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一张思维导图学会如何构建高性能MySQL系统!

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作者介绍

杨奇龙,前阿里数据库团队资深DBA,主要负责淘宝业务线,经历多次双十一,有海量业务访问DB架构设计经验。目前就职于有赞科技,负责数据库运维工作,熟悉MySQL性能优化,故障诊断,性能压测

一、简介

最近在压测新的存储,正好把工作过程中积累的对高性能MySQL相关的知识体系构建起来,做成思维导图的方式。总结乃一家之言,有不妥之处,望给位读者朋友指正。

二、思维导图

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。

MySQL

三、内容展示

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

四、说明

  1. IO相关的优化可能还不完整,以后会逐步完善。
  2. 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。

文章来自微信公众号:DBAplus社群

本文链接:https://www.yunweipai.com/21232.html

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