分布式架构 Mysql优化及高可用

• Mysql是一个关系型数据库管理系统，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低
• 源码开放，不需要支付额外的费用
• 适用于中小型网站数据库
• 为多种编程语言提供了 API，支持多个操作系统使用
• 支持多线程，充分利用 CPU 资源
• 提供用于管理、检查、优化数据库操作的管理工具
• 支持多种存储引擎（MyISAM、查询/插入快，不支持事物，InnoDB 插入慢 支持ACID事务，支持行级锁定）

Mysql 优化思路

• 表设计合理化
• 索引优化（添加适当索引[四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引]）
• Mysql配置优化 (配置最大并发数my.ini)
• SQL查询优化
• Mysql服务器硬件升级
• 定时的去清除不需要的数据,定时进行碎片整理

Mysql 优化步骤

表设计合理化

• 1.字符集的选择 如果确认全部是中文，不会使用多语言以及中文无法表示的字符，那么选GBK,只需要2个字节 UTF-8编码会占用3个字节

• 2.表的存储引擎（查询/插入快，不需要事物支持，可用MyISAM、需要事物可用 InnoDB,不支持全文索引）,MyISAM适合SELECT密集型的表，而InnoDB适合INSERT和UPDATE密集型的表

• 3.如果一个表有许多的列，但平时参与查询和汇总的列却并不是很多，此时可以考虑将表格拆分成2个表，一个是常用的字段，另一个是很少用到的字段

• 4.BLOB和CLOB 此类字段一般数据量很大，建议设计上数据库可以只保存其外部连接，而数据以其它方式保存，比如系统文件

• 5.就是用空间换取时间。如果大表查询里经常要join某个基础表，且这个数据基本不变，比如人的姓名，城市的名字等。一旦基础表发生变动，
  则需要更新所有涉及到的冗余表

• 6 合理构建分区表，分区策略（Range/List/Hash/Key）

• 7 如果预期长度范围varchar就满足，就避免使用TEXT,表数据量越大，读取越慢，（Mysql 是行存储模式，所以会把整行读取出来,text 储存了大量的数据。读取时，占了大量的io开销）

• 8.尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME

索引优化（ (mysql单表最大索引数量为16，建议4-8之间)

• 1.尽可能使用长度短的主键，在主键上无需建单独的索引，因为系统内部为主键建立了聚簇索引，允许在其它索引上包含主键列
• 2.外键会影响插入和更新性能，对于批量可靠数据的插入，尽可能用选用对应主表的主键作作为外键，外键是默认加上索引的
• 3.优先创建复合索引，效果大于单索引
• 4.经常需要检索查询、排序建议建立索引
• 5.mysql强制使用指定索引查询 （select * from table_name force index (index_name) where conditions;）
• 6.创建索引时，需要指定合适长度，其长度直接影响索引文件的大小，因此会影响增删改查的速度
  如 zachary_goods 商品表，title字段长度255，通过本地执行计划
  explain select id,title from zachary_goods where title=“测试商品”;

±—±------------±----------±-----±--------------±------------±--------±------±-----±-------------------------+

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

±—±------------±----------±-----±--------------±------------±--------±------±-----±-------------------------+

| 1 | SIMPLE | zachary_goods | ref | index_title |
index_title | 150 | const | 1 | Using where; Using index |

±—±------------±----------±-----±--------------±------------±--------±------±-----±-------------------------+

其中key_len 为150过长这样当更新时是比较占内存的
设置区分度高的并且长度适合的索引
select count(distinct left(title,total))/count(*) from zachary_goods;
total是指截取的长度，实际上也可以发现设置该长度的查询度，比例越大说明越良好
通过测试发现索引长度30最佳
alter table zachary_goods add index index_title(title(30));

