Alex的博客

本博客的文章均为原创,是本人从事行业多年来所遇见一些小问题的解决心得,希望可以帮助到大家!



mysql性能优化(完善中...)

说两句吧;

mysql和程序配合 启用mysql缓存会提高查询性能,由于我是半路出家没有接受过系统的培训  所有很多东西都不知道。顺便也提醒一下和我一样的同学;

mysql开启缓存

linux系统

vi /etc/my.cnf

[mysqld]下添加:

#cache

#设置缓存类型
query_cache_type=2

#设置缓存大小
query_cache_size=1024M
#当有写入锁的时候继续返回缓存中的内容
query_cache_wlock_invalidate=0


解释:

query_cache_type有三个取值:0,1,2,分别代表了off、on、demand。
mysql默认为开启 on
意思是说,如果是0,那么query cache 是关闭的。
0(OFF):关闭 Query Cache 功能,任何情况下都不会使用 Query Cache;
1(ON):开启 Query Cache 功能,但是当 SELECT 语句中使用的 SQL_NO_CACHE 提示后,将不使用Query Cache
2(DEMAND):开启 Query Cache 功能,但是只有当 SELECT 语句中使用了 SQL_CACHE 提示后,才使用 Query Cache


query_cache_type为2的时候如果查询语句需要缓存和查询缓存只需要在查询语句中增加 SQL_CACHE即可;

比如:

select  SQL_CACHE * from table1;

这样的话数据库会先从缓存中查询 如果没有找到就会去表里面找然后缓存起来,如果找到就直接返回结果了;

query_cache_wlock_invalidate:控制当有写锁定发生在表上的时刻是否先失效该表相关的 Query Cache,如果设置为 1(TRUE),则在写锁定的同时将失效该表相关的所有 Query Cache,如果设置为0(FALSE)则在锁定时刻仍然允许读取该表相关的 Query Cache。

由于今天更新公司网站后出现了数据库响应瓶颈所有就网上找了些资料下面是数据库参数优化部分;

我准备专门写一个数据库性能检查和提示工具,我相信和我一样不熟悉mysql性能的人还有很多,而且每次检查都要一条一条去对太慢 了,所以准备些一个性能检查建议工具;

其实我们的数据库瓶颈在并发上,因为新改版的站点加了很多功能,和数据逻辑,所以并发数上去了不少,而且我mysql参数设置是默认的所以导致了并发等待,下面是我对并发的调整,调整以后网站速度马上就上来了秒开不是梦。。。。


编辑my.cnf

[mysqld]下添加:

#并发数
max_connections=8000
#不限制用户最大链接数
max_user_connections=0
#错误链接次数
max_connect_errors=10000
#超时时间
connect_timeout=15

解释:

max_connections=100(默认为100)。
请根据硬件情况调整到合适的大小,一般经验值可设为3000。Windows服务器大概支持量为1500-1800个连接,linux服务器可以支持到8000个左右。


max_user_connections设0

这个0代表不限制单用户的最大连接数,其最大连接值可以等于max_connections值。


mysql> show global status like 'Max_used_connections';
检查下最大的过往使用连接数,这个值在max_connections的85%左右是比较合适的,如果过高则是max_connections过少或者系统负荷过高了。


max_connect_errors
max_connect_errors默认值为10,如果受信帐号错误连接次数达到10则自动堵塞,需要flush hosts来解除。如果你得到象这样的一个错误:
Host 'hostname' is blocked because of many connection errors.
Unblock with ’mysqladmin flush-hosts’
我们一般是不允许外网访问数据库的。

这意味着,mysqld已经得到了大量(max_connect_errors)的主机’hostname’的在中途被中断了的连接请求。在 max_connect_errors次失败请求后,mysqld认定出错了(象来字一个黑客的攻击),并且阻止该站点进一步的连接,直到某人执行命令 mysqladmin flush-hosts。
内网连接的话,建议设置在10000以上,已避免堵塞,并定期flush hosts。

connect_timeout
指定MySQL服务等待应答一个连接报文的最大秒数,超出该时间,MySQL向客户端返回 bad handshake。默认值是5秒,在内网高并发环境中建议设置到10-15秒,以便避免bad hand shake。建议同时关注thread_cache_size并设置thread_cache_size为非0值,大小具体调整。

