如何檢查mysql性能和調優(yōu)方法

在遇到嚴重性能問題時，一般都有這么幾種可能：

1、索引沒有建好;
2、sql寫法過于復雜;
3、配置錯誤;
4、機器實在負荷不了;

1、索引沒有建好
如果看到mysql消耗的cpu很大，可以用mysql的client工具來檢查。
在linux下執(zhí)行

/usr/local/mysql/bin/mysql -hlocalhost -uroot -p

輸入密碼，如果沒有密碼，則不用-p參數就可以進到客戶端界面中。

看看當前的運行情況

show full processlist

可以多運行幾次

這個命令可以看到當前正在執(zhí)行的sql語句，它會告知執(zhí)行的sql、數據庫名、執(zhí)行的狀態(tài)、來自的客戶端ip、所使用的帳號、運行時間等信息

在我的cache后端，這里面大部分時間是看不到顯示任何sql語句的，我認為這樣才算比較正常。如果看到有很多sql語句，那么這臺mysql就一定會有性能問題

如果出現(xiàn)了性能問題，則可以進行分析：

1、是不是有sql語句卡住了?

這是出現(xiàn)比較多的情況，如果數據庫是采用myisam，那么有可能有一個寫入的線程會把數據表給鎖定了，如果這條語句不結束，則其它語句也無法運行。

查看processlist里的time這一項，看看有沒有執(zhí)行時間很長的語句，要留意這些語句。

2、大量相同的sql語句正在執(zhí)行

如果出現(xiàn)這種情況，則有可能是該sql語句執(zhí)行的效率低下，同樣要留意這些語句。

然后把你所懷疑的語句統(tǒng)統(tǒng)集合一下，用desc(explain)來檢查這些語句。

首先看看一個正常的desc輸出：

mysql> desc select * from imgs where imgid=1651768337;

+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+

| 1 | SIMPLE | imgs | const | PRIMARY | PRIMARY | 8 | const | 1 | |

+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+

1 row in set (0.00 sec)

注意key、rows和Extra這三項，這條語句返回的結果說明了該sql會使用PRIMARY主鍵索引來查詢，結果集數量為1條，Extra沒有顯示，證明沒有用到排序或其他操作。由此結果可以推斷，mysql會從索引中查詢imgid=1651768337這條記錄，然后再到真實表中取出所有字段，是很簡單的操作。

key是指明當前sql會使用的索引，mysql執(zhí)行一條簡單語句時只能使用到一條索引，注意這個限制;rows是返回的結果集大小，結果集就是使用該索引進行一次搜索的所有匹配結果;Extra一般會顯示查詢和排序的方式，。

如果沒有使用到key，或者rows很大而用到了filesort排序，一般都會影響到效率，例如：

mysql> desc select * from imgs where userid="7mini" order by clicks desc limit 10;

+----+-------------+-------+------+---------------+------+----------------------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

| 1 | SIMPLE | imgs | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 12506 |
Using where; Using filesort |

+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------

1 row in set (0.00 sec)

這條sql結果集會有12506條，用到了filesort，所以執(zhí)行起來會非常消耗效率的。這時mysql執(zhí)行時會把整個表掃描一遍，一條一條去找到匹配userid="7mini"的記錄，然后還要對這些記錄的clicks進行一次排序，效率可想而知。真實執(zhí)行時如果發(fā)現(xiàn)還比較快的話，那是因為服務器內存還足夠將12506條比較短小的記錄全部讀入內存，所以還比較快，但是并發(fā)多起來或者表大起來的話，效率問題就嚴重了。

這時我把userid加入索引：

create index userid on imgs (userid);

然后再檢查：

mysql> desc select * from imgs where userid="7mini" order by clicks desc limit 10;

+----+-------------+-------+------+---------------+--------+----------------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+

| 1 | SIMPLE | imgs | ref | userid | userid | 51 | const | 8 | Using where;
Using filesort |

+----+-------------+-------+------+--------------+------+-------+

1 row in set (0.00 sec)

嗯，這時可以看到mysql使用了userid這個索引搜索了，用userid索引一次搜索后，結果集有8條。然后雖然使用了filesort一條一條排序，但是因為結果集只有區(qū)區(qū)8條，效率問題得以緩解。

但是，如果我用別的userid查詢，結果又會有所不同：

mysql> desc select * from imgs where userid="admin" order by clicks
 desc limit 10;

+----+-------------+-------+------+---------------+--------+--------------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows |
 Extra |

+----+-------------+-------+------+---------------+--------+--------------+

| 1 | SIMPLE | imgs | ref | userid | userid | 51 | const | 2944 | Using where;
Using filesort |

+----+-------------+-------+------+---------------+--------++------------+

1 row in set (0.00 sec)

