MySQL有哪些提升性能的方法呢?

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
RDS AI 助手,专业版
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,基础系列 4核8GB
简介: 大家好,前面几章我们介绍了关于锁的规则优化问题。今天我们介绍一下MySQL的那些提升性能的方法?

案例


正常的短连接模式就是连接到数据库后,执行很少的 SQL 语句就断开,下次需要的时候再重连。如果使用的是短连接,在业务高峰期的时候,就可能出现连接数突然暴涨的情况。

MySQL 建立连接的过程,成本是很高的。除了正常的网络连接三次握手外,还需要做登录权限判断和获得这个连接的数据读写权限。


max_connections

这个参数是控制最大连接数的,一旦数据库处理得慢一些,连接数就会暴涨。超过这个值,系统就会拒绝接下来的连接请求,并报错提示“Too many connections”。对于被拒绝连接的请求来说,从业务角度看就是数据库不可用。

在机器负载比较高的时候,处理现有请求的时间变长,每个连接保持的时间也更长。这时,再有新建连接的话,就可能会超过 max_connections 的限制。


解决方案


有损解决

碰到这种情况时,一个比较自然的想法,就是调高 max_connections 的值。但这样做是有风险的。因为设计 max_connections 这个参数的目的是想保护 MySQL,如果我们把它改得太大,让更多的连接都可以进来,那么系统的负载可能会进一步加大,大量的资源耗费在权限验证等逻辑上,结果可能是适得其反,已经连接的线程拿不到 CPU 资源去执行业务的 SQL 请求。


先处理掉那些占着连接但是不工作的线程。


max_connections 的计算,不是看谁在 running,是只要连着就占用一个计数位置。对于那些不需要保持的连接,我们可以通过 kill connection 主动踢掉。这个行为跟事先设置 wait_timeout 的效果是一样的。设置 wait_timeout 参数表示的是,一个线程空闲 wait_timeout 这么多秒之后,就会被 MySQL 直接断开连接。

但是需要注意,在 show processlist 的结果里,踢掉显示为 sleep 的线程,可能是有损的。我们来看下面这个例子。

image.png

sessionA

  • 开启一个事务并且插入一个1的记录

sessionB

  • 查询id为1的数据

sessionC

  • 查询状态

如果我们把sessionA关掉,那么MySQL事务就需要回滚sessionA执行的事务,

如果我们把sessionB关掉,好像对MySQL的确没有太大的影响

结论: 应该先关掉在事务外空闲的连接,然后再关掉事务内的空闲连接,最终关掉那些无关紧要的查询语句。

那么我们怎么判断是不俗事务外的空间连接呢?

通过执行 show processlist 根据输出结果进行讨论分析。image.png图中 id=4 和 id=5 的两个会话都是 Sleep 状态,显然单凭这一条方式是万万不够的。那么我们就需要查询每一个ID对应的事务结果。看看事务内的执行逻辑。

看事务具体状态的话,你可以查 information_schema 库的 innodb_trx 表。image.png

这个结果里,trx_mysql_thread_id=4,表示 id=4 的线程还处在事务中。

这个这两种方式就可以断定,当前这个链接还在事务内正在执行。那么根据我们上文总结的优先级。就可以先排除这条ID连接了。通过这种方式可以查到没有在事务内的正在执行的ID

然后再通过kill connections id 即可。

服务端控制客户端强行断开之后,客户端并没有立马提示,而是等下次执行当前连接查询数据的时候才会提示 ERROR 2013 (HY000): Lost connection to MySQL server during query

从数据库端主动断开连接可能是有损的,尤其是有的应用端收到这个错误后,不重新连接,而是直接用这个已经不能用的句柄重试查询。这会导致从应用端看上去,“MySQL 一直没恢复”。


减少连接过程的消耗。

下面我们介绍一下 –skip-grant-tables 这个参数的用法。

有些业务为了提升并发性能,考虑先从数据库中提前申请连接。这样就可以省去连接,校验等时间的限制。

那么想执行当前方法就需要重启数据库,并使用–skip-grant-tables 参数启动。这样整个MySQL就会跳过所有的权限验证(包括语句执行)。

利弊

这样的确可以解决性能问题,但是这样做是非常危险的。如果暴露在外网的话,就更不能这么做了。

在 MySQL 8.0 版本里,如果你启用–skip-grant-tables 参数,MySQL 会默认把 --skip-networking 参数打开,表示这时候数据库只能被本地的客户端连接。可见,MySQL 官方对 skip-grant-tables 这个参数的安全问题也很重视。


