深度优化LNMP之MySQL

 每日运维   2017-12-08 19:28   3024 人阅读  0 条评论

深度优化LNMP之MySQL

MySQL数据库优化框架体系

1.硬件层面优化 
2.操作系统层面优化 
3.MySQL数据库层面优化 
4.MySQL安全优化 
5.网站集群架构上的优化 
6.MySQL流程、制度控制优化


硬件层面优化

1、数据库物理机采购

  CPU: 64位CPU,一台机器2-16颗CPU。至少2-4颗,L2(缓存)越大越好 
  内存: 96-128G,MySQL 3-4个实例。32-64G,1-2实例 
  硬盘:机械:选SAS,数量越多越好,转速越高越好15k 
性能:SSD(高并发) > SAS(普通业务线上) >SATA(线下) 
选SSD:使用SSD或者PCIe SSD设备,可提升上千倍的IOPS效率。 
随机IO:SAS单盘能力300IOPS SSD随机IO:单盘能力可达35000IOPS Flashcache HBA卡 
  raid磁盘阵列: 4快盘:RAID0>RAID1(推荐)>RAID5(少用)>RAID1 
主库选择raid10,从库可选raid5/raid0/raid10,从库配置等于或大于主库 
  网卡:使用多块网卡bond,以及buffertcp优化 
千兆网卡及千兆、万兆交换机 
提示: 
数据库属于IO密集型服务,硬件尽量不要使用虚拟化。 
Slave硬件要等于大于Master的性能


2、企业案例:

百度:某部门IBM服务器为48核CPU,内存96GB,一台服务器跑3~4个实例: 
sina:服务器是DELL R510巨多,CPU是E521048GB内存,硬盘12*300G SAS,做RAID10

3、服务器硬件配置调整

(1)服务器BIOS调整: 
  提升CPU效率参考设置: 
a.打开Perfirmance Per Watt OptimeizedDAPC)模式,发挥CPU最大性能,数据库通常需要高运算量 
b.打开CIEC States等选项,目的也是为了提升CPU效率 
c. Memory Frequency(内存频率)选择Maximum Performance(最佳性能) 
d.内存设置菜单中,启动Node Interleaving,避免NUMA问题 
(2)阵列卡调整: 
a.购置阵列卡同时配备CACHEBBU模块(机械盘) 
b.设置阵列写策略为WEB,甚至OFRCE WB (对数据安全要求高)(wbraid卡的写策略:会写(write back)) 
c.严禁使用WT策略,并且关闭阵列预读策略

操作系统层面优化

1.操作系统及MySQL实例选择

1.一定要选择x86_64系统,推荐使用CentOS6.8 linux,关闭NUMA特性 
2.将操作系统和数据分开,不仅仅是逻辑上,还包括物理上 
3.避免使用Swap交换分区 
4.避免使用软件磁盘阵列 
5.避免使用LVM逻辑卷 
6.删除服务器上未使用的安装包守护进程

2.文件系统层优化

(1)调整磁盘Cache mode

启用WCE=1(Write Cache Enable),RCD=0(Read Cache Disable)模式命令:sdparm -s WCE=1,RCD=0 -S /dev/sdb

(2)采用Linux I/O scheduler算法deadline 
deadline调度参数 
  对于Centos Linux建议 read_expire = 1/2 write_expire

echo 500 > /sys/block/sdb/queue/iosched/read_expireecho 1000 > /sys/block/sdb/queue/iosched/write_expire

Linux I/O调度方法 Linux deadline io 调度算法

(3)采用xfs文件系统 
  业务量不是很大也可采用ext4,业务量很大,推荐使用xfs:调整XFS文件系统日志缓冲变量 
XFS高性能设置 
(4)mount挂载文件系统 
  增加:async,noatime,nodiratime,nobarrier

noatime

  访问文件时不更新inode的时间戳,高并发环境下,推线显示应用该选项,可以提高系统I/O性能

async

  写入时数据会先写到内存缓冲区,只到硬盘有空档才会写入磁盘,这样可以提升写入效率!风险为若服务器宕机或不正常,会损失缓冲区中未写入磁盘的数据 解决办法:服务器主板电池或加UPS不间断电源

nodiratime

  不更新系统上的directory inode时间戳,高并发环境,推荐显示该应用,可以提高系统I/O性能 
   
nobarrier

  不使用raid卡上电池 
(5)Linux 内核参数优化 
  1.将vm,swappiness设置为0-10 
  2.将vm,dirty_background_ratio设置为5-10,将vm,dirty_ratio设置为它的两倍左右,以确保能持续将脏数据刷新到磁盘,避免瞬间I/O写,产生严重等待 
  3.优化TCP协议栈

