简介

最近在压测新的存储，正好把工作过程中积累的对高性能MySQL相关的知识体系构建起来，做成思维导图的方式。总结乃一家之言，有不妥之处，望给位读者朋友指正。

思维导图

构建高性能MySQL系统涵盖从单机、硬件、OS、文件系统、内存到MySQL 本身的配置，以及schema 设计、索引设计，再到数据库架构上的水平和垂直拓展。

内容展示

硬件

（1）CPU

CPU亲和性：
确保每个io都被其发起的CPU处理
echo 2 > /sys/block//queue/rq_affinity
选择最大性能模式，避免节能模式导致性能不足
关闭NUMA，降低swap概率
numactl –interleave=all

（2）RAID卡

选择FORCE WB读写策略
选择合适的充放电策略
高IO，推荐RAID10
空间需求大则RAID5

操作系统

（1）IO调度策略

SSD/PCIE SSD推荐noop，其它推荐deadline
echo noop > /sys/block//queue/scheduler

（2）禁用块设备轮转模式

echo 0 > /sys/block//queue/rotational

（3）内存

vm.swappiness=0
内存最大性能模式

文件系统

确保4K对⻬，如果使用全盘一个分区，例如mkfs.ext4 /dev/dfa也可以使用xfs 构建文件系统。

禁止atime、diratime
mount -o noatime -o nodiratime
开启trim
mount -o discard

关闭barrier

1 2	mount -o barrier=0 /dev/sdc1 /data ext4 defaults,noatime,nodiratime,nobarrier 0 0

MySQL

配置优化

IO相关参数

innodb_flush_method = O_DIRECT
innodb_read_io_threads = 16
innodb_write_io_threads = 16
innodb_io_capacity = 3000（PCIE卡建议更高）
innodb_flush_neighbors=0
InnoDB存储引擎在刷新一个脏页时，会检测该页所在区(extent)的所有页，
如果是脏页，那么一起刷新。这样做的好处是通过AIO可以将多个IO写操作
合并为一个IO操作。对于传统机械硬盘建议使用，而对于固态硬盘可以关闭
innodb_flush_log_at_trx_commit
redo 的刷盘策略
sync_binlog
binlog 的刷盘策略
innodb_log_buffer_size
建议8-16M，有高TPS（比如大于6k）的可以提高到32M，系统tps越高设置可以设置的越大

内存分配

策略：

jemalloc是BSD的提供的内存分配管理
tcmalloc是google的内存分配管理模块
ptmalloc是glibc的内存分配管理
malloc-lib= /usr/lib64/libjemalloc.so.1

系统资源：

malloc-lib= /usr/lib64/libjemalloc.so.1
back_log：大于max_connections
thread_stack=192

并发控制：

使用thread_pool
thread_cache_size

schema优化

索引优化

目标：利用最小的索引成本找到最需要的行记录。
原则：

最左前缀原则：MySQL会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a=1 and b=2 and c>3 and d=4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整
避免重复索引：idx_abc多列索引,相当于创建了(a)单列索引，(a,b)组合索引以及(a,b,c)组合索引。不在索引列使用函数如 max(id)> 10 ,id+1>3 等
尽量选择区分度高的列作为前缀索引：区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少

SQL开发优化

不使用存储过程、触发器，自定义函数
不使用全文索引
不使用分区表
针对OTLP业务尽量避免使用多表join和子查询
不使用*,SELECT使用具体的列名：在发生列的增/删时，发生列名修改时，最大限度避免程序逻辑中没有修改导致的BUG，IN的元素个数300-500
避免使用大事务，使用短小的事务：减少锁等待和竞争
禁止使用%前缀模糊查询 where like ‘%xxx’
禁止使用子查询，遇到使用子查询的情况，尽量使用join代替
遇到分页查询，使用延迟关联解决：分页如果有大offset，可以先取Id，然后用主键id关联表会提高效率
禁止并发执行count(*)，并发导致CPU飙高
禁止使⽤order by rand()
不使用负向查询，如 not in/like，使用in反向代替
不要一次更新大量（大于30000条）数据，批量更新/删除
SQL中使用到OR的改写为用 IN() （or的效率没有in的效率高）

数据库架构

单实例无法解决空间和性能需求时考虑拆分
垂直拆分
水平拆分
引入缓存系统

说明

IO相关的优化可能还不完整，以后会逐步完善。
关于数据库系统水平和垂直拆分是一个比较大的命题，这里略过，每个公司的业务规模不一样，选取的拆分策略也有所不同。

Elon Chung

JAVA PHP Web Developer

学会如何构建高性能MySQL系统

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