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  • 以下的文章主要介绍的是网站的MySQL参数设置的具体操作步骤,我们大家都知道网站的访问量越,MySQL数据库的压力就越大,形成瓶颈效应。所以MySQL数据库的优化是我们首先需要考虑的问题。***步自然想到的是 MySQL ...

    以下的文章主要介绍的是网站的MySQL参数设置的具体操作步骤,我们大家都知道网站的访问量越,MySQL数据库的压力就越大,形成瓶颈效应。所以MySQL数据库的优化是我们首先需要考虑的问题。

    ***步自然想到的是 MySQL 系统参数的优化,作为一个访问量很大的网站(日20万人次以上)的数据库系统,不可能指望 MySQL 默认的系统MySQL参数设置能够让 MySQL运行得非常顺畅。

    (1)、back_log:

    要求 MySQL 能有的连接数量。当主要MySQL线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求,这就起作用,然后主线程花些时间(尽管很短)检查连接并且启动一个新线程。

    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。只有如果期望在一个短时间内有很多连接,你需要增加它,换句话说,这值对到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。你的操作系统在这个队列大小上有它自己的限制。 试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效。

    当你观察你的主机进程列表,发现大量 264084 | unauthenticated user | xxx.xxx.xxx.xxx | NULL | Connect | NULL | login | NULL 的待连接进程时,就要加大 back_log的值了。默认数值是50,我把它改为500。

    (2)、interactive_timeout:

    服务器在关闭它前在一个交互连接上等待行动的秒数。一个交互的客户被定义为对MySQL_real_connect()使用 CLIENT_INTERACTIVE 选项的客户。 默认数值是28800,我把它改为7200。

    (3)、key_buffer_size:

    索引块是缓冲的并且被所有的线程共享。key_buffer_size是用于索引块的缓冲区大小,增加它可得到更好处理的索引(对所有读和多重写),到你能负担得起那样多。如果你使它太大,系统将开始换页并且真的变慢了。默认数值是8388600(8M),我的MySQL主机有2GB内存,所以我把它改为402649088(400MB)。

    (4)、max_connections:

    允许的同时客户的数量。增加该值增加MySQLd 要求的文件描述符的数量。这个数字应该增加,否则,你将经常看到 Too many connections 错误。 默认数值是100,我把它改为1024 。

    (5)、record_buffer:

    每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每张表分配这个大小的一个缓冲区。如果你做很多顺序扫描,你可能想要增加该值。默认数值是131072(128K),我把它改为16773120 (16M)

    (6)、sort_buffer:

    每个需要进行排序的线程分配该大小的一个缓冲区。增加这值加速ORDER BY或GROUP BY操作。默认数值是2097144(2M),我把它改为16777208 (16M)。

    (7)、table_cache:

    为所有线程打开表的数量。增加该值能增加MySQLd要求的文件描述符的数量。MySQL对每个***打开的表需要2个文件描述符。默认数值是64,我把它改为512。

    (8)、thread_cache_size:

    可以复用的保存在中的线程的数量。如果有,新的线程从缓存中取得,当断开连接的时候如果有空间,客户的线置在缓存中。如果有很多新的线程,为了提高性能可以这个变量值。通过比较 Connections 和 Threads_created 状态的变量,可以看到这个变量的作用。我把它MySQL参数设置为 80。

    (10)、wait_timeout:

    服务器在关闭它之前在一个连接上等待行动的秒数。 默认数值是28800,我把它改为7200。 注:参数的调整可以通过修改/etc/my.cnf 文件并重启 MySQL 实现。这是一个比较谨慎的工作,上面的结果也仅仅是我的一些看法,你可以根据你自己主机的硬件情况(特别是内存大小)进一步修改。以上的相关内容就是对大访问量网站的MySQL参数设置的介绍,望你能有所收获。

    【编辑推荐】

    【责任编辑:孙巧华 TEL:(010)68476606】

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  • 如果您遇到这种情况并且它是瓶颈,请考虑是否可以拆分其功能或将使用该表的任何复杂操作移动到临时表,您可以定期更新为块. 注意,上面唯一具有重大影响的东西是良好的查询设计/索引.除此之外,你想开始考虑更好的硬件....

    这是一个复杂的领域.影响三个类别中每个类别的“阈值”重叠很多.