skip-name-resolve
skip-name-resolve能大大加快用户获得连接的速度,特别是在网络情况较差的情况下。MySQL在收到连接请求的时候,会根据请求包中获得的ip来反向追查请求者的主机名。然后再根据返回的主机名又一次去获取ip。如果两次获得的ip相同,那么连接就成功建立了。在DNS不稳定或者局域网内主机过多的情况下,一次成功的连接将会耗费很多不必要的时间。假如MySQL服务器的ip地址是广域网的,最好不要设置skip-name-resolve。

slave-net-timeout=seconds
参数含义:当slave从主数据库读取log数据失败后,等待多久重新建立连接并获取数据。默认值是3600秒,如果需要保证同步性,如此NC的参数请极力控制在10秒以下。

master-connect-retry
参数含义:当重新建立主从连接时,如果连接建立失败,间隔多久后重试。默认是60秒,请按照合理的情况去设置参数。


关注下系统锁情况:

mysql> show status like '%lock%';

慢查询条数

show global status like '%slow%';

+———————+——-+
| Variable_name | Value |
+———————+——-+
| Slow_launch_threads | 0 |
| Slow_queries | 4148 |
+———————+——-+
配置中打开了记录慢查询,执行时间超过2秒的即为慢查询,系统显示有4148个慢查询,你可以分析慢查询日志,找出有问题的SQL语句,慢查询时间不宜设置过长,否则意义不大,最好在5秒以内,如果你需要微秒级别的慢查询,可以考虑给MySQL打补丁

当前系统允许最大并发数

show variables like 'max_connections';

+—————–+——-+
| Variable_name | Value |
+—————–+——-+
| max_connections | 256 |
+—————–+——-+
这台MySQL服务器最大连接数是256,然后查询一下服务器响应的最大连接数:

mysql> show global status like 'Max_used_connections';
+----------------------+-------+
| Variable_name        | Value |
+----------------------+-------+
| Max_used_connections | 9     |
+----------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
表示当前并发数为9

MySQL服务器过去的最大连接数是245,没有达到服务器连接数上限256,应该没有出现1040错误,比较理想的设置是:
Max_used_connections / max_connections * 100% ≈ 85%
最大连接数占上限连接数的85%左右,如果发现比例在10%以下,MySQL服务器连接数上限设置的过高了。


昨天晚上发现有出现大量锁表的情况;

查询是否锁表
mysql> show OPEN TABLES where In_use > 0;
+-----------+---------------------------+--------+-------------+
| Database  | Table                     | In_use | Name_locked |
+-----------+---------------------------+--------+-------------+
| xxx | x_xxx_course         |     61 |           0 |
| xxx | x_xxx_course_content |      1 |           0 |
+-----------+---------------------------+--------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)
 
显示哪些线程正在运行
mysql>  show processlist;
+-------+-----------+---------------------+-----------+---------+------+------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Id    | User      | Host                | db        | Command | Time | State                        | Info                                                                                                 |
+-------+-----------+---------------------+-----------+---------+------+------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 14612 | root      | localhost           | xxx | Query   |    0 | starting                     | show processlist                                                                                     |
| 25919 | xxx | 121.40.103.76:41577 | xxx | Query   |  215 | Sending to client            | SELECT `xx_course_id`, `xx_course_xxid`, `xx_course_cityid`, `xx_course_name`, ` |
| 25955 | xxx | 121.40.103.76:41635 | xxx | Query   |  211 | Waiting for table level lock | UPDATE `x_xx_course` SET `xx_course_name` = '德语B2精品班', `xx_course_price` = '      |
| 25956 | xxx | localhost           | xxx | Query   |  211 | Waiting for table level lock | SELECT `xx_course_contentid`, `xx_course_name`
FROM `x_xx_course`
WHERE `xx_course |
| 25957 | xxx | 121.40.103.76:41639 | xxx | Query   |  211 | Waiting for table level lock | UPDATE `x_xx_course` SET `xx_course_name` = '雅思5.5分英联邦留学直通车', `schoo            |
| 25959 | xxx | localhost           | xxx | Query   |  210 | Waiting for table level lock | SELECT `xx_course_contentid`, `xx_course_name`
FROM `x_xx_course`
WHERE `xx_course |
| 25962 | xxx | localhost           | xxx | Query   |  210 | Waiting for table level lock | SELECT `xx_course_contentid`, `xx_course_name`
FROM `x_xx_course`
WHERE `xx_course |
| 25966 | xxx | 121.40.103.76:41651 | xxx | Query   |  208 | Waiting for table level lock | UPDATE `x_xx_course` SET `xx_course_name` = '高一地理快速提分班一对一VIP(每�                |
| 25967 | xxx | localhost           | xxx | Query   |  208 | Waiting for table level lock | SELECT `xx_course_xxid`, `xx_course_cityid`, `xx_course_name`, `xx_course_jj`, ` |


