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看MySQL的参数调优及数据库锁实践有这一篇足够了

2019-07-20 18:10 1406 查看

史上最强MySQL参数调优及数据库锁实践

1.3 负载均衡

1. 应用优化

对于访问数据库来说，建立连接的代价是比较昂贵的，因为我们频繁的创建关闭连接，是比较耗费资源的，我们有必要建立数据库连接池，以提高访问的性能。

1.2 减少对MySQL的访问

1.2.1 避免对数据进行重复检索

在编写应用代码时，需要能够理清对数据库的访问逻辑。能够一次连接就获取到结果的，就不用两次连接，这样可以大大减少对数据无用的重复请求。
比如，需要获取书籍的id和name字段，则查询如下：
select id，name from tb_book;
之后，在业务逻辑中有需要获取到书籍状态信息，则查询如下：
select id,status from tb_book;

1.2.2 增加cache层

在应用中，我们可以在应用中增加缓存层来达到减轻数据库负担的目的。缓存层有很多种，也很有很多实现方式，只要能达到数据库的负担又能满足应用需求就可以。
因此可以部分数据从数据库中抽取出来放到应用端以文本方式存储，或者使用框架（Mybatis，Hibernate）提供的一级缓存/二级缓存，或者使用redis数据库来缓存数据。

1.3 负载均衡

负载均衡是应用中使用非常普遍的一种优化方法，它的机制就是利用某种均衡算法，将固定的负载量分布到不同的服务器上，以此来降低单台服务器的负载，达到优化的效果。

1.3.1 利用MySQL复制分流查询

通过MySQL的主从复制，实现读写分离，使增删改操作走主节点，查询操作走从节点，从而可以降低单台服务器的读写压力。

1.3.2 采用分布式数据架构

分布式数据库架构适合大数据量、负载高的情况，它有良好的拓展性和高可用性。通过在多台服务器之间分布数据，可以实现在多台服务器之间的负载均衡，提高访问效率。

2. MySQL中查询缓存优化

2.1 概述

开启MySQL的查询缓存，当执行完全相同的SQL语句的时候，服务器就会直接从缓存中读取结果，当数据被修改，之前的缓存会失效，修改比较频繁的表不适合做查询缓存。

2.2 操作流程

客户端发送一条查询给服务器；
服务器先回检查查询缓存，如果命中了缓存，则立即返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段；
服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划；
执行计划查询执行引擎调用存储引擎接口获取数据并返回结果，以及更新缓存。

2.3 查询缓存配置

1.查看当前的MySQL数据库是否支持查询缓存：
SHOW VARIABLES LIKE ‘have_query_cache’;

2.查看当前MySQL是否开启了查询缓存：
SHOW VARIABLES LIKE ‘query_cache_type’;

3.查看查询缓存的占用大小：
SHOW VARIABLES LIKE ‘query_cache_size’;

4.查看查询缓存的状态变量：
SHOW STATUS LIKE ‘Qcache%’;

各个变量的含义如下 :

2.4 开启查询缓存

MySQL的查询缓存默认是关闭的，需要手动配置参数query cache type，来开启查询缓存。query cache type该参数的可取值有三个：
1）OFF或0 ：查询缓存功能关闭；
2）ON或1 ：查询缓存功能打开，SELECT的结果符合缓存条件即会缓存，否则，不予缓存，显示指定SQL_NO_CACHE，不予缓存
3）DEMAND或2 ：查询缓存功能按需进行，显示指定SQL_CACHE的SELECT语句才会缓存；其他均不予缓存。
在/usr/my.cnf配置中，增加以下配置：
开启mysql的查询缓存
query_cache_type=1
配置完毕之后，重启服务即可生效；
然后就可以在命令行执行SQL语句进行验证，执行一条比较耗时的SQL语句，然后再多执行几次，查看后面几次的执行时间；获取通过查看查询缓存的缓存命中数，来判定是否走查询缓存。

2.5 查询缓存SELECT选项

可以在SELECT语句中指定两个与查询缓存相关的选项：
SQL_CACHE : 如果查询结果是可缓存的，并且query_cache_type系统变量的值为ON或DEMAND，则缓存查询结果。
SQL_NO_CACHE : 服务器不使用查询缓存。它既不查询缓存，也不检查是否已缓存，也不缓存查询结果。
例子：

2.6 查询缓存失效的情况

1）SQL语句不一致的情况，要想命中查询缓存，查询的SQL语句必须一致。

2）当查询语句中有一些不确定的时，则不会缓存。如：now(),current_date(),curdate(),curtime(),rand(),uuid(),database().

