性能测试学习第十天-----性能案例分析之数据库性能问题

一、现象 /pinter/case/slow?userName=xxx
　　tps很低，响应时间很长，数据库服务器cpu很高（接近100%），应用服务器负载比较低
　　索引
　　索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，存储了表中的关键字段，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。类似于书籍中的目录。
二、分析

　　数据库服务器CPU高，一般都是因为SQL执行效率低导致的，可能有三方面原因
　　　　1、数据库表缺少必要的索引；
　　　　2、索引不生效
　　　　3、SQL不够优化

三、慢查询

　　在MySQL中，可以监控SQL语句的执行效率，并分析SQL使用索引的情况，从而协助定位性能问题，慢SQL的配置和抓取配置方法如下：

　　1 、 开启 开启慢 慢 SQL 的配置
　　1．1 LIUNX 系统 在 mysql 配置文件 my.cnf 中增加
　　　　slow_query_log
　　　　slow_query_log_file=/usr/local/mysql/data/zhoucentos-slow.log
　　　　long_query_time=0.1
　　 Slow_query_log 这是一个布尔型变量，默认为真。没有这变量，数据库不会打印慢查询的日志。
　　 log-slow-log_file=/export/servers/mysql/bin/mysql_slow.log (指定日志文件存放位置，可以为空，系统会给一个缺省的文件 host_name-slow.log)
　　 long_query_time=0.1(记录超过的时间，默认为 10s)，与 DBA 沟通，性能测试分析问题时可以将该值设为 0.1 即 100 毫秒，这样分析的粒度更详细。
　　备选 ：log-queries-not-using-indexes (log 下来没有使用索引的 query,可以根据情况决定是否开启)。log-long-format (如果设置了，所有没有使用索引的查询也将被记录)
　　1．2 Windows 下配置:　　在 my.ini 的[mysqld]添加如下语句：
　　　　log-slow-queries = E:\web\mysql\log\mysqlslowquery.log
　　　　long_query_time = 0.1(其他参数如上)
　　　　注： 配置完成后，重新 mysql 服务配置才能生效。
　　2 、 慢查询开启与关闭
　　2．1 配置完成，连接数据库检查慢查询日志是否开启：
　　　　命令如下：mysql> show variables like '%slow_query_log%';
　　2．2 如果没有打开，请开启,slow_query_log
　　　　开启命令：mysql> set @@global.slow_query_log = on;
　　　　关闭命令：mysql> set @@global.slow_query_log = off;
　　2．3 再次检查是否开启成功：　　　　mysql> show variables like '%slow_query_log%';
　　2．4 检查目录中是否生成文件：/mysql 目录下是否存在 mysql_slow.log
　　　　[root@localhost mysql]# ls -l mysql_slow.log
　　3 、 慢查询日志分析            

　　3.1 Linux 系统:　　　　

　　　　SQL 语句的执行信息

　　　　常用命令，通过 mysqldumpslow –help 查看
　　　　 -s，是 order 的排序，主要有 c,t,l,r 和 ac,at,al,ar，分别是按照 query 次数，时间，lock 的时间和返回的记录数来排序
　　　　 -a，倒序排列
　　　　 -t，是 top n 的意思，即为返回前面多少条的数据
　　　　 -g，后边可以写一个正则匹配模式，大小写不敏感的
　　例如：　mysqldumpslow -s c -t 20 host-slow.log
　　　　　　mysqldumpslow -s r -t 20 host-slow.log
　　　　上述命令分别可以看出访问次数最多的 20 个 sql 语句和返回记录集最多的 20 个 sql。
　　mysqldumpslow -t 10 -s t -g “left join” host-slow.log 这个是按照时间返回前 10条里面含有左连接的 sql 语句。
　　使用 mysql 自带命令 mysqldumpslow ，在mysql/bin目录下执行 mysqldumpslow –s at -t 50 host-slow.log 显示出耗时最长的 50 个，注意慢查询日志log路径带全
　　以 Count: 32 Time=0.26s (8s) Lock=0.00s (0s) Rows=10.0 (320),
　　wos_20120719[wos_20120719]@2host 为例：
　　　　Count: 32 该 SQL 总共执行 32 次
　　　　Time = 0.26s (8s) 平均每次执行该 SQL 耗时 0.26 秒，总共耗时 32（次）*0.26（秒）=8 秒。
　　　　Lock=0.00s(0s) lock 时间 0 秒
　　　　Rows =10.0(320) 每次执行 SQL 影响数据库表中的 10 行记录，总共影响 10（行）*32（次）=320 行记录
　　3.2 Windows 系统:
　　当你是第一次开启 mysql 的慢查询，会在你指定的目录下创建这个记录文件，本文就是mysqlslowquery.log，这个文件的内容大致如下(第一次开启 MYSQL 慢查询的情况下)
　　E:\web\mysql\bin\mysqld, Version: 5.4.3-beta-community-log (MySQLCommunity Server (GPL)). started with:TCP Port: 3306, Named Pipe: (null) Time Id Command Argument
　　可以通过如下的命令来查看慢查询的记录数：
　　　　mysql> show global status like ‘%slow%’;
　　　　+———————+——-+
　　　　| Variable_name | Value |
　　　　+———————+——-+
　　　　| Slow_launch_threads | 0 |
　　　　| Slow_queries | 0 |
　　　　+———————+——-+

