MySQL QPS/TPS/缓存命中率/数据库压力 查看

本文详细介绍了MySQL数据库的各种性能指标,包括QPS、TPS、缓存命中率等,并提供了具体的查询命令来帮助管理员评估和优化数据库性能。

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show global status like 'uptime' ; -- 启动时间,单位秒

(1)QPS(每秒Query量) 
QPS = Questions(or Queries) / seconds 
mysql > show  global  status like 'Questions';  -- 没经过查询缓存的sql数量
 
(2)TPS(每秒事务量) 
TPS = (Com_commit + Com_rollback) / seconds 
mysql > show global status like 'Com_commit';  -- 显式提交的事务
mysql > show global status like 'Com_rollback'; -- 显式回滚的事务
 
(3)key Buffer 命中率 
mysql>show  global   status  like   'key%'; 
key_buffer_read_hits = (1-key_reads / key_read_requests) * 100% 
key_buffer_write_hits = (1-key_writes / key_write_requests) * 100% 
 
(4)InnoDB Buffer命中率 
mysql> show status like 'innodb_buffer_pool_read%'; 
innodb_buffer_read_hits = (1 - innodb_buffer_pool_reads / innodb_buffer_pool_read_requests) * 100% 
 
(5)Query Cache命中率 
mysql> show status like 'Qcache%'; 
Query_cache_hits = (Qcahce_hits / (Qcache_hits + Qcache_inserts )) * 100%; 
 
(6)Table Cache状态量 
mysql> show global  status like 'open%'; 
比较 open_tables  与 opend_tables 值 
 
(7)Thread Cache 命中率 
mysql> show global status like 'Thread%'; 
mysql> show global status like 'Connections'; 
Thread_cache_hits = (1 - Threads_created / connections ) * 100% 
 
(8)锁定状态 
mysql> show global  status like '%lock%'; 
Table_locks_waited/Table_locks_immediate=0.3%  如果这个比值比较大的话,说明表锁造成的阻塞比较严重 
Innodb_row_lock_waits innodb行锁,太大可能是间隙锁造成的 
 
(9)复制延时量 
mysql > show slave status 
查看延时时间 
 
(10) Tmp Table 状况(临时表状况) 
mysql > show status like 'Created_tmp%'; 
Created_tmp_disk_tables/Created_tmp_tables比值最好不要超过10%,如果Created_tmp_tables值比较大, 
可能是排序句子过多或者是连接句子不够优化 
 
(11) Binlog Cache 使用状况 
mysql > show status like 'Binlog_cache%'; 
如果Binlog_cache_disk_use值不为0 ,可能需要调大 binlog_cache_size大小 
 
