运维角度浅谈MySQL数据库优化

    文章来源:中国互联 更新时间:2015-9-16 10:43:05
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      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做双击热备,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16M
query_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32M 
  InnoDB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60s
net.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
* hoft 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RAID1+0,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-MMM(Master-Master replication managerfor Mysql,Mysql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。 


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      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做双击热备,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16M
query_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32M 
  InnoDB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60s
net.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
* hoft 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RAID1+0,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-MMM(Master-Master replication managerfor Mysql,Mysql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。 


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