    >如果您的操作遇到CPU限制问题,那么您肯定需要查看:

    (a)数据库的结构 – 是否完全标准化.糟糕的数据库结构会导致复杂的查询进入处理器.

    (b)您的索引 – 您的查询所需的一切都已充分索引.缺乏索引可能会严重影响处理器和内存.要检查索引,请执行“EXPLAIN … your query”.在结果说明中没有使用索引的任何行,您需要仔细查看,如果可能,添加索引.

    (c)尽可能使用准备好的陈述.这些可以节省CPU进行相当多的运算.

    (d)使用适合您的CPU的更好的编译器和优化.这是专用类型的一种,但它可以在这里和那里收集奇怪的额外百分比.

    >如果您的操作被读取有问题

    (a)确保您尽可能缓存.检查query_cache_limit和query_cache_size的配置变量.这不是一个神奇的修复,但提高这些可以帮助.

    (b)如上所述,检查索引.良好的索引减少了需要读取的数据量.

    >如果您的操作遇到问题,请写入绑定

    (a)查看您是否需要当前拥有的所有索引.索引是好的,但是它们改善查询时间的权衡是维护这些索引会影响编写数据所花费的时间并使它们保持最新.通常情况下,如果有疑问你会想要索引,但有时候你对写一个表比你从中读取表更感兴趣.

    (b)可以使用INSERT DELAYED来“排队”写入数据库.请注意,这不是一个神奇的修复,往往不合适,但在适当的情况下可以有所帮助.

    (c)检查同时严重读取和写入的表格,例如:一个访问列表,可以不断更新访问者的会话数据,并且可以同时读取.很容易优化一个表来读取和写入,但不是真的可以设计一个表格来擅长两者.如果您遇到这种情况并且它是瓶颈,请考虑是否可以拆分其功能或将使用该表的任何复杂操作移动到临时表,您可以定期更新为块.

    注意,上面唯一具有重大影响的东西是良好的查询设计/索引.除此之外,你想开始考虑更好的硬件.特别是,您可以从RAID-0阵列中获得很多好处,这对于编写绑定问题没有太大作用,但是可以为读取绑定问题创造奇迹.它可以是一个非常便宜的解决方案,可以大大提升.

    您还错过了列表中的两个项目.

    >内存限制.如果您遇到内存问题,那么您必须检查索引编制的所有可用索引的内容.如果由于某种原因您使用了大量与数据库的离散连接,您还可以查看更大的连接池.

    >网络绑定.如果你遇到网络限制问题……你可能不是,但如果你是,你需要另一个网卡或更好的网络.

    请注意,分析数据库性能的一种便捷方法是打开log_slow_queries选项并将long_query_time设置为0以获取所有内容,或者将0.3或类似内容设置为捕获可能保留数据库的任何内容.您还可以打开log-queries-not-using-indexes以查看是否有任何有趣的内容.请注意,这种日志记录可以终止繁忙的实时服务器.在开发盒上试一试即可开始.

    希望有一些帮助.我会对任何人对上述内容的评论感兴趣.

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  • 实现主从分离可以使用MySQL中间件如:Atlas 四、分表分库(分布式): 在cache层的高速缓存,MySQL的主从复制,读写分离的基础上,这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈,而数据量的持续猛增,由于MyISAM使用表锁,在高...

    一、缓存式的应用程序架构:

    在应用层和db层之间加一层cache层,主要目的:减少数据库读取负担,提高数据读取速度。cache存取的媒介是内存,可以考虑采用分布式的cache层,这样更容易破除内存容量的限制,同时增加了灵活性。游戏多采用redis、Memcached这类。

    二、实现MySQL数据库异步查询实现:

    通常情况下在PHP中MySQL查询是串行的,如果能实现MySQL查询的异步化,就能实现多条SQL语句同时执行,这样就能大大地缩短MySQL查询的耗时,提高数据库查询的效率。目前MySQL的异步查询只在MySQLi扩展提供,查询方法分别是:

