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一個成熟的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)并不是一開始設計就具備高可用、高伸縮等特性的，它是隨著用戶量的增加，基礎架構(gòu)才逐漸完善。這篇文章主要談談MySQL數(shù)據(jù)庫在發(fā)展周期中所面臨的問題及優(yōu)化方案，暫且拋開前端應用不說，大致分為以下五個階段：

階段一：數(shù)據(jù)庫表設計

項目立項后，開發(fā)部門根據(jù)產(chǎn)品部門需求開發(fā)項目。

開發(fā)工程師在開發(fā)項目初期會對表結(jié)構(gòu)設計。對于數(shù)據(jù)庫來說，表結(jié)構(gòu)設計很重要，如果設計不當，會直接影響到用戶訪問網(wǎng)站速度，用戶體驗不好！這種情況具體影響因素有很多，例如慢查詢（低效的查詢語句）、沒有適當建立索引、數(shù)據(jù)庫堵塞（鎖）等。當然，有測試部門的團隊，會做產(chǎn)品測試，找Bug。

由于開發(fā)工程師重視點不同，初期不會考慮太多數(shù)據(jù)庫設計是否合理，而是盡快完成功能實現(xiàn)和交付。等項目上線有一定訪問量后，隱藏的問題就會暴露，這時再去修改就不是這么容易的事了！

階段二：數(shù)據(jù)庫部署

是時候運維工程師出場了，項目上線。

項目初期訪問量一般是***，此階段Web+數(shù)據(jù)庫單臺部署足以應對在1000左右的QPS（每秒查詢率）?？紤]到單點故障，應做到高可用性，可采用MySQL主從復制+Keepalived實現(xiàn)雙機熱備。主流HA軟件有：Keepalived（推薦）、Heartbeat。

階段三：數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化

如果將MySQL部署到普通的X86服務器上，在不經(jīng)過任何優(yōu)化情況下，MySQL理論值正?？梢蕴幚?500左右QPS，經(jīng)過優(yōu)化后，有可能會提升到2000左右QPS。否則，訪問量當達到1500左右并發(fā)連接時，數(shù)據(jù)庫處理性能可能響應就會慢，而且硬件資源還比較富裕，這時就該考慮性能優(yōu)化問題了。那么怎樣能讓數(shù)據(jù)庫發(fā)揮***性能呢？主要從硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置、架構(gòu)方面著手，具體分為以下：

3.1 硬件配置

如果有條件一定要SSD固態(tài)硬盤代替SAS機械硬盤，將RAID級別調(diào)整為RAID1+0，相對于RAID1和RAID5有更好的讀寫性能，畢竟數(shù)據(jù)庫的壓力主要來自磁盤I/O方面。

Linux內(nèi)核有一個特性，會從物理內(nèi)存中劃分出緩存區(qū)（系統(tǒng)緩存和數(shù)據(jù)緩存）來存放熱數(shù)據(jù)，通過文件系統(tǒng)延遲寫入機制，等滿足條件時（如緩存區(qū)大小到達一定百分比或者執(zhí)行sync命令）才會同步到磁盤。也就是說物理內(nèi)存越大，分配緩存區(qū)越大，緩存數(shù)據(jù)越多。當然，服務器故障會丟失一定的緩存數(shù)據(jù)。建議物理內(nèi)存至少富裕50%以上。

3.2 數(shù)據(jù)庫配置優(yōu)化

MySQL應用最廣泛的有兩種存儲引擎：一個是MyISAM，不支持事務處理，讀性能處理快，表級別鎖。另一個是InnoDB，支持事務處理（ACID屬性），設計目標是為大數(shù)據(jù)處理，行級別鎖。

表鎖：開銷小，鎖定粒度大，發(fā)生死鎖概率高，相對并發(fā)也低。

行鎖：開銷大，鎖定粒度小，發(fā)生死鎖概率低，相對并發(fā)也高。

為什么會出現(xiàn)表鎖和行鎖呢？主要為保證數(shù)據(jù)完整性。舉個例子，一個用戶在操作一張表，其他用戶也想操作這張表，那么就要等***個用戶操作完，其他用戶才能操作，表鎖和行鎖就是這個作用。否則多個用戶同時操作一張表，肯定會數(shù)據(jù)產(chǎn)生沖突或者異常。