查看正在锁的事务
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS; 
查看等待锁的事务
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCK_WAITS; 


从上面可以看到大量的Waiting for table level lock

查询资料说是因为MyISAM存储引擎的原因,因为新增了很多业务逻辑 之前这个系统定位就是查询远远大于更新,所以选用了MyISAM存储引擎,但是现在改版后存在大量的update和写入操作,但是MyISAM存储引擎的存储原理我引用一下其他人的解释把:

MyISAM适合于读频率远大于写频率这一情况。而我目前的应用可能会出现在某一时段读写频率相当。大致如下:

一个客户端发出需要长时间运行的SELECT
其他客户端在同一个表上发出INSERT或者UPDATE,这个客户将等待SELECT完成
另一个客户在同一个表上发出另一个SELECT;因UPDATE或INSERT比SELECT有更高有优先级,该SELECT将等待UPDATE或INSERT完成,也将等待第一个SELECT完成

也就是说对MyISAM表的读操作,不会阻塞其他用户对同一表的读请求,但会阻塞对同一表的写请求;对 MyISAM表的写操作,则会阻塞其他用户对同一表的读和写操作;MyISAM表的读操作与写操作之间,以及写操作之间是串行的!
解决方案大概有如下几种:

MyISAM存储引擎有一个系统变量concurrent_insert,专门用以控制其并发插入的行为,其值分别可以为0、1或2。
0 不允许并发操作
1 如果MyISAM表中没有空洞(即表的中间没有被删除的行),MyISAM允许在一个进程读表的同时,另一个进程从表尾插入记录。这也是MySQL的默认设置。
2 无论MyISAM表中有没有空洞,都允许在表尾并发插入记录
使用–low-priority-updates启用mysqld。这将给所有更新(修改)一个表的语句以比SELECT语句低的优先级。在这种情况下,在先前情形的最后的SELECT语句将在INSERT语句前执行。
为max_write_lock_count设置一个低值,使得在一定数量的WRITE锁定后,给出READ锁定
使用LOW_PRIORITY属性给于一个特定的INSERT,UPDATE或DELETE较低的优先级
使用HIGH_PRIORITY属性给于一个特定的SELECT
使用INSERT DELAYED语句

附加:
mysql的myisam解决并发读写解决方法MyISAM在读操作占主导的情况下是很高效的。可一旦出现大量的读写并发,同InnoDB相比,MyISAM的效率就会直线下降,而且,MyISAM和InnoDB的数据存储方式也有显著不同:通常,在MyISAM里,新数据会被附加到数据文件的结尾,可如果时常做一些 UPDATE,DELETE操作之后,数据文件就不再是连续的,形象一点来说,就是数据文件里出现了很多洞洞,此时再插入新数据时,按缺省设置会先看这些洞洞的大小是否可以容纳下新数据,如果可以,则直接把新数据保存到洞洞里,反之,则把新数据保存到数据文件的结尾。之所以这样做是为了减少数据文件的大小,降低文件碎片的产生。但InnoDB里则不是这样,在InnoDB里,由于主键是cluster的,所以,数据文件始终是按照主键排序的,如果使用自增ID做主键,则新数据始终是位于数据文件的结尾。

了解了这些基础知识,下面说说MyISAM几个容易忽视的配置选项:
concurrent_insert:
通常来说,在MyISAM里读写操作是串行的,但当对同一个表进行查询和插入操作时,为了降低锁竞争的频率,根据concurrent_insert的设置,MyISAM是可以并行处理查询和插入的:

当concurrent_insert=0时,不允许并发插入功能。
当concurrent_insert=1时,允许对没有洞洞的表使用并发插入,新数据位于数据文件结尾(缺省)。
当concurrent_insert=2时,不管表有没有洞洞,都允许在数据文件结尾并发插入。

