mysql占用内存过多
一、计算mysql所需的内存
https://www.cnblogs.com/cheyunhua/p/9045057.html 理论有待学习
https://www.cnblogs.com/simplelogic/archive/2012/12/06/2804798.html
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mysql used mem = key_buffer_size + query_cache_size + tmp_table_size + innodb_buffer_pool_size + innodb_additional_mem_pool_size + innodb_log_buffer_size + max_connections * ( read_buffer_size + read_rnd_buffer_size + sort_buffer_size+ join_buffer_size + binlog_cache_size + thread_stack ) 在mysql 中输入如下命令,可自动计算自己的当前配置最大的内存消耗 SHOW VARIABLES LIKE ‘innodb_buffer_pool_size’; SHOW VARIABLES LIKE ‘innodb_additional_mem_pool_size’; SHOW VARIABLES LIKE ‘innodb_log_buffer_size’; SHOW VARIABLES LIKE ‘thread_stack’; SET @kilo_bytes = 1024; SET @mega_bytes = @kilo_bytes * 1024; SET @giga_bytes = @mega_bytes * 1024; SET @innodb_buffer_pool_size = 2 * @giga_bytes; SET @innodb_additional_mem_pool_size = 16 * @mega_bytes; SET @innodb_log_buffer_size = 8 * @mega_bytes; SET @thread_stack = 192 * @kilo_bytes; SELECT ( @@key_buffer_size + @@query_cache_size + @@tmp_table_size + @innodb_buffer_pool_size + @innodb_additional_mem_pool_size + @innodb_log_buffer_size + @@max_connections * ( @@read_buffer_size + @@read_rnd_buffer_size + @@sort_buffer_size + @@join_buffer_size + @@binlog_cache_size + @thread_stack ) ) / @giga_bytes AS MAX_MEMORY_GB; 在mysql 中输入如下命令,可显示各占内存参数大小 SHOW VARIABLES LIKE ‘key_buffer_size’; SHOW VARIABLES LIKE ‘query_cache_size’; SHOW VARIABLES LIKE ‘tmp_table_size’; SHOW VARIABLES LIKE ‘innodb_buffer_pool_size’; SHOW VARIABLES LIKE ‘innodb_additional_mem_pool_size’; SHOW VARIABLES LIKE ‘innodb_log_buffer_size’; SHOW VARIABLES LIKE ‘read_buffer_size’; SHOW VARIABLES LIKE ‘read_rnd_buffer_size’; SHOW VARIABLES LIKE ‘sort_buffer_size’; SHOW VARIABLES LIKE ‘join_buffer_size’; SHOW VARIABLES LIKE ‘binlog_cache_size’; SHOW VARIABLES LIKE ‘thread_stack’; |
二、查看innodb缓冲池实际使用内存
通过将缓冲池中可用的数据与InnoDB页面(InnoDB缓冲池单位)大小相乘,可以计算InnoDB缓冲池此时正在使用的实际内存。从MySQL 5.7.6开始,GLOBAL_STATUS表中提供的信息从Performance Schema获取。
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set @ibpdata = (select variable_value from performance_schema.global_status where variable_name = 'innodb_buffer_pool_pages_data'); select @ibpdata; set @idbpgsize = (select variable_value from performance_schema.global_status where variable_name = 'innodb_page_size'); select @idbpgsize; set @ibpsize = @ibpdata * @idbpgsize / (1024*1024*1024); select @ibpsize; |
分配36G,实际使用34.5G,占比95%
由top命令可知mysql数据库占服务器内存93%,即
数据库内存:48*0.93=44.64GB