    1、使用MYSQLI_ASYNC模式执行mysqli::query

    2、获取异步查询结果:mysqli::reap_async_query

    使用mysql异步查询,需要使用mysqlnd作为PHP的MySQL数据库驱动。

    使用MySQL异步查询,因为需要给所有查询都创建一个新的连接,而MySQL服务端会为每个连接创建一个单独的线程进行处理,如果创建的线程过多,则会造成线程切换引起系统负载过高。Swoole中的异步MySQL其原理是通过MYSQLI_ASYNC模式查询,然后获取mysql连接的socket,加入到epoll事件循环中,当数据库返回结果时会回调指定函数,这个过程是完全异步非阻塞的。

    三、MySQL主从读写分离(选择高效操作的表存储格式):

    当数据库的写压力增加,cache层(如Memcached)只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负。使用主从复制技术(master-slave模式)来达到读写分离,以提高读写性能和读库的可扩展性。读写分离就是只在主服务器上写,只在从服务器上读,基本原理是让主数据库处理事务性查询,而从数据库处理select查询,数据库复制被用于把事务性查询(增删改)导致的改变更新同步到集群中的从数据库。

    MySQL读写分离提升系统性能:

    1、主从只负责各自的读和写,极大程度缓解X锁和S锁争用。

    2、slave可以配置MyISAM引擎,提升查询性能以及节约系统开销。

    3、master直接写是并发的,slave通过主库发送来的binlog恢复数据是异步的。

    4、slave可以单独设置一些参数来提升其读的性能。

    5、增加冗余,提高可用性。

    实现主从分离可以使用MySQL中间件如:Atlas

    四、分表分库(分布式):

    在cache层的高速缓存,MySQL的主从复制,读写分离的基础上,这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈,而数据量的持续猛增,由于MyISAM使用表锁,在高并发下会出现严重的锁问题,大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。采用Master-Slave复制模式的MySQL架构,只能对数据库的读进行扩展,而对数据的写操作还是集中在Master上。这时需要对数据库的吞吐能力进一步地扩展,以满足高并发访问与海量数据存储的需求。

    对于访问极为频繁且数据量巨大的单表来说,首先要做的是减少单表的记录条数,以便减少数据查询所需的时间,提高数据库的吞吐,这就是所谓的分表【水平拆分】。在分表之前,首先需要选择适当的分表策略,使得数据能够较为均衡地分布到多张表中,并且不影响正常的查询。

    分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题,但是却无法给数据库的并发处理能力带来质的提升。面对高并发的读写访问,当数据库master服务器无法承载写操作压力时,不管如何扩展Slave服务器都是没有意义的,对数据库进行拆分,从而提高数据库写入能力,即分库【垂直拆分】。

    分库分表的理由策略如下:

    1、中间变量=user_id % ( 库数量 * 每个库的表数量 )

    2、库=取整(中间变量 / 每个库的表数量)

    3、表=中间变量 % 每个库的表数量

    数据库经过业务拆分及分库分表,虽然查询性能和并发处理能力提高了。但是原本跨表的事务上升为分布式事务;由于记录被切分到不同的库和不同的表中,难以进行多表关联查询,并且不能不指定路由字段对数据进行查询。且分库分表后需要进一步对系统进行扩容(路由策略变更)将变得非常不方便,需要重新进行数据迁移。

    五、数据操作

    数据库加索引

    选择利于高效查询的数据类型

    1.多用数字运算,少用字符串运算

    2.当较小类型够用时,就不用较大类型

    3.把数据列声明成NOT NULL

    4.考虑使用ENUM

    5.整理表碎片

    6.使用合成索引

    Innodb与Myisam引擎的区别与应用场景

    1. 区别:

    (1)事务处理:

    MyISAM是非事务安全型的,而InnoDB是事务安全型的(支持事务处理等高级处理);

    (2)锁机制不同:

    MyISAM是表级锁,而InnoDB是行级锁;

    (3)select ,update ,insert ,delete 操作:

    MyISAM:如果执行大量的SELECT,MyISAM是更好的选择

    InnoDB:如果你的数据执行大量的INSERT或UPDATE,出于性能方面的考虑,应该使用InnoDB表

    (4)查询表的行数不同:

    MyISAM:select count(*) from table,MyISAM只要简单的读出保存好的行数,注意的是,当count(*)语句包含

    where条件时,两种表的操作是一样的

    InnoDB : InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行

    (5)外键支持:

    mysiam表不支持外键,而InnoDB支持

    2. 为什么MyISAM会比Innodb 的查询速度快。

    INNODB在做SELECT的时候,要维护的东西比MYISAM引擎多很多;