执行计划介绍

1.select_type: SIMPLE – 查询类型（简单查询、联合查询、子查询）
2.table: user – 显示这一行的数据是关于哪张表的
3.type: range – 区间索引（在小于1990/2/2区间的数据)，这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL,const代表一次就命中，ALL代表扫描了全表才确定结果。一般来说，得保证查询至少达到range级别,最好能达到ref
4.possible_keys: birthday – 指出MySQL能使用哪个索引在该表中找到行。如果是空的，没有相关的索引。这时要提高性能，可通过检验WHERE子句，看是否引用某些字段，或者检查字段不是适合索引
5.key: birthday – 实际使用到的索引。如果为NULL，则没有使用索引。如果为primary的话，表示使用了主键
6.key_len: 4 – 最长的索引宽度。如果键是NULL，长度就是NULL。在不损失精确性的情况下，长度越短越好
7.ref: const – 显示哪个字段或常数与key一起被使用
8.rows: 1 – 这个数表示mysql要遍历多少数据才能找到
9.Extra: Using where; Using index – 执行状态说明，这里可以看到的坏的例子是Using temporary和Using

SQL查询优化

• 1.可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL
• 2.sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库
• 3.不用SELECT *,罗列相关字段，减少资源开销
• 4.OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内
• 5.避免like %xxx式查询,全表扫描
• 6.尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
• 7.对于连续数值，使用BETWEEN不用IN
• 8.列表数据不要拿全表，要使用LIMIT来分页，每页数量也不要太大

Mysql配置优化

• 1.修改MySQL客户端的数据库连接闲置最大时间值 wait_timeout参数值，由默认的8小时，修改为30分钟，wait_timeout=1800（单位秒）
  通过命令show variables like 'wait_timeout’查看结果值
• 2.修改back_log参数值:由默认的50修改为500（每个连接256kb），back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中
• 3.修改max_connections参数值，修改为3000；max_connections=3000，
  max_connections是指MySql的最大连接数，如果服务器的并发连接请求量比较大，建议调高此值，以增加并行连接数量
• 4.修改thread_concurrency值，thread_concurrency应设为CPU核数的2倍

Mysql常见问题分析及处理

1. Mysql死锁（非主键索引更新引起的死锁）
   死锁一般会抛出MySQLTransactionRollbackException: Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction
   主键更新，Mysql会锁住主键索引，非主键索引更新时；Mysql会先锁住非主键索引，再锁定主键索引
   如：update zachary_goods set status=‘CHECKED’ where title=“测试商品”,Mysql会执行以下过程
   1.由于用到了非主键索引，首先需要获取index_title上的行级锁
   2.获取锁成功后根据主键进行更新，所以需要获取主键上的行级锁
   3.更新完毕后，提交，并释放所有锁
   那么死锁如何产生呢？，如上SQL再执行1.2之间时，突然外界执行了 update zachary_goods set status=‘CHECKED’ where id=1 AND
   同样会先锁住主键索引，然后锁住非主键索引，此时此刻 上叙SQL等待主键锁，下叙SQL等待非主键索引，就产生了死锁
   处理方案
   1.默认更新时，先获取需要更新的记录的主键
   2.通过主键更新记录避免死锁

2. Mysql 缺少索引的数据表更新引起的死锁
   相关异常Error: ER_LOCK_WAIT_TIMEOUT: Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
   分析思考：
   原因是锁等待超时，当前事务在等待其它事务释放锁资源造成的
   MySQL 默认的级别是 REPEATABLE READ（可重复读），这表示在 MySQL 的默认情况下，“脏读”、“不可重复读” 是不会发生的。这就需要在更新的时候进行必要的锁定（InnoDB 是采用行级锁的方式），从而保证一致性
   InnoDB 的行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，意味着只有通过索引条件检索数据，其才使用行级锁，否则，其 将使用表锁
   执行SQL时候没有给相关字段加索引导致锁住了整个表，由于数据量大导致其它查询本表处于等待锁资源，而这个等待时间太久，导致超时了
   处理方案
   1.相关字段加索引
   2.text 字段做索引，所以必须选择字段前多少位做索引，或者使用全文索引，InnoDB不支持全文索引