這個結果和userid="7mini"的結果基本相同，但是mysql用userid索引一次搜索后結果集的大小達到2944條，這2944條記錄都會加入內存進行filesort，效率比起7mini那次來說就差很多了。這時可以有兩種辦法可以解決，第一種辦法是再加一個索引和判斷條件，因為我只需要根據點擊量取最大的10條數據，所以有很多數據我根本不需要加進來排序，比如點擊量小于10的，這些數據可能占了很大部分。

我對clicks加一個索引，然后加入一個where條件再查詢：

create index clicks on imgs(clicks);

mysql> desc select * from imgs where userid="admin" order by clicks desc limit 10;

+----+-------------+-------+------+---------------+----+-----------------------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

+----+-------------+-------+------+---------------+-+------+-----------------------------+

| 1 | SIMPLE | imgs | ref | userid,clicks | userid | 51 | const | 2944 | Using where;
Using filesort |

+----+-------------+-------+------+---------------+------+-----------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

這時可以看到possible_keys變成了userid,clicks，possible_keys是可以匹配的所有索引，mysql會從possible_keys中自己判斷并取用其中一個索引來執(zhí)行語句，值得注意的是，mysql取用的這個索引未必是最優(yōu)化的。這次查詢mysql還是使用userid這個索引來查詢的，并沒有按照我的意愿，所以結果還是沒有什么變化。改一下sql加上use index強制mysql使用clicks索引：

mysql> desc select * from imgs use index (clicks) where userid=’admin’ and clicks>10 order by clicks desc limit 10

+----+-------------+-------+-------+-----------+-------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

+----+-------------+-------+-------+-------+------+-------------+

| 1 | SIMPLE | imgs | range | clicks | clicks | 4 | NULL | 5455 | Using where |

+----+-------------+-------+------------+------+------+-------------+

1 row in set (0.00 sec)

這時mysql用到了clicks索引進行查詢，但是結果集比userid還要大!看來還要再進行限制：

mysql> desc select * from imgs use index (clicks) where userid=’admin’ and clicks>1000 order by clicks desc limit 10

+----+-------------+-------+---

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

| 1 | SIMPLE | imgs | range | clicks | clicks | 4 | NULL | 312 | Using where |

--+---------+------+------+-------------+

1 row in set (0.00 sec)

加到1000的時候結果集變成了312條，排序效率應該是可以接受。

不過，采用換索引這種優(yōu)化方式需要取一個采樣點，比如這個例子中的1000這個數字，這樣，對userid的每個數值，都要去找一個采樣點，這樣對程序來說是很難辦的。如果按1000取樣的話，那么userid=’7mini’這個例子中，取到的結果將不會是8條，而是2條，給用戶造成了困惑。

當然還有另一種辦法，加入雙索引：

create index userid_clicks on imgs (userid, clicks)

mysql> desc select * from imgs where userid="admin" order by clicks desc limit 10;

-------+---------+-------+------+-------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len
 | ref | rows | Extra |

+----+-------------+-------+---------------+---------+-------+------+-------------+

| 1 | SIMPLE | imgs | ref | userid,userid_clicks | userid_clicks | 51 | const | 2944
 | Using where |

+----+-------------+-------+------+-------------+---------+-------+------+-------------+

1 row in set (0.00 sec)

這時可以看到，結果集還是2944條，但是Extra中的filesort不見了。這時mysql使用userid_clicks這個索引去查詢，這不但能快速查詢到userid="admin"的所有記錄，并且結果是根據clicks排好序的!所以不用再把這個結果集讀入內存一條一條排序了，效率上會高很多。

但是用多字段索引這種方式有個問題，如果查詢的sql種類很多的話，就得好好規(guī)劃一下了，否則索引會建得非常多，不但會影響到數據insert和update的效率，而且數據表也容易損壞。

以上是對索引優(yōu)化的辦法，因為原因可能會比較復雜，所以寫得比較的長，一般好好優(yōu)化了索引之后，mysql的效率會提升n個檔次，從而也不需要考慮增加機器來解決問題了。

但是，mysql甚至所有數據庫，可能都不好解決limit的問題。在mysql中，limit 0,10只要索引合適，是沒有問題的，但是limit 100000,10就會很慢了，因為mysql會掃描排好序的結果，然后找到100000這個點，取出10條返回。要找到100000這個點，就要掃描100000條記錄，這個循環(huán)是比較耗時的。不知道會不會有什么好的算法可以優(yōu)化這個掃描引擎，我冥思苦想也想不出有什么好辦法。對于limit，目前直至比較久遠的將來，我想只能通過業(yè)務、程序和數據表的規(guī)劃來優(yōu)化，我想到的這些優(yōu)化辦法也都還沒有一個是萬全之策，往后再討論。

