MySQL数据库内部缓存的使用示例-创新互联
这篇文章主要介绍了MySQL数据库内部缓存的使用示例,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获。下面让小编带着大家一起了解一下。
创新互联凭借专业的设计团队扎实的技术支持、优质高效的服务意识和丰厚的资源优势,提供专业的网站策划、成都网站制作、成都网站建设、外贸营销网站建设、网站优化、软件开发、网站改版等服务,在成都十年的网站建设设计经验,为成都近千家中小型企业策划设计了网站。我们的Web站点随着访问量的上升,会遇到很多的挑战,解决这些问题不仅仅是扩容机器这么简单,建立和使用合适的缓存机制才是根本。
最开始,我们的Web系统架构可能是这样的,每个环节,都可能只有1台机器。
一、 MySQL数据库内部缓存使用
MySQL的缓存机制,就从先从MySQL内部开始,下面的内容将以最常见的InnoDB存储引擎为主。
1. 建立恰当的索引
最简单的是建立索引,索引在表数据比较大的时候,起到快速检索数据的作用,但是成本也是有的。首先,占用了一定的磁盘空间,其中组合索引最突出,使用需要谨慎,它产生的索引甚至会比源数据更大。其次,建立索引之后的数据insert/update/delete等操作,因为需要更新原来的索引,耗时会增加。当然,实际上我们的系统从总体来说,是以select查询操作居多,因此,索引的使用仍然对系统性能有大幅提升的作用。
2. 数据库连接线程池缓存
如果,每一个数据库操作请求都需要创建和销毁连接的话,对数据库来说,无疑也是一种巨大的开销。为了减少这类型的开销,可以在MySQL中配置thread_cache_size来表示保留多少线程用于复用。线程不够的时候,再创建,空闲过多的时候,则销毁。
其实,还有更为激进一点的做法,使用pconnect(数据库长连接),线程一旦创建在很长时间内都保持着。但是,在访问量比较大,机器比较多的情况下,这种用法很可能会导致“数据库连接数耗尽”,因为建立连接并不回收,最终达到数据库的max_connections(大连接数)。因此,长连接的用法通常需要在CGI和MySQL之间实现一个“连接池”服务,控制CGI机器“盲目”创建连接数。
3. Innodb缓存设置(innodb_buffer_pool_size)
innodb_buffer_pool_size这是个用来保存索引和数据的内存缓存区,如果机器是MySQL独占的机器,一般推荐为机器物理内存的80%。在取表数据的场景中,它可以减少磁盘IO。一般来说,这个值设置越大,cache命中率会越高。
4. 分库/分表/分区。
MySQL数据库表一般承受数据量在百万级别,再往上增长,各项性能将会出现大幅度下降,因此,当我们预见数据量会超过这个量级的时候,建议进行分库/分表/分区等操作。最好的做法,是服务在搭建之初就设计为分库分表的存储模式,从根本上杜绝中后期的风险。不过,会牺牲一些便利性,例如列表式的查询,同时,也增加了维护的复杂度。不过,到了数据量千万级别或者以上的时候,我们会发现,它们都是值得的。
二、 MySQL数据库多台服务搭建
1台MySQL机器,实际上是高风险的单点,因为如果它挂了,我们Web服务就不可用了。而且,随着Web系统访问量继续增加,终于有一天,我们发现1台MySQL服务器无法支撑下去,我们开始需要使用更多的MySQL机器。当引入多台MySQL机器的时候,很多新的问题又将产生。
1. 建立MySQL主从,从库作为备份
这种做法纯粹为了解决“单点故障”的问题,在主库出故障的时候,切换到从库。不过,这种做法实际上有点浪费资源,因为从库实际上被闲着了。
2. MySQL读写分离,主库写,从库读。
两台数据库做读写分离,主库负责写入类的操作,从库负责读的操作。并且,如果主库发生故障,仍然不影响读的操作,同时也可以将全部读写都临时切换到从库中(需要注意流量,可能会因为流量过大,把从库也拖垮)。
3. 主主互备。
两台MySQL之间互为彼此的从库,同时又是主库。这种方案,既做到了访问量的压力分流,同时也解决了“单点故障”问题。任何一台故障,都还有另外一套可供使用的服务。
不过,这种方案,只能用在两台机器的场景。如果业务拓展还是很快的话,可以选择将业务分离,建立多个主主互备。
三、 在Web服务器和数据库之间建立缓存
实际上,解决大访问量的问题,不能仅仅着眼于数据库层面。根据“二八定律”,80%的请求只关注在20%的热点数据上。因此,我们应该建立Web服务器和数据库之间的缓存机制。这种机制,可以用磁盘作为缓存,也可以用内存缓存的方式。通过它们,将大部分的热点数据查询,阻挡在数据库之前。
1. 页面静态化
