我是如何在实际项目中解决MySQL性能问题

可能是本性不愿随众的原因，我对于程序员面试中动辄就是考察并发上千万级别的QPS向来嗤之以鼻，好像国内的应用都是那么多用户量一样，其实并发达到千万，百万以上的应用能有几个？

绝大多数的程序员面临的只是解决百级、千计、万级的并发量，与其纯粹为了面试学一些空中楼阁，不如脚踏实地的学习如何解决眼前实际问题。

而对于我，最能激发我学习动力的不是什么造火箭面试，而是能够解决实际的问题。

哪怕看起来没那么高大上的场景，只要能解决产品给客户带来的痛点，就能给做技术的人带来很大的成就感！

言归正传，公司最近开发的一个用于学生在线考试的产品正好面临这样的问题。

技术框架

• 服务器：Windows Server 2008（64位虚拟机，内存16G）
• DB：MySQL 5.7.27
• 后端：Spring+Mybatis
• 教师端：VueJS
• 学生端（平板电脑）：安卓原生 + VueJS

事件经过

• 9.17 模拟考试的学生数量大约500，前方反馈页面出现卡顿现象，有些学生的答题未提交上来
• 9.18 将widnows自带的性能监控开起来，主要监控CPU、内存、磁盘IO的情况，并将晚自习模拟考试的两个小时监控保存起来
• 9.19 经过分析监控日志，发现瓶颈在磁盘IO上，读取的压力很大，因为是机械键盘，所以联系学校可否将硬盘换为固态硬盘
      （事后想这样虽然是也是一个解决途径，但不应该是程序员的第一选择，因为硬件的优化应该是软件优化做到极致之后的举措，而不是第一时间把问题抛给硬件，这是很不负责的态度）
        还好学校没有答应，于是开始分析为何磁盘读取压力这么大，涉及到磁盘读写，最大可能应该是数据库的读写，也就是我们用的MySQL，那么为什么MySQL压力这么大呢？
        于是分析学生参与考试的整个过程：
  

  1. 打开应用：学生使用平板电脑打开app，并进入考试列表页面（原生），这里后台读取操作是查询本课程目前的考试
  2. 开始考试：当某一考试开始时间到达，考生可以点击开始答题按钮进入考试，此时，会将整个试卷的内容都拉取下来，并存储到安卓本地的DB中（这里读取的并发很大）
  3. 做题：学生开始答题，当学生每点击下一题时，会将本题的答案保存到后台，成功后会跳转到下一题（写入的并发压力大）
  4. 提交：学生答完所有题目后，会在最后一题点击提交按钮，保存最后一题，并自动计算得分

       所以读取的问题锁定在第2步，也就是拉取试卷的过程，那么首先考虑可否使用缓存，而不是每次都去DB存储读取，因为试卷一旦建立，数据是固定的，而不会去更新，契合缓存使用的场景。进一步思考为什么MySQL没用使用缓存呢，原谅我的无知，查阅了一下才知道，项目使用的MySQL5.7.27中默认参数如下

  innodb_buffer_pool_size=8M
  innodb_buffer_pool_instances=8
  innodb_log_file_size=48M

   调整后参数如下（关于这几个参数，请参考后续的原理解析）：

  innodb_buffer_pool_size=5G
  innodb_buffer_pool_instances=8
  innodb_log_file_size=256M

  磁盘读的压力问题解决。

• 10.29 查看日志，发现主键重复问题（UUID），此问题是代码问题。
• 10.30 添加后台自动提交的功能（防止学生通过平板锁屏后的倒计时暂停作弊），发现DB连接无法获取的异常，将my.ini中max_connections由默认的156改为800解决
• 10.31 发现日志中偶尔存在死锁问题，系统抛出MySQLTransactionRollbackException，代码逻辑问题。
• 11.6  1200+人的考试，顺利完成，整个过程服务器压力不大，最后学校满意读很高。
• 12.19 期末考试第一场出现主键重复错误（MySQLIntegrityConstraintViolationException），调整写参数innodb_flush_log_at_trx_commit=0
• 12.20 一切正常（未出现重复主键错误，也就是说出现重复主键错误和写并发高有关，但为何并发写高时会出现此错误，需要查看随机数生成机理）