数据库内存明细:34.55G+32+128+1600*4+200+3200=44.74GB
三、查看数据库连接数情况
Max_connections:整个服务器的用户限制,即mysql上限连接数 ,增加该值增加mysqld 要求的文件描述符的数量。如果服务器的并发连接请求量比较大,建议调高此值,以增加并行连接数量,当然这建立在机器能支撑的情况下,因为如果连接数越多,介于MySQL会为每个连接提供连接缓冲区,就会开销越多的内存
Max_user_connections: 限制每个用户的session连接个数,例如max_user_connections=1 ,那么用户u1只能连接的session数为1,如果还有用户u2,还是可以连接,但是连接数仍然为1,如果数据库只有一个用户,那Max_user_connections自然等于Max_connections。
Max_used_connections:mysql历史响应最大连接数
Max_connect_errors:默认10,每个主机的连接请求异常中断的最大次数
Max_connections_used_rate:最大连接数使用率,历史最大连接数占上限连接数的85%左右,如果发现比例在10%以下,证明MySQL服务器连接数上限设置的过高了
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show variables like '%connect%'; show global status like 'Max_used_connections'; show global status like 'Threads_connected'; --最大连接数使用率(建议85%) Max_used_connections/max_connections --当前连接数使用率 Threads_connected/max_connections |
从最大连接数使用率可知max_connections设置的过高了
四、优化数据库连接数配置
优化如下:
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max_connections=350 max_connect_errors=50 max_user_connections=300 |
这里只是从连接数角度来做优化,实际场景需结合当前正在运行的sql做分析,例如可能有条sql正在做全扫,占了内存池很大空间,可以同时从show full processlist和sys.memory_global_by_current_bytes来进一步观察,这里也是需要考虑的一个点。
五、一个实际案例
1、linux系统内存消耗主要有三个地方:
- 进程
- slab
- pagecacge
用 free
命令查看到的是系统整体的内容使用情况,而使用 ps
和 top
看到的内存使用情况都是以进程维度来看的,因此看不到 slabcache
和pagecache
的内存占用信息。
2、判断应用程序是否有内存泄露问题,只根据进程的内存使用或机器的内存变化来判定都不太准确,如果单凭进程的内存变化可能会疏忽一些小对象的内存泄露问题。
同时对于机器的内存的使用也要做是否合理的判断。对于不同语言的应用都有相应的神器可以辅助定位内存泄露问题,同时结合linux内存的监控工具进行分析, 除了 top
,free
还有 pmap
,/proc/meminfo
和 /slabinfo
,slaptop
等。
3、此外 page cache
,dentries
和inodes cache
,系统是会自动回收的。
可以通过以下几种方式加速其回收,不过实际并不需要这么做。
手工清除内存 缓存
echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches
清除page cacheecho 2 > /proc/sys/vm/drop_caches
清除denries和inodesecho 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
清除page cache ,dentries及inodes- 调整
vm.vfs_cache_pressure
值大小,默认是100。值越大,dentries和inodes cache的回收速度会越快 - 调整
vm.min_free_kbytes
值大小,该值为系统开始内存回收的阀值,越大表示系统会越早开始回收(一般情况下此值不建议调整)。
用 ps
大概统计下所有程序占用的总内存
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$ echo `ps aux |awk '{mem += $6} END {print mem/1024/1024}' ` GB 0.595089 |
结果显示所有进程占用的内存还不到 1G
,实际上,因为free
, ps
的统计方式的差别和 Copy-on-write
和 Shared libraries
等内存优化机制的存在,这两者的统计结果通常是不一样的。但是一般情况下绝对不会相差十几个G,肯定是有什么隐藏的问题,free没有专门统计另一项缓存: Slab
。
Slab Allocation
是Kernel 2.2之后引入的一个内存管理机制,专门用于缓存内核的数据对象,可以理解为一个内核专用的对象池,可以提高系统性能并减少内存碎片。(Kernel 2.6.23之后,SLUB成为了默认的allocator)
查看Slab缓存
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$ cat /proc/meminfo # 其中,Slab相关的数据为 Slab: 154212 kB SReclaimable: 87980 kB SUnreclaim: 66232 kB |