慢查询

先说一下影响性能的几大因素

  • 因为索引问题,导致回表过多,扫描过多
  • SQL问题,导致慢
  • MySQL引擎选错了索引。这里不懂的话去我MySQL学习专栏查找引导那一篇

下面我们一个一个分析


索引问题

如果是索引问题的话,那就必须重新设计索引了。因为是在生产库动数据结构,所以玩玩小心。肯定是不能随随便便就动的了。

单库

MySQL 5.6 版本以后,创建索引都支持 Online DDL 了,对于那种高峰期数据库已经被这个语句打挂了的情况,最高效的做法就是直接执行 alter table 语句。

多库

最好的就是能够在备库先执行。假设你现在的服务是一主一备,主库 A、备库 B,这个方案的大致流程是这样的:

  • 在备库 B 上执行 set sql_log_bin=off,也就是不写 binlog,然后执行 alter table 语句加上索引;
  • 执行主备切换;
  • 这时候主库是 B,备库是 A。在 A 上执行 set sql_log_bin=off,然后执行 alter table 语句加上索引。

这是一个“古老”的 DDL 方案。平时在做变更的时候,你应该考虑类似 gh-ost 这样的方案,更加稳妥。但是在需要紧急处理时,上面这个方案的效率是最高的。


SQL问题

这种情况还是比较好解决的。一般不会出现在生产库发生。不过也有,下面我们介绍一下吧。

新手问题的SQL的话没啥好说的,多跑跑explain吧。一些上点技术含量的话。那就是前几篇介绍的索引莫名失效问题。主要从三个方面阐述了。隐式转换,隐式编码,函数操作等失效原因。

我们可以通过改写 SQL 语句来处理。MySQL 5.7 提供了 query_rewrite 功能,可以把输入的一种语句改写成另外一种模式

比如,语句被错误地写成了 select * from t where id + 1 = 10000,你可以通过下面的方式,增加一个语句改写规则

insert into query_rewrite.rewrite_rules(pattern, replacement, pattern_database) values ("select * from t where id + 1 = ?", "select * from t where id = ? - 1", "db1");
call query_rewrite.flush_rewrite_rules();

query_rewrite.flush_rewrite_rules 这个是一个存储过程,是为了让上面的insert生效。先验证一下是否生效image.png

改写成功!


选错索引

选错索引这里我们也介绍过了。来自《优化器选错索引,导致线上瘫痪》,可以先去复习一下。这里便于理解。

回到主题。

如果索引没有按照我们的思路选择索引的话,我们常用的写法就是 加一个 force index。引导优化器选择索引。

同样的,我们这个地方解决这个选错索引的话也可以通过这种方式。

开发场景中常见的还是索引问题和SQL问题。一般MySQL不会选错的。这两种往往是比较好预防的。

  • 上线前,在测试环境,把慢查询日志(slow log)打开,并且把 long_query_time 设置成 0,确保每个语句都会被记录入慢查询日志;
  • 在测试表里插入模拟线上的数据,做一遍回归测试;
  • 观察慢查询日志里每类语句的输出,特别留意 Rows_examined 字段是否与预期一致。

不要吝啬这段花在上线前的“额外”时间,因为这会帮你省下很多故障复盘的时间。


QPS

有时候由于业务突然出现高峰,或者应用程序 bug,导致某个语句的 QPS 突然暴涨,也可能导致 MySQL 压力过大,影响服务。

我之前碰到过一类情况,是由一个新功能的 bug 导致的。当然,最理想的情况是让业务把这个功能下掉,服务自然就会恢复。

而下掉一个功能,如果从数据库端处理的话,对应于不同的背景,有不同的方法可用。我这里再和你展开说明一下。

  • 一种是由全新业务的 bug 导致的。假设你的 DB 运维是比较规范的,也就是说白名单是一个个加的。这种情况下,如果你能够确定业务方会下掉这个功能,只是时间上没那么快,那么就可以从数据库端直接把白名单去掉。
  • 如果这个新功能使用的是单独的数据库用户,可以用管理员账号把这个用户删掉,然后断开现有连接。这样,这个新功能的连接不成功,由它引发的 QPS 就会变成 0。
  • 如果这个新增的功能跟主体功能是部署在一起的,那么我们只能通过处理语句来限制。这时,我们可以使用上面提到的查询重写功能,把压力最大的 SQL 语句直接重写成"select 1"返回。

