MySQL数据库优化
1、 硬件层面优化
1.1 数据库物理机采购(*****)
-
CPU(运算):64位CPU,一台机器2-16颗CPU,至少2-4颗,L2越大越好。
-
内存:96G-256G(百度),3-4个实例。32-64G,跑1-2个实例(新浪)。
-
disk(磁盘IO):机械盘:选SAS,数量越多越好。
性能:SSD(高并发) > SAS(普通业务线上) >SATA(线下)
选SSD:使用SSD或者PCIe SSD设备,可提升上千倍的IOPS效率。
随机IO:SAS单盘能力300IOPS SSD随机IO:单盘能力可达35000IOPS Flashcache HBA卡
raid磁盘阵列: 4快盘:RAID0>RAID1(推荐)>RAID5(少用)>RAID1
主库选择raid10,从库可选raid5/raid0/raid10,从库配置等于或大于主库
网卡:使用多块网卡bond,以及buffer,tcp优化
千兆网卡及千兆、万兆交换机
提示:
数据库属于IO密集型服务,硬件尽量不要使用虚拟化。
Slave硬件要等于或大于Master的性能
1.2 企业案例:
百度:某部门IBM服务器为48核CPU,内存96GB,一台服务器跑3~4个实例:
sina:服务器是DELL R510居多,CPU是E5210,48GB内存,硬盘12*300G SAS,做RAID10
1.3 服务器硬件配置调整
(1)服务器BIOS调整: (buffer和缓存调整大点。)
提升CPU效率参考设置:
a.打开Perfirmance Per Watt Optimeized(DAPC)模式,发挥CPU最大性能,数据库通常需要高运算量
b.打开CIE和C States等选项,目的也是为了提升CPU效率
c. MemoryFrequency(内存频率)选择MaximumPerformance(最佳性能)
d.内存设置菜单中,启动Node Interleaving,避免NUMA问题
(2)阵列卡调整:
a.购置阵列卡同时配备CACHE及BBU模块(机械盘)
b.设置阵列写策略为WEB,甚至OFRCE WB (对数据安全要求高)(wb指raid卡的写策略:会写(write back))
c.严禁使用WT策略,并且关闭阵列预读策略
2 、操作系统层面优化
2.1 操作系统及MySQL实例选择
1.一定要选择x86_64系统,推荐使用CentOS6.8 linux,关闭NUMA特性
2.将操作系统和数据分开,不仅仅是逻辑上,还包括物理上
3.避免使用Swap交换分区
4.避免使用软件磁盘阵列
5.避免使用LVM逻辑卷
6.删除服务器上未使用的安装包和守护进程
2.2 文件系统层优化(***)
2.2.1 调整磁盘Cache mode
启用WCE=1(Write Cache Enable),RCD=0(Read Cache Disable)模式
命令:sdparm -s WCE=1,RCD=0 -S /dev/sdb
2.2.2 采用Linux I/O scheduler算法deadline
deadline调度参数
对于Centos Linux建议 read_expire = 1/2 write_expire
echo 500 >/sys/block/sdb/queue/iosched/read_expire
echo 1000 >/sys/block/sdb/queue/iosched/write_expire
Linux I/O调度方法 Linux deadline io 调度算法。
2.2.3 采用xfs文件系统
业务量不是很大也可采用ext4,业务量很大,推荐使用xfs:调整XFS文件系统日志和缓冲变量
XFS高性能设置。
2.2.4 mount挂载文件系统
增加:async,noatime,nodiratime,nobarrier等 noatime 访问文件时不更新inode的时间戳,高并发环境下,推荐显示应用该选项,可以提高系统I/O性能 async 写入时数据会先写到内存缓冲区,只到硬盘有空档才会写入磁盘,这样可以提升写入效率!风险为若服务器宕机或不正常,会损失缓冲区中未写入磁盘的数据 解决办法:服务器主板电池或加UPS不间断电源 nodiratime 不更新系统上的directory inode时间戳,高并发环境,推荐显示该应用,可以提高系统I/O性能 nobarrier 不使用raid卡上电池
2.2.5 Linux 内核参数优化
1.将vm,swappiness设置为0-10
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
2.3 优化TCP协议栈
#减少TIME_WAIT,提高TCP效率 net.ipv4.tcp_tw_recyle=1 net.ipv4.tcp_tw_reuse=1 #减少处于FIN-WAIT-2连接状态的时间,使系统可以处理更多的连接 net.ipv4.tcp_fin_timeout=2 #减少TCP KeepAlived连接侦测的时间,使系统可以处理更多的连接。 net.ipv4.tcp_keepalived_time=600 #提高系统支持的最大SYN半连接数(默认1024) net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 16384 #减少系统SYN连接重试次数(默认5) net,ipv4.tcp_synack_retries = 1 net.ipv4.tcp_sync_retries = 1 #在内核放弃建立的连接之前发送SYN包的数量 net.ipv4.ip_local_prot_range = 450065535 #允许系统打开的端口范围
