运维笔记：MySQL 配置性能优化

于 2025-07-26 20:31:52 发布
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#MySQL配置性能优化赛#

一、MySQL 配置基础

1.1 配置文件位置与结构

MySQL 的配置文件（通常命名为my.cnf或my.ini）是性能优化的核心入口，不同环境下的默认路径如下：

操作系统 / 安装方式

配置文件路径

Linux（apt/yum）

/etc/mysql/my.cnf 或 /etc/my.cnf

Linux（源码安装）

/usr/local/mysql/my.cnf

macOS（Homebrew）

/usr/local/etc/my.cnf

Windows

C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server X.X\my.ini

配置文件采用 “组” 结构划分不同模块的配置，核心组包括：

[client]        # 客户端通用配置（如mysql命令行工具）
port = 3306
socket = /tmp/mysql.sock

[mysqld]        # 服务端核心配置（性能优化主要针对此部分）
user = mysql
datadir = /var/lib/mysql
socket = /tmp/mysql.sock

[mysqld_safe]   # 安全启动相关配置（日志、进程管理）
log-error = /var/log/mysql/error.log
pid-file = /var/run/mysqld/mysqld.pid

1.2 配置生效与验证

修改配置后需重启 MySQL 服务使配置生效：

# 系统服务方式
systemctl restart mysqld

# 源码安装方式
/usr/local/mysql/bin/mysqladmin -u root -p shutdown
/usr/local/mysql/bin/mysqld_safe --user=mysql &

验证配置是否生效：

-- 查看单个参数（如缓冲池大小）
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_buffer_pool_size';

-- 查看所有参数
SHOW VARIABLES;

二、核心参数优化（按重要性排序）

2.1 内存配置（性能瓶颈的主要来源）

2.1.1 InnoDB 缓冲池（innodb_buffer_pool_size）
  • 作用：缓存 InnoDB 表的数据、索引、插入缓冲等，是影响性能的最关键参数。
  • 优化原则：
    • 专用数据库服务器：物理内存的 70%-80%（如 16GB 内存服务器配置 12GB）。
    • 混合部署服务器：物理内存的 50%（避免与其他服务竞争内存）。
  • 配置示例：
[mysqld]
innodb_buffer_pool_size = 12G
  • 辅助配置：
# 多实例拆分缓冲池（内存>16GB时建议）
innodb_buffer_pool_instances = 4  # 拆分4个实例，减少锁竞争
  • 监控指标：缓冲池命中率应≥99%，计算公式：
SELECT 
  (1 - (SUM(IF(VARIABLE_NAME = 'Innodb_buffer_pool_reads', VARIABLE_VALUE, 0)) /
  SUM(IF(VARIABLE_NAME = 'Innodb_buffer_pool_read_requests', VARIABLE_VALUE, 0))) * 100 AS hit_rate
FROM information_schema.GLOBAL_STATUS
WHERE VARIABLE_NAME IN ('Innodb_buffer_pool_reads', 'Innodb_buffer_pool_read_requests');
2.1.2 连接相关内存
  • max_connections：最大并发连接数，默认 151，需根据业务调整：
[mysqld]
max_connections = 500  # 支持500个并发连接
max_user_connections = 400  # 单个用户最大连接数（避免资源独占）

注意：连接数并非越大越好，过多会导致内存耗尽和上下文切换开销增加。

  • 每个连接的内存分配：
[mysqld]
sort_buffer_size = 2M      # 排序缓冲区（每个连接独占，不宜过大）
join_buffer_size = 2M      # 表连接缓冲区（无索引时使用）
read_buffer_size = 1M      # 顺序读取缓冲区
read_rnd_buffer_size = 2M  # 随机读取缓冲区

计算参考：500 连接 × (2+2+1+2) M = 3.5GB，需纳入总内存预算。

2.1.3 临时表与缓存
  • 临时表内存限制：
[mysqld]
tmp_table_size = 64M       # 内存临时表最大大小
max_heap_table_size = 64M  # 同tmp_table_size，取较小值生效

超过限制会转为磁盘临时表（ibtmp1 文件），性能骤降，需监控Created_tmp_disk_tables状态变量。

  • 查询缓存（MySQL 5.7 及以下）：
[mysqld]
query_cache_type = 0        # 禁用查询缓存（写频繁场景性能反降）
query_cache_size = 0        # 5.7默认关闭，8.0已移除

2.2 InnoDB 日志配置

  • innodb_log_file_size：重做日志文件大小，影响事务性能：
[mysqld]
innodb_log_file_size = 1G      # 单个日志文件大小（1G-4G为宜）
innodb_log_files_in_group = 2  # 日志文件数量（通常2个）
innodb_log_buffer_size = 64M   # 日志缓冲区大小