四、执行计划

　　执行计划
　　在sql语句前加上explain，可以分析这条sql语句的执行情况
　　explain select * from teacher where
　　Type列可能的值
　　Const：表中只有一个匹配行，用到primary key或unique key
　　Eq_ref：唯一性索引扫描，key的所有部分被连接联接查询使用，且key是unique或primary key
　　ref：非唯一性索引扫描，或只使用了联合索引的最左前缀
　　Range：索引范围扫描，在索引列上进行给定范围内的检索，如between，in（1,100）
　　Index：遍历索引...
　　All：全表扫描
　　Prossible key：使用哪个索引能找到行
　　Keys：sql语句使用的索引
　　rows：mysql 根据索引选择情况，估算查找数据所需读取的行数

五、联合索引　　

　　联合索引，比单个索引性能更好
　　一个索引同时作用于多个字段，一个索引建议不超过4个字段
　　联合索引的最左前缀
　　联合索引检索数据时，会从最左边开始匹配（忽略sql字段顺序），如果匹配不到，就不使用索引
　　如：User表有联合索引my_index(A字段，B字段，C字段)

        

 六、连接数　　

连接数监控命令
show variables like '%connections%'
show status like '%thread%
其中：
Threads_connected 当前打开的连接的数量
Threads_cached 线程缓存内的线程的数量
Threads_created 创建的线程数
Threads_running 激活的（非睡眠状态）线程数
show status like '%connection%'
Connections 试图连接MySQL服务器的次数

七、数据库架构优化

架构优化
读写分离，主从配置
分库分表，根据一个固定的算法来路由库名和表名，如id%10,1202922292
user_1
user_2
user_3
...
user_10
硬件调优
使用更好的物理磁盘介质，如SSD、fusionIO卡等

八、SQL优化

常见的一些sql优化方案
1、在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，避免全表扫描，索引不要太多，一个表一般不要
超过4个索引
2、避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
3、查询语句中不要使用 *，减少内存使用
4、尽量减少子查询，使用关联查询（left join,right join,inner join）替代
5、减少使用IN或者NOT IN ,使用exists，not exists或者关联查询语句替代
6、or 的查询尽量用 union或者union all 代替(在确认没有重复数据或者不用剔除重复数据时，
union all会更好)
7、合理的增加冗余的字段（减少表的联接查询）
8、建表的时候能使用数字类型的字段就使用数字类型（type,status...），数字类型的字段作为条
件查询比字符串的快

九、代码优化

代码优化原则
1、使用对象池减少对重复对象的创建；
2、调整对后端的连接
3、增加本地缓存
4、如果不涉及事务的情况下，考虑使用Nosql进行存储
5、一次请求合并多次操作
6、由串行修改为并行操作
7、同步修改为异步

十、性能瓶颈定位思路（面试必问）

整体思路：从前到后，从表象到内部
1、首先排除压力机自身的问题，如CPU、内存，网络，脚本编写等
2、监控中间件的访问日志，观察响应时间，大体确定耗时处于哪一段
3、排查网络问题，监控压力机到后端服务器的网络，以及各服务器间的网络，是否达到网络上限
4、监控服务端所有机器的操作系统负载，如CPU、内存、磁盘、网络是否达到瓶颈
5、监控应用服务器的日志，查看是否存在ERROR日志，比如TimeOut或其他类型报错
6、监控各中间件的连接数，如nginx、tomcat、mysql等，是否达到上限
7、监控应用程序线程状态，使用jstack或jvisualvm查看是否有死锁、阻塞等情况
8、监控应用程序的jvm，使用jstat或者jmap查看GC情况，是否内存泄漏等
9、使用jprofiler监控应用程序，可以查看耗时比较长的代码方法
10、监控数据库，是否存在慢查询，一般数据库CPU高都是因为SQL语句效率低造成的
11、检查数据库执行计划，是否有全表扫描，以及索引不生效的情况
12、检查系统外部依赖情况，如果外部依赖系统性能差，也会造成本系统性能低
13、对于不好定位的问题，可以考虑采用模块隔离法来确定问题