这样看来,把concurrent_insert设置为2是很划算的,至于由此产生的文件碎片,可以定期使用OPTIMIZE TABLE语法优化。
max_write_lock_count:
缺省情况下,写操作的优先级要高于读操作的优先级,即便是先发送的读请求,后发送的写请求,此时也会优先处理写请求,然后再处理读请求。这就造成一个问题:一旦我发出若干个写请求,就会堵塞所有的读请求,直到写请求全都处理完,才有机会处理读请求。此时可以考虑使用>有了这样的设置,当系统处理一个写操作后,就会暂停写操作,给读操作执行的机会。
low-priority-updates:
我们还可以更干脆点,直接降低写操作的优先级,给读操作更高的优先级。
low-priority-updates=1
综合来看,concurrent_insert=2是绝对推荐的,至于max_write_lock_count=1和low-priority- updates=1,则视情况而定,如果可以降低写操作的优先级,则使用low-priority-updates=1,否则使用 max_write_lock_count=1。


我又来更新了哈哈,

接上面,不是有两个表被锁嘛,然后我的想法就是把这个表直接转换成innodb存储引擎;

然后在本地进行测试   发现直接改变表的引擎没毛病;哈哈所以我就直接改了引擎

sql语句:alter table x_xxxl_course engine=innodb;

上面是两个表一个是存的课程信息 一个是存的课程详情,我而且上面看到课程信息表等待最多 内容表只有2个所有我只转换了信息表,到目前为止他们反映速度还可以我自己测试也是搜搜的。下面继续研究mysql+redis 做缓存有新进度再来更新。。。


对了再来点儿关于查看数据库信息的语句

查看mysql当前默认的存储引擎:

mysql> show variables like '%storage_engine%';
+----------------+--------+
| Variable_name  | Value  |
+----------------+--------+
| storage_engine | MyISAM |
+----------------+--------+
1 row in set (0.00 sec)
4)看某个表用了什么引擎(在显示结果里参数engine后面的就表示该表当前用的存储引擎):
mysql> show create table 表名;

mysql> show create table wx_share_log;
+--------------+----------------------------------------------------------------------------
| Table        | Create Table                                                                                                                                                                                                                                                                                                       |
+--------------+-------------------------------------------------------------------------------
| wx_share_log | CREATE TABLE `wx_share_log` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '微信分享日志自增ID',
  `reference_id` int(11) NOT NULL COMMENT '推荐的经纪人id',
  `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=13 DEFAULT CHARSET=utf8                   |
+--------------+-------------------------------------------------------------------------------------
1 row in set (0.00 sec)


ENGINE=MyISAM  就是使用的引擎

转换表的命令:
mysql> alter table 表名 engine=innodb;


使用sar来检查操作系统是否存在IO问题

#sar -u 2 10 — 即每隔2秒检察一次,共执行20次。
结果示例:
注:在redhat下,%system就是所谓的%wio。
Linux 2.4.21-20.ELsmp (YY075) 05/19/2005
10:36:07 AM CPU %user %nice %system %idle 
10:36:09 AM all 0.00 0.00 0.13 99.87
10:36:11 AM all 0.00 0.00 0.00 100.00
10:36:13 AM all 0.25 0.00 0.25 99.49
10:36:15 AM all 0.13 0.00 0.13 99.75
10:36:17 AM all 0.00 0.00 0.00 100.00
其中:
Ø %usr指的是用户进程使用的cpu资源的百分比;
Ø %sys指的是系统资源使用cpu资源的百分比;
Ø %wio指的是等待io完成的百分比,这是值得观注的一项;
Ø %idle即空闲的百分比。
如果wio列的值很大,如在35%以上,说明系统的IO存在瓶颈,CPU花费了很大的时间去等待I/O的完成。Idle很小说明系统CPU很忙。像以上的示例,可以看到wio平均值为11,说明I/O没什么特别的问题,而idle值为零,说明cpu已经满负荷运行了。

根据mysql状态调整系统参数

mysql> show global status;
可以列出MySQL服务器运行各种状态值,另外,查询MySQL服务器配置信息语句:
mysql> show variables;
一、慢查询
mysql> show variables like ‘%slow%’;
+——————+——-+
| Variable_name | Value |
+——————+——-+
| log_slow_queries | ON |
| slow_launch_time | 2 |
+——————+——-+
mysql> show global status like ‘%slow%’;
+———————+——-+
| Variable_name | Value |
+———————+——-+
| Slow_launch_threads | 0 |
| Slow_queries | 4148 |
+———————+——-+
配置中打开了记录慢查询,执行时间超过2秒的即为慢查询,系统显示有4148个慢查询,你可以分析慢查询日志,找出有问题的SQL语句,慢查询时间不宜设置过长,否则意义不大,最好在5秒以内,如果你需要微秒级别的慢查询,可以考虑给MySQL打补丁:http://www.percona.com /docs/wiki/release:start,记得找对应的版本。

