mysql数据库的优化

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　　MySQL数据库优化框架体系
　　1.硬件层面优化
　　2.操作系统层面优化
　　3.MySQL数据库层面优化
　　4.MySQL安全优化
　　5.网站集群架构上的优化
　　6.MySQL流程、制度控制优化
　　1
　　硬件层面优化
　　1、数据库物理机采购
　　CPU： 64位CPU，一台机器2-16颗CPU。至少2-4颗，L2（缓存）越大越好
　　内存： 96-128G，MySQL 3-4个实例。32-64G，1-2实例
　　硬盘：机械：选SAS，数量越多越好，转速越高越好15k
　　性能：SSD（高并发） > SAS（普通业务线上） >SATA（线下）
　　选SSD：使用SSD或者PCIe SSD设备，可提升上千倍的IOPS效率。
　　随机IO：SAS单盘能力300IOPS SSD随机IO：单盘能力可达35000IOPS Flashcache HBA卡
　　raid磁盘阵列： 4快盘：RAID0>RAID1(推荐)>RAID5(少用)>RAID1
　　主库选择raid10，从库可选raid5/raid0/raid10，从库配置等于或大于主库
　　网卡：使用多块网卡bond，以及buffer，tcp优化
　　千兆网卡及千兆、万兆交换机
　　提示：
　　数据库属于IO密集型服务，硬件尽量不要使用虚拟化。
　　Slave硬件要等于或大于Master的性能
　　2、企业案例：
　　百度：某部门IBM服务器为48核CPU，内存96GB，一台服务器跑3~4个实例：
　　sina：服务器是DELL R510居多，CPU是E5210，48GB内存，硬盘12*300G SAS，做RAID10
　　3、服务器硬件配置调整
　　(1)服务器BIOS调整：
　　提升CPU效率参考设置：
　　a.打开Perfirmance Per Watt Optimeized（DAPC）模式，发挥CPU最大性能，数据库通常需要高运算量
　　b.打开CIE和C States等选项，目的也是为了提升CPU效率
　　c. Memory Frequency（内存频率）选择Maximum Performance（最佳性能）
　　d.内存设置菜单中，启动Node Interleaving，避免NUMA问题
　　(2)阵列卡调整：
　　a.购置阵列卡同时配备CACHE及BBU模块(机械盘)
　　b.设置阵列写策略为WEB，甚至OFRCE WB （对数据安全要求高）（wb指raid卡的写策略：会写（write back））
　　c.严禁使用WT策略，并且关闭阵列预读策略
　　2
　　操作系统层面优化
　　1.操作系统及MySQL实例选择
　　1.一定要选择x86_64系统，推荐使用CentOS6.8 linux，关闭NUMA特性
　　2.将操作系统和数据分开，不仅仅是逻辑上，还包括物理上
　　3.避免使用Swap交换分区
　　4.避免使用软件磁盘阵列
　　5.避免使用LVM逻辑卷
　　6.删除服务器上未使用的安装包和守护进程
　　2.文件系统层优化
　　(1)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
　　

　　(2)采用Linux I/O scheduler算法deadline
　　deadline调度参数
　　对于Centos Linux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
　　

　　Linux I/O调度方法 Linux deadline io 调度算法
　　(3)采用xfs文件系统
　　业务量不是很大也可采用ext4，业务量很大，推荐使用xfs：调整XFS文件系统日志和缓冲变量
　　XFS高性能设置
　　(4)mount挂载文件系统
　　增加：async,noatime,nodiratime,nobarrier等
　　noatime
　　访问文件时不更新inode的时间戳，高并发环境下，推线显示应用该选项，可以提高系统I/O性能
　　async
　　写入时数据会先写到内存缓冲区,只到硬盘有空档才会写入磁盘,这样可以提升写入效率！风险为若服务器宕机或不正常，会损失缓冲区中未写入磁盘的数据 解决办法：服务器主板电池或加UPS不间断电源
　　nodiratime
　　不更新系统上的directory inode时间戳，高并发环境，推荐显示该应用，可以提高系统I/O性能
　　nobarrier
　　不使用raid卡上电池
　　(5)Linux 内核参数优化
　　1.将vm，swappiness设置为0-10
　　2.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，产生严重等待
　　3.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FIN-WAIT-2连接状态的时间，使系统可以处理更多的连接net.ipv4.tcp_fin_timeout=2
　　

　　#减少TCP KeepAlived连接侦测的时间，使系统可以处理更多的连接。
　　

　　net.ipv4.tcp_keepalived_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
　　

　　net.ipv4.tcp_sync_retries = 1
　　

　　#在内核放弃建立的连接之前发送SYN包的数量
　　

　　net.ipv4.ip_local_prot_range = 4500 65535
　　

　　#允许系统打开的端口范围
　　

　　4.网络优化
　　#优化系统套接字缓冲区
　　

    #Increase TCP max buffer>
　　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 #该文件指定了接收套接字缓冲区大小的缺省
　　

