史上最全的MySQL高性能优化实战总结！

1.1 前言

MySQL对于很多Linux从业者而言，是一个非常棘手的问题，多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。

今天给大家体验MySQL的优化实战，助你高薪之路顺畅。

图 - MySQL查询过程

1.2 优化的哲学

优化有风险，涉足需谨慎

1.2.1 优化可能带来的问题

1.2.2 优化的需求

1.2.3 优化由谁参与

在进行数据库优化时，应由数据库管理员、业务部门代表、应用程序架构师、应用程序设计人员、应用程序开发人员、硬件及系统管理员、存储管理员等，业务相关人员共同参与。

1.3 优化思路

1.3.1 优化什么

在数据库优化上有两个主要方面：即安全与性能。

1.3.2 优化的范围有哪些

存储、主机和操作系统方面:

应用程序方面:

数据库优化方面:

说明：不管是在，设计系统，定位问题还是优化，都可以按照这个顺序执行。

1.3.3 优化维度

数据库优化维度有四个:

硬件、系统配置、数据库表结构、SQL及索引

优化选择

1.4 优化工具有啥？

1.4.1 数据库层面

检查问题常用工具

不常用但好用的工具

1.4.2 数据库层面问题解决思路

一般应急调优的思路：

针对突然的业务办理卡顿，无法进行正常的业务处理！需要立马解决的场景！

常规调优思路：

针对业务周期性的卡顿，例如在每天10-11点业务特别慢，但是还能够使用，过了这段时间就好了。

1.4.3 系统层面

cpu方面

vmstat、sar top、htop、nmon、mpstat

内存

free、ps -aux 、

IO设备（磁盘、网络）

iostat、 ss 、 netstat 、 iptraf、iftop、lsof、

vmstat 命令说明：

iostat命令说明

实例命令： iostat -dk 1 5

iostat -d -k -x 5 （查看设备使用率（%util）和响应时间（await））

1.4.4 系统层面问题解决办法

你认为到底负载高好，还是低好呢？

在实际的生产中，一般认为 cpu只要不超过90%都没什么问题 。

当然不排除下面这些特殊情况：

问题一：cpu负载高，IO负载低

问题二：IO负载高，cpu负载低

问题三：IO和cpu负载都很高

硬件不够了或sql存在问题

1.5 基础优化

1.5.1 优化思路

定位问题点:

硬件 --> 系统 --> 应用 --> 数据库 --> 架构（高可用、读写分离、分库分表）

处理方向

明确优化目标、性能和安全的折中、防患未然

1.5.2 硬件优化

主机方面：

cpu的选择：

内存的选择：

存储方面：

raid卡：主机raid卡选择：

网络设备方面：

使用流量支持更高的网络设备（交换机、路由器、网线、网卡、HBA卡）

注意：以上这些规划应该在初始设计系统时就应该考虑好。

1.5.3 服务器硬件优化

1.5.4 系统优化

Cpu：

基本不需要调整，在硬件选择方面下功夫即可。

内存：

基本不需要调整，在硬件选择方面下功夫即可。

SWAP：

MySQL尽量避免使用swap。阿里云的服务器中默认swap为0

IO ：


这个参数决定了Linux是倾向于使用swap，还是倾向于释放文件系统cache。在内存紧张的情况下，数值越低越倾向于释放文件系统cache。当然，这个参数只能减少使用swap的概率，并不能避免Linux使用swap。

修改MySQL的配置参数innodb_flush_method，开启O_DIRECT模式。这种情况下，InnoDB的buffer pool会直接绕过文件系统cache来访问磁盘，但是redo log依旧会使用文件系统cache。值得注意的是，Redo log是覆写模式的，即使使用了文件系统的cache，也不会占用太多

IO调度策略

1.5.5 系统参数调整

Linux系统内核参数优化

1.5.6 应用优化

业务应用和数据库应用独立,防火墙：iptables、selinux等其他无用服务(关闭)：

安装图形界面的服务器不要启动图形界面 runlevel 3,另外，思考将来我们的业务是否真的需要MySQL，还是使用其他种类的数据库。用数据库的最高境界就是不用数据库。

1.6 数据库优化

SQL优化方向：

执行计划、索引、SQL改写

架构优化方向：

高可用架构、高性能架构、分库分表

1.6.1 数据库参数优化

调整：

实例整体（高级优化，扩展）

连接层（基础优化）

设置合理的连接客户和连接方式

SQL层（基础优化）

query_cache_size： 查询缓存

OLAP类型数据库,需要重点加大此内存缓存.

但是一般不会超过GB.

对于经常被修改的数据，缓存会立马失效。

我们可以实用内存数据库（redis、memecache），替代他的功能。

1.6.2 存储引擎层（innodb基础优化参数）

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