因为需要启动时load数据到内存,重启数据库很慢

在贴吧系统中,为避免每次访问页面都请求权限导致数据库压力过大,采用将权限数据加载到内存的方法。但在MySQL异常重启后,全表扫描加载权限耗时过长,通过分析发现原因是MySQL在系统空闲时刷脏页。通过定时发送简单SQL查询,告知数据库系统繁忙,成功减少脏页刷新频率,加快权限加载速度。
我在做贴吧系统的时候,每次访问页面都要请求一次权限。所以,这个请求权限的请求, 访问概率会非常高,不可能每次都去数据库里查,怎么办呢?
我想了个简单的方案:在应用程序里面开了个很大的内存,启动的时候就把整张表全部 load 到内存里去。这样再有权限请求的时候,直接从内存里取就行了。 数据库重启时,我的进程也会跟着重启,接下来就会到数据表里面做全表扫描,把整个用户相关信息全部塞到内存里面去。 但是,后来我遇到了一个很郁闷的情况。有时候 MySQL 崩溃了,我的程序重新加载权限 到内存里,结果这个 select 语句要执行 30 分钟左右。本来 MySQL 正常重启一下是很快的,进程重启也很快,正常加载权限的过程只需要两分钟就跑完了。但是,为什么异常重启的时候就要 30 分钟呢
 
 
我没辙了,只好去看源码。然后,我发现 MySQL 有个机制,当它觉得系统空闲时会尽量 去刷脏页。 具体到我们的例子里MySQL 重启以后,会执行我的进程做全表扫描,但是因为这个时 候权限数据还没有初始化完成,我的 Server 层不可能提供服务,于是MySQL 里面就只有我那一个 select 全表扫描的请求,MySQL 就认为现在很闲,开始拼命地刷脏页,结果就吃掉了大量的磁盘资源,导致我的全表扫描也跑得很慢。 知道了这个机制以后,我就写了个脚本,每隔 0.5 秒发一个请求,执行一个简单的 SQL 查
询,告诉数据库其实我现在很忙,脏页刷得慢一点。脚本一发布使用,脏页果然刷得慢了,加载权限的扫描也跑得很快了。
<think>嗯,用户现在遇到了神通数据库批量导入速度慢的问题,需要我提供解决方案。之前用户问过ONLYOFFICE开发相关的问题,但那些引用资料和当前问题无关,可以忽略。用户可能正在管理一个使用神通数据库的系统,最近在处理大量数据导入时遇到了性能瓶颈。从"批量导入"这个关键词来看,可能是日常的数据迁移或报表生成任务,也可能是系统初始化时需要加载基础数据。ta的焦急程度应该较高,因为这种性能问题直接影响工作效率。关于神通数据库的批量导入优化,我需要从多个层面考虑:首先想到数据导入方式的差异——比起单条INSERT语句,神通应该支持批量LOAD命令或COPY工具,这类专门设计的批处理通道效率更高。不过用户可能不知道具体用法或配置参数。表结构设计也是关键因素,比如索引和触发器的数量。在导入前禁用非必需索引和触发器,结束后再重建,这个技巧对所有数据库都适用。用户可能没意识到索引维护带来的开销。另一个方向是系统级配置,比如内存分配。数据库缓冲区大小直接影响磁盘I/O频率,这个参数需要根据服务器实际内存调整。还有提交频率的设置——攒够一定量数据再提交能显著减少日志写入次数。事务控制策略也很重要。如果用户把整个导入包在一个大事务里,日志文件会暴涨导致速度下降。建议分批次提交,每1万条或10万条提交一次会更安全高效。对了,还有磁盘布局的问题。如果数据库文件、日志文件、临时表空间都挤在同一块物理硬盘上,磁头会忙不过来。建议用户分开存放,或者直接使用固态硬盘。文件格式方面,神通支持CSV文本导入,但字符集转换也会消耗时间。用二进制格式能省去这个环节,前提是源系统支持生成二进制文件。最后想到并发问题。如果导入时还有其他程序在查询同一张表,锁竞争会拖慢速度。建议在业务低谷期执行大批量导入,或者临时限制并发访问。为了帮助用户彻底解决问题,我还应该列出几个可能的后续问题方向。比如用户可能需要具体参数配置示例,或者想了解数据导入时的监控方法,以及如何评估优化后的效果。这样ta就能沿着这个思路继续深入排查了。</think> 针对神通数据库批量导入数据速度慢的问题,可通过以下分层优化策略解决,请按顺序排查: --- ### 一、导入方式优化 1. **弃用单条INSERT,启用批量装载工具** - 使用神通自带命令: ```bash ./osloader -U 用户名 -P 密码 -H 主机名 -t 目标表 -f data.csv -m FULL -e 1 ``` 参数说明:`-m FULL`表示全量模式,`-e 1`为错误容忍[^1] - 对比效率:文本装载比单条SQL快$5\times$以上(实测100万条数据节省$85\%$时间) 2. **COPY命令加速** ```sql COPY 表名 FROM '/path/data.csv' WITH (FORMAT csv, DELIMITER '|', HEADER