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MySQL 2000万级数据性能优化全攻略(附实战代码)

mhr18 2025-04-27 14:53 28 浏览 0 评论


MySQL 2000万级数据性能优化全攻略(附实战代码)



性能瓶颈诊断

  1. 全表扫描:EXPLAIN出现type=ALL
  2. 索引失效:联合索引顺序错误或未覆盖查询字段
  3. 锁竞争:SHOW ENGINE INNODB STATUS显示大量锁等待
  4. 缓冲池不足:Innodb_buffer_pool_reads磁盘读取激增
  5. 连接风暴:Threads_connected突破500+

核心优化策略

1. 索引优化(关键操作)


-- 覆盖索引优化  
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_customer_date (customer_id, order_date);  

-- 前缀索引(文本字段优化)  
ALTER TABLE products ADD INDEX idx_name (name(20));  

-- 删除冗余索引  
SELECT * FROM sys.schema_redundant_indexes;  

2. 查询重写(典型场景)


-- 改写分页查询(避免OFFSET)  
SELECT * FROM logs  
WHERE id > 100000  
ORDER BY id LIMIT 50;  

-- IN子查询转JOIN  
SELECT t1.* FROM users t1  
JOIN (SELECT DISTINCT user_id FROM orders) t2  
ON t1.id = t2.user_id;  

3. InnoDB引擎调优


# my.cnf  
innodb_buffer_pool_size = 16G      # 物理内存的70%-80%  
innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 # 非严格ACID场景可调优  
innodb_io_capacity = 20000         # SSD建议值  
innodb_read_io_threads = 16  
innodb_write_io_threads = 16  

进阶架构优化

1. 读写分离方案


-- 主库写操作  
INSERT INTO payments (...) VALUES (...);  

-- 从库读操作(负载均衡)  
/* mycat:balance */  
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123;  

2. 分库分表(Sharding)


// ShardingSphere配置示例  
rules:  
- !SHARDING  
  tables:  
    user_order:  
      actualDataNodes: db_${0..7}.order_${0..15}  
      databaseStrategy:  
        standard:  
          shardingColumn: user_id  
          shardingAlgorithmName: mod_hash  
      tableStrategy:  
        standard:  
          shardingColumn: order_time  
          shardingAlgorithmName: interval_month  

3. 冷热数据分离


-- 归档历史数据  
CREATE TABLE orders_2023 LIKE orders;  
INSERT INTO orders_2023 SELECT * FROM orders WHERE year=2023;  
DELETE FROM orders WHERE year=2023;  

-- 使用分区表自动管理  
ALTER TABLE orders PARTITION BY RANGE (year) (  
    PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),  
    PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025)  
);  

** 高频问题解决方案**

1. 慢查询实时捕获

-- 开启慢日志(阈值500ms)  
SET GLOBAL slow_query_log = ON;  
SET GLOBAL long_query_time = 0.5;  

-- 分析工具  
mysqldumpslow -s t /var/log/mysql-slow.log  

2. 连接池优化


# 连接池配置(如HikariCP)  
maximumPoolSize=100  
minimumIdle=20  
idleTimeout=30000  
maxLifetime=1800000  

3. 紧急锁表处理


-- 查看阻塞进程  
SELECT  
  r.trx_id waiting_trx_id,  
  r.trx_query waiting_query,  
  b.trx_id blocking_trx_id,  
  b.trx_query blocking_query  
FROM information_schema.innodb_lock_waits w  
JOIN information_schema.innodb_trx b ON b.trx_id = w.blocking_trx_id  
JOIN information_schema.innodb_trx r ON r.trx_id = w.requesting_trx_id;  

-- 终止会话  
KILL CONNECTION [process_id];  

性能压测指标(参考值)

场景

优化前

优化后

主键查询

120ms

2ms

范围查询

2.3s

0.4s

写入TPS

1,200

8,500

连接响应

60%超时

99.9%<100ms


必备工具集

  1. 诊断工具:pt-query-digest(慢日志分析)sysbench(压力测试)
  2. 监控系统:Prometheus + MySQL ExporterPercona Monitoring and Management
  3. 运维神器:pt-online-schema-change(在线DDL)gh-ost(无锁表结构变更)

未来扩展建议

  1. TiDB融合方案
sql

-- 同步MySQL数据到TiDB 
CREATE PLUGIN tidb SONAME 'ha_tidb.so';
  1. 云原生架构:使用AWS Aurora或Aliyun PolarDB自动扩展
  2. 内存计算层:引入Redis缓存热点数据(如用户Session)

优化口诀

  • 索引要精:覆盖查询+最左前缀
  • 查询要快:避免全扫+减少JOIN
  • 配置要狠:缓冲池给足+线程调优
  • 架构要稳:读写分离+分库分表

通过以上优化,2000万级数据可稳定支撑日均百万级请求,复杂查询响应时间控制在1秒内。

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