Linux服务器性能评估与优化_百度经验
&&&&&&&&&在职工作Linux服务器性能评估与优化
百度经验:jingyan.baidu.com一、影响Linux服务器性能的因素1.&操作系统级?&CPU?&内存?&磁盘I/O带宽?&网络I/O带宽2.&程序应用级二、系统性能评估标准影响性能因素& &评判标准& &其中：%user：表示CPU处在用户模式下的时间百分比。%sys：表示CPU处在系统模式下的时间百分比。%iowait：表示CPU等待输入输出完成时间的百分比。swap in：即si，表示虚拟内存的页导入，即从SWAP DISK交换到RAMswap out：即so，表示虚拟内存的页导出，即从RAM交换到SWAP DISK。三、系统性能分析工具1.常用系统命令Vmstat、sar、iostat、netstat、free、ps、top等2.常用组合方式o&用vmstat、sar、iostat检测是否是CPU瓶颈o&用free、vmstat检测是否是内存瓶颈o&用iostat检测是否是磁盘I/O瓶颈o&用netstat检测是否是网络带宽瓶颈四、Linux性能评估与优化1.&系统整体性能评估（uptime命令）[root@web1 ~]# uptime16:38:00 up 118 days,&3:01,&5 users,&load average: 1.22, 1.02, 0.91这里需要注意的是：load average这个输出值，这三个值的大小一般不能大于系统CPU的个数，例如，本输出中系统有8个CPU,如果load average的三个值长期大于8时，说明CPU很繁忙，负载很高，可能会影响系统性能，但是偶尔大于8时，倒不用担心，一般不会影响系统性能。相反，如果load average的输出值小于CPU的个数，则表示CPU还有空闲的时间片，比如本例中的输出，CPU是非常空闲的。2. CPU性能评估（1）利用vmstat命令监控系统CPU该命令可以显示关于系统各种资源之间相关性能的简要信息，这里我们主要用它来看CPU一个负载情况。下面是vmstat命令在某个系统的输出结果：[root@node1 ~]# vmstat 2 3procs&———–memory———-&—swap–&—–io—- –system–&—–cpu——r&b&swpd&free&buff&cache&si&so&bi&bo&in&cs&us sy&id&wa st0&0&0&4&&13&21&&1&98&0&00&0&0&4&&1&0&&1&100 0&00&0&0&4&&1&1&&1&99&0&0l&Procsr列表示运行和等待cpu时间片的进程数，这个值如果长期大于系统CPU的个数，说明CPU不足，需要增加CPU。b列表示在等待资源的进程数，比如正在等待I/O、或者内存交换等。l&Cpuus列显示了用户进程消耗的CPU&时间百分比。us的值比较高时，说明用户进程消耗的cpu时间多，但是如果长期大于50%，就需要考虑优化程序或算法。sy列显示了内核进程消耗的CPU时间百分比。Sy的值较高时，说明内核消耗的CPU资源很多。根据经验，us+sy的参考值为80%，如果us+sy大于&80%说明可能存在CPU资源不足。（2）利用sar命令监控系统CPUsar功能很强大，可以对系统的每个方面进行单独的统计，但是使用sar命令会增加系统开销，不过这些开销是可以评估的，对系统的统计结果不会有很大影响。下面是sar命令对某个系统的CPU统计输出：[root@webserver ~]# sar -u 3 5Linux&2.6.9-42.ELsmp (webserver)&11/28/2008&_i686_&(8 CPU)11:41:24 AM&CPU&%user&%nice&%system&%iowait&%steal&%idle11:41:27 AM&all&0.88&0.00&0.29&0.00&0.00&98.8311:41:30 AM&all&0.13&0.00&0.17&0.21&0.00&99.5011:41:33 AM&all&0.04&0.00&0.04&0.00&0.00&99.9211:41:36 AM&all&90.08&0.00&0.13&0.16&0.00&9.6311:41:39 AM&all&0.38&0.00&0.17&0.04&0.00&99.41Average:&all&0.34&0.00&0.16&0.05&0.00&99.45对上面每项的输出解释如下：l&%user列显示了用户进程消耗的CPU&时间百分比。l&%nice列显示了运行正常进程所消耗的CPU&时间百分比。l&%system列显示了系统进程消耗的CPU时间百分比。l&%iowait列显示了IO等待所占用的CPU时间百分比l&%steal列显示了在内存相对紧张的环境下pagein强制对不同的页面进行的steal操作&。l&%idle列显示了CPU处在空闲状态的时间百分比。问题1.你是否遇到过系统CPU整体利用率不高，而应用缓慢的现象？