memcached、redis,memcached性能穩(wěn)定,數(shù)據(jù)緩存在內(nèi)存中,速度很快,QPS理論可達(dá)8w左右。如果想數(shù)據(jù)持久化就選擇用redis,性能不低于memcached。
工作過(guò)程:
在生產(chǎn)環(huán)境中,業(yè)務(wù)系統(tǒng)通常讀多寫少,可部署一主多從架構(gòu),主數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)責(zé)寫操作,并做雙機(jī)熱備,多臺(tái)從數(shù)據(jù)庫(kù)做負(fù)載均衡,負(fù)責(zé)讀操作。主流的負(fù)載均衡器:LVS、HAProxy、Nginx。
怎么來(lái)實(shí)現(xiàn)讀寫分離呢?大多數(shù)企業(yè)是在代碼層面實(shí)現(xiàn)讀寫分離,效率高。另一個(gè)種方式通過(guò)代理程序?qū)崿F(xiàn)讀寫分離,企業(yè)中應(yīng)用較少,會(huì)增加中間件消耗。主流中間件代理系統(tǒng)有MyCat、Atlas等。
在這種MySQL主從復(fù)制拓?fù)浼軜?gòu)中,分散單臺(tái)負(fù)載,大大提高數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)能力。如果一臺(tái)從服務(wù)器能處理1500 QPS,那么3臺(tái)就能處理4500 QPS,而且容易橫向擴(kuò)展。
有時(shí),面對(duì)大量寫操作的應(yīng)用時(shí),單臺(tái)寫性能達(dá)不到業(yè)務(wù)需求。就可以做雙向復(fù)制(雙主),但有個(gè)問(wèn)題得注意:兩臺(tái)主服務(wù)器如果都對(duì)外提供讀寫操作,就可能遇到數(shù)據(jù)不一致現(xiàn)象,產(chǎn)生這個(gè)原因是程序有同時(shí)操作兩臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)幾率,同時(shí)的更新操作會(huì)造成兩臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)發(fā)生沖突或者不一致。
可設(shè)置每個(gè)表ID字段自增唯一:auto_increment_increment和auto_increment_offset,也可以寫算法生成隨機(jī)唯一。
官方近兩年推出的MGR(多主復(fù)制)集群也可以考慮下。
分庫(kù)是根據(jù)業(yè)務(wù)將數(shù)據(jù)庫(kù)中相關(guān)的表分離到不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中,例如web、bbs、blog等庫(kù)。如果業(yè)務(wù)量很大,還可將分離后的數(shù)據(jù)庫(kù)做主從復(fù)制架構(gòu),進(jìn)一步避免單庫(kù)壓力過(guò)大。
數(shù)據(jù)量的日劇增加,數(shù)據(jù)庫(kù)中某個(gè)表有幾百萬(wàn)條數(shù)據(jù),導(dǎo)致查詢和插入耗時(shí)太長(zhǎng),怎么能解決單表壓力呢?你應(yīng)該考慮把這個(gè)表拆分成多個(gè)小表,來(lái)減輕單個(gè)表的壓力,提高處理效率,此方式稱為分表。
分表技術(shù)比較麻煩,要修改程序代碼里的SQL語(yǔ)句,還要手動(dòng)去創(chuàng)建其他表,也可以用merge存儲(chǔ)引擎實(shí)現(xiàn)分表,相對(duì)簡(jiǎn)單許多。分表后,程序是對(duì)一個(gè)總表進(jìn)行操作,這個(gè)總表不存放數(shù)據(jù),只有一些分表的關(guān)系,以及更新數(shù)據(jù)的方式,總表會(huì)根據(jù)不同的查詢,將壓力分到不同的小表上,因此提高并發(fā)能力和磁盤I/O性能。
分表分為垂直拆分和水平拆分:
垂直拆分:把原來(lái)的一個(gè)很多字段的表拆分多個(gè)表,解決表的寬度問(wèn)題。你可以把不常用的字段單獨(dú)放到一個(gè)表中,也可以把大字段獨(dú)立放一個(gè)表中,或者把關(guān)聯(lián)密切的字段放一個(gè)表中。
水平拆分:把原來(lái)一個(gè)表拆分成多個(gè)表,每個(gè)表的結(jié)構(gòu)都一樣,解決單表數(shù)據(jù)量大的問(wèn)題。
分區(qū)就是把一張表的數(shù)據(jù)根據(jù)表結(jié)構(gòu)中的字段(如range、list、hash等)分成多個(gè)區(qū)塊,這些區(qū)塊可以在一個(gè)磁盤上,也可以在不同的磁盤上,分區(qū)后,表面上還是一張表,但數(shù)據(jù)散列在多個(gè)位置,這樣一來(lái),多塊硬盤同時(shí)處理不同的請(qǐng)求,從而提高磁盤I/O讀寫性能。
注:增加緩存、分庫(kù)、分表和分區(qū)主要由程序猿或DBA來(lái)實(shí)現(xiàn)。
數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)是數(shù)據(jù)庫(kù)工程師或運(yùn)維工程師的工作,包括系統(tǒng)監(jiān)控、性能分析、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)庫(kù)備份和恢復(fù)等主要工作。
專業(yè)術(shù)語(yǔ):QPS(Queries Per Second,每秒查詢書)和TPS(Transactions Per Second)
通過(guò)show status查看運(yùn)行狀態(tài),會(huì)有300多條狀態(tài)信息記錄,其中有幾個(gè)值幫可以我們計(jì)算出QPS和TPS,如下:
Uptime:服務(wù)器已經(jīng)運(yùn)行的實(shí)際,單位秒
Questions:已經(jīng)發(fā)送給數(shù)據(jù)庫(kù)查詢數(shù)
Com_select:查詢次數(shù),實(shí)際操作數(shù)據(jù)庫(kù)的
Com_insert:插入次數(shù)
Com_delete:刪除次數(shù)
Com_update:更新次數(shù)
Com_commit:事務(wù)次數(shù)
Com_rollback:回滾次數(shù)
那么,計(jì)算方法來(lái)了,基于Questions計(jì)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計(jì)算出TPS:
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
另一計(jì)算方式:
基于Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update計(jì)算出QPS:
mysql> show global status where Variable_name in('com_select','com_insert','com_delete','com_update');
等待1秒再執(zhí)行,獲取間隔差值,第二次每個(gè)變量值減去第一次對(duì)應(yīng)的變量值,就是QPS。
TPS計(jì)算方法:
mysql> show global status where Variable_name in('com_insert','com_delete','com_update');
計(jì)算TPS,就不算查詢操作了,計(jì)算出插入、刪除、更新四個(gè)值即可。
經(jīng)網(wǎng)友對(duì)這兩個(gè)計(jì)算方式的測(cè)試得出,當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)中myisam表比較多時(shí),使用Questions計(jì)算比較準(zhǔn)確。當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)中innodb表比較多時(shí),則以Com_*計(jì)算比較準(zhǔn)確。
MySQL開啟慢查詢?nèi)罩?,分析出哪條SQL語(yǔ)句比較慢,支持動(dòng)態(tài)開啟:
mysql> set global slow-query-log=on
# 開啟慢查詢?nèi)罩?
mysql> set global slow_query_log_file='/var/log/mysql/mysql-slow.log';
# 指定慢查詢?nèi)罩疚募恢?
mysql> set global log_queries_not_using_indexes=on;
# 記錄沒(méi)有使用索引的查詢
mysql> set global long_query_time=1;
# 只記錄處理時(shí)間1s以上的慢查詢
分析慢查詢?nèi)罩?,可以使用MySQL自帶的mysqldumpslow工具,分析的日志較為簡(jiǎn)單。
mysqldumpslow -t 3 /var/log/mysql/mysql-slow.log
# 查看最慢的前三個(gè)查詢
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。
分析慢查詢?nèi)罩荆簆t-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
備份數(shù)據(jù)庫(kù)是最基本的工作,也是最重要的,否則后果很嚴(yán)重,你懂得!高頻率的備份策略,選用一個(gè)穩(wěn)定快速的工具至關(guān)重要。數(shù)據(jù)庫(kù)大小在2G以內(nèi),建議使用官方的邏輯備份工具mysqldump。超過(guò)2G以上,建議使用percona公司的物理備份工具xtrabackup,否則慢的跟蝸牛似得。這兩個(gè)工具都支持InnoDB存儲(chǔ)引擎下熱備,不影響業(yè)務(wù)讀寫操作。
有時(shí)候MySQL服務(wù)器突然斷電、異常關(guān)閉,會(huì)導(dǎo)致表?yè)p壞,無(wú)法讀取表數(shù)據(jù)。這時(shí)就可以用到MySQL自帶的兩個(gè)工具進(jìn)行修復(fù),myisamchk和mysqlcheck。前者只能修復(fù)MyISAM表,并且停止數(shù)據(jù)庫(kù),后者M(jìn)yISAM和InnoDB都可以,在線修復(fù)。
注意:修復(fù)前最好先備份數(shù)據(jù)庫(kù)。
myisamchk常用參數(shù):
-f --force 強(qiáng)制修復(fù),覆蓋老的臨時(shí)文件,一般不使用
-r --recover 恢復(fù)模式
-q --quik 快速恢復(fù)
-a --analyze 分析表
-o --safe-recover 老的恢復(fù)模式,如果-r無(wú)法修復(fù),可以使用此參數(shù)試試
-F --fast 只檢查沒(méi)有正常關(guān)閉的表
例如:myisamchk -r -q *.MYI
mysqlcheck常用參數(shù):
-a --all-databases 檢查所有的庫(kù)
-r --repair 修復(fù)表
-c --check 檢查表,默認(rèn)選項(xiàng)
-a --analyze 分析表
-o --optimize 優(yōu)化表
-q --quik 最快檢查或修復(fù)表
-F --fast 只檢查沒(méi)有正常關(guān)閉的表
例如:mysqlcheck -r -q -uroot -p123456 weibo
重點(diǎn)關(guān)注:
id:CPU利用率百分比,平均小于60%正常,但已經(jīng)比較繁忙了。
wa:CPU等待磁盤IO響應(yīng)時(shí)間,一般大于5說(shuō)明磁盤讀寫量大。
KB_read/s、KB_wrtn/s 每秒讀寫數(shù)據(jù)量,主要根據(jù)磁盤每秒高讀寫速度評(píng)估。
r/s、w/s:每秒讀寫請(qǐng)求次數(shù),可以理解為IOPS(每秒輸入輸出量),是衡量磁盤性能的主要指標(biāo)之一。
await:IO平均每秒響應(yīng)時(shí)間,一般大于5說(shuō)明磁盤響應(yīng)慢,超過(guò)自身性能。
util:磁盤利用率百分比,平均小于60%正常,但已經(jīng)比較繁忙了。
由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)初衷設(shè)計(jì)限制,在大數(shù)據(jù)處理時(shí)會(huì)顯得力不從心。因此NoSQL(非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù))火起來(lái)了,天生勵(lì)志,具備分布式、高性能、高可靠等特性,彌補(bǔ)了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)某方面先天性不足,非常適合存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。主流NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)有:MongoDB、HBase、Cassandra等。
單純數(shù)據(jù)庫(kù)層面優(yōu)化效果提升并不多明顯,主要還是要根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)!
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