比较全面的 MySQL 优化参考?那还得看这篇了~

1、硬件层相关优化

1.1、CPU 相关

在服务器的 BIOS 设置中,可调整下面的几个配置,目的是发挥 CPU 较大性能,或者避免经典的 NUMA 问题:

1、选择 Performance Per Watt Optimized(DAPC) 模式,发挥 CPU 较大性能,跑 DB 这种通常需要高运算量的服务就不要考虑节电了;

2、关闭 C1E 和 C States 等选项,目的也是为了提升 CPU 效率;

3、Memory Frequency(内存频率)选择 Maximum Performance(较佳性能);

4、内存设置菜单中,启用 Node Interleaving,避免 NUMA 问题;

1.2、磁盘 I/O 相关

下面几个是按照 IOPS 性能提升的幅度排序,对于磁盘 I/O 可优化的一些措施:

1、使用 SSD 或者 PCIe SSD 设备,至少获得数百倍甚至万倍的 IOPS 提升;

2、购置阵列卡同时配备 CACHE 及 BBU 模块,可明显提升 IOPS(主要是指机械盘,SSD 或 PCIe SSD 除外。同时需要定期检查 CACHE 及 BBU 模块的健康状况,确保意外时不至于丢失数据);

3、有阵列卡时,设置阵列写策略为 WB,甚至 FORCE WB(若有双电保护,或对数据安全性要求不是特别高的话),严禁使用 WT 策略。并且闭阵列预读策略,基本上是鸡肋,用处不大;

4、尽可能选用 RAID-10,而非 RAID-5;

5、使用机械盘的话,尽可能选择高转速的,例如选用 15KRPM,而不是 7.2KRPM 的盘,不差几个钱的;

2、系统层相关优化

2.1、文件系统层优化

在文件系统层,下面几个措施可明显提升 IOPS 性能:

1、使用 deadline/noop 这两种 I/O 调度器,千万别用 cfq(它不适合跑 DB 类服务);

2、使用 xfs 文件系统,千万别用 ext3;ext4 勉强可用,但业务量很大的话,则一定要用 xfs;

3、文件系统 mount 参数中增加:noatime, nodiratime, nobarrier 几个选项(nobarrier 是 xfs 文件系统特有的);

2.2、其他内核参数优化

针对关键内核参数设定合适的值,目的是为了减少 swap 的倾向,并且让内存和磁盘 I/O 不会出现大幅波动,导致瞬间波峰负载:

1、将 vm.swappiness 设置为 5-10 左右即可,甚至设置为 0(RHEL 7 以上则慎重设置为 0,除非你允许 OOM kill 发生),以降低使用 SWAP 的机会;

2、将 vm.dirty_background_ratio 设置为 5-10,将 vm.dirty_ratio 设置为它的两倍左右,以确保能持续将脏数据刷新到磁盘,避免瞬间 I/O 写,产生严重等待(和 MySQL 中的 innodb_max_dirty_pages_pct 类似);

3、将 net.ipv4.tcp_tw_recycle、net.ipv4.tcp_tw_reuse 都设置为 1,减少 TIME_WAIT,提高 TCP 效率;

4、至于网传的 read_ahead_kb、nr_requests 这两个参数,我经过测试后,发现对读写混合为主的 OLTP 环境影响并不大(应该是对读敏感的场景更有效果),不过没准是我测试方法有问题,可自行斟酌是否调整;

3、MySQL 层相关优化

3.1、关于版本选择

官方版本我们称为 ORACLE MySQL,这个没什么好说的,相信绝大多数人会选择它。

我个人强烈建议选择 Percona 分支版本,它是一个相对比较成熟的、优秀的 MySQL 分支版本,在性能提升、可靠性、管理型方面做了不少改善。它和官方 ORACLE MySQL 版本基本完全兼容,并且性能大约有 20% 以上的提升,因此我优先推荐它,我自己也从 2008 年一直以它为主。

另一个重要的分支版本是 MariaDB,说 MariaDB 是分支版本其实已经不太合适了,因为它的目标是取代 ORACLE MySQL。它主要在原来的 MySQL Server 层做了大量的源码级改进,也是一个非常可靠的、优秀的分支版本。但也由此产生了以 GTID 为代表的和官方版本无法兼容的新特性(MySQL 5.7 开始,也支持 GTID 模式在线动态开启或关闭了),也考虑到绝大多数人还是会跟着官方版本走,因此没优先推荐 MariaDB。

3.2、关于最重要的参数选项调整建议

建议调整下面几个关键参数以获得较好的性能(可使用本站提供的 my.cnf 生成器生成配置文件模板):

1、选择 Percona 或 MariaDB 版本的话,强烈建议启用 thread pool 特性,可使得在高并发的情况下,性能不会发生大幅下降。此外,还有 extra_port 功能,非常实用, 关键时刻能救命的。还有另外一个重要特色是 QUERY_RESPONSE_TIME 功能,也能使我们对整体的 SQL 响应时间分布有直观感受;

2、设置 default-storage-engine=InnoDB,也就是默认采用 InnoDB 引擎,强烈建议不要再使用 MyISAM 引擎了,InnoDB 引擎可以满足 99% 以上的业务场景;

3、调整 innodb_buffer_pool_size 大小,如果是单实例且绝大多数是 InnoDB 引擎表的话,可考虑设置为物理内存的 50% ~ 70% 左右;