在一个多CPU的系统中，如果程序使用了单线程，会出现这么一个现象，CPU的整体使用率不高，但是系统应用却响应缓慢，这可能是由于程序使用单线程的原因，单线程只使用一个CPU，导致这个CPU占用率为100%，无法处理其它请求，而其它的CPU却闲置，这就导致了整体CPU使用率不高，而应用缓慢现象的发生。3.&内存性能评估（1）利用free指令监控内存free是监控linux内存使用状况最常用的指令，看下面的一个输出：[root@webserver ~]# free&-mtotal&used&free&shared&buffers&cachedMem:&6&0&243&6299-/+ buffers/cache:&643&7468Swap:&9一般有这样一个经验公式：应用程序可用内存/系统物理内存&70%时，表示系统内存资源非常充足，不影响系统性能，应用程序可用内存/系统物理内存&20%时，表示系统内存资源紧缺，需要增加系统内存，20%&应用程序可用内存/系统物理内存&70%时，表示系统内存资源基本能满足应用需求，暂时不影响系统性能。3.内存性能评估（1）利用free指令监控内存free是监控linux内存使用状况最常用的指令，看下面的一个输出：[root@webserver ~]# free&-mtotal&used&free&shared&buffers&cachedMem:&6&0&243&6299-/+ buffers/cache:&643&7468Swap:&9一般有这样一个经验公式：应用程序可用内存/系统物理内存&70%时，表示系统内存资源非常充足，不影响系统性能，应用程序可用内存/系统物理内存&20%时，表示系统内存资源紧缺，需要增加系统内存，20%&应用程序可用内存/系统物理内存&70%时，表示系统内存资源基本能满足应用需求，暂时不影响系统性能。（2）利用vmstat命令监控内存[root@node1 ~]# vmstat 2 3procs ———–memory———-&—swap–&—–io—- –system–&—–cpu——r&b&swpd&free&buff&cache&si&so&bi&bo&in&cs&us sy&id&wa st0&0&0&4&&13&21&&1&98&0&00&0&0&4&&1&0&&1&100 0&00&0&0&4&&1&1&&1&99&0&0l&memoryswpd列表示切换到内存交换区的内存数量（以k为单位）。如果swpd的值不为0，或者比较大，只要si、so的值长期为0，这种情况下一般不用担心，不会影响系统性能。free列表示当前空闲的物理内存数量（以k为单位）buff列表示buffers cache的内存数量，一般对块设备的读写才需要缓冲。cache列表示page cached的内存数量，一般作为文件系统cached，频繁访问的文件都会被cached，如果cache值较大，说明cached的文件数较多，如果此时IO中bi比较小，说明文件系统效率比较好。l&swapsi列表示由磁盘调入内存，也就是内存进入内存交换区的数量。so列表示由内存调入磁盘，也就是内存交换区进入内存的数量。一般情况下，si、so的值都为0，如果si、so的值长期不为0，则表示系统内存不足。需要增加系统内存。4.磁盘I/O性能评估（1）磁盘存储基础l&熟悉RAID存储方式，可以根据应用的不同，选择不同的RAID方式。l&尽可能用内存的读写代替直接磁盘I/O，使频繁访问的文件或数据放入内存中进行操作处理，因为内存读写操作比直接磁盘读写的效率要高千倍。l&将经常进行读写的文件与长期不变的文件独立出来，分别放置到不同的磁盘设备上。l&对于写操作频繁的数据，可以考虑使用裸设备代替文件系统。使用裸设备的优点有：ü&数据可以直接读写，不需要经过操作系统级的缓存，节省了内存资源，避免了内存资源争用。ü&避免了文件系统级的维护开销，比如文件系统需要维护超级块、I-node等。ü&避免了操作系统的cache预读功能，减少了I/O请求。使用裸设备的缺点是：ü&数据管理、空间管理不灵活，需要很专业的人来操作。（2）利用iostat评估磁盘性能[root@webserver ~]#&iostat -d 2 3Linux&2.6.9-42.ELsmp (webserver)&12/01/2008&_i686_&(8 CPU)Device:&tps&Blk_read/s&Blk_wrtn/s&Blk_read&Blk_wrtnsda&1.87&2.58&114.12&537372Device:&tps&Blk_read/s&Blk_wrtn/s&Blk_read&Blk_wrtnsda&0.00&0.00&0.00&0&0Device:&tps&Blk_read/s&Blk_wrtn/s&Blk_read&Blk_wrtnsda&1.00&0.00&12.00&0&24对上面每项的输出解释如下：Blk_read/s表示每秒读取的数据块数。Blk_wrtn/s表示每秒写入的数据块数。Blk_read表示读取的所有块数。Blk_wrtn表示写入的所有块数。?