调整方法：停止 MySQL → 删除ib_logfile0和ib_logfile1 → 重启 MySQL 自动重建。

  • 事务日志刷盘策略：
[mysqld]
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1  # 最安全（事务提交即刷盘）
# innodb_flush_log_at_trx_commit = 2  # 性能优先（每秒刷盘，掉电可能丢1秒数据）

2.3 并发与 I/O 配置

  • 并发线程数：
[mysqld]
innodb_thread_concurrency = 0        # 0表示不限制（自动调整）
innodb_read_io_threads = 8           # 读I/O线程数（8-16为宜）
innodb_write_io_threads = 8          # 写I/O线程数
  • I/O 调度：
[mysqld]
innodb_flush_method = O_DIRECT  # 绕过操作系统缓存，减少双重缓存
innodb_io_capacity = 2000       # 后台I/O能力（SSD设为2000+，HDD设为200-500）

2.4 连接与安全配置

  • 连接超时：
[mysqld]
wait_timeout = 600            # 非交互式连接超时（10分钟）
interactive_timeout = 1200    # 交互式连接超时（20分钟）
  • 限制连接来源：
[mysqld]
bind-address = 192.168.1.100  # 只监听内网IP，禁止公网直接访问

三、查询优化（SQL 层面的性能提升）

3.1 慢查询定位与分析

  • 启用慢查询日志：
[mysqld]
slow_query_log = 1                      # 启用慢查询日志
slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log  # 日志路径
long_query_time = 1                      # 执行时间超过1秒的查询记录
log_queries_not_using_indexes = 1        # 记录未使用索引的查询
  • 分析慢查询日志：
# 使用mysqldumpslow分析（MySQL自带）
mysqldumpslow -s t -t 10 /var/log/mysql/slow.log  # 按时间排序，取前10条

# 使用pt-query-digest（Percona Toolkit，更强大）
pt-query-digest /var/log/mysql/slow.log > slow_report.txt

3.2 索引优化（减少 I/O 的关键）

  • 创建高效索引：
-- 为过滤条件、连接条件、排序字段创建索引
CREATE INDEX idx_user_status_create_time ON orders (user_id, status, create_time);

-- 复合索引遵循"最左前缀原则"，以下查询可命中索引
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100 AND status = 'paid';
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100;
  • 避免索引失效：
-- 索引失效场景1：函数操作列
SELECT * FROM users WHERE YEAR(register_time) = 2023;  -- 失效
SELECT * FROM users WHERE register_time >= '2023-01-01' AND register_time < '2024-01-01';  -- 有效

-- 索引失效场景2：隐式类型转换
SELECT * FROM products WHERE id = '123';  -- id是INT，字符串比较导致失效
SELECT * FROM products WHERE id = 123;    -- 有效

3.3 常用查询优化技巧

  • 分页查询优化（大偏移量问题）：
-- 低效：LIMIT 100000,10需扫描100010行
SELECT * FROM logs ORDER BY id DESC LIMIT 100000, 10;

-- 高效：利用索引定位起点（仅适用于自增主键）
SELECT * FROM logs 
WHERE id < (SELECT id FROM logs ORDER BY id DESC LIMIT 100000, 1)
ORDER BY id DESC LIMIT 10;
  • 避免 SELECT *：只查询需要的字段，减少数据传输和内存消耗：
-- 低效
SELECT * FROM users WHERE department = 'IT';

-- 高效
SELECT id, name, email FROM users WHERE department = 'IT';
  • JOIN 优化：
-- 确保连接字段有索引
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_id (user_id);

-- 小表驱动大表（将结果集小的表作为驱动表）
SELECT o.order_no, u.name 
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id
WHERE u.register_time > '2023-01-01';

四、架构优化（高并发场景的解决方案）

4.1 读写分离（主从复制）

  • 架构图：
客户端 → 中间件（如MyCat）→ 主库（写操作）
                        → 从库1（读操作）
                        → 从库2（读操作）
  • 主库配置：
[mysqld]
server-id = 1
log_bin = /var/lib/mysql/mysql-bin  # 启用二进制日志
binlog_do_db = business_db          # 只记录业务库日志
  • 从库配置：
[mysqld]
server-id = 2
relay_log = /var/lib/mysql/relay-bin  # 中继日志
read_only = 1                         # 从库只读
  • 从库连接主库：
-- 在从库执行
CHANGE MASTER TO
  MASTER_HOST = '192.168.1.10',      # 主库IP
  MASTER_USER = 'repl_user',          # 复制账号
  MASTER_PASSWORD = 'repl_pass',      # 密码
  MASTER_LOG_FILE = 'mysql-bin.000001',  # 主库当前日志文件
  MASTER_LOG_POS = 154;               # 日志位置