    1)数据块,INNODB要缓存,MYISAM只缓存索引块,  这中间还有换进换出的减少;

    2)innodb寻址要映射到块,再到行,MYISAM 记录的直接是文件的OFFSET,定位比INNODB要快

    3)INNODB还需要维护MVCC一致;虽然你的场景没有,但他还是需要去检查和维护

    MVCC ( Multi-Version Concurrency Control )多版本并发控制

    3. 应用场景

    MyISAM适合:(1)做很多count 的计算;(2)插入不频繁,查询非常频繁;(3)没有事务。

    InnoDB适合:(1)可靠性要求比较高,或者要求事务;(2)表更新和查询都相当的频繁,并且行锁定的机会比较大的情况。

    参考:

    https://blog.csdn.net/u010832551/article/details/77836681

    https://www.cnblogs.com/changna1314/p/6878900.html

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  • 考研复习难免遇到瓶颈期,就是怎么努力也无法突破,目前正是最后冲刺复习阶段,考生要及时调整状态,走出瓶颈期区,下面分享5个对策,大家参考学习。问题表现:学习时间拉长,成绩却不见提升;对学习...

    考研复习难免遇到瓶颈期,就是怎么努力也无法突破,目前正是最后冲刺复习阶段,考生要及时调整状态,走出瓶颈期区,下面分享5个对策,大家参考学习。

    问题表现:学习时间拉长,成绩却不见提升;对学习产生了“腻烦”情绪

    原因分析:心理压力过大,学习方法有误;单一学习模式,产生学习疲劳;学习效率低下

    解决方案:调整心态,传授学习方法和技巧;变换学习模式,对抗学习疲劳;调节思维,提高学习效率

    学习遇到瓶颈了怎么办啊

    ▲▲▲

    1

    要自信

    很多的科学研究都证明,人的潜力是很大的,但大多数人并没有有效地开发这种潜力,这其中,人的自信力是很重要的一个方面。无论何时何地,你做任何事情,有了这种自信力,你就有了一种必胜的信念,而且能使你很快就摆脱失败的阴影。相反,一个人如果失掉了自信,那他就会一事无成,而且很容易陷入永远的自卑之中。

    2

    有科学的学习方法就可以在学习上做到事半功倍

    提高复习效率方面:有学习环节,学习态度、学习方法。你只要从现在把学习转变了,学牢了,当然就简单了,成绩就会提高。每个人的基础不同,学习态度也不同,所以要采用的方法也就不同。要把学习学好就得找到适合自己的学习方法,要根据自己的特点选择适合的方法。就可以取得进步。学习的方法应该是“百家争鸣”“百花齐放”。

    当考研遇到瓶颈期,是不是也是因为你的某项基本功不扎实造成的呢?不妨静下心来,反思整个复习过程,尤其是你的错题本,很可能阻碍你进步的,就是你当初复习求快而忽略的几个概念、几条公式。用两三天的时间,把知识框架重新梳理一遍,存疑之处尽数标记之,重新巩固。

    3

    学习遇到瓶颈,不要太紧张

    只要看开点就可以了,否则太过于紧张的心情,是无法进行复习的,不要紧张。详细分析存在的问题,做好查缺补漏的。做到同中有异,异中有同。

    4

    寻求朋友、家人和同学的帮助

    当遇到瓶颈期时可以和他们倾诉一下,也许把你心中的苦闷说出来,心情就会轻松好多。相信朋友也会开导你,给你一些小方法,帮你度过瓶颈期。

    5

    适当放松自己。

    听几首自己喜欢的歌曲,或者抽空去看个喜欢的电影。但是对于这种方式不能过度。这种只是一时转移注意力,让你遇到瓶颈的真正原因没有找到,没有解决问题的话,回头你一样会遇到瓶颈期。所以一定要学会去发现真正的问题,然后解决它。

    考研是马拉松,在这个过程中,学习不够者被淘汰了,体能不支者被淘汰了,中途改道者被淘汰了,消极悲观者被淘汰了……在被问到考研成功的因素时,很多成功者的人给出的答案竟只是简单的一句话:因为我坚持下来了。

    放弃,才是衡量失败的唯一标准。当考研遇上瓶颈期,面对每个难眠的夜晚,都告诉自己,Never give up。

    来源于网络

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