2.4 网络优化
#优化系统套接字缓冲区 #Increase TCP max buffer size net.core.rmem_max=16777216 #最大socket读buffer net.core.wmem_max=16777216 #最大socket写buffer net.core.wmem_default = 8388608 #该文件指定了接收套接字缓冲区大小的缺省值(以字节为单位) net.core.rmem_default = 8388608 #优化TCP接收/发送缓冲区 # Increase Linux autotuning TCPbuffer limits net.ipv4.tcp_rmem=4096 87380 16777216 net.ipv4.tcp_wmem=4096 65536 16777216 net.ipv4.tcp_mem = 94500000 915000000927000000 #优化网络设备接收队列 net.core.netdev_max_backlog=3000
2.5 其他优化
net.ipv4.tcp_timestamps = 0 net.ipv4.tcp_max_orphans = 3276800 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 360000
3、 MySQL数据库层面优化(*****)
3.1 my.cnf参数优化
此优化主要针对innodb引擎
如果采用MyISAM引擎,需要key_buffer_size加大。
key_buffer_size = 256M
#指定用于索引的缓冲区大小,增加它可得到更好的索引处理性能。对于内存在4GB左右的服务器来 说,该参数可设置为256MB或384MB。
强烈推荐采用innodb引擎,default-storage-engine=Innodb
调整innodb_buffer_pool_size大小,考虑设置为物理内存的50%-60%左右。
innodb_buffer_pool_size = 64M
#InnoDB使用一个缓冲池来保存索引和原始数据,设置越大,在存取表里面数据时所需要的磁盘I/O越少。强烈建议不要武断地将InnoDB的Buffer Pool值配置为物理内存的50%~80%,应根据具体环境而定。
根据实际需要设置inno_flush_log_at_trx_commit,sync_binlog的值。如果要需要数据不能丢失,那么两个都设为1.如果允许丢失大一点数据,则可分别设为2和0,在slave上可设为0
设置innodb_file_per_table = 1,使用独立表空间 设置innodb_data_file_path = ibdata1:1G:autoextend,不要使用默认的10% 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; 不要将innodb_log_file_size参数设置太大,这样可以更快同时又更多的磁盘空间,丢掉多的日志通常是好的,在数据库崩溃后可以降低恢复数据库的事件 设置long_query_time = 1记录那些执行较慢的SQL,用于后续的分析排查; 根据业务实际需要,适当调整max_connection(最大连接数)max_connection_error(最大错误数,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;)不要设置太大,会将数据库撑爆 建议关闭query cache功能或降低设置不要超过512M query_cache_size = 64M #指定MySQL查询缓冲区的大小。可以通过在MySQL控制台观察,如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大,则表明经常出现缓冲不够的情况;如果Qcache_hits的值非常大,则表明查询缓冲使用得非常频繁。另外如果改值较小反而会影响效率,那么可以考虑不用查询缓冲。对于Qcache_free_blocks,如果该值非常大,则表明缓冲区中碎片很多。 tmp_table_size = 64M #设置内存临时表最大值。如果超过该值,则会将临时表写入磁盘,其范围1KB到4GB。 max_heap_table_size = 64M #独立的内存表所允许的最大容量。 table_cache = 614 #给经常访问的表分配的内存,物理内存越大,设置就越大。调大这个值,一般情况下可以降低磁盘IO,但相应的会占用更多的内存,这里设置为614。
3.2 关于库表的设计规范
1.推荐utf-8字符集,虽然有人说谈没有latin1快
2.固定字符串的列尽可能多用定长char,少用varchar
存储可变长度的字符串使用VARCHAR而不是CAHR---节省空间,因为固定长度的CHAR,而VARCHAR长度不固定(UTF8不愁此影响)
3.所有的InnoDB表都设计一个无业务的用途的自增列做主键
4.字段长度满足需求前提下,尽可能选择长度小的
5.字段属性尽量都加NOT NULL约束(空的字段不能走索引,查询速度慢)