&可以通过Blk_read/s和Blk_wrtn/s的值对磁盘的读写性能有一个基本的了解，如果Blk_wrtn/s值很大，表示磁盘的写操作很频繁，可以考虑优化磁盘或者优化程序，如果Blk_read/s值很大，表示磁盘直接读取操作很多，可以将读取的数据放入内存中进行操作。?&对于这两个选项的值没有一个固定的大小，根据系统应用的不同，会有不同的值，但是有一个规则还是可以遵循的：长期的、超大的数据读写，肯定是不正常的，这种情况一定会影响系统性能。（3）利用sar评估磁盘性能通过“sar&–d”组合，可以对系统的磁盘IO做一个基本的统计，请看下面的一个输出：[root@webserver ~]# sar -d 2 3Linux&2.6.9-42.ELsmp (webserver)&11/30/2008&_i686_&(8 CPU)11:09:33 PM&DEV&tps&rd_sec/s&wr_sec/s&avgrq-sz&avgqu-sz&await&svctm&%util11:09:35 PM dev8-0&0.00&0.00&0.00&0.00&0.00&0.00&0.00&0.0011:09:35 PM&DEV&tps&rd_sec/s&wr_sec/s&avgrq-sz&avgqu-sz&await&svctm&%util11:09:37 PM dev8-0&1.00&0.00&12.00&12.00&0.00&0.00&0.00&0.0011:09:37 PM&DEV&tps&rd_sec/s&wr_sec/s&avgrq-sz&avgqu-sz&await&svctm&%util11:09:39 PM dev8-0&1.99&0.00&47.76&24.00&0.00&0.50&0.25&0.05Average:&DEV&tps&rd_sec/s&wr_sec/s&avgrq-sz&avgqu-sz&await&svctm&%utilAverage:&dev8-0&1.00&0.00&19.97&20.00&0.00&0.33&0.17&0.02需要关注的几个参数含义：await表示平均每次设备I/O操作的等待时间（以毫秒为单位）。svctm表示平均每次设备I/O操作的服务时间（以毫秒为单位）。%util表示一秒中有百分之几的时间用于I/O操作。对以磁盘IO性能，一般有如下评判标准：正常情况下svctm应该是小于await值的，而svctm的大小和磁盘性能有关，CPU、内存的负荷也会对svctm值造成影响，过多的请求也会间接的导致svctm值的增加。await值的大小一般取决与svctm的值和I/O队列长度以及I/O请求模式，如果svctm的值与await很接近，表示几乎没有I/O等待，磁盘性能很好，如果await的值远高于svctm的值，则表示I/O队列等待太长，系统上运行的应用程序将变慢，此时可以通过更换更快的硬盘来解决问题。%util项的值也是衡量磁盘I/O的一个重要指标，如果%util接近100%，表示磁盘产生的I/O请求太多，I/O系统已经满负荷的在工作，该磁盘可能存在瓶颈。长期下去，势必影响系统的性能，可以通过优化程序或者通过更换更高、更快的磁盘来解决此问题。5.&网络性能评估（1）通过ping命令检测网络的连通性（2）通过netstat –i组合检测网络接口状况（3）通过netstat –r组合检测系统的路由表信息（4）通过sar –n组合显示系统的网络运行状态五、Oracle在Linux下的性能优化Oracle数据库内存参数的优化?&与oracle相关的系统内核参数?&SGA、PGA参数设置Oracle下磁盘存储性能优化?&文件系统的选择（ext2/ext3、xfs、ocfs2）?&Oracle&ASM存储1.优化oracle性能参数之前要了解的情况1）物理内存有多大2）操作系统估计要使用多大内存3）数据库是使用文件系统还是裸设备4）有多少并发连接5）应用是OLTP类型还是OLAP类型2.oracle数据库内存参数的优化（1）系统内核参数修改/etc/sysctl.conf&这个文件，加入以下的语句：kernel.shmmax = kernel.shmmni = 4096kernel.shmall = 2097152kernel.sem = 250 8fs.file-max = 65536net.ipv4.ip_local_port_range = 参数依次为：Kernel.shmmax:共享内存段的最大尺寸（以字节为单位）。Kernel.shmmni：系统中共享内存段的最大数量。Kernel.shmall：共享内存总量，以页为单位。fs.file-max：文件句柄数，表示在Linux系统中可以打开的文件数量。net.ipv4.ip_local_port_range：应用程序可使用的IPv4端口范围。需要注意的几个问题关于Kernel.shmmaxOracle SGA&由共享内存组成，如果错误设置&SHMMAX可能会限制SGA&的大小，SHMMAX设置不足可能会导致以下问题：ORA-27123:unable to attach to shared memory segment，如果该参数设置小于Oracle SGA设置，那么SGA就会被分配多个共享内存段。这在繁忙的系统中可能成为性能负担，带来系统问题。