一個(gè)成熟的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)并不是一開(kāi)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(kāi)前端應(yīng)用不說(shuō)，大致分為以下五個(gè)階段：

階段一：數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì)

項(xiàng)目立項(xiàng)后，開(kāi)發(fā)部門根據(jù)產(chǎn)品部門需求開(kāi)發(fā)項(xiàng)目。

開(kāi)發(fā)工程師在開(kāi)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(kāi)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！

階段二：數(shù)據(jù)庫(kù)部署

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***，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）。考慮到單點(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。

階段三：數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu)化

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理論值正常可以處理1500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***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：

3.1 硬件配置

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。

3.2 數(shù)據(jù)庫(kù)配置優(yōu)化

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(kāi)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(kāi)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***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***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***連接數(shù)，建議設(shè)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(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(kāi)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(kāi)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(kāi)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(kāi)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  

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(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(kāi)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(kāi)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(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***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(kāi)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(kāi)文件句柄限制。

重啟***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  

階段四：數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)擴(kuò)展

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。

4.1 增加緩存

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：

4.2 主從復(fù)制與讀寫分離

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。

4.3 分庫(kù)

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。

4.4 分表

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。

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(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)。

階段五：數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)

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。

5.1 性能狀態(tài)關(guān)鍵指標(biāo)

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***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。

5.2 開(kāi)啟慢查詢?nèi)罩?/strong>

mysql> set global slow-query-log=on    
# 開(kāi)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(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  

mysqldumpslow -t 3 /var/log/mysql/mysql-slow.log     
# 查看最慢的前三個(gè)查詢