1. 应用优化

前面章节，我们介绍了很多数据库的优化措施。但是在实际生产环境中，由于数据库本身的性能局限，就必须要对前台的应用进行一些优化，来降低数据库的访问压力。

1.1 使用连接池

对于访问数据库来说，建立连接的代价是比较昂贵的，因为我们频繁的创建关闭连接，是比较耗费资源的，我们有必要建立 数据库连接池，以提高访问的性能。

1.2 减少对MySQL的访问

1.2.1 避免对数据进行重复检索

在编写应用代码时，需要能够理清对数据库的访问逻辑。能够一次连接就获取到结果的，就不用两次连接，这样可以大大减少对数据库无用的重复请求。

比如 ，需要获取书籍的id 和name字段 ， 则查询如下：

select id , name from tb_book;

之后，在业务逻辑中有需要获取到书籍状态信息， 则查询如下：

select id , status from tb_book;

这样，就需要向数据库提交两次请求，数据库就要做两次查询操作。其实完全可以用一条SQL语句得到想要的结果。

select id, name , status from tb_book;

1.2.2 增加cache层

在应用中，我们可以在应用中增加缓存层来达到减轻数据库负担的目的。缓存层有很多种，也有很多实现方式，只要能达到降低数据库的负担又能满足应用需求就可以。

因此可以部分数据从数据库中抽取出来放到应用端以文本方式存储， 或者使用框架(Mybatis, Hibernate)提供的一级缓存/二级缓存，或者使用redis数据库来缓存数据 。

1.3 负载均衡

负载均衡是应用中使用非常普遍的一种优化方法，它的机制就是利用某种均衡算法，将固定的负载量分布到不同的服务器上， 以此来降低单台服务器的负载，达到优化的效果。

1.3.1 利用MySQL复制分流查询

通过MySQL的主从复制，实现读写分离，使增删改操作走主节点，查询操作走从节点，从而可以降低单台服务器的读写压力。

1.3.2 采用分布式数据库架构

分布式数据库架构适合大数据量、负载高的情况，它有良好的拓展性和高可用性。通过在多台服务器之间分布数据，可以实现在多台服务器之间的负载均衡，提高访问效率。

2. Mysql中查询缓存优化

2.1 概述

开启Mysql的查询缓存，当执行完全相同的SQL语句的时候，服务器就会直接从缓存中读取结果，当数据被修改，之前的缓存会失效，修改比较频繁的表不适合做查询缓存。

2.2 操作流程

1.客户端发送一条查询给服务器；

2.服务器先会检查查询缓存，如果命中了缓存，则立即返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段；

3.服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划；

4.MySQL根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询；

5.将结果返回给客户端。

2.3 查询缓存配置

1.查看当前的MySQL数据库是否支持查询缓存：

SHOW VARIABLES LIKE 'have_query_cache';

2.查看当前MySQL是否开启了查询缓存 ：

SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache_type';

3.查看查询缓存的占用大小 ：

SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache_size';

4.查看查询缓存的状态变量：

SHOW STATUS LIKE 'Qcache%';

各个变量的含义如下：

2.4 开启查询缓存

MySQL的查询缓存默认是关闭的，需要手动配置参数 query_cache_type ， 来开启查询缓存。query_cache_type该参数的可取值有三个 ：

在my.cnf 配置中，增加以下配置 ：

因为我忘了mysql的安装目录了，搜索my.cnf找到即可：

 find / -name my.cnf

配置完毕之后，重启服务既可生效 ；

systemctl restart mysqld

然后就可以在命令行执行SQL语句进行验证 ，执行一条比较耗时的SQL语句，然后再多执行几次，查看后面几次的执行时间；获取通过查看查询缓存的缓存命中数，来判定是否走查询缓存。

可以看到第一次查询没走缓存，第二次开始就是走的缓存了。

2.5 查询缓存SELECT选项

可以在SELECT语句中指定两个与查询缓存相关的选项 ：

SQL_CACHE : 如果查询结果是可缓存的，并且 query_cache_type 系统变量的值为ON或 DEMAND ，则缓存查询结果 。

SQL_NO_CACHE : 服务器不使用查询缓存。它既不检查查询缓存，也不检查结果是否已缓存，也不缓存查询结果。

例子：

SELECT SQL_CACHE id, name FROM customer;
SELECT SQL_NO_CACHE id, name FROM customer;

2.6 查询缓存失效的情况

1.SQL 语句不一致的情况， 要想命中查询缓存，查询的SQL语句必须一致。

SQL1 : select count(*) from tb_item;
SQL2 : Select count(*) from tb_item;

2.当查询语句中有一些不确定的时，则不会缓存。如 ： now() , current_date() , curdate() , curtime() , rand() , uuid() , user() , database() 。

SQL1 : select * from tb_item where updatetime < now() limit 1;
SQL2 : select user();
SQL3 : select database();

3.不使用任何表查询语句。

select 'A';

4.查询 mysql， information_schema或 performance_schema 数据库中的表时，不会走查询缓存。

select * from information_schema.engines;

