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linux高負載下徹底優化mysql數據庫

編輯:關於MYSQL數據庫

      友情提示:同時在線訪問量繼續增大 對於1G內存的服務器明顯感覺到吃力嚴重時甚至每天都會死機 或者時不時的服務器卡一下 這個問題曾經困擾了我半個多月MySQL使用是很具伸縮性的算法,因此你通常能用很少的內存運行或給MySQL更多的被存以得到更好的性能。


同時在線訪問量繼續增大 對於1G內存的服務器明顯感覺到吃力嚴重時甚至每天都會死機 或者時不時的服務器卡一下 這個問題曾經困擾了我半個多月MySQL使用是很具伸縮性的算法,因此你通常能用很少的內存運行或給MySQL更多的被存以得到更好的性能。

安裝好mysql後,配制文件應該在/usr/local/mysql/share/MySQL目錄中,配制文件有幾個,有my-huge.cnf my-medium.cnf my-large.cnf my-small.cnf,不同的流量的網站和不同配制的服務器環境,當然需要有不同的配制文件了。

一般的情況下,my-medium.cnf這個配制文件就能滿足我們的大多需要;一般我們會把配置文件拷貝到/etc/my.cnf 只需要修改這個配置文件就可以了,使用MySQLadmin variables extended-status –u root –p 可以看到目前的參數,有3個配置參數是最重要的,即key_buffer_size,query_cache_size,table_cache。

key_buffer_size只對MyISAM表起作用,

key_buffer_size指定索引緩沖區的大小,它決定索引處理的速度,尤其是索引讀的速度。一般我們設為16M,實際上稍微大一點的站點 這個數字是遠遠不夠的,通過檢查狀態值Key_read_requests和Key_reads,可以知道key_buffer_size設置是否合理。比例key_reads / key_read_requests應該盡可能的低,至少是1:100,1:1000更好(上述狀態值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘key_read%’獲得)。 或者如果你裝了phpmyadmin 可以通過服務器運行狀態看到,筆者推薦用phpmyadmin管理MySQL,以下的狀態值都是本人通過PHPmyadmin獲得的實例分析:

這個服務器已經運行了20天
key_buffer_size – 128M
key_read_requests – 650759289
key_reads - 79112
比例接近1:8000 健康狀況非常好

另外一個估計key_buffer_size的辦法 把你網站數據庫的每個表的索引所占空間大小加起來看看以此服務器為例:比較大的幾個表索引加起來大概125M 這個數字會隨著表變大而變大。

從4.0.1開始,MySQL提供了查詢緩沖機制。使用查詢緩沖,MySQL將SELECT語句和查詢結果存放在緩沖區中,今後對於同樣的SELECT語句(區分大小寫),將直接從緩沖區中讀取結果。根據MySQL用戶手冊,使用查詢緩沖最多可以達到238%的效率。

通過調節以下幾個參數可以知道query_cache_size設置得是否合理
Qcache inserts
Qcache hits
Qcache lowmem prunes
Qcache free blocks
Qcache total blocks

Qcache_lowmem_prunes的值非常大,則表明經常出現緩沖不夠的情況,同時Qcache_hits的值非常大,則表明查詢緩沖使用非常頻繁,此時需要增加緩沖大小Qcache_hits的值不大,則表明你的查詢重復率很低,這種情況下使用查詢緩沖反而會影響效率,那麼可以考慮不用查詢緩沖。此外,在SELECT語句中加入SQL_NO_CACHE可以明確表示不使用查詢緩沖。
Qcache_free_blocks,如果該值非常大,則表明緩沖區中碎片很多query_cache_type指定是否使用查詢緩沖