SReclaimable(Linux 2.6.19+) 都是 clean 的缓存,随时可以释放。回到之前的内存问题,
查看服务器上Slab占用的内存:
法一
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$ cat /proc/meminfo|grep Slab Slab: 12777668 kB |
法二
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echo `cat /proc/meminfo|grep Slab|awk '{mem += $2} END {print mem/1024/1024}' ` GB 12G |
12G
的Slab缓存,有意思的是free把Slab缓存统计到了 usedmemory
中,这就是之前那个问题的症结所在了。另外,还可以查看 /proc/slabinfo
(或使用 slabtop
命令)来查看Slab缓存的具体使用情况。结果发现,ext3_inode_cache
和 dentry_cache
占用了绝大部分内存。考虑到这台服务器会频繁地用 rsync
同步大量的文件,这个结果也并不意外。
解决问题
如果问题仅仅是Slab占用了太多的内存(SReclaimable),那么通常不需要太操心,因为这根本不是个问题(如果是SUnreclaim太多且不断增长,那么很有可能是内核有bug)。但是,如果是因为Slab占用内存太多而引起了其他的问题,建议继续往下阅读
清除Slab可回收缓存
通过 /proc/sys/vm/drop_caches
这个配置项,可以手动清除指定的可回收缓存(SReclaimable)
echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches
或者 sysctl vm.drop_caches=2
上面的命令会主动释放 Slab
中 clean的缓存
(包括inode和dentry的缓存),然后再 free -g
一下,空闲的内存陡增了十几个G
注意的是
,手动清除缓存可能会在一段时间内降低系统性能。原则上不推荐这么做,因为如果有需要,系统会自动释放出内存供其他程序使用。另外,手动清除Slab缓存是一个治标不治本的办法。因为问题不在Slab,实际操作的时候发现,清除缓存一段时间后,Slab缓存
很快又会反弹回去。
如果需要治本,要么搞定问题进程,要么修改系统配置,要么增加物理内存。
调整系统 vm 配置
风险预警
: 调整以下系统配置可能会对系统性能造成负面影响,请仔细测试并谨慎操作
/etc/sysctl.conf
里有以下几个对内存管理影响比较大的内核参数配置:
vm.vfs_cache_pressure
系统在进行内存回收时,会先回收page cache, inode cache, dentry cache和swap cache。vfs_cache_pressure 越大,每次回收时,inode cache和dentry cache所占比例越大。
vfs_cache_pressure
默认是100,该值越大inode cache和dentry cache的回收速度会越快,越小则回收越慢,为0的时候完全不回收,内存溢出(OOM!)。
vm.min_free_kbytes
系统的"保留内存"的大小,"保留内存"用于低内存状态下的"atomic memory allocation requests"(eg. kmalloc + GFP_ATOMIC),该参数也被用于计算开始内存回收的阀值,默认在开机的时候根据当前的内存计算所得,越大则表示系统会越早开始内存回收。vm.min_free_kbytes 过大可能会导致 OOM
,太小可能会导致系统出现死锁等问题。查看默认设置:cat /proc/sys/vm/min_free_kbytes
vm.swappiness
该配置用于控制系统将内存 swap out
到交换空间的积极性,取值范围是[0, 100]。vm.swappiness
越大,系统的交换积极性越高,默认是60, 如果为0则不会进行交换。
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$ vim /etc/sysctl.conf vm.swappiness = 1 |
查看默认设置:cat /proc/sys/vm/swappiness
drop_caches
默认值为0,将此值设置为1,2或3,使内核删除页面缓存和slab缓存的各种组合。
- 1 系统使所有的页面缓冲存储器失效并释放。
- 2 系统释放所有未使用的slab缓存内存。
- 3 系统释放所有的页面缓存和slab缓存内存。
查看默认设置:cat /proc/sys/vm/drop_caches
注:以上参数设置是非破坏性的操作,由于脏数据不能被释放,建议设置以上参数的值之前运行sync把内存数据写入硬盘。在生产环境中不建议使用drop_caches释放内存。
https://mp.weixin.qq.com/s/EJj3v7XaQzuuZ6LinIKaww 学习案例
https://www.toutiao.com/i6866731337642934792/?tt_from=weixin&utm_campaign=client_share&wxshare_count=1×tamp=1601656777&app=news_article&utm_source=weixin&utm_medium=toutiao_android&use_new_style=1&req_id=202010030039370100260771991E5BF5A8&group_id=6866731337642934792 一次生产环境MySQL服务器cpu飙升800%优化案例