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[转]构建高性能MySQL体系

来源:http://www.yunweipai.com/archives/21232.html

构建高性能MySQL系统涵盖从单机、硬件、OS、文件系统、内存到MySQL 本身的配置,以及schema 设计、索引设计 ,再到数据库架构上的水平和垂直拓展。

内容描述:

硬件
(1)CPU
CPU亲和性:确保每个io都被其发起的CPU处理
echo 2 > /sys/block/<block device>/queue/rq_affinity
选择最大性能模式,避免节能模式导致性能不足
关闭NUMA,降低swap概率
numactl –interleave=all

(2)RAID卡
选择FORCE WB读写策略
选择合适的充放电策略
高IO,推荐RAID10
空间需求大则RAID5


操作系统
(1)IO调度策略
SSD/PCIE SSD推荐noop,其它推荐deadline
echo noop > /sys/block/<block device>/queue/scheduler
(2)禁用块设备轮转模式
echo 0 > /sys/block/<block device>/queue/rotational
(3)内存
vm.swappiness=0
内存最大性能模式


文件系统
确保4K对⻬,如果使用全盘一个分区,例如mkfs.ext4 /dev/dfa也可以使用xfs 构建文件系统。
禁止atime、diratime
mount -o noatime -o nodiratime
开启trim
mount -o discard
关闭barrier
mount -o barrier=0
/dev/sdc1 /data ext4 defaults,noatime,nodiratime,nobarrier 0 0

 

MySQL
(1)配置优化
IO相关参数
innodb_flush_method = O_DIRECT
innodb_read_io_threads = 16
innodb_write_io_threads = 16
innodb_io_capacity = 3000(PCIE卡建议更高)
innodb_flush_neighbors=0InnoDB存储引擎在刷新一个脏页时,会检测该页所在区(extent)的所有页,如果是脏页,那么一起刷新。这样做的好处是通过AIO可以将多个IO写操作合并为一个IO操作。对于传统机械硬盘建议使用,而对于固态硬盘可以关闭
innodb_flush_log_at_trx_commitredo 的刷盘策略
sync_binlogbinlog 的刷盘策略
innodb_log_buffer_size建议8-16M,有高TPS(比如大于6k)的可以提高到32M,系统tps越高设置可以设置的越大
推荐文章 www.cnblogs.com/conanwang/p/5849437.html
内存分配
策略:
jemalloc是BSD的提供的内存分配管理
tcmalloc是google的内存分配管理模块
ptmalloc是glibc的内存分配管理
malloc-lib= /usr/lib64/libjemalloc.so.1
系统资源:
malloc-lib= /usr/lib64/libjemalloc.so.1
back_log:大于max_connections
thread_stack=192
并发控制:
使用thread_pool
thread_cache_size

(2)schema优化
索引优化
目标:利用最小的索引成本找到最需要的行记录。
原则:
最左前缀原则:MySQL会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如a=1 and b=2 and c>3 and d=4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整
避免重复索引:idx_abc多列索引,相当于创建了(a)单列索引,(a,b)组合索引以及(a,b,c)组合索引。不在索引列使用函数 如 max(id)> 10 ,id+1>3 等
尽量选择区分度高的列作为前缀索引:区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少
推荐文章:
MySQL索引原理及慢查询优化http://tech.meituan.com/mysql-index.html
MySQL索引实践http://blog.coderland.net/mysql/2015/08/26/MySQL%E7%B4%A2%E5%BC%95%E5%AE%9E%E8%B7%B5/
由浅入深探究 MySQL索引结构原理、性能分析与优化http://blog.jobbole.com/87107/

SQL开发优化
不使用存储过程、触发器,自定义函数
不使用全文索引
不使用分区表
针对OTLP业务尽量避免使用多表join和子查询
不使用*,SELECT使用具体的列名:在发生列的增/删时,发生列名修改时,最大限度避免程序逻辑中没有修改导致的BUG,IN的元素个数300-500
避免使用大事务,使用短小的事务:减少锁等待和竞争
禁止使用%前缀模糊查询 where like ‘%xxx’
禁止使用子查询,遇到使用子查询的情况,尽量使用join代替
遇到分页查询,使用延迟关联解决:分页如果有大offset,可以先取Id,然后用主键id关联表会提高效率
禁止并发执行count(*),并发导致CPU飙高
禁止使⽤order by rand()
不使用负向查询,如 not in/like,使用in反向代替
不要一次更新大量(大于30000条)数据,批量更新/删除
SQL中使用到OR的改写为用 IN() (or的效率没有in的效率高)

数据库架构
单实例无法解决空间和性能需求时考虑拆分
垂直拆分
水平拆分
引入缓存系统

说明
IO相关的优化可能还不完整,以后会逐步完善。
关于数据库系统水平和垂直拆分是一个比较大的命题,这里略过,每个公司的业务规模不一样,选取的拆分策略也有所不同。

posted on 2017-12-15 11:29  风的_理想  阅读(196)  评论(0编辑  收藏  举报