4、根据实际需要设置 innodb_flush_log_at_trx_commit、sync_binlog 的值。如果要求数据不能丢失,那么两个都设为 1。如果允许丢失一点数据,则可分别设为 2 和 10。而如果完全不用 care 数据是否丢失的话(例如在 slave 上,反正大不了重做一次),则可都设为 0。这三种设置值导致数据库的性能受到影响程度分别是:高、中、低,也就是第一个会另数据库最慢,最后一个则相反;

5、设置 innodb_file_per_table = 1,使用独立表空间,我实在是想不出来用共享表空间有什么好处了;

6、设置 innodb_data_file_path = ibdata1:1G:autoextend,千万不要用默认的 10M,否则在有高并发事务时,会受到不小的影响;

7、设置 innodb_log_file_size=256M,设置 innodb_log_files_in_group=2,基本可满足 90% 以上的场景;

8、设置 long_query_time = 1,而在 5.5 版本以上,已经可以设置为小于 1 了,建议设置为 0.05(50 毫秒),记录那些执行较慢的 SQL,用于后续的分析排查;

9、根据业务实际需要,适当调整 max_connection(较大连接数)、max_connection_error(较大错误数,建议设置为 10 万以上,而 open_files_limit、innodb_open_files、table_open_cache、table_definition_cache 这几个参数则可设为约 10 倍于 max_connection 的大小;

10、常见的误区是把 tmp_table_size 和 max_heap_table_size 设置的比较大,曾经见过设置为 1G 的,这 2 个选项是每个连接会话都会分配的,因此不要设置过大,否则容易导致 OOM 发生;其他的一些连接会话级选项例如:sort_buffer_size、join_buffer_size、read_buffer_size、read_rnd_buffer_size 等,也需要注意不能设置过大;

11、由于已经建议不再使用 MyISAM 引擎了,因此可以把 key_buffer_size 设置为 32M 左右,并且强烈建议关闭 query cache 功能;

3.3、关于 Schema 设计规范及 SQL 使用建议

下面列举了几个常见有助于提升 MySQL 效率的 Schema 设计规范及 SQL 使用建议:

1、所有的 InnoDB 表都设计一个无业务用途的自增列做主键,对于绝大多数场景都是如此,真正纯只读用 InnoDB 表的并不多,真如此的话还不如用 TokuDB 来得划算;

2、字段长度满足需求前提下,尽可能选择长度小的。此外,字段属性尽量都加上 NOT NULL 约束,可一定程度提高性能;

3、尽可能不使用 TEXT/BLOB 类型,确实需要的话,建议拆分到子表中,不要和主表放在一起,避免 SELECT * 的时候读性能太差。

4、读取数据时,只选取所需要的列,不要每次都 SELECT *,避免产生严重的随机读问题,尤其是读到一些 TEXT/BLOB 列;

5、对一个 VARCHAR(N) 列创建索引时,通常取其 50%(甚至更小)左右长度创建前缀索引就足以满足 80% 以上的查询需求了,没必要创建整列的全长度索引;

6、通常情况下,子查询的性能比较差,建议改造成 JOIN 写法;

7、多表联接查询时,关联字段类型尽量一致,并且都要有索引;

8、多表连接查询时,把结果集小的表(注意,这里是指过滤后的结果集,不一定是全表数据量小的)作为驱动表;

9、多表联接并且有排序时,排序字段必须是驱动表里的,否则排序列无法用到索引;

10、多用复合索引,少用多个独立索引,尤其是一些基数(Cardinality)太小(比如说,该列的值总数少于 255)的列就不要创建独立索引了;

11、类似分页功能的 SQL,建议先用主键关联,然后返回结果集,效率会高很多;

3.4、其他建议

关于 MySQL 的管理维护的其他建议有:

1、通常地,单表物理大小不超过 10GB,单表行数不超过 1 亿条,行平均长度不超过 8KB,如果机器性能足够,这些数据量 MySQL 是完全能处理的过来的,不用担心性能问题,这么建议主要是考虑 ONLINE DDL 的代价较高;

2、不用太担心 mysqld 进程占用太多内存,只要不发生 OOM kill 和用到大量的 SWAP 都还好;

3、在以往,单机上跑多实例的目的是能较大化利用计算资源,如果单实例已经能耗尽大部分计算资源的话,就没必要再跑多实例了;

4、定期使用 pt-duplicate-key-checker 检查并删除重复的索引。定期使用 pt-index-usage 工具检查并删除使用频率很低的索引;

5、定期采集 slow query log,用 pt-query-digest 工具进行分析,可结合 Anemometer 系统进行 slow query 管理以便分析 slow query 并进行后续优化工作;

6、可使用 pt-kill 杀掉超长时间的 SQL 请求,Percona 版本中有个选项 innodb_kill_idle_transaction 也可实现该功能;

7、使用 pt-online-schema-change 来完成大表的 ONLINE DDL 需求;

8、定期使用 pt-table-checksum、pt-table-sync 来检查并修复 mysql 主从复制的数据差异;

写在最后:

这次的优化参考,大部分情况下我都介绍了适用的场景,如果你的应用场景和本文描述的不太一样,那么建议根据实际情况进行调整,而不是生搬硬套。欢迎质疑拍砖,但拒绝不经过大脑的习惯性抵制。

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