Oracle建议Kernel.shmmax最好大于sga，以让oracle共享内存区SGA在一个共享内存段中，从而提高性能。关于Kernel.shmall表示系统共享内存总大小，以页为单位。一个32位的Linux系统，8G的内存，可以设置kernel.shmall = 2097152，即为：&k/ =&8G就是说可用共享内存一共8G，这里的4K是32位操作系统一页的大小，即4096字节。关于Kernel.shmmni表示系统中共享内存段的最大数量。系统默认是4096，一般无需修改，在SUN OS下还有Kernel.shmmin参数，表示共享内存段最小尺寸，勿要混肴！（2）SGA、PAG参数的设置A Oracle在内存管理方面的改进Oracle 9i通过参数PGA_AGGREGATE_TARGET参数实现PGA自动管理&Oracle&10g通过参数SGA_TARGET参数实现了SGA的自动管理，Oracle&11g实现了数据库所有内存块的全自动化管理，使得动态管理SGA和PGA成为现实。自动内存管理的两个参数：MEMORY_TARGET：表示整个ORACLE实例所能使用的内存大小，包括PGA和SGA的整体大小，即这个参数是动态的，可以动态控制SGA和PGA的大小。MEMORY_MAX_TARGET：这个参数定义了MEMORY_TARGET最大可以达到而不用重启实例的值，如果没有设置MEMORY_MAX_TARGET值，默认等于MEMORY_TARGET的值。使用动态内存管理时，SGA_TARGET和PGA_AGGREGATE_TARGET代表它们各自内存区域的最小设置，要让Oracle完全控制内存管理，这两个参数应该设置为0。B Oracle五种内存管理方式?&自动内存管理,即AMM (Automatic Memory Management）?&自动共享内存管理，即ASMM（Automatic Shared Memory Management）?&手动共享内存管理?&自动PGA管理?&手动PGA管理自动内存管理（AMM）默认安装oracle11g的实例就是AMM方式。通过如下查看：示例如下：SQL& show parameters targetNAME&TYPE&VALUE———— ———————&——————&———————- archive_lag_target&integer&0db_flashback_retention_target&integer&1860fast_start_io_target&integer&0fast_start_mttr_target&integer&0memory_max_target&big integer&1400Mmemory_target&big integer&1400Mpga_aggregate_target&big integer&0sga_target&big integer&0注意：如果初始化参数&LOCK_SGA&＝&true&，则&AMM&是不可用的。自动共享内存管理自动共享内存管理是oracle10g引进的，如果要使用自动共享内存管理，只需设置MEMORY_TARGET=0，然后显式指定SGA_TARGET即可。示例如下：SQL& alter system set memory_target=0 scope=System altered.SQL& alter system set sga_target=1024m&scope=System altered.SQL&手工共享内存管理Oracle9i以及以前版本，只能手工设置共享内存管理，如果要使用手动共享内存管理，首先需要设置SGA_TARGET&与MEMORY_TARGET为0。SGA包含主要参数有：share_pool_size：共享池大小，建议300-500M之间。Log_buffer：日志缓冲区大小，建议1-3M之间。Large_pool_size：大缓冲池大小，非MTS系统，建议在20-30M之间。Java_pool_size：java池大小，没有java应用时，建议10-20M之间。db_cache_size：数据缓冲区大小，根据可使用内存大小，尽可能大。自动PAG管理Oracle9i版本引入了自动PGA管理，如果使用的是AMM管理方式，则无需担心PGA的配置，但是如果对对AMM管理不放心的话，可以设置自动PGA管理，设置WORKAREA_SIZE_POLICY&＝&AUTO然后指定PGA_AGGREGATE_TARGET大小即可。，手工PAG管理如果要做到精确的控制PGA，还可以设置手动管理PGA，设置WORKAREA_SIZE_POLICY = manual然后分别指定PGA相关参数即可：PGA相关参数有：SORT_AREA_SIZESORT_AREA_RETAINED_SIZE，3.Oracle下磁盘存储性能优化①&选择文件系统存取数据文件系统的选择单一文件系统（ext2、ext3、xfs等）集群文件系统（gfs、ocfs2）文件系统存储优缺点：优点：管理维护方便。缺点：数据读写要经过操作系统级的缓存，效率不是很高。