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MySQL中如何理解基于多个维度分析服务器性能

这篇文章给大家介绍MySQL中如何理解基于多个维度分析服务器性能，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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一、服务器性能简介

1、性能定义

服务器性能优化是一项非常艰巨的任务，当然也是很难处理的问题，在写这篇文章的时候，特意请教下运维大佬，硬件工程师，数据库管理，单从自己的实际开发经验来看，看待这个问题的角度起码是不全面的。

补刀一句：在公司靠谱少撕逼，工程师这个群体是很好交朋友的，互相学习一起进步，升职加薪他不好吗？

服务性能定义：完成一个任务或者处理一次接口请求所需要的时间，这个时间是指响应完成时间，即请求发出，到页面响应回显结束，这是看待性能问题的基本逻辑。

2、分析性能

服务的基本过程一般如下图，这是一张最简单的前后端分离，加一台数据库存储的流程，但是想要说明一个复杂的逻辑。

MySQL中如何理解基于多个维度分析服务器性能

从页面请求，到获取完整的响应结果，这个过程每个环节都可能导致性能问题，抛开网络，硬件，服务器，MySQL存储这些核心客观因素，单是下面这行代码就可以秒掉很多人的努力。

Thread.sleep(10000); // 仿佛整个世界都安静了。

影响性能的因素很多，一般说性能优化会从下面几个方面考虑：

  • 网络传输，比如私有云和公有云的交互，接口传输内容过大；

  • 应用服务，接口设计是否最简，没有逻辑问题，架构设计是否合理；

  • 存储服务，MySQL的查询写入，表设计是否合理，连接池配置是否合理；

  • 硬件设施，CPU和内存的利用是否在合理区间，缓存是否合理；

这些问题每个处理起来都是非常耗费时间，且对人员的要求相对较高，不说一定要到达专家水平，起码性能问题出现时候，基本的意识要有。

二、MySQL执行机制

基于上述流程图，MySQL性能分析主要从下面几个方面切入，基本方向就不会偏。

1、连接池配置

查看默认最大连接数配置：

SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections';

最小连接数是连接池一直保持的会话连接，这个值相对好处理许多，评估服务在正常状态下需要多少会话连接。

最大连接数服务器允许的最大连接数值，这个参数的设计就比较飘逸，需要对高并发业务有把控，且要分析SQL性能，和CPU利用率（基本上是70%-85%），想获得这一组参数，可是相当不容易，需要测试精细，配合运维进行服务监控记录，开发不断优化，可能要分库分表，或者集群，拆服务分布式化等一系列操作，最终才能得到合理处理逻辑，当然这样费心对待的都是核心业务，一般的业务也就是经验上把控。

2、SQL执行过程

MySQL解析器识别SQL的基本语法，生成语法树，然后优化器输出SQL可执行计划，非常复杂的流程。

MySQL中如何理解基于多个维度分析服务器性能

  • 客户端发送请求到MySQL服务器；

  • 如果执行查询，会检查缓存是否命中；

  • 服务端进行SQL解析，预处理，最后优化器生成执行计划；

  • 根据执行计划调用存储引擎API执行；

  • 返回客户端处理结果；

补刀一句：这也就是为什么现在接口提倡最简化设计，或者接口拆分，分步执行，不要问这样会不会多次请求，给网络造成压力，这都5G时代了。

3、逻辑总结

总结一句话：分析是否存在MySQL服务的性能问题，需要考量是不是服务配置问题，或者SQL编译过程问题，导致大量等待时间，还是SQL执行有问题，或者查询数据量过大导致执行过程漫长。

补刀一句：MySQL性能问题的基本原因很简单，数据量不断变大，服务器承载不住。作为开发，这是面对数据库优化的根本原因。

三、执行语句分析

1、基本描述

上面几个方面都是在说明面对服务性能问题时，意识上要清楚的边界，作为开发实际上要面对两个直接问题：表设计，SQL语句编写，大部分的开发都被这两个问题毒打过。

2、表结构设计

表设计：表设计关系到数据库的各个方面知识：数据类型选择，索引结构，编码，存储引擎等。是一个很大的命题，不过也遵循一个基本规范：三范式。

规范的表结构，合适的数据类型可以降低资源的占用，索引可以提高查询效率，存储引擎更是关系到事务方面的问题。

表的结构的逻辑清晰，是后续查询和写入的基本条件，结构过大，会出现很多索引，分表结构多，带来很多连接查询，同样会把开发感觉按在地上。这就涉及到一个玄学：开发要根据经验和因素，权衡表结构设计。

补刀一句：如果你去问3.5年的开发，最想写什么业务，他肯定会说单表的增删改查，为什么？因为这类任务是不会排期给他的。

3、数据更新

假设在表结构符合逻辑的情况下，数据更新(增删改)操作一般情况下不会出现较大问题，遵循几个基本原则。

  • 数据量大的写入，执行批量操作，占用连接少；

  • 删除和更新要考虑锁定的粒度，不要导致大范围锁定；

  • 经常执行删除操作，要考虑内存碎片问题；

  • 批量操作可以基于应用层面使用多线程处理；

4、数据查询

查询是开发中最常面对的问题，针对查询的规范也是特别多，确实查询也是最容易出错的环节。但是影响查询的因素很多，可能很多情况下查询只是背黑锅：

  • 表设计规范，减少各种关联，子查询；

  • 列类型规范，数据值规范，Null和空处理；

  • 索引结构和使用规范，对查询性能影响最大；

  • 存储引擎选择合适，直接影响锁定粒度大小；

  • 外键关联导致表强行耦合，最讨厌的一个功能；

SQL在执行的时候，如果性能很差，还需要基于MySQL慢查询机制进行分析，查看是否出现磁盘IO，临时表，索引失效等各种问题。

四、模块总结

上述的描述可能感觉有点乱，但是整体上看，就分为下面三个模块：

  • 应用服务流程化分析，判断瓶颈出现环节；

  • 熟悉MySQL基本机制，分析等待和执行时间；

  • MySQL的表结构设计和SQL执行优化；

这篇文章只是笼统描述一下服务性能的问题，重点还是想陈述一个基本逻辑：具备服务性能问题分析的意识，且意识的边界相对全面，不要只盯着某个方面思考。

补刀一句：因为文章的分类是MySQL模块，所以重点的描述也在MySQL层面。实际情况中，任何层面都可能导致性能问题。

五、源代码地址

GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/mysql-data-base
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/mysql-data-base

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