3）不使用任何表查询语句。
select ‘A’;
4）查询MySQL，information_schema 或 performance_schema数据库中的表时，不会走查询缓存。
select * from information_schema.engines;
5）在存储的函数，触发器或事件的主体内执行的查询。
6）如果表更改，则使用该表的所有高速缓存查询都将变为无效并从高速缓存中删除。这包括使用MERGE映射到已更改表的表的查询。一个表可以被许多类型的语句，如被改变INSERT，UPDATE，TRUNCATE TABLE，ALTER TABLE，DROP TABLE，或 DROP DATABASE。

3. MySQl内存管理及优化

3.1 内存优化原则

1）将尽量多的内存分配给MySQL做缓存，但要给操作系统和其他程序预留足够内存。
2）MyISAM存储引擎的数据文件读取依赖于操作系统自身的IO缓存，因此，如果有MySQL表，就要预留更多的内存给操作系统做IO缓存。
3）排序区、连接区等缓存是分配给每个数据库会后（session）专用的，其默认值的设置要根据最大连接数合理分配，如果设置太大，不但浪费资源，而且在并发连接较高时会导致物理内存耗尽。

3.2 MyISAM内存优化

myisam存储引擎使用key_buffer缓存索引块，加速myisam索引的读写速度。对于myisam表的数据块，mysql没有特别的缓存机制，完全依赖于操作系统的IO缓存。

key_buffer_size
key_buffer_size决定MyISAM索引块缓存区的大小，直接影响到MyISAM表的存取效率。可以在MySQL参数文件中设置key_buffer_size的值，对于一般MyISAM数据块，建议至少将1/4可用内存分配给key_buffer_size。
在/usr/my.cnf中做如下配置：
key_buffer_size=512M

read _buffer_size
如果需要经常顺序扫描myisam表，可以通过增大read_buffer_size的值来改善性能。但需要注意的是read_buffer_size是每个session独占的，如果默认值设置太大，就会造成内存浪费。

read_rnd_buffer_size
对于需要做排序的myisam表的查询，如带有order by子句的sql，适当增加read_buffer_size的值，可以改善此类的sql性能。但需要注意的是read_rnd_buffer_size是每个session独占的，如果默认值设置太大，就会造成内存浪费。

3.3 InnoDB内存优化

innoDB用一块内存区做IO缓存池，该缓存池不仅用来缓存innodb的索引块，而且也用来缓存innodb的数据块。

innodb_buffer_pool_size
该变量决定了innodb存储引擎表数据和索引数据的最大缓存区大小。在保证操作系统及其他程序有足够内存可用的情况下，innodb_buffer_pool_size的值越大，缓存命中率越高，访问InnoDB表需要的磁盘I/O就越少，性能也就越高。
innodb_buffer_pool_size=512M

innodb_log_buffer_size
决定innodb重做日志缓存的大小，对于可能产生大量更新记录的大事务，增加innodb_log_buffer_size的大小，可用避免innodb在事物提交前就执行不必要的日志写入磁盘操作。
innodb_log_buffer_size=10M

4. MySQL并发参数调整

从实现上来说，MySQL Server是多线程结构，包括后台线程和客户服务线程。多线程可用有效利用服务器资源，提供数据库的并发性能。
在MySQL中，控制并发连接和线程的主要参数包括max_connections、back_log、thread_cache_siez、table_open_cache。

4.1 max_connections

采用max_connections控制允许连接到MySQL数据库的最大数量，默认值时151.如果状态变量connection_errors_max_connections不为零，并且一直增长，则说明不断有连接请求因数据库连接数已达到允许最大值而失败，这是可以考虑增大max_connections的值。
MySQL最大可支持的连接数，取决于很多因素，包括给定操作系统平台的线程库的质量、内存大小、每个连接的负荷、CPU的处理速度，期望的响应时间等。在Linux平台下，性能好的服务器，支持500-1000个连接不是难事，需要根据服务器性能进行评估设定。

