MySQL开发实践8问,你能hold住几个?

最近研发的项目对DB依赖比较重,梳理了这段时间使用MySQL遇到的8个比较具有代表性的问题,答案也比较偏自己的开发实践,没有DBA专业和深入,有出入的请使劲拍砖!…

  1. MySQL读写性能是多少,有哪些性能相关的配置参数?
  2. MySQL负载高时,如何找到是由哪些SQL引起的?
  3. 如何针对具体的SQL做优化?
  4. SQL层面已难以优化,请求量继续增大时的应对策略?
  5. MySQL如何做主从数据同步?
  6. 如何防止DB误操作和做好容灾?
  7. 该选择MySQL哪种存储引擎,Innodb具有什么特性?
  8. MySQL内部结构有哪些层次?

1.MySQL读写性能是多少,有哪些性能相关的重要参数?

这里做了几个简单压测实验
机器:8核CPU,8G内存
表结构(尽量模拟业务):12个字段(1个bigint(20)为自增primary key,5个int(11),5个varchar(512),1个timestamp),InnoDB存储引擎。
实验1(写):insert => 6000/s
前提:连接数100,每次insert单条记录
分析:CPU跑了50%,这时磁盘为顺序写,故性能较高

实验2(写):update(where条件命中索引) => 200/s
前提:连接数100,10w条记录,每次update单条记录的4个字段(2个int(11),2个varchar(512))
分析:CPU跑2%,瓶颈明显在IO的随机写

实验3(读):select(where条件命中索引) => 5000/s
前提:连接数100,10w条记录,每次select单条记录的4个字段(2个int(11),2个varchar(512))
分析:CPU跑6%,瓶颈在IO,和db的cache大小相关

实验4(读):select(where条件没命中索引) => 60/s
前提:连接数100,10w条记录,每次select单条记录的4个字段(2个int(11),2个varchar(512))
分析:CPU跑到80%,每次select都需遍历所有记录,看来索引的效果非常明显!

几个重要的配置参数,可根据实际的机器和业务特点调整
max_connecttions:最大连接数
table_cache:缓存打开表的数量
key_buffer_size:索引缓存大小
query_cache_size:查询缓存大小
sort_buffer_size:排序缓存大小(会将排序完的数据缓存起来)
read_buffer_size:顺序读缓存大小
read_rnd_buffer_size:某种特定顺序读缓存大小(如order by子句的查询)
PS:查看配置方法:show variables like '%max_connecttions%';

2.MySQL负载高时,如何找到是由哪些SQL引起的?

方法:慢查询日志分析(MySQLdumpslow)

慢查询日志例子,可看到每个慢查询SQL的耗时:

日志显示该查询用了1.958秒,返回254786行记录,一共遍历了254786行记录。及具体的时间戳和SQL语句。

使用MySQLdumpslow进行慢查询日志分析
MySQLdumpslow -s t -t 5 slow_log_20140819.txt
输出查询耗时最多的Top5条SQL语句
-s:排序方法,t表示按时间 (此外,c为按次数,r为按返回记录数等)
-t:去Top多少条,-t 5表示取前5条
执行完分析结果如下:

以第1条为例,表示这类SQL(N可以取很多值,这里MySQLdumpslow会归并起来)在8月19号的慢查询日志内出现了1076100次,总耗时99065秒,总返回440058825行记录,有28个客户端IP用到。
通过慢查询日志分析,就可以找到最耗时的SQL,然后进行具体的SQL分析了

慢查询相关的配置参数
log_slow_queries:是否打开慢查询日志,得先确保=ON后面才有得分析
long_query_time:查询时间大于多少秒的SQL被当做是慢查询,一般设为1S
log_queries_not_using_indexes:是否将没有使用索引的记录写入慢查询日志
slow_query_log_file:慢查询日志存放路径

3.如何针对具体的SQL做优化?

使用Explain分析SQL语句执行计划

如上面例子所示,重点关注下type,rows和Extra:
type:使用类别,有无使用到索引。结果值从好到坏:… > range(使用到索引) > index > ALL(全表扫描),一般查询应达到range级别
rows:SQL执行检查的记录数
Extra:SQL执行的附加信息,如”Using index”表示查询只用到索引列,不需要去读表等

使用Profiles分析SQL语句执行时间和消耗资源

SQL优化的技巧 (只提一些业务常遇到的问题)

  1. 最关键:索引,避免全表扫描。
    对接触的项目进行慢查询分析,发现TOP10的基本都是忘了加索引或者索引使用不当,如索引字段上加函数导致索引失效等(如where UNIX_TIMESTAMP(gre_updatetime)>123456789)

    另外很多同学在拉取全表数据时,喜欢用select xx from xx limit 5000,1000这种形式批量拉取,其实这个SQL每次都是全表扫描,建议添加1个自增id做索引,将SQL改为select xx from xx where id>5000 and id;

    合理用好索引,应该可解决大部分SQL问题。当然索引也非越多越好,过多的索引会影响写操作性能
  2. 只select出需要的字段,避免select
  3. 尽量早做过滤,使Join或者Union等后续操作的数据量尽量小
  4. 把能在逻辑层算的提到逻辑层来处理,如一些数据排序、时间函数计算等
  5. …….

