12-其他方面的优化

应用优化

前面章节，我们介绍了很多数据库的优化措施。但是在实际生产环境中，由于数据库本身的性能局限，就必须要对前台的应用进行一些优化，来降低数据库的访问压力。

使用连接池

对于访问数据库来说，建立连接的代价是比较昂贵的，因为我们频繁的创建关闭连接，是比较耗费资源的，我们有必要建立数据库连接池，以提高访问的性能。

减少对 MySQL 的访问

避免对数据进行重复检索

在编写应用代码时，需要能够理清对数据库的访问逻辑。能够一次连接就获取到结果的，就不用两次连接，这样可以大大减少对数据库无用的重复请求。

增加 cache 层

在应用中，我们可以在应用中增加缓存层来达到减轻数据库负担的目的。缓存层有很多种，也有很多实现方式，只要能达到降低数据库的负担又能满足应用需求就可以。

因此可以部分数据从数据库中抽取出来放到应用端以文本方式存储，或者使用框架(Mybatis，Hibernate) 提供的一级缓存/二级缓存，或者使用 Redis 数据库来缓存数据。

负载均衡

负载均衡是应用中使用非常普遍的一种优化方法，它的机制就是利用某种均衡算法，将固定的负载量分布到不同的服务器上，以此来降低单台服务器的负载，达到优化的效果。

利用复制分流查询

通过 MySQL 的主从复制，实现读写分离，使增删改操作走主节点，查询操作走从节点，从而可以降低单台服务器的读写压力。

采用分布式数据库架构

分布式数据库架构适合大数据量、负载高的情况，它有良好的拓展性和高可用性。通过在多台服务器之间分布数据，可以实现在多台服务器之间的负载均衡，提高访问效率。

MySQL 查询缓存优化

概述

开启 MySQL 的查询缓存，当执行完全相同的 SQL 语句的时候，服务器就会直接从缓存中读取结果，当数据被修改，之前的缓存会失效，修改比较频繁的表不适合做查询缓存。

操作流程

客户端发送一条查询给服务器；
服务器先会检查查询缓存，如果命中了缓存，则立即返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段；
服务器端进行 SQL 解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划；
MySQL 根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的 API 来执行查询；
将结果返回给客户端。

查询缓存配置

查看当前 MySQL 数据库是否支持查询缓存：SHOW VARIABLES LIKE 'have_query_cache';
查看当前 MySQL 是否开启了查询缓存：SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache_type';
查看查询缓存的占用大小：SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache_size;
查看查询缓存的状态变量：SHOW STATUS LIKE 'Qcache%';

各个变量的含义如下：

开启查询缓存

MySQL的查询缓存默认是关闭的，需要手动配置参数 query_cache_type ，来开启查询缓存。query_cache_type 参数的可取值有 3 个：

在 /etc/my.cnf 中增加以下配置：

配置完毕之后，重启服务既可生效。然后就可以在命令行执行 SQL 语句进行验证，执行一条比较耗时的 SQL 语句，然后再多执行几次，查看后面几次的执行时间；获取通过查看查询缓存的缓存命中数，来判定是否走查询缓存。

查询缓存 SELECT 选项

可以在 SELECT 语句中指定两个与查询缓存相关的选项：

SQL_CACHE：如果查询结果是可缓存的，并且 query_cache_type 系统变量的值为 ON 或 DEMAND，则缓存查询结果。
SQL_NO_CACHE：服务器不使用查询缓存。它既不检查查询缓存，也不检查结果是否已缓存，也不缓存查询结果。

查询缓存失效的情况

SQL 语句不一致的情况：要想命中查询缓存，查询的 SQL 语句必须完全一致 // 对缓存的检查是通过"大小写敏感的哈希查找"实现的。
```
SQL1: select count(*) from tb_item;
SQL2: Select count(*) from tb_item;
```
当查询语句中有一些不确定的时，则不会缓存。如：now()、current_date()、curdate()、curtime()、rand()、uuid()、user()、database()。
```
SQL1: select * from tb_item where updatetime < now() limit 1;
SQL2: select user();
SQL3: select database();
```
不使用任何表查询语句
```
select 'A';
```
查询 mysql、information_schema 或 performance_schema 数据库中的表时，不会走查询缓存。
```
select * from information_schema.engines;
```
在存储的函数，触发器或事件的主体内执行的查询。
如果表更改，则使用该表的所有高速缓存查询都将变为无效并从高速缓存中删除。这包括使用 MERGE 映射到已更改表的表的查询。一个表可以被许多类型的语句，如被改变 INSERT、UPDATE、DELETE、TRUNCATE、TABLE、ALTER TABLE、DROP TABLE 或 DROP DATABASE。