当然,这个操作的风险很高,需要你特别细致。它可能存在两个副作用:

  • 如果别的功能里面也用到了这个 SQL 语句模板,会有误伤;
  • 很多业务并不是靠这一个语句就能完成逻辑的,所以如果单独把这一个语句以 select 1 的结果返回的话,可能会导致后面的业务逻辑一起失败。

所以,方案 3 是用于止血的,跟前面提到的去掉权限验证一样,应该是你所有选项里优先级最低的一个方案。

同时你会发现,其实方案 1 和 2 都要依赖于规范的运维体系:虚拟化、白名单机制、业务账号分离。由此可见,更多的准备,往往意味着更稳定的系统。


总结


今天介绍了优化使用MySQL的几种方式。以及常见的问题解决访问方案。都是线上的问题。


相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
相关文章
|
5月前
|
缓存 关系型数据库 BI
使用MYSQL Report分析数据库性能(下)
使用MYSQL Report分析数据库性能
444 158
|
5月前
|
缓存 监控 关系型数据库
使用MYSQL Report分析数据库性能(中)
使用MYSQL Report分析数据库性能
421 156
|
5月前
|
缓存 监控 关系型数据库
使用MYSQL Report分析数据库性能(上)
最终建议:当前系统是完美的读密集型负载模型,优化重点应放在减少行读取量和提高数据定位效率。通过索引优化、分区策略和内存缓存,预期可降低30%的CPU负载,同时保持100%的缓冲池命中率。建议每百万次查询后刷新统计信息以持续优化
524 161
|
9月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
|
8月前
|
人工智能 运维 关系型数据库
数据库运维:mysql 数据库迁移方法-mysqldump
本文介绍了MySQL数据库迁移的方法与技巧,重点探讨了数据量大小对迁移方式的影响。对于10GB以下的小型数据库,推荐使用mysqldump进行逻辑导出和source导入;10GB以上可考虑mydumper与myloader工具;100GB以上则建议物理迁移。文中还提供了统计数据库及表空间大小的SQL语句,并讲解了如何使用mysqldump导出存储过程、函数和数据结构。通过结合实际应用场景选择合适的工具与方法,可实现高效的数据迁移。
1403 1
|
6月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库中进行日期比较的多种方法介绍。
以上方法提供了灵活多样地处理和对比MySQL数据库中存储地不同格式地日子信息方式。根据实际需求选择适当方式能够有效执行所需操作并保证性能优化。
652 10
|
7月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
比较MySQL和Oracle数据库系统,特别是在进行分页查询的方法上的不同
两者的性能差异将取决于数据量大小、索引优化、查询设计以及具体版本的数据库服务器。考虑硬件资源、数据库设计和具体需求对于实现优化的分页查询至关重要。开发者和数据库管理员需要根据自身使用的具体数据库系统版本和环境,选择最合适的分页机制,并进行必要的性能调优来满足应用需求。
380 11
|
6月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库性能调优:实用技术与策略
通过秉持以上的策略实施具体的优化措施,可以确保MySQL数据库的高效稳定运行。务必结合具体情况,动态调整优化策略,才能充分发挥数据库的性能潜力。
278 0
|
8月前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
Super MySQL|揭秘PolarDB全异步执行架构,高并发场景性能利器
阿里云瑶池旗下的云原生数据库PolarDB MySQL版设计了基于协程的全异步执行架构,实现鉴权、事务提交、锁等待等核心逻辑的异步化执行,这是业界首个真正意义上实现全异步执行架构的MySQL数据库产品,显著提升了PolarDB MySQL的高并发处理能力,其中通用写入性能提升超过70%,长尾延迟降低60%以上。
|
9月前
|
存储 SQL 关系型数据库
京东面试:mysql深度分页 严重影响性能?根本原因是什么?如何优化?
京东面试:mysql深度分页 严重影响性能?根本原因是什么?如何优化?
京东面试:mysql深度分页 严重影响性能?根本原因是什么?如何优化?

推荐镜像

更多