　　值(以字节为单位)
　　

　　net.core.rmem_default = 8388608
　　

　　#优化TCP接收/发送缓冲区
　　

    # Increase Linux autotuning TCP buffer limits　　

　　net.ipv4.tcp_rmem=4096 87380 16777216
　　

　　net.ipv4.tcp_wmem=4096 65536 16777216
　　

　　net.ipv4.tcp_mem = 94500000 915000000 927000000
　　

　　#优化网络设备接收队列
　　

    net.core.netdev_max_backlog=3000　　

　　5.其他优化
　　

    net.ipv4.tcp_timestamps = 0　　

　　net.ipv4.tcp_max_orphans = 3276800
　　

　　net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 360000
　　

　　提示：面试的时候说框架，然后说一两个小的优化参数即可
　　更多内核可以参考“跟老男孩学运维书的第三章”以及我们的博客，近期将会更新
　　3
　　MySQL数据库层面优化
　　my.cnf参数优化
　　此优化主要针对innodb引擎
　　

    如果采用MyISAM引擎，需要key_buffer_size加大。　　

　　强烈推荐采用innodb引擎，default-storage-engine=Innodb
　　

　　调整innodb_buffer_pool_size大小，考虑设置为物理内存的50%-60%左右
　　

　　根据实际需要设置inno_flush_log_at_trx_commit，sync_binlog的值。
　　

　　如果要需要数据不能丢失，那么两个都设为1.如果允许丢失大一点数据，
　　

　　则可分别设为2和0，在slave上可设为0
　　

　　设置innodb_file_per_table = 1，使用独立表空间
　　

　　设置innodb_data_file_path = ibdata1:1G:autoextend,不要使用默认的10%
　　

　　设置innodb_log_file_size=256M,设置innodb_log_files_in_group=2，基本可
　　

　　满足90%以上的场景；
　　

　　不要将innodb_log_file_size参数设置太大，这样可以更快同时又更多的磁盘空间，
　　

　　丢掉多的日志通常是好的，在数据库崩溃后可以降低恢复数据库的事件
　　

　　设置long_query_time = 1记录那些执行较慢的SQL，用于后续的分析排查；
　　

　　根据业务实际需要，适当调整max_connection（最大连接数max_connection_error
　　

　　（最大错误数，建议设置为10万以上，而open_files_limit、innodb_open_files、
　　

　　table_open_cache、table_definition_cache这几个参数则可设为约10倍于
　　

　　max_connection的大小；）不要设置太大，会将数据库撑爆
　　

　　tmp_table_szie、max_heap_table_size、sort_buffer_size、
　　

　　join_buffer_size、read_buffer_size、read_rnd_buffer_size等都是
　　

　　每个连接session分配的，因此不能设置过大
　　

　　建议关闭query cache功能或降低设置不要超过512M
　　

　　更多内核参数：my-innodb-heavy-4G.cnf 配置文件参数介绍
　　MySQL工具mysqlreport 我们可以使用工具来分析MySQL的性能
　　如何才能做到网站高并发访问? 生产环境中对于防范DDOS***的讨论
　　面试可能会问到DOOS ***防护
　　关于库表的设计规范
　　

    推荐utf-8字符集，虽然有人说谈没有latin1快　　

　　固定字符串的列尽可能多用定长char，少用varchar
　　

　　存储可变长度的字符串使用VARCHAR而不是CAHR---节省空间，因为固定
　　

　　长度的CHAR，而VARCHAR长度不固定（UTF8不愁此影响）
　　

　　所有的InnoDB表都设计一个无业务的用途的自增列做主键
　　

　　字段长度满足需求前提下，尽可能选择长度小的
　　

　　字段属性尽量都加NOT NULL约束
　　

　　对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”我们可以将他们定义为ENUM类型尽可能不使用TEXT/BLOB类型，确实需要的话，建议拆分到子表中，不要和主表
　　