#减少TIME_WAIT,提高TCP效率net.ipv4.tcp_tw_recyle=1net.ipv4.tcp_tw_reuse=1#减少处于FIN-WAIT-2连接状态的时间,使系统可以处理更多的连接net.ipv4.tcp_fin_timeout=2#减少TCP KeepAlived连接侦测的时间,使系统可以处理更多的连接。net.ipv4.tcp_keepalived_time=600#提高系统支持的最大SYN半连接数(默认1024)net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 16384#减少系统SYN连接重试次数(默认5)net,ipv4.tcp_synack_retries = 1net.ipv4.tcp_sync_retries = 1#在内核放弃建立的连接之前发送SYN包的数量net.ipv4.ip_local_prot_range = 4500 65535#允许系统打开的端口范围

4.网络优化 
#优化系统套接字缓冲区

#Increase TCP max buffer sizenet.core.rmem_max=16777216 #最大socket读buffernet.core.wmem_max=16777216 #最大socket写buffernet.core.wmem_default = 8388608 #该文件指定了接收套接字缓冲区大小的缺省值(以字节为单位)net.core.rmem_default = 8388608

#优化TCP接收/发送缓冲区

# Increase Linux autotuning TCP buffer limitsnet.ipv4.tcp_rmem=4096 87380 16777216net.ipv4.tcp_wmem=4096 65536 16777216net.ipv4.tcp_mem = 94500000 915000000 927000000

#优化网络设备接收队列

net.core.netdev_max_backlog=3000

5.其他优化

net.ipv4.tcp_timestamps = 0 net.ipv4.tcp_max_orphans = 3276800net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 360000

提示:面试的时候说框架,然后说一两个小的优化参数即可 
更多内核可以参考“跟老男孩学运维书的第三章”以及我们的博客,近期将会更新


MySQL数据库层面优化

my.cnf参数优化

此优化主要针对innodb引擎

如果采用MyISAM引擎,需要key_buffer_size加大。强烈推荐采用innodb引擎,default-storage-engine=Innodb调整innodb_buffer_pool_size大小,考虑设置为物理内存的50%-60%左右根据实际需要设置inno_flush_log_at_trx_commit,sync_binlog的值。如果要需要数据不能丢失,那么两个都设为1.如果允许丢失大一点数据,则可分别设为2和0,在slave上可设为0设置innodb_file_per_table = 1,使用独立表空间设置innodb_data_file_path = ibdata1:1G:autoextend,不要使用默认的10%设置innodb_log_file_size=256M,设置innodb_log_files_in_group=2,基本可满足90%以上的场景;不要将innodb_log_file_size参数设置太大,这样可以更快同时又更多的磁盘空间,丢掉多的日志通常是好的,在数据库崩溃后可以降低恢复数据库的事件设置long_query_time = 1记录那些执行较慢的SQL,用于后续的分析排查;根据业务实际需要,适当调整max_connection(最大连接数)max_connection_error(最大错误数,建议设置为10万以上,而open_files_limit、innodb_open_files、table_open_cache、table_definition_cache这几个参数则可设为约10倍于max_connection的大小;)不要设置太大,会将数据库撑爆tmp_table_szie、max_heap_table_size、sort_buffer_size、join_buffer_size、read_buffer_size、read_rnd_buffer_size等都是每个连接session分配的,因此不能设置过大建议关闭query cache功能或降低设置不要超过512M

更多内核参数:my-innodb-heavy-4G.cnf 配置文件参数介绍 
MySQL工具mysqlreport 我们可以使用工具来分析MySQL的性能 
如何才能做到网站高并发访问? 生产环境中对于防范DDOS攻击的讨论 
面试可能会问到DOOS 攻击防护


关于库表的设计规范

推荐utf-8字符集,虽然有人说谈没有latin1快固定字符串的列尽可能多用定长char,少用varchar    存储可变长度的字符串使用VARCHAR而不是CAHR---节省空间,因为固定长度的CHAR,而VARCHAR长度不固定(UTF8不愁此影响)所有的InnoDB表都设计一个无业务的用途的自增列做主键字段长度满足需求前提下,尽可能选择长度小的字段属性尽量都加NOT NULL约束    对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”我们可以将他们定义为ENUM类型尽可能不使用TEXT/BLOB类型,确实需要的话,建议拆分到子表中,不要和主表放在一起,避免SELECT *的时候读性能太差。读取数据时,只选取所需要的列,不要每次都SELECT * 避免产生严重的随机读问题,尤其是读到一些TEXT/BLOB类型,确实需要的话,建议拆分到子表中,不要和主表放在一起,避免SELECT *的时候读性能太差对一个VARCHAR(N)列创建索引时,通常取其50%(甚至更小)左右长度创建前缀索引就足以满足80%以上的查询需求了,没必要创建整列的全长度索引。多用符合索引,少用多个独立索引,尤其是一些基础(Cardinality)太小(如果说:该列的唯一值总数少于255)的列就不要创建独立索引了。

