這篇文章給大家介紹MySQL中如何理解基于多個維度分析服務器性能，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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一、服務器性能簡介

1、性能定義

服務器性能優(yōu)化是一項非常艱巨的任務，當然也是很難處理的問題，在寫這篇文章的時候，特意請教下運維大佬，硬件工程師，數據庫管理，單從自己的實際開發(fā)經驗來看，看待這個問題的角度起碼是不全面的。

補刀一句：在公司靠譜少撕逼，工程師這個群體是很好交朋友的，互相學習一起進步，升職加薪他不好嗎？

服務性能定義：完成一個任務或者處理一次接口請求所需要的時間，這個時間是指響應完成時間，即請求發(fā)出，到頁面響應回顯結束，這是看待性能問題的基本邏輯。

2、分析性能

服務的基本過程一般如下圖，這是一張最簡單的前后端分離，加一臺數據庫存儲的流程，但是想要說明一個復雜的邏輯。

從頁面請求，到獲取完整的響應結果，這個過程每個環(huán)節(jié)都可能導致性能問題，拋開網絡，硬件，服務器，MySQL存儲這些核心客觀因素，單是下面這行代碼就可以秒掉很多人的努力。

Thread.sleep(10000); // 仿佛整個世界都安靜了。

影響性能的因素很多，一般說性能優(yōu)化會從下面幾個方面考慮：

• 網絡傳輸，比如私有云和公有云的交互，接口傳輸內容過大；

• 應用服務，接口設計是否最簡，沒有邏輯問題，架構設計是否合理；

• 存儲服務，MySQL的查詢寫入，表設計是否合理，連接池配置是否合理；

• 硬件設施，CPU和內存的利用是否在合理區(qū)間，緩存是否合理；

這些問題每個處理起來都是非常耗費時間，且對人員的要求相對較高，不說一定要到達專家水平，起碼性能問題出現時候，基本的意識要有。

二、MySQL執(zhí)行機制

基于上述流程圖，MySQL性能分析主要從下面幾個方面切入，基本方向就不會偏。

1、連接池配置

查看默認最大連接數配置：

SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections';

最小連接數是連接池一直保持的會話連接，這個值相對好處理許多，評估服務在正常狀態(tài)下需要多少會話連接。

最大連接數服務器允許的最大連接數值，這個參數的設計就比較飄逸，需要對高并發(fā)業(yè)務有把控，且要分析SQL性能，和CPU利用率（基本上是70%-85%），想獲得這一組參數，可是相當不容易，需要測試精細，配合運維進行服務監(jiān)控記錄，開發(fā)不斷優(yōu)化，可能要分庫分表，或者集群，拆服務分布式化等一系列操作，最終才能得到合理處理邏輯，當然這樣費心對待的都是核心業(yè)務，一般的業(yè)務也就是經驗上把控。

2、SQL執(zhí)行過程

MySQL解析器識別SQL的基本語法，生成語法樹，然后優(yōu)化器輸出SQL可執(zhí)行計劃，非常復雜的流程。

• 客戶端發(fā)送請求到MySQL服務器；

• 如果執(zhí)行查詢，會檢查緩存是否命中；

• 服務端進行SQL解析，預處理，最后優(yōu)化器生成執(zhí)行計劃；

• 根據執(zhí)行計劃調用存儲引擎API執(zhí)行；

• 返回客戶端處理結果；

補刀一句：這也就是為什么現在接口提倡最簡化設計，或者接口拆分，分步執(zhí)行，不要問這樣會不會多次請求，給網絡造成壓力，這都5G時代了。

3、邏輯總結

總結一句話：分析是否存在MySQL服務的性能問題，需要考量是不是服務配置問題，或者SQL編譯過程問題，導致大量等待時間，還是SQL執(zhí)行有問題，或者查詢數據量過大導致執(zhí)行過程漫長。

補刀一句：MySQL性能問題的基本原因很簡單，數據量不斷變大，服務器承載不住。作為開發(fā)，這是面對數據庫優(yōu)化的根本原因。

三、執(zhí)行語句分析

1、基本描述

上面幾個方面都是在說明面對服務性能問題時，意識上要清楚的邊界，作為開發(fā)實際上要面對兩個直接問題：表設計，SQL語句編寫，大部分的開發(fā)都被這兩個問題毒打過。

2、表結構設計

表設計：表設計關系到數據庫的各個方面知識：數據類型選擇，索引結構，編碼，存儲引擎等。是一個很大的命題，不過也遵循一個基本規(guī)范：三范式。

規(guī)范的表結構，合適的數據類型可以降低資源的占用，索引可以提高查詢效率，存儲引擎更是關系到事務方面的問題。

表的結構的邏輯清晰，是后續(xù)查詢和寫入的基本條件，結構過大，會出現很多索引，分表結構多，帶來很多連接查詢，同樣會把開發(fā)感覺按在地上。這就涉及到一個玄學：開發(fā)要根據經驗和因素，權衡表結構設計。

補刀一句：如果你去問3.5年的開發(fā)，最想寫什么業(yè)務，他肯定會說單表的增刪改查，為什么？因為這類任務是不會排期給他的。

3、數據更新

假設在表結構符合邏輯的情況下，數據更新(增刪改)操作一般情況下不會出現較大問題，遵循幾個基本原則。

• 數據量大的寫入，執(zhí)行批量操作，占用連接少；

• 刪除和更新要考慮鎖定的粒度，不要導致大范圍鎖定；

• 經常執(zhí)行刪除操作，要考慮內存碎片問題；

• 批量操作可以基于應用層面使用多線程處理；

4、數據查詢

查詢是開發(fā)中最常面對的問題，針對查詢的規(guī)范也是特別多，確實查詢也是最容易出錯的環(huán)節(jié)。但是影響查詢的因素很多，可能很多情況下查詢只是背黑鍋：

• 表設計規(guī)范，減少各種關聯(lián)，子查詢；

• 列類型規(guī)范，數據值規(guī)范，Null和空處理；

• 索引結構和使用規(guī)范，對查詢性能影響最大；

• 存儲引擎選擇合適，直接影響鎖定粒度大?。?/p>

• 外鍵關聯(lián)導致表強行耦合，最討厭的一個功能；

SQL在執(zhí)行的時候，如果性能很差，還需要基于MySQL慢查詢機制進行分析，查看是否出現磁盤IO，臨時表，索引失效等各種問題。

四、模塊總結

上述的描述可能感覺有點亂，但是整體上看，就分為下面三個模塊：

• 應用服務流程化分析，判斷瓶頸出現環(huán)節(jié)；

• 熟悉MySQL基本機制，分析等待和執(zhí)行時間；

• MySQL的表結構設計和SQL執(zhí)行優(yōu)化；

這篇文章只是籠統(tǒng)描述一下服務性能的問題，重點還是想陳述一個基本邏輯：具備服務性能問題分析的意識，且意識的邊界相對全面，不要只盯著某個方面思考。

補刀一句：因為文章的分類是MySQL模塊，所以重點的描述也在MySQL層面。實際情況中，任何層面都可能導致性能問題。

五、源代碼地址

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

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序號	文章標題
01	MySQL基礎：經典實用查詢案例，總結整理
02	MySQL基礎：從五個維度出發(fā)，審視表結構設計
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05	MySQL基礎：邏輯架構圖解和InnoDB存儲引擎詳解
06	MySQL基礎：事務管理，鎖機制案例詳解
07	MySQL基礎：用戶和權限管理，日志體系簡介

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新聞標題：MySQL中如何理解基于多個維度分析服務器性能
文章鏈接：http://chinadenli.net/article40/pijeeo.html

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