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根据 Spring Boot 应用的负载特点和数据库服务器的硬件资源来调整 MySQL 配置参数是一个漫长且迭代的过程。调整 MySQL 配置需要综合考虑 Spring Boot 应用的读写比例、并发量、查询复杂度、事务特性，以及数据库服务器的 RAM、CPU、存储和网络资源。进行内存分配，协调好日志参数以平衡性能与安全，确保连接数配置合理且与应用端匹配，并根据 I/O 能力和查询特点调整相关参数。

MySQL 哪些配置参数对 Spring Boot 应用的性能影响较大？

理解不同阶段的侧重点，有助于团队在正确的时间投入资源解决最关键的性能问题，避免过早优化（浪费精力）或过晚优化（影响用户体验和系统稳定）。性能工作是一个持续的过程，贯穿项目的整个生命周期。

APM 工具（如 SkyWalking, Pinpoint, New Relic, Dynatrace）能够提供请求的端到端追踪，清晰地展示一个请求在各个组件（Web 服务器、应用代码、数据库、外部调用等）的耗时分布。区分 Spring Boot 应用中的性能瓶颈是在数据库（MySQL）层面还是应用代码层面，通常需要结合多种监控和分析手段，因为两者往往相互影响。比较应用服务器和数据库服务器的资源消耗情况。如果初步判断是数据库瓶颈，需要进一步确认。如果初步判断是应用瓶颈，需要进一步确认。

如何识别和定位 Spring Boot 项目中的 MySQL 性能瓶颈？

结合日志、数据库状态、应用性能监控 (APM) 工具和性能分析器 (Profiler) 来找到问题的根源，然后进行针对性的优化。性能瓶颈可能出现在从前端请求到数据库响应的任何一个环节。这是最常见也往往是影响最大的瓶颈来源。应用自身的逻辑和框架使用也会影响性能。应用如何与数据库交互同样关键。

当查询条件中的数据类型与数据库列的数据类型不一致时，数据库可能会进行隐式类型转换。这会导致数据库无法使用该列上的索引，从而进行全表扫描。避免 Spring Boot 应用中的 SQL 性能问题需要对 SQL 优化原则有一定的了解，并且熟悉你所使用的 ORM 框架的特性。在一个主查询之后，针对每一条结果再执行一个或多个额外的查询，导致大量的数据库交互，严重影响性能。的子查询返回大量数据时，数据库可能会对子查询的结果集进行全表扫描，导致性能急剧下降。过长的事务会占用数据库资源，降低并发性能，并增加死锁的风险。