mysql服务优化参考
http://www.cnblogs.com/xhyan/p/6530920.htmlMysql服务加速优化的6个阶段
[*] 硬件层面优化
[*] 操作系统层面优化
[*] Mysql数据库层面优化
[*] 网站集群架构层面优化
[*] 安全优化
[*] 流程、制度控制优化
1.硬件层面优化
[*] CPU 64CPU,至少2-4颗cpu，L2越大越好
[*] MEMORY 96-128G跑3-4个实例；32-64，跑1-2个实例
[*] DISK SAS机械盘，数量越多越好
SSD(高并发)>sas(普通业务)>sata(线下)
[*] RAID RAID0> RAID10(推荐)> RAID5(少用)
主库Raid10.从库Raid5或Raid10
[*] NETWORK 多网卡bond，buffer，tcp优化
千兆网线及千兆万兆交换机
[*] 数据库服务器数据IO密集型服务，尽量不要使用虚拟化
2.操作系统层面优化
操作系统及Mysql实例选择
[*] 一定选择x86_64位系统，推荐使用CentOS6.8，关闭NUMA特性
[*] 将操作系统喝数据分区分开
[*] 避免使用swap交换分区
[*] 避免使用软件磁盘阵列
[*] 避免使用LVM逻辑卷
[*] 删除服务器上未使用的安装包和守护进程
3.文件系统层优化
[*] 调整磁盘Cache mode
[*] 启用WCE＝1（write cache Enable）RCD＝0（Read cache Disable）模式 命令：sdparm －s WCE=1,RCD=0 -S /dev/sdb
[*] 采用Linux I/O scheuler算法deadline
[*] 采用deadline I/O调度起
[*] deadline调度参数，对于Centos 建议：
read_expire = 1/2 write_expire,
echo 500>/sys/block/sdb/queue/iosched/read_expire
echo 1000>/sys/block/sdb/queue/iosched/write_expire
[*] 业务量很大建议采用xfs文件系统,业务量不是很大可采用ext4
[*] mount挂载文件系统增加：async、noatime、nodiratime、nobarrier（不使用raid卡电池）等选项
4.Linux内核参数优化
[*] 将vm.swappiness设置为0.10
[*] 将vm.dirty_background_ratio设置为5-10,将vm.dirty_ratio设置为它的两倍左右，以确保能持续将脏数据刷新到磁盘，避免瞬间I/O写入，产生严重等待
[*] 优化tcp协议栈，
[*] 减少TIME_WAIT,提高tcp效率
net.ipv4.tcp_tw_recyle=1
net.ipv4.tcp_tw_reuse=1
[*] 减少处于FIN0Await-2连接状态等时间，是系统可以处理更多的连接
net.ipv4.tcp_fin_timeout=2
[*] 减少TCP KeepAlive连接侦测时间，是系统可以处理更多的连接
net.ipv4_tcp_keepalive_time=600
[*] 提高系统支持的最大SYN半连接数（默认1024）
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 16384
[*] 减少系统SYN连接重试次数（默认5）
net.ipv4.tcp.synack_retries=1
5.系统网络优化
[*] 优化系统套接字缓冲区
net.core.rmem_max=16777216 #最大socket读buffer
net.core.wmem_max=16777216 #最大socket写buffer
net.core.wmem.default = 8388608
net.core.rmem.default = 8388608
[*] 优化TCP接受/发送缓冲区
net.ipv4.tcp_rmem=4096 87380 16777216
net.ipv4.tcp_wmem=4096 87380 16777216
net.ipv4.tcp_mem = 94500000 915000000 927000000
[*] 优化网络设备接收队列
net.core.netdev_max_backlog=3000
net.core.somaxconn = 32768
[*] 其他优化
net.ipv4.tcp_timestamps = 0
net.ipv4.tcp_max_orphans = 3276800
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 360000
6.mysql数据库层面优化（my.cnf）
[*] 如果使用MyISAM引擎，需要key_buffer_size调大
[*] 建议设置default-storage-engine=InnoDB，强烈建议不要再使用MyISAM引擎。
[*] 调整innodb_buffer_pool_size的大小，如果是单实例且绝大多数是InnoDB引擎表的话，可考虑设置为物理内存的50% -70%左右。
[*] 设置innodb_file_per_table = 1，使用独立表空间。
[*] 调整innodb_data_file_path = ibdata1:1G:autoextend，不要用默认的10M,在高并发场景下，性能会有很大提升。
[*] 设置innodb_log_file_size=256M，设置innodb_log_files_in_group=2，基本可以满足大多数应用场景。
[*] 调整max_connection（最大连接数）、max_connection_error（最大错误数）设置，根据业务量大小进行设置。
[*] 另外，open_files_limit、innodb_open_files、table_open_cache、table_definition_cache可以设置大约为max_connection的10倍左右大小。
[*] key_buffer_size建议调小，32M左右即可
[*] 建议关闭query cache功能或降低设置不要超过512M（前端使用redis或memcached）
[*] mp_table_size、max_heap_table_size、sort_buffer_size、join_buffer_size、read_buffer_size、read_rnd_buffer_size等设置也不要过大。
7.Mysql语句优化
Mysql语句优化的多种思路
[*] 白名单机制－百度，项目开发，DAB参与，减少上线后的慢sql数量
[*] 抓出慢sql：配置my.cnf
long_query_time = 2
log-slow-queries=/data/3306/slow-log.log
log_queries_not_using_indexes
按天轮询slow-log.log日志
慢查询日志分析工具——mysqlsla或pt-query-digest（推荐）
[*] 定时分析慢查询，发到核心开封，DBA分析及高级韵味，CTO邮箱
[*] 定期使用pt-duplicate-key-checker检查并删除重复的索引
[*] 定期使用pt-index-usage工具检查并删除使用频率低低索引
[*] 使用pt-online-schema-change来完成达标的online ddl需求
[*] 搜索功能：like %baidu%，一般不要用Mysql数据主库
[*] 避免在整表上使用count(*)，他有可能导致锁表
[*] 使用连接join来代替子查询
[*] 多表连接查询时，把结果集笑的表作为驱动表
[*] 多表连接并且有排序时，排序字段必须时驱动表例的，否则排序列无法用到索引
[*] 使用explain及set profile优化sql语句