SQL语句的优化

索引优化 
1)白名单机制一百度,项目开发啊,DBA参与,减少上线后的慢SQL数据 
抓出慢SQL,配置my.cnf

long_query_time = 2log-slow-queries=/data/3306/slow-log.loglog_queries_not_using_indexs按天轮询:slow-log.log

2)慢查询的日志分析工具——mysqlslapt-query-digest(推荐)

pt-quey-diges,mysqldumpslow,mysqlsla,myprofi,mysql-explain-slow-log,mysqllogfileter

3)每天晚上0点定时分析慢查询,发到核心开发,DBA分析,及高级运维,CTO的邮箱里 
  DBA分析给出优化建议–>核心开发确认更新–>DBA线上操作处理 
4)定期使用pt-duplicate-key-checker检查并删除重复的索引 
定期使用pt-index-usage工具检查并删除使用频率很低的索引 
5)使用pt-online-schema-change来完成大表的ONLINE DDL需求 
6)有时候MySQL会使用错误的索引,对于这种情况使用USE INDEX 
7)使用explainset profile优化SQL语句

大的复杂的SQL语句拆分成多个小的SQL语句 
  子查询,JOIN连表查询,某个表4000万条记录 
数据库是存储数据的地方,但不是计算数据的地方 
  对数据计算,应用类处理,都要拿到前端应用解决。禁止在数据库上处理 
搜索功能,like ‘%oldboy%’ 一般不要用MySQL数据库 
  使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub_Queries) 
  避免在整个表上使用cout(*),它可能锁住整张表 
  多表联接查询时,关联字段类型尽量一致,并且都要有索引。 
  在WHERE子句中使用UNION代替子查询 
  多表连接查询时,把结果集小的表(注意,这里是指过滤后的结果集,不一样是全表数据量小的)作为驱动表


爬虫获取数据的过程

深度优化LNMP之MySQL  第1张
深度优化LNMP之MySQL  第2张
深度优化LNMP之MySQL  第3张

**网站集群架构上的优化

1.服务器上跑多实例,2-4个(具体需要看服务器的硬件信息)
2.主从复制一主无从,采用mixed模式,尽量不要跨机房同步(进程远程读本地写)
3.定期使用pt-table-checksum、pt-table-sync来检查并修复mysql主从复制的数据差异
4.业务拆分:搜索功能,like '%oldboy% ' 一般不要用MySQL数据库
5.业务拆分:某些业务应用使用nosql持久化存储,例如:memcached、redis、ttserver
  例如粉丝关注,好友关系等
6.数据库前端必须要加cache,例如:memcached,用户登录,商品查询
7.动态的数据库静态化,整个文件静态化,页面片段静态化
8.数据库集群与读写分离。一主多从,通过程序或dbproxy进行集群读写分离
9.单表超过800万,拆库拆表。人工拆表拆库(登录、商品、订单)
10.百度、阿里国内前三公司,会选择从库进行备份,对数据库进行分库分表

MySQL 流程、制度控制优化

任何一次人为数据库记录的更新,都要走一个流程:

a.人的流程:开发-->核心开发-->运维或DBA
b.测试流程:内网测试-->IDC测试-->线上执行
c.客户端管理,phpmyadmin

MySQL基础安全

1.启动程序700,属主和用户组为MySQL
2.为MySQL超级用户root设置密码
3.如果要求严格可以删除root用户,创建其他管理用户,例如admin
4.登录时尽量不要在命令行暴露密码,备份脚本中如果有密码,给设置700,属主和密码组为mysql或root
5.删除默认存在的test库
6.初始删除无用的用户,只保留
| root | 127.0.0.1 |
| root | localhost |
7.不要一个用户管理所有的库,尽量专库专用户
8.清理mysql操作日志文件~/.mysql_history(权限600,可以不删)
9.禁止开发获得到web连接的密码,禁止开发连接操作生产对外的库
10.phpmyadmin安全
11.服务器禁止设置外网IP
12.防SQL注入(WEB)php.ini或web开发插件监控,waf控制


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