　　放在一起，避免SELECT *的时候读性能太差。
　　

　　读取数据时，只选取所需要的列，不要每次都SELECT * 避免产生严重的随机读
　　

　　问题，尤其是读到一些TEXT/BLOB类型，确实需要的话，建议拆分到子表中，不要
　　

　　和主表放在一起，避免SELECT *的时候读性能太差
　　

　　对一个VARCHAR（N）列创建索引时，通常取其50%（甚至更小）左右长度创建前缀
　　

　　索引就足以满足80%以上的查询需求了，没必要创建整列的全长度索引。
　　

　　多用符合索引，少用多个独立索引，尤其是一些基础（Cardinality）太小
　　

　　（如果说：该列的唯一值总数少于255）的列就不要创建独立索引了。
　　

　　4
　　SQL语句的优化
　　索引优化
　　1)白名单机制一百度，项目开发啊，DBA参与，减少上线后的慢SQL数据
　　抓出慢SQL,配置my.cnf
　　

    long_query_time = 2　　

　　log-slow-queries=/data/3306/slow-log.log
　　

　　log_queries_not_using_indexs
　　

　　按天轮询：slow-log.log
　　

　　2)慢查询的日志分析工具——mysqlsla或pt-query-digest（推荐）
　　

    pt-quey-diges,mysqldumpslow,mysqlsla,myprofi,mysql-explain-slow-log,mysqllogfileter　　

　　3)每天晚上0点定时分析慢查询，发到核心开发，DBA分析，及高级运维，CTO的邮箱里
　　DBA分析给出优化建议-->核心开发确认更新-->DBA线上操作处理
　　4)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很低的索引
　　5)使用pt-online-schema-change来完成大表的ONLINE DDL需求
　　6)有时候MySQL会使用错误的索引，对于这种情况使用USE INDEX
　　7)使用explain及set profile优化SQL语句
　　大的复杂的SQL语句拆分成多个小的SQL语句
　　子查询，JOIN连表查询，某个表4000万条记录
　　数据库是存储数据的地方，但不是计算数据的地方
　　对数据计算，应用类处理，都要拿到前端应用解决。禁止在数据库上处理
　　搜索功能，like ‘%oldboy%’ 一般不要用MySQL数据库
　　使用连接(JOIN)来代替子查询（Sub_Queries）
　　避免在整个表上使用cout(*)，它可能锁住整张表
　　多表联接查询时，关联字段类型尽量一致，并且都要有索引。
　　在WHERE子句中使用UNION代替子查询
　　多表连接查询时，把结果集小的表（注意，这里是指过滤后的结果集，不一样是全表数据量小的）作为驱动表
　　5网站集群架构上的优化
　　

1.服务器上跑多实例，2-4个（具体需要看服务器的硬件信息）　　

　　
2.主从复制一主五从，采用mixed模式，尽量不要跨机房同步（进程远程读本地写）
　　

　　
3.定期使用pt-table-checksum、pt-table-sync来检查并修复mysql主从复制的数据差异
　　

　　
4.业务拆分：搜索功能，like '%oldboy% ' 一般不要用MySQL数据库
　　

　　
5.业务拆分：某些业务应用使用nosql持久化存储，例如：memcached、redis、ttserver
　　

　　例如粉丝关注，好友关系等
　　

　　
6.数据库前端必须要加cache，例如：memcached，用户登录，商品查询
　　

　　
7.动态的数据库静态化，整个文件静态化，页面片段静态化
　　

　　
8.数据库集群与读写分离。一主多从，通过程序或dbproxy进行集群读写分离
　　

　　
9.单表超过800万，拆库拆表。人工拆表拆库（登录、商品、订单）
　　

　　
10.百度、阿里国内前三公司，会选择从库进行备份，对数据库进行分库分表
　　

　　6
　　MySQL 流程、制度控制优化
　　任何一次人为数据库记录的更新，都要走一个流程：
　　

a.人的流程：开发-->核心开发-->运维或DBA　　

　　
b.测试流程：内网测试-->IDC测试-->线上执行
　　

　　
c.客户端管理，phpmyadmin
　　

　　MySQL基础安全
　　

1.启动程序700，属主和用户组为MySQL　　

　　
2.为MySQL超级用户root设置密码
　　

　　
3.如果要求严格可以删除root用户，创建其他管理用户，例如admin
　　

　　
4.登录时尽量不要在命令行暴露密码，备份脚本中如果有密码，给设置700，
　　

　　属主和密码组为mysql或root
　　

　　
5.删除默认存在的test库
　　

　　
6.初始删除无用的用户，只保留
　　

　　
| root | 127.0.0.1 |
　　

　　
| root | localhost |
　　

　　
7.不要一个用户管理所有的库，尽量专库专用户
　　

　　
8.清理mysql操作日志文件~/.mysql_history（权限600，可以不删）
　　

　　
9.禁止开发获得到web连接的密码，禁止开发连接操作生产对外的库
　　

　　
10.phpmyadmin安全
　　

　　
11.服务器禁止设置外网IP
　　

　　
12.防SQL注入（WEB）php.ini或web开发插件监控，waf控制
　　

　　转自：https://www.abcdocker.com