程序師世界是廣大編程愛好者互助、分享、學習的平台,程序師世界有你更精彩!
首頁
編程語言
C語言|JAVA編程
Python編程
網頁編程
ASP編程|PHP編程
JSP編程
數據庫知識
MYSQL數據庫|SqlServer數據庫
Oracle數據庫|DB2數據庫
 程式師世界 >> 數據庫知識 >> MYSQL數據庫 >> 關於MYSQL數據庫 >> 解決MySQL CPU占用100%的經驗總結

解決MySQL CPU占用100%的經驗總結

編輯:關於MYSQL數據庫

朋友主機 (Windows 2003 + IIS + PHP + MySQL) 近來 MySQL 服務進程 (MySQLd-nt.exe) CPU 占用率總為 100% 高居不下。此主機有10個左右的 database,分別給十個網站調用。據朋友測試,導致 MySQLd-nt.exe CPU 占用奇高的是網站A,一旦在 IIS 中將此網站停止服務,CPU 占用就降下來了。一啟用,則馬上上升。

MySQL CPU 占用 100% 的解決過程

今天早上仔細檢查了一下。目前此網站的七日平均日 IP 為2000,PageVIEw 為 3萬左右。網站A 用的 database 目前有39個表,記錄數 60.1萬條,占空間 45MB。按這個數據,MySQL 不可能占用這麼高的資源。

於是在服務器上運行命令,將 MySQL 當前的環境變量輸出到文件 output.txt:

d:\web\MySQL> MySQLd.exe --help >output.txt

發現 tmp_table_size 的值是默認的 32M,於是修改 My.ini,將 tmp_table_size 賦值到 200M:

d:\web\MySQL> notepad c:\Windows\my.ini

[MySQLd]

tmp_table_size=200M

然後重啟 MySQL 服務。CPU 占用有輕微下降,以前的CPU 占用波形圖是 100% 一根直線,現在則在 97%~100% 之間起伏。這表明調整 tmp_table_size 參數對 MySQL 性能提升有改善作用。但問題還沒有完全解決。

於是進入 MySQL 的 shell 命令行,調用 show processlist, 查看當前 MySQL 使用頻繁的 sql 語句:

MySQL> show processlist;

反復調用此命令(每秒刷兩次),發現網站 A 的兩個 SQL 語句經常在 process list 中出現,其語法如下:

SELECT t1.pid, t2.userid, t3.count, t1.date

FROM _mydata AS t1

LEFT JOIN _myuser AS t3 ON t1.userid=t3.userid

LEFT JOIN _mydata_body AS t2 ON t1.pid=t3.pid

ORDER BY t1.pid

LIMIT 0, 15

調用 show columns 檢查這三個表的結構:

MySQL> show columns from _myuser;

MySQL> show columns from _mydata;

MySQL> show columns from _mydata_body;

終於發現了問題所在:_mydata 表,只根據 pid 建立了一個 primary key,但並沒有為 userid 建立索引。而在這個 SQL 語句的第一個 LEFT JOIN ON 子句中:

LEFT JOIN _myuser AS t3 ON t1.userid=t3.userid

_mydata 的 userid 被參與了條件比較運算。於是我為給 _mydata 表根據字段 userid 建立了一個索引:

MySQL> ALTER TABLE `_mydata` ADD INDEX ( `userid` )

建立此索引之後,CPU 馬上降到了 80% 左右。看到找到了問題所在,於是檢查另一個反復出現在 show processlist 中的 sql 語句:

SELECT COUNT(*)

FROM _mydata AS t1, _mydata_key AS t2

WHERE t1.pid=t2.pid and t2.keyWords = '孔雀'

經檢查_mydata_key 表的結構,發現它只為 pid 建了了 primary key,沒有為 keywords 建立 index。_mydata_key 目前有 33 萬條記錄,在沒有索引的情況下對33萬條記錄進行文本檢索匹配,不耗費大量的 CPU 時間才怪。看來就是針對這個表的檢索出問題了。於是同樣為 _mydata_key 表根據字段 keyWords 加上索引:

MySQL> ALTER TABLE `_mydata_key` ADD INDEX ( `keyWords` )

建立此索引之後,CPU立刻降了下來,在 50%~70% 之間震蕩。

再次調用 show prosslist,網站 A 的 sql 調用就很少出現在結果列表中了。但發現此主機運行了幾個 Discuz 的論壇程序, Discuz 論壇的好幾個表也存在著這個問題。於是順手一並解決,CPU 占用再次降下來了。

至此,問題解決。

解決 MySQL CPU 占用 100% 的經驗總結

1. 增加 tmp_table_size 值。MySQL 的配置文件中,tmp_table_size 的默認大小是 32M。如果一張臨時表超出該大小,MySQL 產生一個 The table tbl_name is full 形式的錯誤,如果你做很多高級 GROUP BY 查詢,增加 tmp_table_size 值。 這是 MySQL 官方關於此選項的解釋:

tmp_table_size

This variable determines the maximum size for a temporary table in memory. If the table becomes too large, a MYISAM table is created on disk. Try to avoid temporary tables by optimizing the querIEs where possible, but where this is not possible,

try to ensure temporary tables are always stored in memory. Watching the processlist for querIEs with temporary tables that take too long to resolve can give you an early warning that tmp_table_size needs to be upped. Be aware that memory is also allocated per-thread.

An example where upping this worked for more was a server where I upped this from 32MB (the default) to 64MB with immediate effect. The quicker resolution of querIEs resulted in less threads being active at any one time, with all-round benefits for the server, and available memory.

2. 對 WHERE、JOIN、MAX()、MIN()及ORDER BY 等子句中的條件判斷中用到的字段,應該根據其建立索引 INDEX。

索引被用來快速找出在一個列上用一特定值的行。沒有索引,MySQL 不得不首先以第一條記錄開始並然後讀完整個表直到它找出相關的行。表越大,花費時間越多。如果表對於查詢的列有一個索引,MySQL 能快速到達一個位置去搜尋到數據文件的中間,沒有必要考慮所有數據。如果一個表有 1000 行,這比順序讀取至少快 100 倍。所有的MySQL索引(PRIMARY、UNIQUE 及 INDEX)在B樹中存儲。

根據 MySQL 的開發文檔:

索引 index 用於:

o 快速找出匹配一個 WHERE 子句的行。

o 當執行聯結 (JOIN) 時,從其他表檢索行。

o 對特定的索引列找出 MAX() 或 MIN() 值。

o 如果排序或分組在一個可用鍵的最左面前綴上進行(例如:ORDER BY key_part_1, key_part_2),排序或分組一個表。如果所有鍵值部分跟隨 DESC,鍵以倒序被讀取。

o 在一些情況中,一個查詢能被優化來檢索值,不用咨詢數據文件。如果對某些表的所有使用的列是數字型的並且構成某些鍵的最左面前綴,為了更快,值可以從索引樹被檢索出來。

假定你發出下列 SELECT 語句:

MySQL> SELECT * FROM tbl_name WHERE col1=val1 AND col2=val2;

如果一個多列索引存在於 col1 和 col2 上,適當的行可以直接被取出。如果分開的單行列索引存在於 col1 和 col2 上,優化器試圖通過決定哪個索引將找到更少的行並來找出更具限制性的索引並且使用該索引取行。

開發人員做 SQL 數據表設計的時候,一定要通盤考慮清楚。

  1. 上一頁:
  2. 下一頁:
Copyright © 程式師世界 All Rights Reserved