②&ASM（Automatic Storage Management）ASM优点：数据可直接读写，无需经过操作系统存取效率很高，读写效率与直接的原始设备基本相同。Oracle提供了专门的管理和维护工具关于作者高俊峰，网名：南非蚂蚁IXPUB “存储设备与容灾技术”及“ Linux与开源世界”版主。喜欢oracle和Unix/Linux技术，平时主要活动在ITPUB.net﹑IXPUB.net﹑ChinaUnix.net等大型技术社区，一直致力与oracle数据库﹑Unix/Linux操作系统管理﹑优化领域，现在主要从事oracle数据库管理和项目规划设计工作，擅长oracle数据库的备份恢复，性能调优，对Unix/Linux集群应用也有一定的研究。经验内容仅供参考，如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域)，建议您详细咨询相关领域专业人士。投票(0)已投票(0)有得(0)我有疑问(0)◆◆说说为什么给这篇经验投票吧！我为什么投票...你还可以输入500字◆◆只有签约作者及以上等级才可发有得&你还可以输入1000字◆◆如对这篇经验有疑问，可反馈给作者，经验作者会尽力为您解决！你还可以输入500字相关经验01100热门杂志第3期人生知识达人职场秘诀1019次分享第1期实现创业梦想1491次分享第1期轻松理财手册679次分享第2期晋升攻坚战446次分享第1期如何用互联网理财523次分享◆请扫描分享到朋友圈运维角度浅谈MySQL数据库优化_数据库技术_Linux公社-Linux系统门户网站
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运维角度浅谈MySQL数据库优化
来源：Linux社区&
作者：lizhenliang
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案，暂且抛开前端应用不说，大致分为以下五个阶段：&
1、数据库表设计
项目立项后，开发部根据产品部需求开发项目，开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计。对于数据库来说，这点很重要，如果设计不当，会直接影响访问速度和用户体验。影响的因素很多，比如慢查询、低效的查询语句、没有适当建立索引、数据库堵塞（死锁）等。当然，有测试工程师的团队，会做压力测试，找bug。对于没有测试工程师的团队来说，大多数开发工程师初期不会太多考虑数据库设计是否合理，而是尽快完成功能实现和交付，等项目有一定访问量后，隐藏的问题就会暴露，这时再去修改就不是这么容易的事了。&
2、数据库部署
该运维工程师出场了，项目初期访问量不会很大，所以单台部署足以应对在1500左右的QPS（每秒查询率）。考虑到高可用性，可采用MySQL主从复制+Keepalived做双击热备，常见集群软件有Keepalived、Heartbeat。
双机热备博文： &
3、数据库性能优化
如果将MySQL部署到普通的X86服务器上，在不经过任何优化情况下，MySQL理论值正常可以处理2000左右QPS，经过优化后，有可能会提升到2500左右QPS，否则，访问量当达到1500左右并发连接时，数据库处理性能就会变慢，而且硬件资源还很富裕，这时就该考虑软件问题了。那么怎样让数据库最大化发挥性能呢？一方面可以单台运行多个MySQL实例让服务器性能发挥到最大化，另一方面是对数据库进行优化，往往操作系统和数据库默认配置都比较保守，会对数据库发挥有一定限制，可对这些配置进行适当的调整，尽可能的处理更多连接数。
具体优化有以下三个层面：
3.1 数据库配置优化
MySQL常用有两种存储引擎，一个是MyISAM，不支持事务处理，读性能处理快，表级别锁。另一个是InnoDB，支持事务处理（ACID），设计目标是为处理大容量数据发挥最大化性能，行级别锁。
表锁：开销小，锁定粒度大，发生死锁概率高，相对并发也低。
行锁：开销大，锁定粒度小，发生死锁概率低，相对并发也高。
为什么会出现表锁和行锁呢？主要是为了保证数据的完整性，举个例子，一个用户在操作一张表，其他用户也想操作这张表，那么就要等第一个用户操作完，其他用户才能操作，表锁和行锁就是这个作用。否则多个用户同时操作一张表，肯定会数据产生冲突或者异常。
根据以上看来，使用InnoDB存储引擎是最好的选择，也是MySQL5.5以后版本中默认存储引擎。每个存储引擎相关联参数比较多，以下列出主要影响数据库性能的参数。
公共参数默认值：
max_connections =151
#同时处理最大连接数，推荐设置最大连接数是上限连接数的80%左右
sort_buffer_size =2M
#查询排序时缓冲区大小，只对order by和group by起作用，可增大此值为16M
query_cache_limit =1M
#查询缓存限制，只有1M以下查询结果才会被缓存，以免结果数据较大把缓存池覆盖
query_cache_size =16M
#查看缓冲区大小，用于缓存SELECT查询结果，下一次有同样SELECT查询将直接从缓存池返回结果，可适当成倍增加此值