根據(jù)這些方面看，使用InnoDB存儲引擎是***的選擇，也是MySQL5.5+版本默認存儲引擎。每個存儲引擎相關(guān)運行參數(shù)比較多，以下列出可能影響數(shù)據(jù)庫性能的參數(shù)。

公共參數(shù)默認值： 

max_connections = 151  
# 同時處理***連接數(shù)，建議設置***連接數(shù)是上限連接數(shù)的80%左右  
sort_buffer_size = 2M  
# 查詢排序時緩沖區(qū)大小，只對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，程序會無法連接數(shù)據(jù)庫或卡死 

MyISAM參數(shù)默認值： 

key_buffer_size = 16M  
# 索引緩存區(qū)大小，一般設置物理內(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，可適當成倍增加此值 

InnoDB參數(shù)默認值： 

innodb_buffer_pool_size = 128M  
# 索引和數(shù)據(jù)緩沖區(qū)大小，建議設置物理內(nèi)存的70%左右  
innodb_buffer_pool_instances = 1  
# 緩沖池實例個數(shù)，推薦設置4個或8個  
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)庫故障會丟失1秒左右事務數(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，如果服務器故障，才會丟失事務數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)安全性要求不是很高的推薦設置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。建議開啟獨立表空間模式，每個表的索引和數(shù)據(jù)都存在自己獨立的表空間中，可以實現(xiàn)單表在不同數(shù)據(jù)庫中移動。  
innodb_log_buffer_size = 8M    
# 日志緩沖區(qū)大小，由于日志最長每秒鐘刷新一次，所以一般不用超過16M  

3.3 系統(tǒng)內(nèi)核參數(shù)優(yōu)化

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)也會影響到MySQL性能，以下對Linux內(nèi)核參數(shù)進行適當優(yōu)化 

net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30  
# TIME_WAIT超時時間，默認是60s  
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1     
# 1表示開啟復用，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***數(shù)量，如果超出這個數(shù)，系統(tǒng)將隨機清除一些TIME_WAIT并打印警告信息  
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096  
# 進入SYN隊列***長度，加大隊列長度可容納更多的等待連接  
在Linux系統(tǒng)中，如果進程打開的文件句柄數(shù)量超過系統(tǒng)默認值1024，就會提示“too many files open”信息，所以要調(diào)整打開文件句柄限制。  
重啟***生效：  
# vi /etc/security/limits.conf   
* soft nofile 65535  
* hard nofile 65535  
當前用戶立即生效：  
# ulimit -SHn 65535  

階段四：數(shù)據(jù)庫架構(gòu)擴展

隨著業(yè)務量越來越大，單臺數(shù)據(jù)庫服務器性能已無法滿足業(yè)務需求，該考慮增加服務器擴展架構(gòu)了。主要思想是分解單臺數(shù)據(jù)庫負載，突破磁盤I/O性能，熱數(shù)據(jù)存放緩存中，降低磁盤I/O訪問頻率。

4.1 增加緩存

給數(shù)據(jù)庫增加緩存系統(tǒng)，把熱數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存中，如果緩存中有請求的數(shù)據(jù)就不再去請求MySQL，減少數(shù)據(jù)庫負載。緩存實現(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。

工作過程：

掌握MySQL數(shù)據(jù)庫這些優(yōu)化技巧，事半功倍！

4.2 主從復制與讀寫分離

在生產(chǎn)環(huán)境中，業(yè)務系統(tǒng)通常讀多寫少，可部署一主多從架構(gòu)，主數(shù)據(jù)庫負責寫操作，并做雙機熱備，多臺從數(shù)據(jù)庫做負載均衡，負責讀操作。主流的負載均衡器：LVS、HAProxy、Nginx。

怎么來實現(xiàn)讀寫分離呢？大多數(shù)企業(yè)是在代碼層面實現(xiàn)讀寫分離，效率高。另一個種方式通過代理程序?qū)崿F(xiàn)讀寫分離，企業(yè)中應用較少，會增加中間件消耗。主流中間件代理系統(tǒng)有MyCat、Atlas等。

在這種MySQL主從復制拓撲架構(gòu)中，分散單臺負載，大大提高數(shù)據(jù)庫并發(fā)能力。如果一臺從服務器能處理1500 QPS，那么3臺就能處理4500 QPS，而且容易橫向擴展。