MySQL 内存管理及优化

内存优化原则

将尽量多的内存分配给 MySQL 做缓存，但要给操作系统和其他程序预留足够内存。
MyISAM 存储引擎的数据文件读取依赖于操作系统自身的 IO 缓存，因此，如果有 MyISAM 表，就要预留更多的内存给操作系统做 IO 缓存。
排序区、连接区等缓存是分配给每个数据库会话（session）专用的，其默认值的设置要根据最大连接数合理分配，如果设置太大，不但浪费资源，而且在并发连接较高时会导致物理内存耗尽。

MyISAM 内存优化

MyISAM 存储引擎使用 key_buffer 缓存 [索引块]，加速 MyISAM 索引的读写速度。对于 MyISAM 表的 [数据块]，MySQL 没有特别的缓存机制，完全依赖于操作系统的 IO 缓存。

key_buffer_size：该参数决定 MyISAM 索引块缓存区的大小，直接影响到 MyISAM 表的存取效率。可以在 MySQL 参数文件中设置 key_buffer_size 的值，对于一般 MyISAM 数据库，建议至少将 1/4 可用内存分配给 key_buffer_size。
```
mysql> show variables like 'key_buffer_size;' # → 默认大小 8M

[/etc/my.cnf]
key_buffer_size=512M
```
read_buffer_size：如果需要经常顺序扫描 MyISAM 表，可以通过增大 read_buffer_size 的值来改善性能。但需要注意的是 read_buffer_size 是每个 session 独占的，如果默认值设置太大，就会造成内存浪费。
read_rnd_buffer_size：对于需要做排序的 MyISAM 表的查询，如带有 Order by 子句的 SQL，适当增加 read_rnd_buffer_size 的值，可以改善此类的 SQL 性能。但需要注意的是 read_rnd_buffer_size 是每个 session 独占的，如果默认值设置太大，就会造成内存浪费。

InnoDB 内存优化

InnoDB 用一块内存区做 IO 缓存池，该缓存池不仅用来缓存 InnoDB 的索引块，而且也用来缓存 InnoDB 的数据块。

innodb_buffer_pool_size：该变量决定了 InnoDB 存储引擎表数据和索引数据的最大缓存区大小。在保证操作系统及其他程序有足够内存可用的情况下，innodb_buffer_pool_size 的值越大，缓存命中率越高，访问 InnoDB 表需要的磁盘 IO 就越少，性能也就越高。
```
innodb_buffer_pool_size=512M # 默认是128M
```
innodb_log_buffer_size：决定了 InnoDB 重做日志缓存的大小，对于可能产生大量更新记录的大事务，增加 innodb_log_buffer_size 的大小，可以避免 InnoDB 在事务提交前就执行不必要的日志写入磁盘操作。
```
innodb_log_buffer_size=10M
```

MySQL 并发参数调整

从实现上来说，MySQL Server 是多线程结构，包括后台线程和客户服务线程。多线程可以有效利用服务器资源，提高数据库的并发性能。在 MySQL 中，控制并发连接和线程的主要参数包括 max_connections、back_log、thread_cache_size、table_open_cahce。

max_connections

采用 max_connections 控制允许连接到 MySQL 数据库的最大数量，默认值是 151。如果状态变量 connection_errors_max_connections 不为零，并且一直增长，则说明不断有连接请求因数据库连接数已达到允许最大值而失败，这是可以考虑增大 max_connections 的值。

MySQL 最大可支持的连接数，取决于很多因素，包括给定操作系统平台的线程库的质量、内存大小、每个连接的负荷、CPU 的处理速度，期望的响应时间等。在 Linux 平台下，性能好的服务器，支持 500-1000 个连接不是难事，需要根据服务器性能进行评估设定。

back_log

back_log 参数控制 MySQL 监听 TCP 端口时设置的积压请求栈大小。如果 MySQL 的连接数达到 max_connections 时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即 back_log，如果等待连接的数量超过 back_log，将不被授予连接资源，将会报错。