open_files_limit =1024
#打开文件数限制，如果show global status like 'open_files'查看的值等于或者大于open_files_limit值时，程序会无法连接数据库或卡死
MyISAM参数默认值：
key_buffer_size =16M
#索引缓存区大小，一般设置物理内存的30-40%
read_buffer_size =128K
#读操作缓冲区大小，推荐设置16M或32M
InnoDB参数默认值：
innodb_buffer_pool_size =128M
#索引和数据缓冲区大小，一般设置物理内存的60%-70%
innodb_buffer_pool_instances =1
#缓冲池实例个数，推荐设置4个或8个
innodb_flush_log_at_trx_commit =1
#关键参数，0代表大约每秒写入到日志并同步到磁盘，数据库故障会丢失1秒左右事务数据。1为每执行一条SQL后写入到日志并同步到磁盘，I/O开销大，执行完SQL要等待日志读写，效率低。2代表只把日志写入到系统缓存区，再每秒同步到磁盘，效率很高，如果服务器故障，才会丢失事务数据。对数据安全性要求不是很高的推荐设置2，性能高，修改后效果明显。
innodb_file_per_table = OFF
#默认是共享表空间，共享表空间idbdata文件不断增大，影响一定的I/O性能。推荐开启独立表空间模式，每个表的索引和数据都存在自己独立的表空间中，可以实现单表在不同数据库中移动。
innodb_log_buffer_size =8M
#日志缓冲区大小，由于日志最长每秒钟刷新一次，所以一般不用超过16M
3.2 系统内核优化
大多数MySQL都部署在linux系统上，所以操作系统的一些参数也会影响到MySQL性能，以下对linux内核进行适当优化。
net.ipv4.tcp_fin_timeout =30
#TIME_WAIT超时时间，默认是60s
net.ipv4.tcp_tw_reuse =1
#1表示开启复用，允许TIME_WAIT socket重新用于新的TCP连接，0表示关闭
net.ipv4.tcp_tw_recycle =1
#1表示开启TIME_WAIT socket快速回收，0表示关闭
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets =4096
#系统保持TIME_WAIT socket最大数量，如果超出这个数，系统将随机清除一些TIME_WAIT并打印警告信息
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog =4096
#进入SYN队列最大长度，加大队列长度可容纳更多的等待连接
在linux系统中，如果进程打开的文件句柄数量超过系统默认值1024，就会提示&too many files open&信息，所以要调整打开文件句柄限制。
# vi /etc/security/limits.conf #加入以下配置，*代表所有用户，也可以指定用户，重启系统生效
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
# ulimit -SHn 65535 #立刻生效
3.3 硬件配置
加大物理内存，提高文件系统性能。linux内核会从内存中分配出缓存区（系统缓存和数据缓存）来存放热数据，通过文件系统延迟写入机制，等满足条件时（如缓存区大小到达一定百分比或者执行sync命令）才会同步到磁盘。也就是说物理内存越大，分配缓存区越大，缓存数据越多。当然，服务器故障会丢失一定的缓存数据。
SSD硬盘代替SAS硬盘，将RAID级别调整为RAID1+0，相对于RAID1和RAID5有更好的读写性能（IOPS），毕竟数据库的压力主要来自磁盘I/O方面。&
4、数据库架构扩展
随着业务量越来越大，单台数据库服务器性能已无法满足业务需求，该考虑加机器了，该做集群了~~~。主要思想是分解单台数据库负载，突破磁盘I/O性能??热数据存放缓存中，降低磁盘I/O访问频率。
4.1 主从复制与读写分离
因为生产环境中，数据库大多都是读操作，所以部署一主多从架构，主数据库负责写操作，并做双击热备，多台从数据库做负载均衡，负责读操作，主流的负载均衡器有LVS、HAProxy、Nginx。怎么来实现读写分离呢？大多数企业是在代码层面实现读写分离，效率比较高。另一个种方式通过代理程序实现读写分离，企业中应用较少，常见代理程序有MySQL Proxy、Amoeba。在这样数据库集群架构中，大大增加数据库高并发能力，解决单台性能瓶颈问题。如果从数据库一台从库能处理2000 QPS，那么5台就能处理1w QPS，数据库横向扩展性也很容易。
