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深度优化LNMP之MySQL

时间：2021-07-01 10:21:17 帮助过：11人阅读

硬件层面优化

1、数据库物理机采购

CPU： 64位CPU，一台机器2-16颗CPU。至少2-4颗，L2（缓存）越大越好 

内存： 96-128G，MySQL 3-4个实例。32-64G，1-2实例 

硬盘：机械：选SAS，数量越多越好，转速越高越好15k 

性能：SSD（高并发） > SAS（普通业务线上） >SATA（线下） 

选SSD：使用SSD或者PCIe SSD设备，可提升上千倍的IOPS效率。 

随机IO：SAS单盘能力300IOPS SSD随机IO：单盘能力可达35000IOPS Flashcache HBA卡

raid磁盘阵列： 4快盘：RAID0>RAID1(推荐)>RAID5(少用)>RAID1 

主库选择raid10，从库可选raid5/raid0/raid10，从库配置等于或大于主库 

网卡：使用多块网卡bond，以及buffer，tcp优化 

千兆网卡及千兆、万兆交换机 

提示： 

数据库属于IO密集型服务，硬件尽量不要使用虚拟化。 

Slave硬件要等于或大于Master的性能

 

2、企业案例：

百度：某部门IBM服务器为48核CPU，内存96GB，一台服务器跑3~4个实例： 

sina：服务器是DELL R510居多，CPU是E5210，48GB内存，硬盘12*300G SAS，做RAID10

 

3、服务器硬件配置调整

(1)服务器BIOS调整： 

提升CPU效率参考设置： 

a.打开Perfirmance Per Watt Optimeized（DAPC）模式，发挥CPU最大性能，数据库通常需要高运算量 

b.打开CIE和C States等选项，目的也是为了提升CPU效率 

c. Memory Frequency（内存频率）选择Maximum Performance（最佳性能） 

d.内存设置菜单中，启动Node Interleaving，避免NUMA问题 

(2)阵列卡调整： 

a.购置阵列卡同时配备CACHE及BBU模块(机械盘) 

b.设置阵列写策略为WEB，甚至OFRCE WB （对数据安全要求高）（wb指raid卡的写策略：会写（write back）） 

c.严禁使用WT策略，并且关闭阵列预读策略

2

操作系统层面优化

1.操作系统及MySQL实例选择

1.一定要选择x86_64系统，推荐使用CentOS6.8 linux，关闭NUMA特性 

2.将操作系统和数据分开，不仅仅是逻辑上，还包括物理上 

3.避免使用Swap交换分区 

4.避免使用软件磁盘阵列 

5.避免使用LVM逻辑卷 

6.删除服务器上未使用的安装包和守护进程

2.文件系统层优化

(1)调整磁盘Cache mode

  1. 启用WCE=1(Write Cache Enable),RCD=0(Read Cache Disable)模式

  2. 命令：sdparm -s WCE=1,RCD=0 -S /dev/sdb

(2)采用Linux I/O scheduler算法deadline
deadline调度参数 
对于Centos Linux建议 read_expire = 1/2 write_expire

  1. echo 500 > /sys/block/sdb/queue/iosched/read_expire

  2. echo 1000 > /sys/block/sdb/queue/iosched/write_expire

Linux I/O调度方法 Linux deadline io 调度算法

(3)采用xfs文件系统 
业务量不是很大也可采用ext4，业务量很大，推荐使用xfs：调整XFS文件系统日志和缓冲变量 
XFS高性能设置 

(4)mount挂载文件系统 
增加：async,noatime,nodiratime,nobarrier等

noatime

访问文件时不更新inode的时间戳，高并发环境下，推线显示应用该选项，可以提高系统I/O性能

async

写入时数据会先写到内存缓冲区,只到硬盘有空档才会写入磁盘,这样可以提升写入效率！风险为若服务器宕机或不正常，会损失缓冲区中未写入磁盘的数据 解决办法：服务器主板电池或加UPS不间断电源

nodiratime

不更新系统上的directory inode时间戳，高并发环境，推荐显示该应用，可以提高系统I/O性能 
　　 
nobarrier

不使用raid卡上电池 

(5)Linux 内核参数优化 
1.将vm，swappiness设置为0-10 
2.将vm，dirty_background_ratio设置为5-10，将vm，dirty_ratio设置为它的两倍左右，以确保能持续将脏数据刷新到磁盘，避免瞬间I/O写，产生严重等待

3.优化TCP协议栈

  1. #减少TIME_WAIT，提高TCP效率

  2. net.ipv4.tcp_tw_recyle=1

  3. net.ipv4.tcp_tw_reuse=1

  4. #减少处于FIN-WAIT-2连接状态的时间，使系统可以处理更多的连接net.ipv4.tcp_fin_timeout=2

  5. #减少TCP KeepAlived连接侦测的时间，使系统可以处理更多的连接。

  6. net.ipv4.tcp_keepalived_time=600

  7. #提高系统支持的最大SYN半连接数（默认1024）

  8. net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 16384

  9. #减少系统SYN连接重试次数(默认5)