我設置:
query_cache_size = 32M
query_cache_type= 1

得到如下狀態值:
Qcache querIEs in cache 12737 表明目前緩存的條數
Qcache inserts 20649006
Qcache hits 79060095  看來重復查詢率還挺高的
Qcache lowmem prunes 617913 有這麼多次出現緩存過低的情況
Qcache not cached 189896   
Qcache free memory 18573912  目前剩余緩存空間
Qcache free blocks 5328 這個數字似乎有點大 碎片不少
Qcache total blocks 30953
如果內存允許32M應該要往上加點

table_cache指定表高速緩存的大小。每當MySQL訪問一個表時,如果在表緩沖區中還有空間,該表就被打開並放入其中,這樣可以更快地訪問表內容。通過檢查峰值時間的狀態值Open_tables和Opened_tables,可以決定是否需要增加table_cache的值。如果你發現open_tables等於table_cache,並且opened_tables在不斷增長,那麼你就需要增加table_cache的值了(上述狀態值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘Open%tables’獲得)。注意,不能盲目地把table_cache設置成很大的值。如果設置得太高,可能會造成文件描述符不足,從而造成性能不穩定或者連接失敗。

對於有1G內存的機器,推薦值是128-256。

筆者設置
table_cache = 256

得到以下狀態:
Open tables 256
Opened tables 9046
雖然open_tables已經等於table_cache,但是相對於服務器運行時間來說,已經運行了20天,opened_tables的值也非常低。因此,增加table_cache的值應該用處不大。如果運行了6個小時就出現上述值 那就要考慮增大table_cache。

如果你不需要記錄2進制log 就把這個功能關掉,注意關掉以後就不能恢復出問題前的數據了,需要您手動備份,二進制日志包含所有更新數據的語句,其目的是在恢復數據庫時用它來把數據盡可能恢復到最後的狀態。另外,如果做同步復制( Replication )的話,也需要使用二進制日志傳送修改情況。

log_bin指定日志文件,如果不提供文件名,MySQL將自己產生缺省文件名。MySQL會在文件名後面自動添加數字引,每次啟動服務時,都會重新生成一個新的二進制文件。此外,使用log-bin-index可以指定索引文件;使用binlog-do-db可以指定記錄的數據庫;使用binlog-ignore-db可以指定不記錄的數據庫。注意的是:binlog-do-db和binlog-ignore-db一次只指定一個數據庫,指定多個數據庫需要多個語句。而且,MySQL會將所有的數據庫名稱改成小寫,在指定數據庫時必須全部使用小寫名字,否則不會起作用。

關掉這個功能只需要在他前面加上#號
#log-bin

開啟慢查詢日志( slow query log )

慢查詢日志對於跟蹤有問題的查詢非常有用。它記錄所有查過long_query_time的查詢,如果需要,還可以記錄不使用索引的記錄。下面是一個慢查詢日志的例子:

開啟慢查詢日志,需要設置參數log_slow_queries、long_query_times、log-querIEs-not-using-indexes。

log_slow_querIEs指定日志文件,如果不提供文件名,MySQL將自己產生缺省文件名。long_query_times指定慢查詢的阈值,缺省是10秒。log-querIEs-not-using-indexes是4.1.0以後引入的參數,它指示記錄不使用索引的查詢。筆者設置long_query_time=10

筆者設置:

sort_buffer_size = 1M
max_connections=120
wait_timeout =120
back_log=100
read_buffer_size = 1M
thread_cache=32
interactive_timeout=120
thread_concurrency = 4

參數說明:

back_log
要求MySQL能有的連接數量。當主要MySQL線程在一個很短時間內得到非常多的連接請求,這就起作用,然後主線程花些時間(盡管很短)檢查連接並且啟動一個新線程。back_log值指出在MySQL暫時停止回答新請求之前的短時間內多少個請求可以被存在堆棧中。只有如果期望在一個短時間內有很多連接,你需要增加它,換句話說,這值對到來的TCP/IP連接的偵聽隊列的大小。你的操作系統在這個隊列大小上有它自己的限制。 Unix listen(2)系統調用的手冊頁應該有更多的細節。檢查你的OS文檔找出這個變量的最大值。試圖設定back_log高於你的操作系統的限制將是無效的。
max_connections
並發連接數目最大,120 超過這個值就會自動恢復,出了問題能自動解決

thread_cache
沒找到具體說明,不過設置為32後 20天才創建了400多個線程 而以前一天就創建了上千個線程 所以還是有用的

thread_concurrency
#設置為你的cpu數目x2,例如,只有一個cpu,那麼thread_concurrency=2
#有2個cpu,那麼thread_concurrency=4

skip-innodb
#去掉innodb支持

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