3. Mysql多线程update发生死锁
   相关异常Error updating database.
   Cause: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLTransactionRollbackException: Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction
   分析思考： 因为行锁是对索引加锁，那么当where语句中包含多个条件时候，mysql在生成执行计划的时候实际上也只用到一个字段的索引（区分度最大的字段），所以即使where语句中包含多个字段，实际上也只使用了一个字段的索引，那么根据这个字段进行过滤出来的记录数可能就不止一条，这个可以通过explain查看到。
   当高并发的情况下，当两个事务同时需要对同一个检索的记录进行更新操作时，由于其中一个事务把同一个检索的所有记录都锁住了，
   那么必然会导致另外一个事务无法获取到锁
   处理方案
   1.建立复合索引，对where条件中所用到的所有的字段共同构建一个复合索引
   2.再次执行explain，发现这个时候确实只锁住了一条记录，问题解决

Mysql优化过程（千万级别数据）

读写分离：

主从复制过程：

一主多从：

级联复制：

• 1.当传统单节点数据库由于负载过高，数据量大，查询缓慢，此时优化思路 可以做主从、读写分离
• 2.所谓读写分离，1个主节点用于写数据，把读数据分流到1个从节点。从而提高节点利用率、缓解数据库压力
• 3.以上方案可以撑一段时间，当数据量持续加大后，以上方案已经到达瓶颈后，这个时候分析写数据/读数据哪个有瓶颈？
• 4.如果读数据有瓶颈后，可以优化成，1主多从，从节点做负载均衡。mysql的binlong同步5个节点以上会存在性能问题，建议3-5个节点
  如果由于业务系统需要，必须要大于5个节点以上，建议使用 从节点挂载同步到从节点，减少主节点同步到从节点的性能耗损
• 5.如果写数据存在瓶颈，此时考虑表构造、索引优化
• 6.当表构造、索引优化后并发已到瓶颈后，此时考虑分库，由于mysql单库存在最大并发限制（3000），提高并发、提高磁盘存储率
• 7.分库后由于数据库持续增大，索引优化到瓶颈后效果不好。此时考虑分区。分区相当于单库的分表，
  Mysql支持多种分区算法，无嵌入程序。Mysql支持单库最大分区1024，意味着可以分1024个区块
• 8.由于应用程序里面各种统计算法、业务模式加大，此时单台主节点数据库已经到达瓶颈（分区不支持数据库横向扩展），此时考虑分表，
  由于分表会有很多潜在问题，维护成本高额、统计数据繁琐、数据移植难度大等。笔者建议不到万不得已不要走此步骤
• 9.分表有效将大表横向切分成小表，可分布在多台数据库上。性能非常高。常用分表如（shared-jdbc,my-cat,mysql-proxy官网插件）

注明：如是对公司业务发展非常了解、业务清晰明了、数据量预估到位、风险评估到位可提前设计一步到位、否则就是过度为了设计而设计
笔者建议，按照系统规模、业务场景逐渐优化改造，不要想着一步到位。

Mysql 高可用部署架构

1. 由于Mysql的写入单台存在瓶颈，不管是主从复制、读写分离都不能完全有效利用服务器资源，并存在数据延迟的风险，数据不一致风险
   笔者推荐一款开源好用的插件 Galera Cluster
   

   简单说明就是Mysql集群，和主从结构稍有不同，集群中都是主节点，都可以读写操作，当客户端写入到某台数据库后，
   实时自动同步新数据同步到其它节点上面，这种架构不共享任何数据，是一种高冗余架构。 它能解决Mysql如下问题
   1.多主架构：真正的多点读写的集群，在任何时候读写数据，都是最新的,充分利用服务器资源
   2.同步复制：集群不同节点之间数据同步，没有延迟，在数据库挂掉之后，数据不会丢失
   3.并发复制：从节点在APPLY数据时，支持并行执行，有更好的性能表现
   4.故障切换：在出现数据库故障时，因为支持多点写入，切的非常容易

总结：

Mysql优化根据业务场景逐渐优化，不要盲目过度设计优化，根据系统业务情况采用适合数据库进行业务处理，传统数据库可以和Nosql数据库共存，分别使用它的优化，让系统业务更加稳健运行

作者简介：张程 技术研究

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