有时，面对大量写操作的应用时，单台写性能达不到业务需求。如果做双主，就会遇到数据库数据不一致现象，产生这个原因是在应用程序不同的用户会有可能操作两台数据库，同时的更新操作造成两台数据库数据库数据发生冲突或者不一致。在单库时MySQL利用存储引擎机制表锁和行锁来保证数据完整性，怎样在多台主库时解决这个问题呢？有一套基于perl语言开发的主从复制管理工具，叫MySQL-MMM（Master-Master replication managerfor Mysql，Mysql主主复制管理器），这个工具最大的优点是在同一时间只提供一台数据库写操作，有效保证数据一致性。
主从复制博文：
读写分离博文：
MySQL-MMM博文：&
4.2 增加缓存
给数据库增加缓存系统，把热数据缓存到内存中，如果内存缓存中有要请求的数据就不再去数据库中返回结果，提高读性能。缓存实现有本地缓存和分布式缓存，本地缓存是将数据缓存到本地服务器内存中或者文件中，速度快。分布式可以缓存海量数据，扩展容易，主流的分布式缓存系统有memcached、redis，memcached性能稳定，数据缓存在内存中，速度很快，QPS可达8w左右。如果想数据持久化那就用redis，性能不低于memcached。
工作过程：
分库是根据业务不同把相关的表切分到不同的数据库中，比如web、bbs、blog等库。如果业务量很大，还可将切分后的库做主从架构，进一步避免单个库压力过大。
数据量的日剧增加，数据库中某个表有几百万条数据，导致查询和插入耗时太长，怎么能解决单表压力呢？你就该考虑是否把这个表拆分成多个小表，来减轻单个表的压力，提高处理效率，此方式称为分表。
分表技术比较麻烦，要修改程序代码里的SQL语句，还要手动去创建其他表，也可以用merge存储引擎实现分表，相对简单许多。分表后，程序是对一个总表进行操作，这个总表不存放数据，只有一些分表的关系，以及更新数据的方式，总表会根据不同的查询，将压力分到不同的小表上，因此提高并发能力和磁盘I/O性能。
分表分为垂直拆分和水平拆分：
垂直拆分：把原来的一个很多字段的表拆分多个表，解决表的宽度问题。你可以把不常用的字段单独放到一个表中，也可以把大字段独立放一个表中，或者把关联密切的字段放一个表中。
水平拆分：把原来一个表拆分成多个表，每个表的结构都一样，解决单表数据量大的问题。
分区就是把一张表的数据分成多个区块，这些区块可以在一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，分区后，表面上还是一张表，但数据散列在多个位置，这样一来，多块硬盘同时处理不同的请求，从而提高磁盘I/O读写性能，实现比较简单。
注：增加缓存、分库、分表和分区主要由程序猿来实现。
5、数据库维护
数据库维护是运维工程师或者DBA主要工作，包括性能监控、性能分析、性能调优、数据库备份和恢复等。
5.1 性能状态关键指标
QPS，Queries Per Second：每秒查询数，一台数据库每秒能够处理的查询次数
TPS，Transactions Per Second：每秒处理事务数
通过show status查看运行状态，会有300多条状态信息记录，其中有几个值帮可以我们计算出QPS和TPS，如下：
Uptime：服务器已经运行的实际，单位秒
Questions：已经发送给数据库查询数
Com_select：查询次数，实际操作数据库的
Com_insert：插入次数
Com_delete：删除次数
Com_update：更新次数
Com_commit：事务次数
Com_rollback：回滚次数
那么，计算方法来了，基于Questions计算出QPS：
mysql& show global status like 'Questions';
mysql& show global status like 'Uptime';
QPS = Questions / Uptime
基于Com_commit和Com_rollback计算出TPS：
mysql& show global status like 'Com_commit';
mysql& show global status like 'Com_rollback';
mysql& show global status like 'Uptime';
另一计算方式：基于Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update计算出QPS：
mysql& show global status whereVariable_namein('com_select','com_insert','com_delete','com_update');
等待1秒再执行，获取间隔差值，第二次每个变量值减去第一次对应的变量值，就是QPS。
TPS计算方法：
mysql& show global status whereVariable_namein('com_select','com_insert','com_delete','com_update');
计算TPS，就不算查询操作了，计算出插入、删除、更新四个值即可。
经网友对这两个计算方式的测试得出，当数据库中myisam表比较多时，使用Questions计算比较准确。当数据库中innodb表比较多时，则以Com_*计算比较准确。
5.2 开启慢查询日志