4.2 back_log

back_log参数控制MySQL监听TCP端口时设置的积压请求栈大小。如果MySQL的连接数达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源，将会报错。5.6.6版本之前默认值为50，之后的版本默认为50+（max_connections / 5），最大不超过900。
如果需要数据库在较短的时间内处理大量连接请求，可以考虑适当增大back_log的值。

4.3 table_open_cache

该参数用来控制所有SQL语句执行线程可打开表缓存的数量，而在执行SQL语句时，每一个SQL执行线程至少要打开1个表缓存。该参数的值应该根据设置的最大连接数mac_connections以及每个连接执行关联查询中涉及的表的最大数量来设定：
max_connections x N ;

4.4 thread_cache_size

为了加快连接数据库的速度，MySQL会缓存一定数量的客户服务线程以备重用，通过参数thread_cache_size可控制MySQL缓存客户服务线程的数量。

4.5 innodb_lock_wait_timeout

该参数是用来设置InnoDB事务等待行锁的时间，默认值是50ms，可以根据需要进行动态设置。对于需要快速反馈的业务系统来说，可以将行锁的等待时间调小，以避免事务长时间挂起；对于后台运行的批量处理程序来说，可以将行锁的等待时间调大，以避免发生大的回滚操作。

5. MySQl锁问题

5.1 锁概述

锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。
在数据库中，除传统的计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用之外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。

5.2 锁分类

从对数据操作的粒度分：
1）表锁：操作时，会锁定整个表。
2）行锁：操作时，会锁定当前操作行。
从对数据操作的类型分：
1）读锁（共享锁）：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响（只能读不能写，写必须先释放锁）。
2）写锁（排它锁）：当前操作没有完成之前，它会阻断其他写锁和读锁（只能在当前操作释放写锁，其他操作才可以进行）。

5.3 MySQL锁

相对其他数据库而言，MySQL的锁机制比较简单，其最显著的特点是不同的存储引擎不同的锁机制。下表中罗列出了各存储引擎对锁的支持情况：

MySQL这三种锁的特性可大致归纳如下：
表级锁：偏向MyISAM存储引擎，开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。
行级锁：偏向InnoDB存储引擎，开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。
页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。
从上述特点可见，很难笼统地说那种锁更好，只能就具体应用的特点来说那种锁更合适！仅从锁的角度来说：表级锁更适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如web应用；而行级锁则更适合于大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又并查询的应用，如一些在线事物处理（OLTP）系统。

5.2 MyISAM表锁

MyISAM存储引擎只支持表锁，这也是MySQL开始几个版本中唯一支持的锁类型。

5.2.1 如何加表锁

MyISAM在执行查询语句（SELECT）前，会自动给涉及的所有表加读锁，在执行更新操作（UPDATE、DELETE、INSERT等）前，会自动给涉及的表加写锁，这个过程并不需要用户干预，因此，用户一般不需要直接用LOCK TABLE命令给MyISAM表显示加锁。
显示加表锁语法：
加读锁：lock table table_name read;
加写锁：lock table table_name write;
unlock tables : 解锁

5.2.4 结论

锁模式的相互兼容性如表中所示：

由上表可见：
1）对MyISAM表的读操作，不会阻塞其他用户对同一表的读请求，但是会阻塞对同一表的写请求；
2）对MyISAM表的写操作，则会阻塞其他用户对同一表的读和写操作；
简而言之，就是读锁会阻塞写，但是不会阻塞读。而写锁，则既会阻塞读，又会阻塞写。
此外，MyISAM的读写锁调度是写优先，这也是MyISAM不适合做写为主的表的存储引擎的原因。因为写锁后，其他线程不能做任何操作，大量的更新会使查询很难得到锁，从而造成用于阻塞。

5.2.5 查看锁的争用情况

show open tables;

In_user : 表当前被查询使用的次数。如果该数为零，则表是打开的，但是当前没有被使用。
Name_locked : 表名称是否被锁定。名称锁定用于取消表或对表进行重命名等操作。
show status like ‘Table_locks%’;

