《高性能MySQL》 第三章 服务器性能剖析 读书笔记
性能优化
基于响应时间
性能剖析
测量任务所花费的时间
对结果进行统计和排序，将重要的任务排到前面
时间分类
执行时间
等待时间
理解性能剖析
值得优化的查询
- 一些只占总响应时间比重很小的査询是不值得优化的
- 如果优化的成本大于优化的收益，则应停止优化
异常情况
- 对于某些执行时间过长影响用户体验
被隐藏的细节
如平均值会掩盖部分异常的情况
- 参考工具：pt-query-digest
性能测量工具
New Relic、instrumentation-for-php
剖析MySQL查询
剖析服务器负载
借助慢查询日志定位到需要优化的SQL
- 分析工具：pt-query-digest
剖析单条查询
打开profile(SET profiling =1)，再使用show profiles指令，可以测量出耗费的时间和其他一些査询执行状态变更相关的数据(仅在当前会话有效)
show profiles
- show profile
show profile无法按查询时间对show profile中的条目进行排序，定位真正耗费时间长的项比较困难，可以利用INFORMATION_SCHEMA中的表进行查询并排序
- SET @query_id =1;
SELECT STATE, SUM(DURATION) AS Total_R, -> ROUND( -
-> 100 * SUM(DURATION) /
-> (SELECT SUM(DURATION)
-> FROM INFORMATION SCHEMA.PROFILING
-> WHERE QUERY_ID =~@query id
-> ),2) AS Pct R,~ ~
-> COUNT() AS Calls,
-> SUM(DURATION) / COUNT() AS “R/CalT’ -> FROM INFORMATION SCHEMA.PROFILING -> WHERE QUERY_ID =~@query_id -> GROUP BY STATE ~
-> ORDER BY Total_R DESC;
- SET @query_id =1;
通过SHOW STATUS/SHOW GLOBAL STATUS查看会话/全局计数信息
使用Performance Schema
诊断间歇性问题
判断是单条语句问题还是服务器问题
SHOW GLOBAL STATUS打印出当前线程序数以及当前正在执行查询的线程数，（借助mysqladmin工具可以每1秒打印一次数据）并绘制成曲线，通过尖峰或低谷分析
- 通常有两种原因：第一种是新查询等待老查询的锁导致。第二种是有大量的SQL涌进数据库
不停捕获SHOW PROCESSLIST的结果，观察是否有大量线程处于不正常的状态，高版本还可通过INFORMATION_SCHEMA的processlist表
- 书中给出了两个例子：第一种是INNODB内部争用脏块与频繁刷新导致；第二种是MYSIAM锁表导致
使用查询日志，开启慢查询日志并设置long_query_time=0
捕获诊断数据
诊断阈值的设置。需要保证不会误报，又不会漏检，可借助pt-stalk工具
收集数据
- 如果是执行时间较长，则进行剖析分析。可使用tcpdump
- 如果是等待时间较长，则进行等待分析.可使用GDB堆栈跟踪
- 如果是未知问题，则两种分析的数据均要收休
- 可借助pt-collect工具
解释结果数据
有目的地查看报告
- 检査问题是否真的发生
- 是否有非常明显的跳跃性变化
问题分类
- 查询异常的事件或行为
- 对于无法解释的问题，打包交由技术支持人员
一个诊断案例
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