  10. net,ipv4.tcp_synack_retries = 1

  11. net.ipv4.tcp_sync_retries = 1

  12. #在内核放弃建立的连接之前发送SYN包的数量

  13. net.ipv4.ip_local_prot_range = 4500 65535

  14. #允许系统打开的端口范围

4.网络优化 
#优化系统套接字缓冲区

  1. #Increase TCP max buffer size

  2. net.core.rmem_max=16777216 #最大socket读buffer

  3. net.core.wmem_max=16777216 #最大socket写buffer

  4. net.core.wmem_default = 8388608 #该文件指定了接收套接字缓冲区大小的缺省

  5. 值(以字节为单位)

  6. net.core.rmem_default = 8388608

#优化TCP接收/发送缓冲区

  1. # Increase Linux autotuning TCP buffer limits

  2. net.ipv4.tcp_rmem=4096 87380 16777216

  3. net.ipv4.tcp_wmem=4096 65536 16777216

  4. net.ipv4.tcp_mem = 94500000 915000000 927000000

#优化网络设备接收队列

  1. net.core.netdev_max_backlog=3000

5.其他优化

  1. net.ipv4.tcp_timestamps = 0

  2. net.ipv4.tcp_max_orphans = 3276800

  3. net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 360000

提示：面试的时候说框架，然后说一两个小的优化参数即可 
更多内核可以参考“跟老男孩学运维书的第三章”以及我们的博客，近期将会更新

3

MySQL数据库层面优化

my.cnf参数优化

此优化主要针对innodb引擎

  1. 如果采用MyISAM引擎，需要key_buffer_size加大。

  2. 强烈推荐采用innodb引擎，default-storage-engine=Innodb

  3. 调整innodb_buffer_pool_size大小，考虑设置为物理内存的50%-60%左右

  4. 根据实际需要设置inno_flush_log_at_trx_commit，sync_binlog的值。

  5. 如果要需要数据不能丢失，那么两个都设为1.如果允许丢失大一点数据，

  6. 则可分别设为2和0，在slave上可设为0

  7. 设置innodb_file_per_table = 1，使用独立表空间

  8. 设置innodb_data_file_path = ibdata1:1G:autoextend,不要使用默认的10%

  9. 设置innodb_log_file_size=256M,设置innodb_log_files_in_group=2，基本可

  10. 满足90%以上的场景；

  11. 不要将innodb_log_file_size参数设置太大，这样可以更快同时又更多的磁盘空间，

  12. 丢掉多的日志通常是好的，在数据库崩溃后可以降低恢复数据库的事件

  13. 设置long_query_time = 1记录那些执行较慢的SQL，用于后续的分析排查；

  14. 根据业务实际需要，适当调整max_connection（最大连接数max_connection_error

  15. （最大错误数，建议设置为10万以上，而open_files_limit、innodb_open_files、

  16. table_open_cache、table_definition_cache这几个参数则可设为约10倍于

  17. max_connection的大小；）不要设置太大，会将数据库撑爆

  18. tmp_table_szie、max_heap_table_size、sort_buffer_size、

  19. join_buffer_size、read_buffer_size、read_rnd_buffer_size等都是

  20. 每个连接session分配的，因此不能设置过大

  21. 建议关闭query cache功能或降低设置不要超过512M

更多内核参数：my-innodb-heavy-4G.cnf 配置文件参数介绍 

MySQL工具mysqlreport 我们可以使用工具来分析MySQL的性能 
如何才能做到网站高并发访问? 生产环境中对于防范DDOS攻击的讨论 
面试可能会问到DOOS 攻击防护

关于库表的设计规范

  1. 推荐utf-8字符集，虽然有人说谈没有latin1快

  2. 固定字符串的列尽可能多用定长char，少用varchar

  3. 存储可变长度的字符串使用VARCHAR而不是CAHR---节省空间，因为固定

  4. 长度的CHAR，而VARCHAR长度不固定（UTF8不愁此影响）

  5. 所有的InnoDB表都设计一个无业务的用途的自增列做主键

  6. 字段长度满足需求前提下，尽可能选择长度小的

  7. 字段属性尽量都加NOT NULL约束

  8. 对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”我们可以将他们定义为ENUM类型尽可能不使用TEXT/BLOB类型，确实需要的话，建议拆分到子表中，不要和主表