PS:关于SQL优化,已经有足够多文章了,所以就不讲太全面了,只重点说自己1个感受:索引!基本都是因为索引!

4.SQL层面已难以优化,请求量继续增大时的应对策略?

下面是我能想到的几个方法,每个方法又都是一篇大文章了,这里就不展开
分库分表
使用集群(master-slave),读写分离
增加业务的cache层
使用连接池

5.MySQL如何做主从数据同步?

复制机制(Replication)
master通过复制机制,将master的写操作通过binlog传到slave生成中继日志(relaylog),slave再将中继日志redo,使得主库和从库的数据保持同步

复制相关的3个MySQL线程

  1. slave上的I/O线程:向master请求数据
  2. master上的Binlog Dump线程:读取binlog事件并把数据发送给slave的I/O线程
  3. slave上的SQL线程:读取中继日志并执行,更新数据库

属于slave主动请求拉取的模式

实际使用可能遇到的问题
数据非强一致:CDB默认为异步复制,master和slave的数据会有一定延迟(称为主从同步距离,一般 主从同步距离变大:可能是DB写入压力大,也可能是slave机器负载高,网络波动等原因,具体问题具体分析

相关监控命令
show processlist:查看MySQL进程信息,包括3个同步线程的当前状态
show master status :查看master配置及当前复制信息
show slave status:查看slave配置及当前复制信息

6.如何防止DB误操作和做好容灾?

业务侧应做到的几点:

重要DB数据的手工修改操作,操作前需做到2点:1 先在测试环境操作 2 备份数据
根据业务重要性做定时备份,考虑系统可承受的恢复时间
进行容灾演练,感觉很必要

MySQL备份和恢复操作
1.备份:使用MySQLdump导出数据

2.恢复:导入备份数据
MySQL -uxxx -p xxxx
3.恢复:导入备份数据之后发送的写操作。先使用MySQLbinlog导出这部分写操作SQL(基于时间点或位置)
如导出2014-09-21 09:59:59之后的binlog:

如导出起始id为123456之后的binlog:

最后把要恢复的binlog导入db
MySQL -uxxxx -p xxxx

7.该选择MySQL哪种存储引擎,Innodb具有什么特性?

存储引擎简介
插件式存储引擎是MySQL的重要特性,MySQL支持多种存储引擎以满足用户的多种应用场景
存储引擎解决的问题:如何组织MySQL数据在介质中高效地读取,需考虑存储机制、索引设计、并发读写的锁机制等
MySQL5.0支持的存储引擎有MyISAM、InnoDB、Memory、Merge等

**MyISAM和InnoDB的区别(只说重点了)

  1. InnoDB
    MySQL5.5之后及CDB的默认引擎。

    • 支持行锁:并发性能好
    • 支持事务:故InnoDB称为事务性存储引擎,支持ACID,提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全
    • 支持外键:当前唯一支持外键的引擎
  2. MyISAM
    MySQL5.5之前默认引擎

    • 支持表锁:插入+查询速度快,更新+删除速度慢
    • 不支持事务

使用show engines可查看当前MySQL支持的存储引擎详情

8.MySQL内部结构有哪些层次?

非专业DBA,这里只简单贴个结构图说明下。MySQL是开源系统,其设计思路和源代码都出自大牛之手,有空可以学习下。

  1. Connectors:连接器。接收不同语言的Client交互
  2. Management Serveices & Utilities:系统管理和控制工具
  3. Connection Pool: 连接池。管理用户连接
  4. SQL Interface: SQL接口。接受用户的SQL命令,并且返回用户需要查询的结果
  5. Parser: 解析器。验证和解析SQL语句成内部数据结构
  6. Optimizer: 查询优化器。为查询语句选择合适的执行路径
  7. Cache和Buffer:查询缓存。缓存查询的结果,有命中即可直接返回
  8. Engine:存储引擎。MySQL数据最后组织并存储成具体文件
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