你會(huì)從哪些維度進(jìn)行MySQL性能優(yōu)化？你會(huì)怎么回答？

所謂的性能優(yōu)化，一般針對(duì)的是MySQL查詢的優(yōu)化。既然是優(yōu)化查詢，我們自然要先知道查詢操作要經(jīng)過(guò)哪些環(huán)節(jié)，然后思考可以在哪些環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化。

下面從5個(gè)角度介紹一下MySQL優(yōu)化的一些策略。

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1. 連接配置優(yōu)化

處理連接是MySQL客戶端和MySQL服務(wù)端親熱的第一步，第一步都邁不好，也就別談后來(lái)的故事了。

既然連接是雙方的事情，我們自然從服務(wù)端和客戶端兩個(gè)方面來(lái)進(jìn)行優(yōu)化嘍。

1.1 服務(wù)端配置

服務(wù)端需要做的就是盡可能地多接受客戶端的連接，或許你遇到過(guò)error 1040: Too many connections的錯(cuò)誤？就是服務(wù)端的胸懷不夠?qū)拸V導(dǎo)致的，格局太??！

我們可以從兩個(gè)方面解決連接數(shù)不夠的問(wèn)題：

1. 增加可用連接數(shù)，修改環(huán)境變量max_connections，默認(rèn)情況下服務(wù)端的最大連接數(shù)為151個(gè)

mysql> show variables like 'max_connections';
+-----------------+-------+
| Variable_name   | Value |
+-----------------+-------+
| max_connections | 151   |
+-----------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

2. 及時(shí)釋放不活動(dòng)的連接，系統(tǒng)默認(rèn)的客戶端超時(shí)時(shí)間是28800秒（8小時(shí)），我們可以把這個(gè)值調(diào)小一點(diǎn)

mysql> show variables like 'wait_timeout';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| wait_timeout  | 28800 |
+---------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

MySQL有非常多的配置參數(shù)，并且大部分參數(shù)都提供了默認(rèn)值，默認(rèn)值是MySQL作者經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)的，完全可以滿足大部分情況的需求，不建議在不清楚參數(shù)含義的情況下貿(mào)然修改。

1.2 客戶端優(yōu)化

客戶端能做的就是盡量減少和服務(wù)端建立連接的次數(shù)，已經(jīng)建立的連接能湊合用就湊合用，別每次執(zhí)行個(gè)SQL語(yǔ)句都創(chuàng)建個(gè)新連接，服務(wù)端和客戶端的資源都吃不消啊。

解決的方案就是使用連接池來(lái)復(fù)用連接。

常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)連接池有DBCP、C3P0、阿里的Druid、Hikari，前兩者用得很少了，后兩者目前如日中天。

但是需要注意的是連接池并不是越大越好，比如Druid的默認(rèn)最大連接池大小是8，Hikari默認(rèn)最大連接池大小是10，盲目地加大連接池的大小，系統(tǒng)執(zhí)行效率反而有可能降低。為什么？

對(duì)于每一個(gè)連接，服務(wù)端會(huì)創(chuàng)建一個(gè)單獨(dú)的線程去處理，連接數(shù)越多，服務(wù)端創(chuàng)建的線程自然也就越多。而線程數(shù)超過(guò)CPU個(gè)數(shù)的情況下，CPU勢(shì)必要通過(guò)分配時(shí)間片的方式進(jìn)行線程的上下文切換，頻繁的上下文切換會(huì)造成很大的性能開(kāi)銷。

Hikari官方給出了一個(gè)PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)連接池大小的建議值公式，CPU核心數(shù)*2+1。假設(shè)服務(wù)器的CPU核心數(shù)是4，把連接池設(shè)置成9就可以了。這種公式在一定程度上對(duì)其他數(shù)據(jù)庫(kù)也是適用的，大家面試的時(shí)候可以吹一吹。

2. 架構(gòu)優(yōu)化

2.1 使用緩存

系統(tǒng)中難免會(huì)出現(xiàn)一些比較慢的查詢，這些查詢要么是數(shù)據(jù)量大，要么是查詢復(fù)雜（關(guān)聯(lián)的表多或者是計(jì)算復(fù)雜），使得查詢會(huì)長(zhǎng)時(shí)間占用連接。

如果這種數(shù)據(jù)的實(shí)效性不是特別強(qiáng)（不是每時(shí)每刻都會(huì)變化，例如每日?qǐng)?bào)表），我們可以把此類數(shù)據(jù)放入緩存系統(tǒng)中，在數(shù)據(jù)的緩存有效期內(nèi)，直接從緩存系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，這樣就可以減輕數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力并提升查詢效率。

緩存的使用

2.2 讀寫(xiě)分離（集群、主從復(fù)制）

項(xiàng)目的初期，數(shù)據(jù)庫(kù)通常都是運(yùn)行在一臺(tái)服務(wù)器上的，用戶的所有讀寫(xiě)請(qǐng)求會(huì)直接作用到這臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，單臺(tái)服務(wù)器承擔(dān)的并發(fā)量畢竟是有限的。

針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，我們可以同時(shí)使用多臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，將其中一臺(tái)設(shè)置為為小組長(zhǎng)，稱之為master節(jié)點(diǎn)，其余節(jié)點(diǎn)作為組員，叫做slave。用戶寫(xiě)數(shù)據(jù)只往master節(jié)點(diǎn)寫(xiě)，而讀的請(qǐng)求分?jǐn)偟礁鱾€(gè)slave節(jié)點(diǎn)上。這個(gè)方案叫做 讀寫(xiě)分離 。給組長(zhǎng)加上組員組成的小團(tuán)體起個(gè)名字，叫 集群 。