用户访问网站的某个页面,页面上的大部分内容在很长一段时间内,可能都是没有变化的。例如一篇新闻报道,一旦发布几乎是不会修改内容的。这样的话,通过CGI生成的静态html页面缓存到Web服务器的磁盘本地。除了第一次,是通过动态CGI查询数据库获取之外,之后都直接将本地磁盘文件返回给用户。
在Web系统规模比较小的时候,这种做法看似完美。但是,一旦Web系统规模变大,例如当我有100台的Web服务器的时候。那样这些磁盘文件,将会有100份,这个是资源浪费,也不好维护。这个时候有人会想,可以集中一台服务器存起来,呵呵,不如看看下面一种缓存方式吧,它就是这样做的。
2. 单台内存缓存
通过页面静态化的例子中,我们可以知道将“缓存”搭建在Web机器本机是不好维护的,会带来更多问题(实际上,通过PHP的apc拓展,可通过Key/value操作Web服务器的本机内存)。因此,我们选择搭建的内存缓存服务,也必须是一个独立的服务。
内存缓存的选择,主要有redis/memcache。从性能上说,两者差别不大,从功能丰富程度上说,Redis更胜一筹。
3. 内存缓存集群
当我们搭建单台内存缓存完毕,我们又会面临单点故障的问题,因此,我们必须将它变成一个集群。简单的做法,是给他增加一个slave作为备份机器。但是,如果请求量真的很多,我们发现cache命中率不高,需要更多的机器内存呢?因此,我们更建议将它配置成一个集群。例如,类似redis cluster。
Redis cluster集群内的Redis互为多组主从,同时每个节点都可以接受请求,在拓展集群的时候比较方便。客户端可以向任意一个节点发送请求,如果是它的“负责”的内容,则直接返回内容。否则,查找实际负责Redis节点,然后将地址告知客户端,客户端重新请求。
对于使用缓存服务的客户端来说,这一切是透明的。
内存缓存服务在切换的时候,是有一定风险的。从A集群切换到B集群的过程中,必须保证B集群提前做好“预热”(B集群的内存中的热点数据,应该尽量与A集群相同,否则,切换的一瞬间大量请求内容,在B集群的内存缓存中查找不到,流量直接冲击后端的数据库服务,很可能导致数据库宕机)。
4. 减少数据库“写”
上面的机制,都实现减少数据库的“读”的操作,但是,写的操作也是一个大的压力。写的操作,虽然无法减少,但是可以通过合并请求,来起到减轻压力的效果。这个时候,我们就需要在内存缓存集群和数据库集群之间,建立一个修改同步机制。
先将修改请求生效在cache中,让外界查询显示正常,然后将这些sql修改放入到一个队列中存储起来,队列满或者每隔一段时间,合并为一个请求到数据库中更新数据库。
除了上述通过改变系统架构的方式提升写的性能外,MySQL本身也可以通过配置参数innodb_flush_log_at_trx_commit来调整写入磁盘的策略。如果机器成本允许,从硬件层面解决问题,可以选择老一点的RAID(Redundant Arrays of independent Disks,磁盘列阵)或者比较新的SSD(Solid State Drives,固态硬盘)。
5. NoSQL存储
不管数据库的读还是写,当流量再进一步上涨,终会达到“人力有穷时”的场景。继续加机器的成本比较高,并且不一定可以真正解决问题的时候。这个时候,部分核心数据,就可以考虑使用NoSQL的数据库。NoSQL存储,大部分都是采用key-value的方式,这里比较推荐使用上面介绍过Redis,Redis本身是一个内存cache,同时也可以当做一个存储来使用,让它直接将数据落地到磁盘。
这样的话,我们就将数据库中某些被频繁读写的数据,分离出来,放在我们新搭建的Redis存储集群中,又进一步减轻原来MySQL数据库的压力,同时因为Redis本身是个内存级别的Cache,读写的性能都会大幅度提升。
国内一线互联网公司,架构上采用的解决方案很多是类似于上述方案,不过,使用的cache服务却不一定是Redis,他们会有更丰富的其他选择,甚至根据自身业务特点开发出自己的NoSQL服务。
6. 空节点查询问题
当我们搭建完前面所说的全部服务,认为Web系统已经很强的时候。我们还是那句话,新的问题还是会来的。空节点查询,是指那些数据库中根本不存在的数据请求。例如,我请求查询一个不存在人员信息,系统会从各级缓存逐级查找,最后查到到数据库本身,然后才得出查找不到的结论,返回给前端。因为各级cache对它无效,这个请求是非常消耗系统资源的,而如果大量的空节点查询,是可以冲击到系统服务的。
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当前名称:MySQL数据库内部缓存的使用示例-创新互联
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