打开慢查询日志可能会对系统性能有一点点影响,如果你的MySQL是主-从结构,可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志,这样既可以监控慢查询,对系统性能影响又小。

二、连接数
经常会遇见”MySQL: ERROR 1040: Too many connections”的情况,一种是访问量确实很高,MySQL服务器抗不住,这个时候就要考虑增加从服务器分散读压力,另外一种情况是MySQL配置文件中max_connections值过小:
mysql> show variables like ‘max_connections’;
+—————–+——-+
| Variable_name | Value |
+—————–+——-+
| max_connections | 256 |
+—————–+——-+
这台MySQL服务器最大连接数是256,然后查询一下服务器响应的最大连接数:

mysql> show global status like ‘Max_used_connections’;
MySQL服务器过去的最大连接数是245,没有达到服务器连接数上限256,应该没有出现1040错误,比较理想的设置是:
Max_used_connections / max_connections * 100% ≈ 85%
最大连接数占上限连接数的85%左右,如果发现比例在10%以下,MySQL服务器连接数上限设置的过高了。

三、Key_buffer_size
key_buffer_size是对MyISAM表性能影响最大的一个参数,下面一台以MyISAM为主要存储引擎服务器的配置:
mysql> show variables like ‘key_buffer_size’;
+—————–+————+
| Variable_name | Value |
+—————–+————+
| key_buffer_size | 536870912 |
+—————–+————+
分配了512MB内存给key_buffer_size,我们再看一下key_buffer_size的使用情况:

mysql> show global status like ‘key_read%’;
+————————+————-+
| Variable_name | Value |
+————————+————-+
| Key_read_requests | 27813678764 |
| Key_reads | 6798830 |
+————————+————-+

一共有27813678764个索引读取请求,有6798830个请求在内存中没有找到直接从硬盘读取索引,计算索引未命中缓存的概率:
key_cache_miss_rate = Key_reads / Key_read_requests * 100%
比如上面的数据,key_cache_miss_rate为0.0244%,4000个索引读取请求才有一个直接读硬盘,已经很BT 了,key_cache_miss_rate在0.1%以下都很好(每1000个请求有一个直接读硬盘),如果key_cache_miss_rate在 0.01%以下的话,key_buffer_size分配的过多,可以适当减少。

MySQL服务器还提供了key_blocks_*参数:
mysql> show global status like ‘key_blocks_u%’;
+————————+————-+
| Variable_name | Value |
+————————+————-+
| Key_blocks_unused | 0 |
| Key_blocks_used | 413543 |
+————————+————-+
Key_blocks_unused表示未使用的缓存簇(blocks)数,Key_blocks_used表示曾经用到的最大的blocks数,比如这台服务器,所有的缓存都用到了,要么增加key_buffer_size,要么就是过渡索引了,把缓存占满了。比较理想的设置:
Key_blocks_used / (Key_blocks_unused + Key_blocks_used) * 100% ≈ 80%

四、临时表
mysql> show global status like ‘created_tmp%’;
+————————-+———+
| Variable_name | Value |
+————————-+———+
| Created_tmp_disk_tables | 21197 |
| Created_tmp_files | 58 |
| Created_tmp_tables | 1771587 |
+————————-+———+

每次创建临时表,Created_tmp_tables增加,如果是在磁盘上创建临时表,Created_tmp_disk_tables也增加,Created_tmp_files表示MySQL服务创建的临时文件文件数,比较理想的配置是:
Created_tmp_disk_tables / Created_tmp_tables * 100% <= 25%
比如上面的服务器Created_tmp_disk_tables / Created_tmp_tables * 100% = 1.20%,应该相当好了。我们再看一下MySQL服务器对临时表的配置:

mysql> show variables where Variable_name in (‘tmp_table_size’, ‘max_heap_table_size’);
+———————+———–+
| Variable_name | Value |
+———————+———–+
| max_heap_table_size | 268435456 |
| tmp_table_size | 536870912 |
+———————+———–+
只有256MB以下的临时表才能全部放内存,超过的就会用到硬盘临时表。