這就是集群

注：很多開(kāi)發(fā)者不滿master-slave這種具有侵犯性的詞匯（因?yàn)樗麄冋J(rèn)為會(huì)聯(lián)想到種族歧視、黑人奴隸等），所以發(fā)起了一項(xiàng)更名運(yùn)動(dòng)。

受此影響MySQL也會(huì)逐漸停用master、slave等術(shù)語(yǔ)，轉(zhuǎn)而用source和replica替代，大家碰到的時(shí)候明白即可。

使用集群必然面臨一個(gè)問(wèn)題，就是多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間怎么保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性。畢竟寫(xiě)請(qǐng)求只往master節(jié)點(diǎn)上發(fā)送了，只有master節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)是最新數(shù)據(jù)，怎么把對(duì)master節(jié)點(diǎn)的寫(xiě)操作也同步到各個(gè)slave節(jié)點(diǎn)上呢？

主從復(fù)制技術(shù)來(lái)了！我在一條SQL更新語(yǔ)句是如何執(zhí)行的？中粗淺地介紹了一下binlog日志，我直接搬過(guò)來(lái)了。

binlog是實(shí)現(xiàn)MySQL主從復(fù)制功能的核心組件。master節(jié)點(diǎn)會(huì)將所有的寫(xiě)操作記錄到binlog中，slave節(jié)點(diǎn)會(huì)有專門的I/O線程讀取master節(jié)點(diǎn)的binlog，將寫(xiě)操作同步到當(dāng)前所在的slave節(jié)點(diǎn)。

主從復(fù)制

這種集群的架構(gòu)對(duì)減輕主數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的壓力有非常好的效果，但是隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)越來(lái)越多，如果某張表的數(shù)據(jù)量急劇增加，單表的查詢性能就會(huì)大幅下降，而這個(gè)問(wèn)題是讀寫(xiě)分離也無(wú)法解決的，畢竟所有節(jié)點(diǎn)存放的是一模一樣的數(shù)據(jù)啊，單表查詢性能差，說(shuō)的自然也是所有節(jié)點(diǎn)性能都差。

這時(shí)我們可以把單個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)分散到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行存儲(chǔ)，這就是 分庫(kù)分表 。

2.3 分庫(kù)分表

分庫(kù)分表中的節(jié)點(diǎn)的含義比較寬泛，要是把數(shù)據(jù)庫(kù)作為節(jié)點(diǎn)，那就是分庫(kù)；如果把單張表作為節(jié)點(diǎn)，那就是分表。

大家都知道分庫(kù)分表分成垂直分庫(kù)、垂直分表、水平分庫(kù)和水平分表，但是每次都記不住這些概念，我就給大家詳細(xì)說(shuō)一說(shuō)，幫助大家理解。

2.3.1 垂直分庫(kù)

垂直分庫(kù)

在單體數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上垂直切幾刀，按照業(yè)務(wù)邏輯拆分成不同的數(shù)據(jù)庫(kù)，這就是垂直分庫(kù)啦。

垂直分庫(kù)

2.3.2 垂直分表

垂直分表

垂直分表就是在單表的基礎(chǔ)上垂直切一刀（或幾刀），將一個(gè)表的多個(gè)字短拆成若干個(gè)小表，這種操作需要根據(jù)具體業(yè)務(wù)來(lái)進(jìn)行判斷，通常會(huì)把經(jīng)常使用的字段（熱字段）分成一個(gè)表，不經(jīng)常使用或者不立即使用的字段（冷字段）分成一個(gè)表，提升查詢速度。

垂直分表

拿上圖舉例：通常情況下商品的詳情信息都比較長(zhǎng)，而且查看商品列表時(shí)往往不需要立即展示商品詳情（一般都是點(diǎn)擊詳情按鈕才會(huì)進(jìn)行顯示），而是會(huì)將商品更重要的信息（價(jià)格等）展示出來(lái)，按照這個(gè)業(yè)務(wù)邏輯，我們將原來(lái)的商品表做了垂直分表。

2.3.3 水平分表

把單張表的數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則（行話叫分片規(guī)則）保存到多個(gè)數(shù)據(jù)表上，橫著給數(shù)據(jù)表來(lái)一刀（或幾刀），就是水平分表了。

水平分表

水平分表

2.3.4 水平分庫(kù)

水平分庫(kù)就是對(duì)單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)水平切一刀，往往伴隨著水平分表。

水平分庫(kù)

水平分庫(kù)

2.3.5 總結(jié)

水平分，主要是為了解決存儲(chǔ)的瓶頸；垂直分，主要是為了減輕并發(fā)壓力。

2.4 消息隊(duì)列削峰

通常情況下，用戶的請(qǐng)求會(huì)直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，如果同一時(shí)刻在線用戶數(shù)量非常龐大，極有可能壓垮數(shù)據(jù)庫(kù)（參考明星出軌或公布戀情時(shí)微博的狀態(tài)）。

這種情況下可以通過(guò)使用消息隊(duì)列降低數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力，不管同時(shí)有多少個(gè)用戶請(qǐng)求，先存入消息隊(duì)列，然后系統(tǒng)有條不紊地從消息隊(duì)列中消費(fèi)請(qǐng)求。

隊(duì)列削峰