5.6.6 版本之前默认值为 50，之后的版本默认为 50 + (max_connections / 5)，但最大不超过 900。如果需要数据库在较短的时间内处理大量连接请求，可以考虑适当增大 back_log 的值。

table_open_cache

该参数用来控制所有 SQL 语句执行线程可打开表缓存的数量，而在执行 SQL 语句时，每一个 SQL 执行线程至少要打开 1 个表缓存。该参数的值应该根据设置的最大连接数 max_connections 以及每个连接执行关联查询中涉及的表的最大数量来设定：max_connections x N。

thread_cache_size

为了加快连接数据库的速度，MySQL 会缓存一定数量的客户服务线程以备重用，通过参数 thread_cache_size 可控制 MySQL 缓存客户服务线程的数量。

innodb_lock_wait_timeout

该参数是用来设置 InnoDB 事务等待行锁的时间，默认值是 50ms，可以根据需要进行动态设置。对于需要快速反馈的业务系统来说，可以将行锁的等待时间调小，以避免事务长时间挂起；对于后台运行的批量处理程序来说，可以将行锁的等待时间调大，以避免发生大的回滚操作。

MySQL 锁问题

锁

锁概述

锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制（避免争抢）。

在数据库中，除传统的计算资源（如 CPU、RAM、I/O 等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。

锁分类

从对数据操作的粒度分
- 表锁：操作时，会锁定整个表。
- 行锁：操作时，会锁定当前操作行。
从对数据操作的类型分
- 读锁（共享锁）：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响。
- 写锁（排它锁）：当前操作没有完成之前，它会阻断其他写锁和读锁。

MySQL 锁

相对其他数据库而言，MySQL 的锁机制比较简单，其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。下表中罗列出了各存储引擎对锁的支持情况：

MySQL 这 3 种锁的特性可大致归纳如下：

从上述特点可见，很难笼统地说哪种锁更好，只能就具体应用的特点来说哪种锁更合适！仅从锁的角度来说：表级锁更适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如 Web 应用；而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又有并查询的应用，如一些在线事务处理(OLTP) 系统。

MyISAM 表锁

MyISAM 存储引擎只支持表锁，这也是 MySQL 开始几个版本中唯一支持的锁类型。

如何加表锁

MyISAM 在执行查询语句（SELECT）前，会自动给涉及的所有表加读锁；在执行更新操作（UPDATE、DELETE、INSERT 等）前，会自动给涉及的表加写锁。这个过程并不需要用户干预，因此，用户一般不需要直接用 LOCK TABLE 命令给 MyISAM 表显式加锁。

显示加表锁语法：

[加读锁] LOCK TABLE table_name READ;
[加写锁] LOCK TABLE table_name WRITE;

读锁案例

环境准备

黑色和白色分别代表两个客户端

读锁是共享锁，只会阻塞其他线程写的操作，所以客户端二也可以查询到 tb_book 的表数据；
客户端一执行更新直接报错，是由于当前 tb_book 获得的是读锁，故不能执行更新操作；
当在客户端一中释放锁指令 UNLOCK TABLES 后，客户端二中的 UPDATE 语句，立即执行。

写锁案例

锁的争用情况

SHOW OPEN TABLES;

In_user：表当前被查询使用的次数。如果该数为零，则表是打开的，但是当前没有被使用。
Name_locked：表名称是否被锁定。名称锁定用于取消表或对表进行重命名等操作。

SHOW STATUS LIKE 'Table_locks%';

Table_locks_immediate：指的是能够立即获得表级锁的次数，每立即获取锁，值加 1。
Table_locks_waited：指的是不能立即获取表级锁而需要等待的次数，每等待一次，该值加 1，此值高说明存在着较为严重的表级锁争用情况。

小结

锁模式的相互兼容性如表中所示：

对 MyISAM 表的读操作，不会阻塞其他用户对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求；
对 MyISAM 表的写操作，则会阻塞其他用户对同一表的读和写操作；

简而言之，就是读锁会阻塞写，但是不会阻塞读。而写锁，则既会阻塞读，又会阻塞写。

此外，MyISAM 的读写锁调度是写优先，这也是 MyISAM 不适合做写为主的表的存储引擎的原因。因为写锁后，其他线程不能做任何操作，大量的更新会使查询很难得到锁，从而造成永远阻塞。