  9. 放在一起，避免SELECT *的时候读性能太差。

  10. 读取数据时，只选取所需要的列，不要每次都SELECT * 避免产生严重的随机读

  11. 问题，尤其是读到一些TEXT/BLOB类型，确实需要的话，建议拆分到子表中，不要

  12. 和主表放在一起，避免SELECT *的时候读性能太差

  13. 对一个VARCHAR（N）列创建索引时，通常取其50%（甚至更小）左右长度创建前缀

  14. 索引就足以满足80%以上的查询需求了，没必要创建整列的全长度索引。

  15. 多用符合索引，少用多个独立索引，尤其是一些基础（Cardinality）太小

  16. （如果说：该列的唯一值总数少于255）的列就不要创建独立索引了。

4

SQL语句的优化

索引优化 
1)白名单机制一百度，项目开发啊，DBA参与，减少上线后的慢SQL数据 
抓出慢SQL,配置my.cnf

  1. long_query_time = 2

  2. log-slow-queries=/data/3306/slow-log.log

  3. log_queries_not_using_indexs

  4. 按天轮询：slow-log.log

2)慢查询的日志分析工具——mysqlsla或pt-query-digest（推荐）

  1. pt-quey-diges,mysqldumpslow,mysqlsla,myprofi,mysql-explain-slow-log,mysqllogfileter

3)每天晚上0点定时分析慢查询，发到核心开发，DBA分析，及高级运维，CTO的邮箱里 
DBA分析给出优化建议-->核心开发确认更新-->DBA线上操作处理 
4)定期使用pt-duplicate-key-checker检查并删除重复的索引 
定期使用pt-index-usage工具检查并删除使用频率很低的索引 
5)使用pt-online-schema-change来完成大表的ONLINE DDL需求 
6)有时候MySQL会使用错误的索引，对于这种情况使用USE INDEX 
7)使用explain及set profile优化SQL语句

大的复杂的SQL语句拆分成多个小的SQL语句 
子查询，JOIN连表查询，某个表4000万条记录 
数据库是存储数据的地方，但不是计算数据的地方 
对数据计算，应用类处理，都要拿到前端应用解决。禁止在数据库上处理 
搜索功能，like ‘%oldboy%’ 一般不要用MySQL数据库 
使用连接(JOIN)来代替子查询（Sub_Queries） 
避免在整个表上使用cout(*)，它可能锁住整张表 
多表联接查询时，关联字段类型尽量一致，并且都要有索引。 
在WHERE子句中使用UNION代替子查询 
多表连接查询时，把结果集小的表（注意，这里是指过滤后的结果集，不一样是全表数据量小的）作为驱动表

爬虫获取数据的过程

5

网站集群架构上的优化

1.服务器上跑多实例，2-4个（具体需要看服务器的硬件信息）

2.主从复制一主五从，采用mixed模式，尽量不要跨机房同步（进程远程读本地写）

3.定期使用pt-table-checksum、pt-table-sync来检查并修复mysql主从复制的数据差异

4.业务拆分：搜索功能，like ‘%oldboy% ‘ 一般不要用MySQL数据库

5.业务拆分：某些业务应用使用nosql持久化存储，例如：memcached、redis、ttserver

  例如粉丝关注，好友关系等

6.数据库前端必须要加cache，例如：memcached，用户登录，商品查询

7.动态的数据库静态化，整个文件静态化，页面片段静态化

8.数据库集群与读写分离。一主多从，通过程序或dbproxy进行集群读写分离

9.单表超过800万，拆库拆表。人工拆表拆库（登录、商品、订单）

10.百度、阿里国内前三公司，会选择从库进行备份，对数据库进行分库分表

6

MySQL 流程、制度控制优化

任何一次人为数据库记录的更新，都要走一个流程：

a.人的流程：开发-->核心开发-->运维或DBA

b.测试流程：内网测试-->IDC测试-->线上执行

c.客户端管理，phpmyadmin

MySQL基础安全

1.启动程序700，属主和用户组为MySQL

2.为MySQL超级用户root设置密码

3.如果要求严格可以删除root用户，创建其他管理用户，例如admin

4.登录时尽量不要在命令行暴露密码，备份脚本中如果有密码，给设置700，

  属主和密码组为mysql或root

5.删除默认存在的test库

6.初始删除无用的用户，只保留

| root | 127.0.0.1 |

| root | localhost |

7.不要一个用户管理所有的库，尽量专库专用户

8.清理mysql操作日志文件~/.mysql_history（权限600，可以不删）

9.禁止开发获得到web连接的密码，禁止开发连接操作生产对外的库

10.phpmyadmin安全

11.服务器禁止设置外网IP

12.防SQL注入（WEB）php.ini或web开发插件监控，waf控制

文章转自：https://www.abcdocker.com/abcdocker/952

深度优化LNMP之MySQL

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