五、Open Table情况
mysql> show global status like ‘open%tables%’;
+—————+——-+
| Variable_name | Value |
+—————+——-+
| Open_tables | 919 |
| Opened_tables | 1951 |
+—————+——-+
Open_tables表示打开表的数量,Opened_tables表示打开过的表数量,如果Opened_tables数量过大,说明配置中 table_cache(5.1.3之后这个值叫做table_open_cache)值可能太小,我们查询一下服务器table_cache值:

mysql> show variables like ‘table_cache’;
+—————+——-+
| Variable_name | Value |
+—————+——-+
| table_cache | 2048 |
+—————+——-+
比较合适的值为:
Open_tables / Opened_tables * 100% >= 85%
Open_tables / table_cache * 100% <= 95%

六、进程使用情况
mysql> show global status like ‘Thread%’;
+——————-+——-+
| Variable_name | Value |
+——————-+——-+
| Threads_cached | 46 |
| Threads_connected | 2 |
| Threads_created | 570 |
| Threads_running | 1 |
+——————-+——-+
如果我们在MySQL服务器配置文件中设置了thread_cache_size,当客户端断开之后,服务器处理此客户的线程将会缓存起来以响应下一个客户而不是销毁(前提是缓存数未达上限)。Threads_created表示创建过的线程数,如果发现Threads_created值过大的话,表明MySQL服务器一直在创建线程,这也是比较耗资源,可以适当增加配置文件中thread_cache_size值,查询服务器 thread_cache_size配置:

mysql> show variables like ‘thread_cache_size’;
+——————-+——-+
| Variable_name | Value |
+——————-+——-+
| thread_cache_size | 64 |
+——————-+——-+
示例中的服务器还是挺健康的。

七、查询缓存(query cache)
mysql> show global status like ‘qcache%’;
+————————-+———–+
| Variable_name | Value |
+————————-+———–+
| Qcache_free_blocks | 22756 |
| Qcache_free_memory | 76764704 |
| Qcache_hits | 213028692 |
| Qcache_inserts | 208894227 |
| Qcache_lowmem_prunes | 4010916 |
| Qcache_not_cached | 13385031 |
| Qcache_queries_in_cache | 43560 |
| Qcache_total_blocks | 111212 |
+————————-+———–+

MySQL查询缓存变量解释:
Qcache_free_blocks:缓存中相邻内存块的个数。数目大说明可能有碎片。FLUSH QUERY CACHE会对缓存中的碎片进行整理,从而得到一个空闲块。
Qcache_free_memory:缓存中的空闲内存。
Qcache_hits:每次查询在缓存中命中时就增大
Qcache_inserts:每次插入一个查询时就增大。命中次数除以插入次数就是不中比率。
Qcache_lowmem_prunes:缓存出现内存不足并且必须要进行清理以便为更多查询提供空间的次数。这个数字最好长时间来看;如果这个数字在不断增长,就表示可能碎片非常严重,或者内存很少。(上面的 free_blocks和free_memory可以告诉您属于哪种情况)
Qcache_not_cached:不适合进行缓存的查询的数量,通常是由于这些查询不是 SELECT 语句或者用了now()之类的函数。
Qcache_queries_in_cache:当前缓存的查询(和响应)的数量。
Qcache_total_blocks:缓存中块的数量。

我们再查询一下服务器关于query_cache的配置:
mysql> show variables like ‘query_cache%’;
+——————————+———–+
| Variable_name | Value |
+——————————+———–+
| query_cache_limit | 2097152 |
| query_cache_min_res_unit | 4096 |
| query_cache_size | 203423744 |
| query_cache_type | ON |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF |
+——————————+———–+

各字段的解释:
query_cache_limit:超过此大小的查询将不缓存
query_cache_min_res_unit:缓存块的最小大小
query_cache_size:查询缓存大小
query_cache_type:缓存类型,决定缓存什么样的查询,示例中表示不缓存 select sql_no_cache 查询
query_cache_wlock_invalidate:当有其他客户端正在对MyISAM表进行写操作时,如果查询在query cache中,是否返回cache结果还是等写操作完成再读表获取结果。
query_cache_min_res_unit的配置是一柄”双刃剑”,默认是4KB,设置值大对大数据查询有好处,但如果你的查询都是小数据查询,就容易造成内存碎片和浪费。
查询缓存碎片率 = Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%
如果查询缓存碎片率超过20%,可以用FLUSH QUERY CACHE整理缓存碎片,或者试试减小query_cache_min_res_unit,如果你的查询都是小数据量的话。
查询缓存利用率 = (query_cache_size – Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%
查询缓存利用率在25%以下的话说明query_cache_size设置的过大,可适当减小;查询缓存利用率在80%以上而且Qcache_lowmem_prunes > 50的话说明query_cache_size可能有点小,要不就是碎片太多。
查询缓存命中率 = (Qcache_hits – Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100%
示例服务器 查询缓存碎片率 = 20.46%,查询缓存利用率 = 62.26%,查询缓存命中率 = 1.94%,命中率很差,可能写操作比较频繁吧,而且可能有些碎片。

