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【博文推荐】运维角度浅谈MySQL数据库优化(2)

新客网 XKER.COM 时间:2015-06-11 21:02:03来源:“企鹅”那点事儿 51CTO  评论:

4、数据库架构扩展

随着业务量越来越大,单台数据库服务器性能已无法满足业务需求,该考虑加机器了,该做集群了~~~。主要思想是分解单台数据库负载,突破磁盘I/O性能,热数据存放缓存中,降低磁盘I/O访问频率。

4.1 主从复制与读写分离

因为生产环境中,数据库大多都是读操作,所以部署一主多从架构,主数据库负责写操作,并做双击热备,多台从数据库做负载均衡,负责读操作,主流的负载均衡器有LVS、HAProxy、Nginx。怎么来实现读写分离呢?大多数企业是在代码层面实现读写分离,效率比较高。另一个种方式通过代理程序实现读写分离,企业中应用较少,常见代理程序有MySQL Proxy、Amoeba。在这样数据库集群架构中,大大增加数据库高并发能力,解决单台性能瓶颈问题。如果从数据库一台从库能处理2000 QPS,那么5台就能处理1w QPS,数据库横向扩展性也很容易。

主从复制博文:http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1290431

读写分离博文:http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1305083

4.2 增加缓存

给数据库增加缓存系统,提高读性能,缓存实现有本地缓存和分布式缓存,本地缓存是将数据缓存到本地服务器内存中或者文件中,速度快。分布式可以缓存海量数据,扩展容易,主流的分布式缓存系统有memcached、redis,memcached性能稳定,数据缓存在内存中,速度很快,QPS可达8w左右,可以把热数据缓存到内存中,如果内存缓存中有要请求的数据就不再去数据库中返回结果。

4.3 分库

分库是根据业务不同把相关的表切分到不同的数据库中,比如web、bbs、blog等库。如果业务量很大,还可将切分后的库做主从架构,进一步避免单个库压力过大。

4.4 分表

数据量的日剧增加,数据库中某个表有几百万条数据,导致查询和插入耗时太长,怎么能解决单表压力呢?你就该考虑是否把这个表拆分成多个小表,来减轻单个表的压力,提高处理效率,此方式称为分表。

分表技术比较麻烦,要修改程序代码里的SQL语句,还要手动去创建其他表,也可以用merge存储引擎实现分表,相对简单许多。分表后,程序是对一个总表进行操作,这个总表不存放数据,只有一些分表的关系,以及更新数据的方式,总表会根据不同的查询,将压力分到不同的小表上,因此提高并发能力和磁盘I/O 性能。

分表分为垂直拆分和水平拆分:

垂直拆分:把原来的一个很多字段的表拆分多个表,解决表的宽度问题。你可以把不常用的字段单独放到一个表中,也可以把大字段独立放一个表中,或者把关联密切的字段放一个表中。

水平拆分:把原来一个表拆分成多个表,每个表的结构都一样,解决单表数据量大的问题。

4.5 分区

分区就是把一张表的数据分成多个区块,这些区块可以在一个磁盘上,也可以在不同的磁盘上,分区后,表面上还是一张表,但数据散列在多个位置,这样一来,多块硬盘同时处理不同的请求,从而提高磁盘I/O读写性能,实现比较简单。

5、数据库维护

数据库维护是运维工程师或者DBA主要工作,包括性能监控、性能分析、性能调优、数据库备份和恢复等。

5.1 开启慢查询日志

MySQL开启慢查询日志,分析出哪条SQL语句比较慢,使用set设置变量,重启服务失效,可以在my.cnf添加参数永久生效。

  1. mysql> set global slow-query-log=on  #开启慢查询功能 
  2. mysql> set global slow_query_log_file='/var/log/mysql/mysql-slow.log';  #指定慢查询日志文件位置 
  3. mysql> set global log_queries_not_using_indexes=on;   #记录没有使用索引的查询 
  4. mysql> set global long_query_time=1;   #只记录处理时间1s以上的慢查询 

分析慢查询日志,可以使用MySQL自带的mysqldumpslow工具,分析的日志较为简单。

# mysqldumpslow -t 3 /var/log/mysql/mysql-slow.log #查看最慢的前三个查询

也可以使用percona公司的pt-query-digest工具,日志分析功能全面,可分析slow log、binlog、general log。

分析慢查询日志:pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log

分析binlog日志:mysqlbinlog mysql-bin.000001 >mysql-bin.000001.sql

pt-query-digest --type=binlog mysql-bin.000001.sql

分析普通日志:pt-query-digest --type=genlog localhost.log

5.2 数据库备份

备份数据库是最基本的工作,也是最重要的,否则后果很严重,你懂得!但由于数据库比较大,上百G,往往备份都很耗费时间,所以就该选择一个效率高的备份策略,对于数据量大的数据库,一般都采用增量备份。常用的备份工具有mysqldump、mysqlhotcopy、xtrabackup 等,mysqldump比较适用于小的数据库,因为是逻辑备份,所以备份和恢复耗时都比较长。mysqlhotcopy和xtrabackup是物理备份,备份和恢复速度快,不影响数据库服务情况下进行热拷贝,建议使用xtrabackup,支持增量备份。有兴趣可参考以往博文:http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1612800

5.3 数据库修复

有时候MySQL服务器突然断电、异常关闭,会导致表损坏,无法读取表数据。这时就可以用到MySQL自带的两个工具进行修复,myisamchk和mysqlcheck。

myisamchk:只能修复myisam表,需要停止数据库

常用参数:

-f --force 强制修复,覆盖老的临时文件,一般不使用

-r --recover 恢复模式

-q --quik 快速恢复

-a --analyze 分析表

-o --safe-recover 老的恢复模式,如果-r无法修复,可以使用此参数试试

-F --fast 只检查没有正常关闭的表

快速修复weibo数据库:

# cd /var/lib/mysql/weibo

# myisamchk -r -q *.MYI

mysqlcheck:myisam和innodb表都可以用,不需要停止数据库,如修复单个表,可在数据库后面添加表名,以空格分割

常用参数:

-a --all-databases 检查所有的库

-r --repair 修复表

-c --check 检查表,默认选项

-a --analyze 分析表

-o --optimize 优化表

-q --quik 最快检查或修复表

-F --fast 只检查没有正常关闭的表

快速修复weibo数据库:

mysqlcheck -r -q -uroot -p123 weibo

以上是本人使用MySQL三年来总结的一些主要优化方案,能力有限,有些不太全面,但这些基本能够满足中小型企业数据库需求。由于关系型数据库初衷设计限制,一些BAT公司海量数据放到关系型数据库中,在海量数据查询和分析方面已经达不到更好的性能。因此NoSQL火起来了,非关系型数据库,大数据量,具有高性能,同时也弥补了关系型数据库某方面不足,渐渐大多数公司已经将部分业务数据库存放到NoSQL中,如MongoDB、HBase等。数据存储方面采用分布式文件系统,如HDFS、GFS等。海量数据计算分析采用Hadoop、Spark、Storm等。这些都是与运维相关的前沿技术,也是在存储方面主要学习对象,小伙伴们共同加油吧!哪位博友有更好的优化方案,欢迎交流哦。
 


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