InnoDB 行锁

行锁介绍

行锁特点：偏向 InnoDB 存储引擎，开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。

InnoDB 与 MyISAM 的最大不同有两点：一是支持事务，二是采用行级锁。

补充知识

1. 事务及其 ACID 属性

事务是由一组 SQL 语句组成的逻辑处理单元。事务具有以下 4 个特性，简称为事务 ACID 属性。

2. 并发事务处理带来的问题

3. 事务隔离级别

为了解决上述提到的事务并发问题，数据库提供一定的事务隔离机制来解决这个问题。数据库的事务隔离越严格，并发副作用越小，但付出的代价也就越大，因为事务隔离实质上就是使用事务在一定程度上“串行化” 进行，这显然与“并发” 是矛盾的。

数据库的隔离级别有 4 个，由低到高依次为 Read uncommitted、Read committed、Repeatable read、Serializable，这 4 个级别可以逐个解决脏写、脏读、不可重复读、幻读这几类问题。

备注：√ 代表可能出现，× 代表不会出现。

MySQL 的数据库的默认隔离级别为 Repeatable read，查看方式：

SHOW VARIABLES LIKE 'tx_isolation';

InnoDB 的行锁模式

InnoDB 实现了以下两种类型的行锁：

共享锁(S)：又称为读锁，简称 S 锁，共享锁就是多个事务对于同一数据可以共享一把锁，都能访问到数据，但是只能读不能修改。
排他锁(X)：又称为写锁，简称 X 锁，排他锁就是不能与其他锁并存，如一个事务获取了一个数据行的排他锁，其他事务就不能再获取该行的其他锁，包括共享锁和排他锁，但是获取排他锁的事务是可以对数据就行读取和修改。

对于 UPDATE、DELETE 和 INSERT 语句，InnoDB 会自动给涉及数据集加排他锁(X)；对于普通 SELECT 语句，InnoDB 不会加任何锁。

可以通过以下语句显示给记录集加共享锁或排他锁：

[共享锁(S)] SELECT * FROM table_name WHERE ... LOCK IN SHARE MODE
[排他锁(X)] SELECT * FROM table_name WHERE ... FOR UPDATE

行锁基本演示

行锁升级为表锁

如果不通过索引条件检索数据，那么 InnoDB 将对表中的所有记录加锁，实际效果跟表锁一样。

根据 SHOW INDEX FROM test_innodb_lockG; 能看出下面两个客户端的更新操作都是通过索引完成的；操作的也不是同一行数据，为什么 Session-2 会阻塞呢？

问题出在 Session-1 在执行更新时的SQL上：name 字段本来为 varchar 类型，我们是作为数组类型使用，存在类型转换，使索引失效，从而行锁变为表锁，最终导致 Session-2 在更新不同行数据时也会发生阻塞。

间隙锁危害

当我们用范围条件而不是使用相等条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB 会给符合条件的已有数据进行加锁。对于键值在条件范围内但并不存在的记录，叫做 "间隙 (GAP)"，InnoDB 也会对这个 "间隙" 加锁，这种锁机制就是所谓的间隙锁（Next-Key 锁）。

行锁争用情况

SHOW STATUS LIKE 'innodb_row_lock%';

Innodb_row_lock_current_waits    当前正在等待锁定的数量
Innodb_row_lock_time             从系统启动到现在锁定总时间长度
Innodb_row_lock_time_avg         每次等待所花平均时长
Innodb_row_lock_time_max         从系统启动到现在等待最长的一次所花的时间
Innodb_row_lock_waits            系统启动后到现在总共等待的次数

当等待的次数很高，而且每次等待的时长也不小的时候，我们就需要分析系统中为什么会有如此多的等待，然后根据分析结果着手制定优化计划。

小结

InnoDB 存储引擎由于实现了行级锁定，虽然在锁定机制的实现方面带来了性能损耗可能比表锁会更高一些，但是在整体并发处理能力方面要远远优于 MyISAM 的表锁的。当系统并发量较高的时候，InnoDB 的整体性能和 MyISAM 相比就会有比较明显的优势。

但是，InnoDB 的行级锁同样也有其脆弱的一面，当我们使用不当的时候，可能会让 InnoDB 的整体性能表现不仅不能比 MyISAM 高，甚至可能会更差。

优化建议：

尽可能让所有数据检索都能通过索引来完成，避免无索引行锁升级为表锁。
合理设计索引，尽量缩小锁的范围
尽可能减少索引条件，及索引范围，避免间隙锁（这里的"索引"指的是"查询条件"）
尽量控制事务大小，减少锁定资源量和时间长度
尽可使用低级别事务隔离（在业务层面满足需求的前提下）