1.1 前言

MySQL對于很多Linux從業者而言，是一個非常棘手的問題，多數情況都是因為對數據庫出現問題的情況和處理思路不清晰。在進行MySQL的優化之前必須要了解的就是MySQL的查詢過程，很多的查詢優化工作實際上就是遵循一些原則讓MySQL的優化器能夠按照預想的合理方式運行而已。

今天給大家體驗MySQL的優化實戰，助你高薪之路順暢。

圖 - MySQL查詢過程

1.2 優化的哲學

優化有風險，涉足需謹慎

1.2.1 優化可能帶來的問題

1.2.2 優化的需求

1.2.3 優化由誰參與

在進行數據庫優化時，應由數據庫管理員、業務部門代表、應用程序架構師、應用程序設計人員、應用程序開發人員、硬件及系統管理員、存儲管理員等，業務相關人員共同參與。

1.3 優化思路

1.3.1 優化什么

在數據庫優化上有兩個主要方面：即安全與性能。

1.3.2 優化的范圍有哪些

存儲、主機和操作系統方面:

應用程序方面:

數據庫優化方面:

說明：不管是在，設計系統，定位問題還是優化，都可以按照這個順序執行。

1.3.3 優化維度

數據庫優化維度有四個:

硬件、系統配置、數據庫表結構、SQL及索引

優化選擇

1.4 優化工具有啥？

1.4.1 數據庫層面

檢查問題常用工具

不常用但好用的工具

1.4.2 數據庫層面問題解決思路

一般應急調優的思路：

針對突然的業務辦理卡頓，無法進行正常的業務處理！需要立馬解決的場景！

常規調優思路：

針對業務周期性的卡頓，例如在每天10-11點業務特別慢，但是還能夠使用，過了這段時間就好了。

1.4.3 系統層面

cpu方面

vmstat、sar top、htop、nmon、mpstat

內存

free、ps -aux 、

IO設備（磁盤、網絡）

iostat、 ss 、 netstat 、 iptraf、iftop、lsof、

vmstat 命令說明：

iostat命令說明

實例命令： iostat -dk 1 5

iostat -d -k -x 5 （查看設備使用率（%util）和響應時間（await））

1.4.4 系統層面問題解決辦法

你認為到底負載高好，還是低好呢？

在實際的生產中，一般認為 cpu只要不超過90%都沒什么問題 。

當然不排除下面這些特殊情況：

問題一：cpu負載高，IO負載低

問題二：IO負載高，cpu負載低

問題三：IO和cpu負載都很高

硬件不夠了或sql存在問題

1.5 基礎優化

1.5.1 優化思路

定位問題點:

硬件 --> 系統 --> 應用 --> 數據庫 --> 架構（高可用、讀寫分離、分庫分表）

處理方向

明確優化目標、性能和安全的折中、防患未然

1.5.2 硬件優化

主機方面：

cpu的選擇：

內存的選擇：

存儲方面：

raid卡：主機raid卡選擇：

網絡設備方面：

使用流量支持更高的網絡設備（交換機、路由器、網線、網卡、HBA卡）

注意：以上這些規劃應該在初始設計系統時就應該考慮好。

1.5.3 服務器硬件優化

1.5.4 系統優化

Cpu：

基本不需要調整，在硬件選擇方面下功夫即可。

內存：

基本不需要調整，在硬件選擇方面下功夫即可。

SWAP：

MySQL盡量避免使用swap。阿里云的服務器中默認swap為0

IO ：


這個參數決定了Linux是傾向于使用swap，還是傾向于釋放文件系統cache。在內存緊張的情況下，數值越低越傾向于釋放文件系統cache。當然，這個參數只能減少使用swap的概率，并不能避免Linux使用swap。

修改MySQL的配置參數innodb_flush_method，開啟O_DIRECT模式。這種情況下，InnoDB的buffer pool會直接繞過文件系統cache來訪問磁盤，但是redo log依舊會使用文件系統cache。值得注意的是，Redo log是覆寫模式的，即使使用了文件系統的cache，也不會占用太多

IO調度策略

1.5.5 系統參數調整

Linux系統內核參數優化

1.5.6 應用優化

業務應用和數據庫應用獨立,防火墻：iptables、selinux等其他無用服務(關閉)：

安裝圖形界面的服務器不要啟動圖形界面 runlevel 3,另外，思考將來我們的業務是否真的需要MySQL，還是使用其他種類的數據庫。用數據庫的最高境界就是不用數據庫。

1.6 數據庫優化

SQL優化方向：

執行計劃、索引、SQL改寫

架構優化方向：

高可用架構、高性能架構、分庫分表

1.6.1 數據庫參數優化

調整：

實例整體（高級優化，擴展）

連接層（基礎優化）

設置合理的連接客戶和連接方式

SQL層（基礎優化）

query_cache_size： 查詢緩存

OLAP類型數據庫,需要重點加大此內存緩存.

但是一般不會超過GB.

對于經常被修改的數據，緩存會立馬失效。

我們可以實用內存數據庫（redis、memecache），替代他的功能。

1.6.2 存儲引擎層（innodb基礎優化參數）

歡迎工作一到五年的Java工程師朋友們加入Java爬坑之路：860113481

群內提供免費的Java架構學習資料（里面有高可用、高并發、高性能及分布式、Jvm性能調優、Spring源碼，MyBatis，Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多個知識點的架構資料）合理利用自己每一分每一秒的時間來學習提升自己，不要再用"沒有時間“來掩飾自己思想上的懶惰！趁年輕，使勁拼，給未來的自己一個交代！