对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”我们可以将他们定义为ENUM类型
6.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。
7.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
8.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。
9.多用符合索引,少用多个独立索引,尤其是一些基础(Cardinality)太小(如果说:该列的唯一值总数少于255)的列就不要创建独立索引了。
3.3 SQL语句的优化
3.3.1 索引优化
1)白名单机制一百度,项目开发,DBA参与,减少上线后的慢SQL数据
抓出慢SQL,配置my.cnf
long_query_time = 2
log-slow-queries=/data/3306/slow-log.log
log_queries_not_using_indexs
按天轮询:slow-log.log
2)慢查询的日志分析工具——mysqlsla或pt-query-digest(推荐)
pt-quey-diges,mysqldumpslow,mysqlsla,myprofi,mysql-explain-slow-log,mysqllogfileter
3)每天晚上0点定时分析慢查询,发到核心开发,DBA分析,及高级运维,CTO的邮箱里
DBA分析给出优化建议-->核心开发确认更新-->DBA线上操作处理
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)使用pt-online-schema-change来完成大表的ONLINE DDL需求
6)有时候MySQL会使用错误的索引,对于这种情况使用USE INDEX
7)使用explain及set profile优化SQL语句
网站打开慢之慢查询
3.3.2 大的复杂的SQL语句拆分成多个小的SQL语句
子查询,JOIN连表查询,某个表4000万条记录
3.3.3 数据库是存储数据的地方,但不是计算数据的地方
对数据计算,应用类处理,都要拿到前端应用解决。禁止在数据库上处理
3.3.4 搜索功能,like ‘%oldboy%’ 一般不要用MySQL数据库
使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub_Queries)
避免在整个表上使用cout(*),它可能锁住整张表
多表联接查询时,关联字段类型尽量一致,并且都要有索引。
在WHERE子句中使用UNION代替子查询
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,不一样是全表数据量小的)作为驱动表
4、 网站集成架构优化(*****)
网站集群架构上的优化
1.服务器上跑多实例,2-4个(具体需要看服务器的硬件信息)
2.主从复制一主五从,采用mixed模式(混合或行模式),尽量不要跨机房同步(进程远程读本地写),(数据要一致,拉光纤,没有网络延迟)
3.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(重构)
4.业务拆分:搜索功能,like '%oldboy% ' 一般不要用MySQL数据库
5.业务拆分:某些业务应用使用nosql持久化存储,例如:memcached、redis、ttserver
例如粉丝关注,好友关系等
6.数据库前端必须要加cache,例如:memcached,用户登录,商品查询
7.动态的数据库静态化,整个文件静态化,页面片段静态化
8.数据库集群与读写分离。一主多从,通过程序或dbproxy进行集群读写分离
9.单表超过800万,拆库拆表。人工拆表拆库(登录、商品、订单)
10.百度、阿里国内前三公司,会选择从库进行备份,对数据库进行分库分表
5、MySQL数据库管理流程(*****)
任何一次人为数据库记录的更新,都要走一个流程:
a.人的流程:开发-->核心开发-->运维或DBA
b.测试流程:内网测试-->IDC测试-->线上执行
c.客户端管理,phpmyadmin
6、MySQL数据库安全优化(*****)
6.1 MySQL基础安全
1.启动程序700,属主和用户组为MySQL。
2.为MySQL超级用户root设置密码。
3.如果要求严格可以删除root用户,创建其他管理用户,例如admin。
4.登录时尽量不要在命令行暴露密码,备份脚本中如果有密码,给设置700,属主和密码组为mysql或root。
5.删除默认存在的test库。
6.初始删除无用的用户,只保留。
| root | 127.0.0.1 |
| root | localhost |
7.不要一个用户管理所有的库,尽量专库专用户(少量库)
8.清理mysql操作日志文件~/.mysql_history(权限600,可以不删)
9.禁止开发获得到web连接的密码,禁止开发连接操作生产对外的库
10.phpmyadmin安全
11.服务器禁止设置外网IP
12.防SQL注入(WEB)php.ini或web开发插件监控,waf控制
![](https://files.cnblogs.com/files/dadonggg/WechatIMG364.bmp)
您的资助是我最大的动力!
金额随意,欢迎来赏!