2、sql寫法過于復雜

sql寫法假如用到一些特殊的功能，比如groupby、或者多表聯(lián)合查詢的話，mysql用到什么方式來查詢也可以用desc來分析，我這邊用復雜sql的情況還不算多，所以不常分析，暫時就沒有好的建議。

3、配置錯誤

配置里主要參數是key_buffer、sort_buffer_size/myisam_sort_buffer_size，這兩個參數意思是：

key_buffer=128M：全部表的索引都會盡可能放在這塊內存區(qū)域內，索引比較大的話就開稍大點都可以，我一般設為128M，有個好的建議是把很少用到并且比較大的表想辦法移到別的地方去，這樣可以顯著減少mysql的內存占用。

sort_buffer_size=1M：單個線程使用的用于排序的內存，查詢結果集都會放進這內存里，如果比較小，mysql會多放幾次，所以稍微開大一點就可以了，重要是優(yōu)化好索引和查詢語句，讓他們不要生成太大的結果集。

另外一些配置：

thread_concurrency=8：這個配置標配=cpu數量x2

interactive_timeout=30

wait_timeout=30：這兩個配置使用10-30秒就可以了，這樣會盡快地釋放內存資源，注意：一直在使用的連接是不會斷掉的，這個配置只是斷掉了長時間不動的連接。

query_cache：這個功能不要使用，現(xiàn)在很多人看到cache這幾個字母就像看到了寶貝，這是不唯物主義的。mysql的query_cache在每次表數據有變化的時候都會重新清理連至該表的所有緩存，如果更新比較頻繁，query_cache不但幫不上忙，而且還會對效率影響很大。這個參數只適合只讀型的數據庫，如果非要用，也只能用query_cache_type=2自行用SQL_CACHE指定一些sql進行緩存。

max_connections：默認為100，一般情況下是足夠用的，但是一般要開大一點，開到400-600就可以了，能超過600的話一般就有效率問題，得另找對策，光靠增加這個數字不是辦法。

其它配置可以按默認就可以了，個人覺得問題還不是那么的大，提醒一下：1、配置雖然很重要，但是在絕大部分情況下都不是效率問題的罪魁禍首。2、mysql是一個數據庫，對于數據庫最重要考究的不應是效率，而是穩(wěn)定性和數據準確性。 4、機器實在負荷不了

如果做了以上調整，服務器還是不能承受，那就只能通過架構級調整來優(yōu)化了。

1、mysql同步。
通過mysql同步功能將數據同步到數臺從數據庫，由主數據庫寫入，從數據庫提供讀取。

我個人不是那么樂意使用mysql同步，因為這個辦法會增加程序的復雜性，并常常會引起數據方面的錯誤。在高負荷的服務中，死機了還可以快速重啟，但數據錯誤的話要恢復就比較麻煩。

2、加入緩存
加入緩存之后，就可以解決并發(fā)的問題，效果很明顯。如果是實時系統(tǒng)，可以考慮用刷新緩存方式使緩存保持最新。
在前端加入squid的架構比較提倡使用，在命中率比較高的應用中，基本上可以解決問題。

如果是在程序邏輯層里面進行緩存，會增加很多復雜性，問題會比較多而且難解決，不建議在這一層面進行調整。

3、程序架構調整，支持同時連接多個數據庫
如果web加入緩存后問題還是比較嚴重，只能通過程序架構調整，把應用拆散，用多臺的機器同時提供服務。

如果拆散的話，對業(yè)務是有少許影響，如果業(yè)務當中有部分功能必須使用所有的數據，可以用一個完整庫+n個分散庫這樣的架構，每次修改都在完整庫和分散庫各操作一次，或定期整理完整庫。

當然，還有一種最笨的，把數據庫整個完完整整的做拷貝，然后程序每次都把完整的sql在這些庫執(zhí)行一遍，訪問時輪詢訪問，我認為這樣要比mysql同步的方式安全。

4、使用 mysql proxy 代理
mysql proxy 可以通過代理把數據庫中的各個表分散到數臺服務器，但是它的問題是沒有能解決熱門表的問題，如果熱門內容散在多個表中，用這個辦法是比較輕松就能解決問題。

我沒有用過這個軟件也沒有認真查過，不過我對它的功能有一點點懷疑，就是它怎么實現(xiàn)多個表之間的聯(lián)合查詢?如果能實現(xiàn)，那么效率如何呢?

5、使用memcachedb
數據庫換用支持mysql的memcachedb，是可以一試的想法，從memcachedb的實現(xiàn)方式和層面來看對數據沒有什么影響，不會對用戶有什么困擾。
為我現(xiàn)在因為數據庫方面問題不多，沒有試驗過這個玩意。不過，只要它支持mysql的大部分主要的語法，而且本身穩(wěn)定，可用性是無需置疑的。