八、排序使用情况

mysql> show global status like ‘sort%’;
+——————-+————+
| Variable_name | Value |
+——————-+————+
| Sort_merge_passes | 29 |
| Sort_range | 37432840 |
| Sort_rows | 9178691532 |
| Sort_scan | 1860569 |
+——————-+————+
Sort_merge_passes 包括两步。MySQL 首先会尝试在内存中做排序,使用的内存大小由系统变量 Sort_buffer_size 决定,如果它的大小不够把所有的记录都读到内存中,MySQL 就会把每次在内存中排序的结果存到临时文件中,等 MySQL 找到所有记录之后,再把临时文件中的记录做一次排序。这再次排序就会增加 Sort_merge_passes。实际上,MySQL 会用另一个临时文件来存再次排序的结果,所以通常会看到 Sort_merge_passes 增加的数值是建临时文件数的两倍。因为用到了临时文件,所以速度可能会比较慢,增加 Sort_buffer_size 会减少 Sort_merge_passes 和 创建临时文件的次数。但盲目的增加 Sort_buffer_size 并不一定能提高速度,见 How fast can you sort data with MySQL?(引自http://qroom.blogspot.com/2007/09/mysql-select-sort.html,貌似被墙)

另外,增加read_rnd_buffer_size(3.2.3是record_rnd_buffer_size)的值对排序的操作也有一点的好处,参见:http://www.mysqlperformanceblog.com/2007/07/24/what-exactly-is- read_rnd_buffer_size/

九、文件打开数(open_files)
mysql> show global status like ‘open_files’;
+—————+——-+
| Variable_name | Value |
+—————+——-+
| Open_files | 1410 |
+—————+——-+
mysql> show variables like ‘open_files_limit’;
+——————+——-+
| Variable_name | Value |
+——————+——-+
| open_files_limit | 4590 |
+——————+——-+
比较合适的设置:Open_files / open_files_limit * 100% <= 75%

十、表锁情况
mysql> show global status like ‘table_locks%’;
+———————–+———–+
| Variable_name | Value |
+———————–+———–+
| Table_locks_immediate | 490206328 |
| Table_locks_waited | 2084912 |
+———————–+———–+
Table_locks_immediate表示立即释放表锁数,Table_locks_waited表示需要等待的表锁数,如果 Table_locks_immediate / Table_locks_waited > 5000,最好采用InnoDB引擎,因为InnoDB是行锁而MyISAM是表锁,对于高并发写入的应用InnoDB效果会好些。示例中的服务器 Table_locks_immediate / Table_locks_waited = 235,MyISAM就足够了。

十一、表扫描情况
mysql> show global status like ‘handler_read%’;
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| Variable_name | Value |
+———————–+————-+
| Handler_read_first | 5803750 |
| Handler_read_key | 6049319850 |
| Handler_read_next | 94440908210 |
| Handler_read_prev | 34822001724 |
| Handler_read_rnd | 405482605 |
| Handler_read_rnd_next | 18912877839 |
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各字段解释参见http://hi.baidu.com/thinkinginlamp/blog/item/31690cd7c4bc5cdaa144df9c.html,调出服务器完成的查询请求次数:

mysql> show global status like ‘com_select’;
+—————+———–+
| Variable_name | Value |
+—————+———–+
| Com_select | 222693559 |
+—————+———–+

计算表扫描率:
表扫描率 = Handler_read_rnd_next / Com_select
如果表扫描率超过4000,说明进行了太多表扫描,很有可能索引没有建好,增加read_buffer_size值会有一些好处,但最好不要超过8MB。


copy:http://blog.csdn.net/yhawaii/article/details/7246008



浏览138  评论0  Alex于 2017-9-25 16:29
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