5.在存储的函数，触发器或事件的主体内执行的查询。

6.如果表更改，则使用该表的所有高速缓存查询都将变为无效并从高速缓存中删除。这包括使用 MERGE 映射到已更改表的表的查询。一个表可以被许多类型的语句，如被改变 INSERT， UPDATE， DELETE， TRUNCATE TABLE， ALTER TABLE， DROP TABLE，或 DROP DATABASE 。

3. Mysql内存管理及优化

3.1 内存优化原则

1.将尽量多的内存分配给MySQL做缓存，但要给操作系统和其他程序预留足够内存。

2.MyISAM 存储引擎的数据文件读取依赖于操作系统自身的IO缓存，因此，如果有MyISAM表，就要预留更多的内存给操作系统做IO缓存。

3.排序区、连接区等缓存是分配给每个数据库会话（session）专用的，其默认值的设置要根据最大连接数合理分配，如果设置太大，不但浪费资源，而且在并发连接较高时会导致物理内存耗尽。

3.2 MyISAM 内存优化

myisam存储引擎使用 key_buffer 缓存索引块，加速myisam索引的读写速度。对于myisam表的数据块，mysql没有特别的缓存机制，完全依赖于操作系统的IO缓存。

key_buffer_size决定MyISAM索引块缓存区的大小，直接影响到MyISAM表的存取效率。可以在MySQL参数文件中设置key_buffer_size的值，对于一般MyISAM数据库，建议至少将1/4可用内存分配给key_buffer_size。

在my.cnf 中做如下配置：

key_buffer_size=512M

如果需要经常顺序扫描myisam表，可以通过增大read_buffer_size的值来改善性能。但需要注意的是read_buffer_size是每个session独占的，如果默认值设置太大，就会造成内存浪费。

对于需要做排序的myisam表的查询，如带有order by子句的sql，适当增加read_rnd_buffer_size 的值，可以改善此类的sql性能。但需要注意的是read_rnd_buffer_size 是每个session独占的，如果默认值设置太大，就会造成内存浪费。

3.3 InnoDB 内存优化

innodb用一块内存区做IO缓存池，该缓存池不仅用来缓存innodb的索引块，而且也用来缓存innodb的数据块。

该变量决定了 innodb 存储引擎表数据和索引数据的最大缓存区大小。在保证操作系统及其他程序有足够内存可用的情况下，innodb_buffer_pool_size 的值越大，缓存命中率越高，访问InnoDB表需要的磁盘I/O 就越少，性能也就越高。

innodb_buffer_pool_size=512

决定了innodb重做日志缓存的大小，对于可能产生大量更新记录的大事务，增加innodb_log_buffer_size的大小，可以避免innodb在事务提交前就执行不必要的日志写入磁盘操作。

innodb_log_buffer_size=10M

4. Mysql并发参数调整

从实现上来说，MySQL Server 是多线程结构，包括后台线程和客户服务线程。多线程可以有效利用服务器资源，提高数据库的并发性能。在Mysql中，控制并发连接和线程的主要参数包括 max_connections、back_log、thread_cache_size、table_open_cahce。

4.1 max_connections

采用max_connections 控制允许连接到MySQL数据库的最大数量，默认值是 151。如果状态变量connection_errors_max_connections 不为零，并且一直增长，则说明不断有连接请求因数据库连接数已达到允许最大值而失败，这是可以考虑增大max_connections 的值。

Mysql 最大可支持的连接数，取决于很多因素，包括给定操作系统平台的线程库的质量、内存大小、每个连接的负荷、CPU的处理速度，期望的响应时间等。在Linux 平台下，性能好的服务器，支持 500-1000 个连接不是难事，需要根据服务器性能进行评估设定。

4.2 back_log

back_log 参数控制MySQL监听TCP端口时设置的积压请求栈大小。如果MySql的连接数达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源，将会报错。5.6.6 版本之前默认值为 50 ， 之后的版本默认为 50 +（max_connections / 5）， 但最大不超过900。

如果需要数据库在较短的时间内处理大量连接请求， 可以考虑适当增大back_log 的值。

4.3 table_open_cache

该参数用来控制所有SQL语句执行线程可打开表缓存的数量， 而在执行SQL语句时，每一个SQL执行线程至少要打开 1 个表缓存。该参数的值应该根据设置的最大连接数 max_connections 以及每个连接执行关联查询中涉及的表的最大数量来设定 ：

max_connections x N ；

4.4 thread_cache_size

为了加快连接数据库的速度，MySQL 会缓存一定数量的客户服务线程以备重用，通过参数 thread_cache_size 可控制 MySQL 缓存客户服务线程的数量。

4.5 innodb_lock_wait_timeout

该参数是用来设置InnoDB 事务等待行锁的时间，默认值是50ms ， 可以根据需要进行动态设置。对于需要快速反馈的业务系统来说，可以将行锁的等待时间调小，以避免事务长时间挂起； 对于后台运行的批量处理程序来说，可以将行锁的等待时间调大， 以避免发生大的回滚操作。