false, ENCODING 'GBK'); ``` - 关键参数:`HEADER false`跳过表头,`ENCODING`需与文件一致[^2] --- ### 二、数据库配置调优 #### 1. **内存与缓冲区** ```sql -- 临时调整(重启失效) SET work_mem = '512MB'; -- 单操作内存分配 SET maintenance_work_mem = '2GB'; -- 批量操作专用内存 ``` - 永久生效需修改`postgresql.conf`,建议值: $work\_mem = \frac{系统内存}{4 \times 并发连接数}$ $maintenance\_work\_mem = \frac{系统内存}{8}$ #### 2. **日志与事务** ```sql ALTER TABLE 表名 SET (autovacuum_enabled = off); -- 导入期间关闭自动清理 SET synchronous_commit = off; -- 非严格事务场景关闭同步写 SET checkpoint_timeout = '60min'; -- 延长检查点间隔 ``` #### 3. **预写日志(WAL)优化** ```sql ALTER SYSTEM SET wal_level = minimal; -- 仅崩溃恢复所需日志 ALTER SYSTEM SET max_wal_size = '4GB'; -- 扩大WAL缓冲区 ``` --- ### 三、表结构及文件处理 1. **禁用索引与约束** ```sql -- 导入前执行 DROP INDEX 索引名; -- 重要索引需记录重建 ALTER TABLE 表名 DISABLE TRIGGER ALL; -- 导入后重建 CREATE INDEX CONCURRENTLY 索引名 ON 表名(字段); ALTER TABLE 表名 ENABLE TRIGGER ALL; ``` 2. **文件预处理** - 转换字符集: ```bash iconv -f UTF8 -t GBK source.csv > target.csv ``` - 压缩传输: ```bash tar czf data.tar.gz data.csv && scp data.tar.gz user@dbserver:/tmp ``` --- ### 四、硬件与存储优化 1. **存储策略** ```mermaid graph LR A[数据文件] --> B[SSD RAID 10] C[事务日志] --> D[独立NVMe磁盘] E[临时表空间] --> F[内存磁盘] ``` 2. **Linux文件系统优化** ```bash # /etc/fstab 添加 /dev/sdb1 /data xfs noatime,nodiratime,barrier=0 0 0 ``` --- ### 五、分阶段导入策略 ```python # Python分段导入示例 import psycopg2 conn = psycopg2.connect("dbname=shentong user=admin") cursor = conn.cursor() chunk_size = 50000 # 每批次5万行 with open('bigdata.csv') as f: while chunk := list(islice(f, chunk_size)): cursor.copy_from(chunk, 'target_table') conn.commit() # 分次提交 ``` --- **典型优化效果对比**(百万级数据): | 优化措施 | 耗时 | 提升幅度 | |--------------------|--------|----------| | 未优化单条INSERT | 68 min | - | | + COPY命令 | 21 min | 69% ↑ | | + 禁用索引 | 12 min | 43% ↑ | | + 调整内存参数 | 8 min | 33% ↑ | | + 文件分片导入 | 6 min | 25% ↑ | --- ### 可能问题排查方向 1. **磁盘I/O瓶颈** ```bash iostat -x 1 # 观察%util>90%则存在瓶颈 ``` 2. **CPU资源竞争** ```bash top -p $(pgrep -d',' -x postgres) ``` 3. **锁冲突检测** ```sql SELECT * FROM pg_locks WHERE NOT granted; ``` ---
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