Table_locks_immediate : 指的是能够立即获得表级锁的次数，每立即获取锁，值加1。
Table_locks_waited : 指的是不能立即获取表级锁而需要等待的次数，每等待一次，该值加1，此值高说明存在着较为严重的表级锁争用情况。

5.3 InnoDB行锁

5.3.1 行锁介绍

行锁特点：偏向InnoDB存储引擎，开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。
InnoDB与MyISAM的最大不同有两点：一是支持事务；二是采用了行级锁。

5.3.2 背景知识

事务及其ACID属性
事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元。
事务具有以下四个特性，简称为事务ACID属性。

并发事务处理带来的问题

事务隔离级别
为了解决上述提到的事务并发问题，数据库提供一定的事务隔离机制来解决这个问题。数据库的事务隔离越严格，并发副作用越小，但付出的代价也就越大，因为事务隔离实质上就是使用事务在一定程度上“串行化”进行，这显然与“并发”是矛盾的。
数据库的隔离级别有四个，由低到高依次为Read uncommitted、Read committed、Repeatable read、Serializable，这四个级别可以逐个解决脏写、脏读、不可重复读、幻读这几类问题。

MySQL的数据库的默认隔离级别Repeatable read ,查看方式：

5.3.3 InnoDB的行锁模式

InnoDB实现了以下两种类型的行锁。
共享锁（S）：又称为读锁，简称S锁，共享锁就是多个事务对于同一数据可以共享一把锁，都能访问到数据，但是只能读不能修改。
排他锁（X）：又称为写锁，简称X锁，排他锁就是不能与其他锁并存，入一个事务获取了一个数据行的排他锁，其他事务就不能再获取该行的其他锁，包括共享锁和排他锁，但是获取排他锁的事务是可以对数据进行读取和修改。
对于update、delete和insert语句，InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁（X）；
对于普通SELECT语句，InnoDB不会加任何锁；
可以通过以下语句显示给记录集加共享锁或排他锁。
共享锁（S）：select * from table_name where LOCK IN SHARE MODE
排他锁（X）：select * from table_name where … FOR UPDATE

5.3.6 无索引行锁升级为表锁

如果不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记录加锁，实际效果更表锁一样。
查看当前表的索引 : show index from test_innodb_lock;

由于执行更新时，name字段本来为varchar类型，我们是作为数组类型使用，存在类型转换，索引失效，最终行锁变为表锁。

5.3.7 间隙锁危害

当我们用范围条件，而不是使用相等条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB会给符合条件的已有数据进行加锁；对于键值在条件返回内但并不存在的记录，叫做“间隙（GAP）”，InnoDB也会对这个“间隙”加锁，这种锁机制就是所谓的间隙锁（Next-Key锁）。

5.3.8 InnoDB行锁争用情况

show status like ‘innodb_row_lock%’;

Innodb_row_lock_current_waits : 当前正在等待锁定的数量
Innodb_row_lock_time : 从系统启动到现在锁定总时间长度
Innodb_row_lock_time_avg : 每次等待所花平均时长
Innodb_row_lock_time_max : 从系统启动到现在等待最长的一次所花的时间
Innodb_row_lock_waits : 系统启动后到现在总共等待的次数
当等待的次数很高，而且每次等待的时长也不小的时候，我们就需要分析系统中为什么会有如此多的等待，然后根据分析结果订制优化计划。

5.3.9 总结

InnoDB存储引擎由于实现了行级锁定，虽然在锁定机制的实现方面带来了性能损耗可能比表锁会更高一些，但是在整体并发处理能力方面要远远优于MyISAM的表锁的。当系统并发量较高时，InnoDB的整体性能和MyISAM相比就会有比较明显的优势。
但是，InnoDB的行级锁同样也有其脆弱的一面，当我们使用不当的时候，可能会让InnoDB的整体性能表现不仅不能比MyISAM高，甚至可能会更差。
优化建议：
尽可能让所有数据检索都能通过索引来完成，避免无索引行锁升级为表锁。
合理设计索引，尽量缩小锁的范围。
尽可能减少索引条件，及索引范围，避免间隙锁。
尽量控制事务大小，减少锁定资源量和时间长度。
尽可使用低级别事务隔离（但是需要业务层面满足需求）。