有時，面對大量寫操作的應用時，單臺寫性能達不到業(yè)務需求。就可以做雙向復制（雙主），但有個問題得注意：兩臺主服務器如果都對外提供讀寫操作，就可能遇到數(shù)據(jù)不一致現(xiàn)象，產(chǎn)生這個原因是程序有同時操作兩臺數(shù)據(jù)庫幾率，同時的更新操作會造成兩臺數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)發(fā)生沖突或者不一致。

可設置每個表ID字段自增唯一：auto_increment_increment和auto_increment_offset，也可以寫算法生成隨機唯一。

官方近兩年推出的MGR（多主復制）集群也可以考慮下。

4.3 分庫

分庫是根據(jù)業(yè)務將數(shù)據(jù)庫中相關(guān)的表分離到不同的數(shù)據(jù)庫中，例如web、bbs、blog等庫。如果業(yè)務量很大，還可將分離后的數(shù)據(jù)庫做主從復制架構(gòu)，進一步避免單庫壓力過大。

4.4 分表

數(shù)據(jù)量的日劇增加，數(shù)據(jù)庫中某個表有幾百萬條數(shù)據(jù)，導致查詢和插入耗時太長，怎么能解決單表壓力呢？你應該考慮把這個表拆分成多個小表，來減輕單個表的壓力，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語句，還要手動去創(chuàng)建其他表，也可以用merge存儲引擎實現(xiàn)分表，相對簡單許多。分表后，程序是對一個總表進行操作，這個總表不存放數(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：把原來的一個很多字段的表拆分多個表，解決表的寬度問題。你可以把不常用的字段單獨放到一個表中，也可以把大字段獨立放一個表中，或者把關(guān)聯(lián)密切的字段放一個表中。

水平拆分：把原來一個表拆分成多個表，每個表的結(jié)構(gòu)都一樣，解決單表數(shù)據(jù)量大的問題。

4.5 分區(qū)

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）分成多個區(qū)塊，這些區(qū)塊可以在一個磁盤上，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)散列在多個位置，這樣一來，多塊硬盤同時處理不同的請求，從而提高磁盤I/O讀寫性能。

注：增加緩存、分庫、分表和分區(qū)主要由程序猿或DBA來實現(xiàn)。

階段五：數(shù)據(jù)庫維護

數(shù)據(jù)庫維護是數(shù)據(jù)庫工程師或運維工程師的工作，包括系統(tǒng)監(jiān)控、性能分析、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)庫備份和恢復等主要工作。

5.1 性能狀態(tài)關(guān)鍵指標

專業(yè)術(shù)語：QPS（Queries Per Second，每秒查詢書）和TPS（Transactions Per Second）

通過show status查看運行狀態(tài)，會有300多條狀態(tài)信息記錄，其中有幾個值幫可以我們計算出QPS和TPS，如下：

Uptime：服務器已經(jīng)運行的實際，單位秒

Questions：已經(jīng)發(fā)送給數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)

Com_select：查詢次數(shù)，實際操作數(shù)據(jù)庫的

Com_insert：插入次數(shù)

Com_delete：刪除次數(shù)

Com_update：更新次數(shù)

Com_commit：事務次數(shù)

Com_rollback：回滾次數(shù)

那么，計算方法來了，基于Questions計算出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 

另一計算方式：

基于Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update計算出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，第二次每個變量值減去***次對應的變量值，就是QPS。

TPS計算方法： 

mysql> show global status where Variable_name in('com_insert','com_delete','com_update'); 

計算TPS，就不算查詢操作了，計算出插入、刪除、更新四個值即可。

經(jīng)網(wǎng)友對這兩個計算方式的測試得出，當數(shù)據(jù)庫中myisam表比較多時，使用Questions計算比較準確。當數(shù)據(jù)庫中innodb表比較多時，則以Com_*計算比較準確。

5.2 開啟慢查詢?nèi)罩?/strong>

mysql> set global slow-query-log=on  
# 開啟慢查詢?nèi)罩?nbsp;  
mysql> set global slow_query_log_file='/var/log/mysql/mysql-slow.log';    
# 指定慢查詢?nèi)罩疚募恢?nbsp;  
mysql> set global log_queries_not_using_indexes=on;     
# 記錄沒有使用索引的查詢   
mysql> set global long_query_time=1;   
# 只記錄處理時間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，分析的日志較為簡單。  
mysqldumpslow -t 3 /var/log/mysql/mysql-slow.log   
# 查看最慢的前三個查詢