MySQL开启慢查询日志，分析出哪条SQL语句比较慢，使用set设置变量，重启服务失效，可以在my.cnf添加参数永久生效。
mysql&setglobal slow-query-log=on #开启慢查询功能
mysql&setglobal slow_query_log_file='/var/log/mysql/mysql-slow.log';#指定慢查询日志文件位置
mysql&setglobal log_queries_not_using_indexes=on;#记录没有使用索引的查询
mysql&setglobal long_query_time=1;#只记录处理时间1s以上的慢查询
分析慢查询日志，可以使用MySQL自带的mysqldumpslow工具，分析的日志较为简单。
# mysqldumpslow -t 3 /var/log/mysql/mysql-slow.log #查看最慢的前三个查询
也可以使用percona公司的pt-query-digest工具，日志分析功能全面，可分析slow log、binlog、general log。
分析慢查询日志：
pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log
分析binlog日志：
mysqlbinlog mysql-bin.000001&mysql-bin.000001.sql
pt-query-digest &type=binlog mysql-bin.000001.sql
分析普通日志：
pt-query-digest &type=genlog localhost.log
5.3 数据库备份
备份数据库是最基本的工作，也是最重要的，否则后果很严重，你懂得！但由于数据库比较大，上百G，往往备份都很耗费时间，所以就该选择一个效率高的备份策略，对于数据量大的数据库，一般都采用增量备份。常用的备份工具有mysqldump、mysqlhotcopy、xtrabackup等，mysqldump比较适用于小的数据库，因为是逻辑备份，所以备份和恢复耗时都比较长。mysqlhotcopy和xtrabackup是物理备份，备份和恢复速度快，不影响数据库服务情况下进行热拷贝，建议使用xtrabackup，支持增量备份。
Xtrabackup备份工具使用博文：
5.4 数据库修复
有时候MySQL服务器突然断电、异常关闭，会导致表损坏，无法读取表数据。这时就可以用到MySQL自带的两个工具进行修复，myisamchk和mysqlcheck。
myisamchk：只能修复myisam表，需要停止数据库。
常用参数：
-f &force 强制修复，覆盖老的临时文件，一般不使用
-r &recover 恢复模式
-q &quik 快速恢复
-a &analyze 分析表
-o &safe-recover 老的恢复模式，如果-r无法修复，可以使用此参数试试
-F &fast 只检查没有正常关闭的表
快速修复weibo数据库:
# cd /var/lib/mysql/weibo
# myisamchk -r -q *.MYI
mysqlcheck：myisam和innodb表都可以用，不需要停止数据库，如修复单个表，可在数据库后面添加表名，以空格分割
常用参数：
-a &all-databases 检查所有的库
-r &repair 修复表
-c &check 检查表，默认选项
-a &analyze 分析表
-o &optimize 优化表
-q &quik 最快检查或修复表
-F &fast 只检查没有正常关闭的表
快速修复weibo数据库:
mysqlcheck -r -q -uroot -p123 weibo
5.5 另外，查看CPU和I/O性能方法
查看CPU性能
参数-P是显示CPU数，ALL为所有，也可以只显示第几颗
查看I/O性能
参数-m是以M单位显示，默认K。
%util：当达到100%时，说明I/O很忙。
await：请求在队列中等待时间，直接影响read时间。
I/O极限：IOPS（r/s+w/s）,一般在1200左右。（IOPS，每秒???行读写（I/O）操作次数）
I/O带宽：在顺序读写模式下SAS硬盘理论值在300M/s左右，SSD硬盘理论值在600M/s左右。
以上是本人使用MySQL三年来总结的一些主要优化方案，能力有限，有些不太全面，但这些基本能够满足中小型企业数据库需求。由于关系型数据库初衷设计限制，一些BAT公司海量数据放到关系型数据库中，在海量数据查询和分析方面已经达不到更好的性能。因此NoSQL火起来了，非关系型数据库，大数据量，具有高性能，同时也弥补了关系型数据库某方面不足，渐渐大多数公司已经将部分业务数据库存放到NoSQL中，如MongoDB、HBase等。数据存储方面采用分布式文件系统，如HDFS、GFS等。海量数据计算分析采用、Spark、Storm等。这些都是与运维相关的前沿技术，也是在存储方面主要学习对象，小伙伴们共同加油吧！哪位博友有更好的优化方案，欢迎交流哦。
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