8.使用explain 优化sql语句
[*] 慢查询sql语句方法(紧急处理)
使用show full processlist;(登录数据库后现场抓，连续执行2次，超过2秒)
mysql -uroot -p123456 -S /data/3306/mysql.sock -e "show full processlist;"|grep -vi "sleep"
[*] 记录并分析慢查询日志（日常处理）
配置my.cnf参数中记录慢查询语句
long_query_time = 2 #查询语句超过2秒记录到日志
log_quries_not_using_indexes #没有使用索引的查询记录到日志
log-slow-quries = /data/3306/slow.log #记录日志存放的路径
定时切割日志后使用mysqlsla分析
mv /data/3306/slow.log /opt/$(date +%F)_slow.log
mysqladmin -uroot -poldboy -S data/3306/mysql.sock flush-logs
[*] explain语句检查索引执行情况
explain select * from test where name='oldboy'\G
通过对慢查询语句where后面的字段建立索引的条件建立索引（单索引及联合索引）
9.日常优化
由开发，DBA，总监等优化
使用profile优化sql语句
查看是否启用profile，如果值为0，表示没有启用
SELECT @@profiling;
+-------------+
| @@profiling |
+-------------+
| 0 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
打开profile功能
SET profiling = 1;
打开profile功能后执行一条查询语句
select count(user) from user;
+-------------+
| count(user) |
+-------------+
| 2 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
使用show profiles查看(可以看到每个执行细节所消耗的时间)
show profiles;
+----------+------------+------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+------------------------------+
| 1 | 0.00007400 | select @@profiling |
| 2 | 0.00016250 | select count(user) from user |
+----------+------------+------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
查看sql占用cpu、io、内存等情况
show profile cpu,block io,memory,swaps for query 4;
+--------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+-------+
| Status | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out | Swaps |
+--------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+-------+
| starting | 0.000057 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
| Opening tables | 0.000050 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
| System lock | 0.000011 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
| init | 0.000009 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
| optimizing | 0.000003 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
| statistics | 0.000009 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
| preparing | 0.000007 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
| executing | 0.000159 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
| Sending data | 0.000032 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
| end | 0.000004 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
| query end | 0.000003 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
| closing tables | 0.000002 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
| removing tmp table | 0.000021 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
| closing tables | 0.000004 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
| freeing items | 0.000012 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
| logging slow query | 0.000002 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
| cleaning up | 0.000003 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | 0 |
+--------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+-------+
17 rows in set (0.00 sec)
10.网站集群架构优化
[*] 服务器上跑多实例，2-4个
[*] 主从复制一主五从，采用mixed模式，尽量不要夸机房同步（尽量远程写本地读）
[*] 定期pt-table-checksum、pt-table-sync来检查并修复mysql主从复制的数据差异
[*] 业务拆分：搜索功能一般不要用Mysql数据库，某些业务应用应使用nosql持久化存储，如memcached、redis、ttserver等
[*] 数据库前端必须加cache
[*] 动态的数据静态化（整个文件静态化，而非文件中的片段静态化）
[*] 数据库集群与读写分离。
[*] 选择从库进行备份
[*] 对数据库进行分库分表备份
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