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MySQL进阶篇(01):基于多个维度,分析服务器性能

發布時間:2025/3/16 数据库 19 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 MySQL进阶篇(01):基于多个维度,分析服务器性能 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

本文源碼:GitHub·點這里 || GitEE·點這里

一、服務器性能簡介

1、性能定義

服務器性能優化是一項非常艱巨的任務,當然也是很難處理的問題,在寫這篇文章的時候,特意請教下運維大佬,硬件工程師,數據庫管理,單從自己的實際開發經驗來看,看待這個問題的角度起碼是不全面的。

補刀一句:在公司靠譜少撕逼,工程師這個群體是很好交朋友的,互相學習一起進步,升職加薪他不好嗎?

服務性能定義:完成一個任務或者處理一次接口請求所需要的時間,這個時間是指響應完成時間,即請求發出,到頁面響應回顯結束,這是看待性能問題的基本邏輯。

2、分析性能

服務的基本過程一般如下圖,這是一張最簡單的前后端分離,加一臺數據庫存儲的流程,但是想要說明一個復雜的邏輯。

從頁面請求,到獲取完整的響應結果,這個過程每個環節都可能導致性能問題,拋開網絡,硬件,服務器,MySQL存儲這些核心客觀因素,單是下面這行代碼就可以秒掉很多人的努力。

Thread.sleep(10000); // 仿佛整個世界都安靜了。

影響性能的因素很多,一般說性能優化會從下面幾個方面考慮:

  • 網絡傳輸,比如私有云和公有云的交互,接口傳輸內容過大;
  • 應用服務,接口設計是否最簡,沒有邏輯問題,架構設計是否合理;
  • 存儲服務,MySQL的查詢寫入,表設計是否合理,連接池配置是否合理;
  • 硬件設施,CPU和內存的利用是否在合理區間,緩存是否合理;

這些問題每個處理起來都是非常耗費時間,且對人員的要求相對較高,不說一定要到達專家水平,起碼性能問題出現時候,基本的意識要有。

二、MySQL執行機制

基于上述流程圖,MySQL性能分析主要從下面幾個方面切入,基本方向就不會偏。

1、連接池配置

查看默認最大連接數配置:

SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections';

最小連接數是連接池一直保持的會話連接,這個值相對好處理許多,評估服務在正常狀態下需要多少會話連接。

最大連接數服務器允許的最大連接數值,這個參數的設計就比較飄逸,需要對高并發業務有把控,且要分析SQL性能,和CPU利用率(基本上是70%-85%),想獲得這一組參數,可是相當不容易,需要測試精細,配合運維進行服務監控記錄,開發不斷優化,可能要分庫分表,或者集群,拆服務分布式化等一系列操作,最終才能得到合理處理邏輯,當然這樣費心對待的都是核心業務,一般的業務也就是經驗上把控。

2、SQL執行過程

MySQL解析器識別SQL的基本語法,生成語法樹,然后優化器輸出SQL可執行計劃,非常復雜的流程。

  • 客戶端發送請求到MySQL服務器;
  • 如果執行查詢,會檢查緩存是否命中;
  • 服務端進行SQL解析,預處理,最后優化器生成執行計劃;
  • 根據執行計劃調用存儲引擎API執行;
  • 返回客戶端處理結果;

補刀一句:這也就是為什么現在接口提倡最簡化設計,或者接口拆分,分步執行,不要問這樣會不會多次請求,給網絡造成壓力,這都5G時代了。

3、邏輯總結

總結一句話:分析是否存在MySQL服務的性能問題,需要考量是不是服務配置問題,或者SQL編譯過程問題,導致大量等待時間,還是SQL執行有問題,或者查詢數據量過大導致執行過程漫長。

補刀一句:MySQL性能問題的基本原因很簡單,數據量不斷變大,服務器承載不住。作為開發,這是面對數據庫優化的根本原因。

三、執行語句分析

1、基本描述

上面幾個方面都是在說明面對服務性能問題時,意識上要清楚的邊界,作為開發實際上要面對兩個直接問題:表設計,SQL語句編寫,大部分的開發都被這兩個問題毒打過。

2、表結構設計

表設計:表設計關系到數據庫的各個方面知識:數據類型選擇,索引結構,編碼,存儲引擎等。是一個很大的命題,不過也遵循一個基本規范:三范式。

規范的表結構,合適的數據類型可以降低資源的占用,索引可以提高查詢效率,存儲引擎更是關系到事務方面的問題。

表的結構的邏輯清晰,是后續查詢和寫入的基本條件,結構過大,會出現很多索引,分表結構多,帶來很多連接查詢,同樣會把開發感覺按在地上。這就涉及到一個玄學:開發要根據經驗和因素,權衡表結構設計。

補刀一句:如果你去問3.5年的開發,最想寫什么業務,他肯定會說單表的增刪改查,為什么?因為這類任務是不會排期給他的。

3、數據更新

假設在表結構符合邏輯的情況下,數據更新(增刪改)操作一般情況下不會出現較大問題,遵循幾個基本原則。

  • 數據量大的寫入,執行批量操作,占用連接少;
  • 刪除和更新要考慮鎖定的粒度,不要導致大范圍鎖定;
  • 經常執行刪除操作,要考慮內存碎片問題;
  • 批量操作可以基于應用層面使用多線程處理;

4、數據查詢

查詢是開發中最常面對的問題,針對查詢的規范也是特別多,確實查詢也是最容易出錯的環節。但是影響查詢的因素很多,可能很多情況下查詢只是背黑鍋:

  • 表設計規范,減少各種關聯,子查詢;
  • 列類型規范,數據值規范,Null和空處理;
  • 索引結構和使用規范,對查詢性能影響最大;
  • 存儲引擎選擇合適,直接影響鎖定粒度大小;
  • 外鍵關聯導致表強行耦合,最討厭的一個功能;

SQL在執行的時候,如果性能很差,還需要基于MySQL慢查詢機制進行分析,查看是否出現磁盤IO,臨時表,索引失效等各種問題。

四、模塊總結

上述的描述可能感覺有點亂,但是整體上看,就分為下面三個模塊:

  • 應用服務流程化分析,判斷瓶頸出現環節;
  • 熟悉MySQL基本機制,分析等待和執行時間;
  • MySQL的表結構設計和SQL執行優化;

這篇文章只是籠統描述一下服務性能的問題,重點還是想陳述一個基本邏輯:具備服務性能問題分析的意識,且意識的邊界相對全面,不要只盯著某個方面思考。

補刀一句:因為文章的分類是MySQL模塊,所以重點的描述也在MySQL層面。實際情況中,任何層面都可能導致性能問題。

五、源代碼地址

GitHub·地址 https://github.com/cicadasmile/mysql-data-base GitEE·地址 https://gitee.com/cicadasmile/mysql-data-base

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序號文章標題
01MySQL基礎:經典實用查詢案例,總結整理
02MySQL基礎:從五個維度出發,審視表結構設計
03MySQL基礎:系統和自定義函數總結,觸發器使用詳解
04MySQL基礎:存儲過程和視圖,用法和特性詳解
05MySQL基礎:邏輯架構圖解和InnoDB存儲引擎詳解
06MySQL基礎:事務管理,鎖機制案例詳解
07MySQL基礎:用戶和權限管理,日志體系簡介

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MySQL进阶篇(01):基于多个维度,分析服务器性能的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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