START SLAVE;  # 启动复制

-- 检查复制状态（需Seconds_Behind_Master为0）
SHOW SLAVE STATUS\G

4.2 分库分表（解决单表过大问题）

  • 分表策略：
    • 水平分表：按 ID 范围或哈希拆分（如orders_1、orders_2）。
    • 垂直分表：按字段冷热拆分（如user_basic存基础信息，user_detail存详细信息）。
  • 实现工具：
    • 中间件：MyCat、Sharding-JDBC。
    • 原生支持：MySQL 8.0 的分区表（适合简单场景）：
-- 按时间分区
CREATE TABLE logs (
  id INT,
  content TEXT,
  create_time DATETIME
) PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(create_time)) (
  PARTITION p202301 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2023-02-01')),
  PARTITION p202302 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2023-03-01')),
  PARTITION pmax VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

4.3 缓存策略（减轻数据库压力）

  • 多级缓存架构：
  1. 本地缓存：应用程序内存缓存（如 Java 的 Caffeine）。
  2. 分布式缓存：Redis/Memcached 缓存热点数据。
  3. 数据库缓存：MySQL 查询缓存（已淘汰）→ InnoDB 缓冲池。
  • 缓存更新策略：
    • 读操作：先查缓存→缓存未命中→查数据库→更新缓存。
    • 写操作：更新数据库→删除缓存（避免缓存与数据库不一致）。

五、监控与维护

5.1 关键指标监控

  • 连接数：
-- 查看当前连接数
SHOW STATUS LIKE 'Threads_connected';

-- 查看连接来源
SELECT SUBSTRING_INDEX(host, ':', 1) AS ip, COUNT(*) AS count
FROM information_schema.processlist
GROUP BY ip ORDER BY count DESC;
  • 锁等待：
-- 查看锁等待状态
SHOW ENGINE INNODB STATUS\G

-- 查看当前锁
SELECT * FROM information_schema.INNODB_LOCKS;
  • 表空间使用：
-- 查看各表大小
SELECT 
  table_schema AS '数据库',
  table_name AS '表名',
  round(((data_length + index_length) / 1024 / 1024), 2) AS '大小(MB)'
FROM information_schema.TABLES
ORDER BY (data_length + index_length) DESC;

5.2 定期维护任务

  • 每周优化：
-- 分析表（更新统计信息）
ANALYZE TABLE users, orders;

-- 优化表（整理碎片）
OPTIMIZE TABLE logs;  -- InnoDB表实际执行的是ALTER TABLE，会锁表
  • 每月维护：
    • 检查磁盘空间（df -h），确保至少有 30% 空闲空间。
    • 备份二进制日志（mysqlbinlog），清理过期日志（PURGE BINARY LOGS BEFORE '2023-01-01'）。
    • 检查数据库文件完整性（mysqlcheck -A -c）。

六、性能优化案例分析

6.1 案例 1：高并发写入慢

  • 现象：电商秒杀场景，订单表插入延迟达 500ms 以上。
  • 分析：SHOW ENGINE INNODB STATUS显示大量锁等待，ibdata1文件增长过快。
  • 优化措施：
[mysqld]
innodb_buffer_pool_size = 16G         # 增加缓冲池
innodb_flush_log_at_trx_commit = 2    # 改为每秒刷盘（允许丢1秒数据）
innodb_file_per_table = 1             # 每张表独立表空间
-- 分表处理
CREATE TABLE orders_202306 LIKE orders;
-- 配合中间件实现按月份自动路由

6.2 案例 2：查询超时

  • 现象：报表查询超时，SHOW PROCESSLIST显示状态为 “Sending data”。
  • 分析：EXPLAIN显示全表扫描，未使用索引。
  • 优化措施：
-- 添加复合索引
CREATE INDEX idx_user_date_amount ON orders (user_id, create_date, amount);

-- 重写查询（避免SELECT *）
SELECT user_id, SUM(amount) FROM orders
WHERE user_id = 100 AND create_date BETWEEN '2023-06-01' AND '2023-06-30'
GROUP BY user_id;

七、总结与最佳实践

        a.参数优化优先级：

    • 第一优先级：innodb_buffer_pool_size（内存分配）。
    • 第二优先级：innodb_log_file_size（日志配置）。
    • 第三优先级：连接参数和缓存参数。

        b.性能优化流程：

    • 监控（找出瓶颈）→ 分析（定位原因）→ 优化（参数 / SQL / 架构）→ 验证（对比优化前后）。

        c.避免过度优化：

    • 80% 的性能问题由 20% 的原因导致，聚焦关键瓶颈。
    • 小流量场景（QPS<100）无需复杂优化，优先保证稳定性。

        d.持续优化：

    • 业务增长会改变性能瓶颈，需定期（如每季度）重新评估配置。
    • 记录每次优化的参数和效果，建立优化知识库。

通过以上优化措施，MySQL 的性能可提升 3-10 倍，具体取决于原始配置和业务场景。关键是结合实际负载调整参数，而非盲目套用模板。

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