学习反思

虽然这里的解决方案都不是那么“高大上”的技术手段，但正是因为这样的契机，激发了我系统学习MySQL的兴趣

在试图解决以及避免考试中出现性能问题总，总结了几个比较重要的优化措施

• 充分利用缓存，特别是数据不频繁更新的数据，比如本项目中的试卷内容拉取，缓存中有几个比较重要的参数需要了解
  

  缓存相关
  1. innodb_buffer_pool_size = 下面两个参数乘积的整数倍，InnoDB引擎下可以缓存索引和数据块，如果是专用DB服务器，可以最大设置到OS内存的80%。5.7.5之后可以动态调整
                               此参数也不宜过大，因为过大会导致脏页太多，DB关闭时会比较慢，开启的预热也比较慢，所以上面的设置其实是有点大的
  2. innodb_buffer_pool_chunk_size （5.7.5之后引入，默认128M）
  3. innodb_buffer_pool_instances （默认8）
  
  日志相关
  1. innodb_log_buffer_size 当存在较大数据量的事务提交的时候，修改此参数会降低磁盘写
  2. innodb_flush_logs_at_trx_commit （默认为1，对写性能要求高而对数据不是特别敏感时可以改为0或者2）

   参考:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-buffer-pool-resize.html
   当执行一条查询SQL时，步骤如下（以下图表参考极客，如有侵权，请联系）
  

   从此图中了解数据查询为何走缓存快的多了，因为省去了分析、优化、执行等过程，不与存储引擎交互，当然也就没有磁盘读了。 
   当然，这也是项目中增大innodb_buffer_pool_size的原因

• SQL查询的优化方法
  > 提前终止查询（比如使用limit避免扫描全表）
  > 不需要去重，则使用union all，否则中间的临时表会因为加上distinct而导致效率低下
  > 如果是经常删除插入的表，可能存在大量的空洞，导致虽然表的数量量不大，但占用空间依然很大、查询效率地下，用下面的方法可清理空间
    alter table t engine=InnoDB （相当于recreate）
    optimize table t （相当于recreate+analyze）
    truntace table t (相当于drop+create)
  > 充分利用索引（下边的索引会讲到）
  
  

• 充分利用MySQL影响性能的参数
  
  这里也有必要提下MySQL的日志机制（分为redoLog和binLog），以下是SQL更新的过程

  
  >项目中没有调整innodb_flush_logs_at_trx_commit默认值1（表示每次事务提交都会持久化到磁盘中），因为我们的数据用于学生考试，对精确性有一定的要求。
  
  >如果磁盘写压力比较大，而平板端提交等待时间长的话（比如最后提交试卷），应该调大innodb_log_buffer_size，这个参数其实只是对于单次commit比较大的数据有用，表示在真正commit前如果达到了这个参数的峰值，会先写入磁盘中，极大降低单次提交的效率。这个参数在版本更新中屡次增大，在5.7.6之后默认为16M，足以应对绝大多数情况。
  
  >项目增大innodb_log_file_size（默认48M），是为了减少磁盘的IO，这个参数控制的是redoLog的文件大小，参考此图（）
  图中innodb_log_files_in_group设置为4（默认2）
  每一个log文件的大小为innodb_log_file_size，如果设置过小，checkpoint到达（覆盖之前的日志）后，就会先擦除掉之前的redoLog，然后再往前写。
  所以如果这个参数过小，就会经常降低磁盘IO，推荐设置为innodb_buffer_pool_size的1/4
  