(12) Innodb_log_waits 量 
mysql > show status like 'innodb_log_waits'; 
Innodb_log_waits值不等于0的话,表明 innodb log  buffer 因为空间不足而等待 
<think>首先,用户的问题是:“我想了解tpsqps的区别及各自应用场景请问TPSQPS区别以及在系统性能评估中的应用”。这直接基于系统级指令,我需要使用中文回答,并遵循所有格式规则。 关键点:- TPS:Transactions PerSecond(每秒事务数)- QPS:QueriesPer Second(每秒查询率) 从引用中提取信息:-引用[1]:TPS用于评估系统的吞吐量和并发性能,QPS用于评估数据库或其他存储系统的读取能力。-引用[2]:QPSTPS用于评估系统性能、容量规划和性能调优。-引用[3]:QPS是对特定查询服务器处理流量的衡量标准。 我需要构建一个结构清晰的回答:1.**解释TPSQPS的定义**:使用行内数学表达式如$TPS$和$QPS$。 2. **区别**:强调核心区别。3.**应用场景**:基于引用,描述各自的应用。4.**在系统性能评估中的应用**:如何用于评估性能。 5. **生成相关问题**:在末尾添加相关问题。 回答结构: -开头:简要介绍TPSQPS。-主体:-定义TPS。-定义QPS。-区别对比。-应用场景。-在性能评估中的具体应用。 -结尾:总结并添加相关问题。确保LaTeX语法正确:-行内数学表达式:$...$,例如$TPS =\frac{\text{事务数}}{\text{时间}}$ -独立公式:如果有必要,使用$$...$$,但可能不需要,因为定义简单。 引用标识:在相关段落末尾添加[^1]、[^2]、[^3],自然地引用来源。 生成相关问题:在最后添加“§§相关问题§§”部分,列出3-5个相关问题。 完整回答:-用中文。 -结构清晰:分段落。-真实可靠:基于提供的引用。相关问题想法: 1. TPSQPS如何计算? 2.如何提高系统的TPS?3.QPS数据库优化中的作用?4.TPSQPS在微服务架构中的应用?5.实际案例中如何监控TPSQPS?最终回答大纲:1.介绍:TPSQPS是性能指标。2.TPS定义:每秒事务数。3.QPS定义:每秒查询数。4.区别:TPS更广泛,包括事务;QPS特定于查询。 5.应用场景:TPS用于系统吞吐量,QPS用于数据库读取。6.性能评估应用:用于瓶颈分析、容量规划等。7.总结。8.相关问题。</think>### TPSQPS的区别及其在系统性能评估中的应用 在系统性能分析中,TPS(Transactions Per Second,每秒事务数)和QPS(Queries Per Second,每秒查询率)是两个核心性能指标,用于量化系统的处理能力。它们虽然在概念上相似,但应用场景和侧重点有所不同。以下我将逐步解释它们的定义、区别及在性能评估中的具体应用,确保回答基于可靠的性能工程原理。 #### 1. **TPSQPS的定义** - **TPS(每秒事务数)**:指系统每秒处理的事务数量。一个“事务”通常代表一个完整的业务操作,例如一次用户下单或支付流程,包括多个步骤(如数据库读写、网络通信等)。数学上,TPS可表示为: $$ TPS = \frac{\text{事务总数}}{\text{时间(秒)}} $$ 例如,在电商系统中,如果10秒内处理了500个订单,则$TPS = 50$[^1]。 - **QPS(每秒查询率)**:指系统每秒处理的查询请求数量。这里的“查询”通常针对数据库或存储系统,例如SQL查询或API读取操作。QPS的计算公式为: $$ QPS = \frac{\text{查询总数}}{\text{时间(秒)}} $$ 例如,一个数据库在1秒内响应了1000次读取请求,则$QPS = 1000$[^3]。 #### 2. **TPSQPS的核心区别** - **范围不同**:TPS涵盖整个事务生命周期(包括写操作、业务逻辑处理等),而QPS聚焦于查询操作(主要是读取)。简单说,QPSTPS的一个子集,因为事务可能包含多个查询[^1]。 - **应用对象不同**: - TPS用于评估系统的整体吞吐量和并发性能,例如Web服务器或微服务架构的吞吐能力。 - QPS用于评估数据库或存储系统的读取效率,例如Redis或MySQL的查询处理能力[^3]。 - **性能影响**:高TPS可能涉及资源锁定和事务完整性(如ACID属性),而高QPS更关注查询响应时间和缓存优化[^2]。数学上,如果每个事务平均包含$k$次查询,则$QPS \approx k \times TPS$(理想情况下),但这因系统而异。 #### 3. **各自的应用场景** - **TPS的应用场景**: - **电商系统**:评估下单、支付等事务的吞吐量,例如“双11”促销时监控峰值$TPS$以确保系统不崩溃。 - **银行交易系统**:强调事务的原子性和一致性,高$TPS$表示系统能处理大量并发事务[^1]。 - **性能调优**:通过优化代码并发(如线程池)或减少事务锁竞争来提高$TPS$[^2]。 - **QPS的应用场景**: - **数据库系统**:监控MySQL或Elasticsearch的查询负载,例如在OLAP(在线分析处理)场景中,高$QPS$反映快速数据检索能力。 - **缓存层**:如Redis集群,$QPS$用于衡量缓存命中率,优化查询效率。 - **API网关**:针对只读API(如商品查询服务),$QPS$是核心指标[^3]。 #### 4. **在系统性能评估中的应用** TPSQPS是性能评估的关键工具,帮助识别瓶颈、规划容量和优化系统: - **瓶颈分析**:通过监控$TPS$和$QPS$,定位性能瓶颈。例如,如果$TPS$低但$QPS$高,可能表示事务逻辑(如写操作)是瓶颈;反之,则数据库查询需优化[^1]。 - **容量规划**:预测业务增长时,基于历史$TPS$和$QPS$数据扩容服务器或数据库。例如,电商系统在促销前,需确保$TPS$峰值不超过系统上限[^2]。 - **性能调优**:结合其他指标(如响应时间),提高系统效率。例如: - 提升$TPS$:使用异步处理或负载均衡(如Nginx)。 - 提升$QPS$:添加缓存(如Redis)或优化查询索引[^3]。 - **真实案例**:在高并发系统中,$TPS$常用于评估整体吞吐量(如每秒处理用户请求数),而$QPS$用于数据库层监控(如每秒SQL查询数)。通过工具如Prometheus监控这些指标,可实现实时性能评估[^2]。 #### 总结 TPSQPS都是衡量系统性能的重要指标,但TPS更关注整体事务吞吐量(适用于业务系统),QPS更侧重查询效率(适用于存储层)。在性能评估中,它们共同帮助工程师优化资源分配、预防过载,并提升用户体验。合理使用这些指标,能显著增强系统的可靠性和扩展性[^1][^2]。
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