• 充分利用索引
  因为当时项目中已经解决磁盘读的问题，所以没有在索引上进行优化。实际上，索引优化是非常值得学习的手段（特别是执行慢的代码段）
  而对于执行慢的的SQL，可以使用慢查询方法来寻找，方法如下：
  

  慢查询：查询时间长于long_query_time参数的设置（默认10秒），查询方法：show variables like 'long_query_time';
  查看慢查询日志（slow_query_log）：show variables like 'slow_query%'; （默认不开启）
  慢日志开启方法：my.cnf中设置slow_query_log =1 以及slow_query_log_file的路径

  然后通过mysqldumpslow来找到执行慢的SQL
  
  下面总结几条建立索引的一般规则
  > 尽量使用自增主键索引，因为非主键索需要二次查询
  > 利用覆盖索引来避免回表
  > 利用前缀索来避免索引的字段过长
  > 使用短字段建立索引
  > 避免使用使索引失效的语句，比如
     不等于（可转换为大于和小于）、
     is null和is not null（如果失效可设置列默认值）、
     or（如果失效使用使用union解决）、
     in（如果失效使用between和exists替换）
     now()函数、用户自定义函数、存储函数、用户变量、临时表、mysql库中的系统表、
  
  至于什么B树、MySQL的B+树等装逼的知识，不在本文讨论范围内，感兴趣的自己去查
  
  

• 学会监控MySQL的运行状态（找到慢查询）

  show global status; // 显示所有状态，下面列出几个跟性能关系比较大的status
  
  show status like 'Threads%'; // 显示的Threads_connected可用来标示并发数
  show status like '%conn%'  // 显示的Connections是所有尝试连接的数量
  show processlist 显示正在执行的MySQL连接，记录数与上面的Threads-connected相等
  
  

  > 对应的配置项可以在配置文件中修改（windows的my.ini，linux的my.cnf），比如max_connections等

• 查看执行计划 （explain或desc SQL）
  

  比如上面的执行计划结果是使用了SQL： explain SELECT * FROM t where c=10;
  表t中，c为非主键索引，下面逐个字段做简单解释
  > id是执行计划的顺序标示，如果有自查询，则id越大越先执行
  > select_type：查询类型
       simple：无子查询和union
       primary：包含子查询的查询语句的最外层或union的第一句
       subquery：子查询
       derived：临时表
       union：union中的第二个及以后的查询
       union result：union的结果
  > table：表名（可能为临时表的derived）
  > type：访问类型（索引是否被使用需要用这个字段判断），以下是性能从低到高的类型
         all：全表扫描
         index：按照索引顺序进行全表扫描
         range：范围扫描
         ref：非唯一索引的匹配
         const：唯一索引的匹配（本例）
         system：查询表只有一行
         null：不需要扫描表
  > possible keys：与查询相关，可能使用的索引
  > key：真正使用的索引（优化器的选择）
  > key_len：使用的索引长度
  > ref：显示某列或const被选择
  > rows：预估查询行数
  > Extra：补充信息，对于分析性能帮忙比较大，不再详列

• 关于事务，尽量避免死锁的可能、减少锁数据的时间
  需要了解以下内容
  > MySQL默认都是行锁
  > 行锁都是对索引的锁
  > 不要把查询语句放在事务开启和提交之间
  > 默认锁级别为REPEATABLE READ（可重读），可通过更改TRANSACTION ISOLATION LEVEL，下面的四种级别的锁，就不再赘述了
      SERIALIZABLE（序列化）、REPEATABLE READ（可重读）、READ COMMITTED（提交后读）、READ UNCOMMITTED（未提交读）

MySQL的其他基本原理

• MySQL是半双工（结果传输时不能再次发送）
• 基本架构如下（老经典图）
  

    

此文会持续更新，直到把所有我认为对实际项目有帮助的地方总结完毕！

参考：

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-status-variables.html#statvar_Connections 

https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/6133818.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/59818056

https://blog.csdn.net/dream_188810/article/details/78870520

https://www.cnblogs.com/parryyang/p/5711537.html