你會從哪些維度進行MySQL性能優化？你會怎么回答？

所謂的性能優化，一般針對的是MySQL查詢的優化。既然是優化查詢，我們自然要先知道查詢操作要經過哪些環節，然后思考可以在哪些環節進行優化。

下面從5個角度介紹一下MySQL優化的一些策略。

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1. 連接配置優化

處理連接是MySQL客戶端和MySQL服務端親熱的第一步，第一步都邁不好，也就別談后來的故事了。

既然連接是雙方的事情，我們自然從服務端和客戶端兩個方面來進行優化嘍。

1.1 服務端配置

服務端需要做的就是盡可能地多接受客戶端的連接，或許你遇到過error 1040: Too many connections的錯誤？就是服務端的胸懷不夠寬廣導致的，格局太小！

我們可以從兩個方面解決連接數不夠的問題：

1. 增加可用連接數，修改環境變量max_connections，默認情況下服務端的最大連接數為151個

mysql> show variables like 'max_connections';
+-----------------+-------+
| Variable_name   | Value |
+-----------------+-------+
| max_connections | 151   |
+-----------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

2. 及時釋放不活動的連接，系統默認的客戶端超時時間是28800秒（8小時），我們可以把這個值調小一點

mysql> show variables like 'wait_timeout';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| wait_timeout  | 28800 |
+---------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

MySQL有非常多的配置參數，并且大部分參數都提供了默認值，默認值是MySQL作者經過精心設計的，完全可以滿足大部分情況的需求，不建議在不清楚參數含義的情況下貿然修改。

1.2 客戶端優化

客戶端能做的就是盡量減少和服務端建立連接的次數，已經建立的連接能湊合用就湊合用，別每次執行個SQL語句都創建個新連接，服務端和客戶端的資源都吃不消啊。

解決的方案就是使用連接池來復用連接。

常見的數據庫連接池有DBCP、C3P0、阿里的Druid、Hikari，前兩者用得很少了，后兩者目前如日中天。

但是需要注意的是連接池并不是越大越好，比如Druid的默認最大連接池大小是8，Hikari默認最大連接池大小是10，盲目地加大連接池的大小，系統執行效率反而有可能降低。為什么？

對于每一個連接，服務端會創建一個單獨的線程去處理，連接數越多，服務端創建的線程自然也就越多。而線程數超過CPU個數的情況下，CPU勢必要通過分配時間片的方式進行線程的上下文切換，頻繁的上下文切換會造成很大的性能開銷。

Hikari官方給出了一個PostgreSQL數據庫連接池大小的建議值公式，CPU核心數*2+1。假設服務器的CPU核心數是4，把連接池設置成9就可以了。這種公式在一定程度上對其他數據庫也是適用的，大家面試的時候可以吹一吹。

2. 架構優化

2.1 使用緩存

系統中難免會出現一些比較慢的查詢，這些查詢要么是數據量大，要么是查詢復雜（關聯的表多或者是計算復雜），使得查詢會長時間占用連接。

如果這種數據的實效性不是特別強（不是每時每刻都會變化，例如每日報表），我們可以把此類數據放入緩存系統中，在數據的緩存有效期內，直接從緩存系統中獲取數據，這樣就可以減輕數據庫的壓力并提升查詢效率。

緩存的使用

2.2 讀寫分離（集群、主從復制）

項目的初期，數據庫通常都是運行在一臺服務器上的，用戶的所有讀寫請求會直接作用到這臺數據庫服務器，單臺服務器承擔的并發量畢竟是有限的。

針對這個問題，我們可以同時使用多臺數據庫服務器，將其中一臺設置為為小組長，稱之為master節點，其余節點作為組員，叫做slave。用戶寫數據只往master節點寫，而讀的請求分攤到各個slave節點上。這個方案叫做 讀寫分離 。給組長加上組員組成的小團體起個名字，叫 集群 。

這就是集群

注：很多開發者不滿master-slave這種具有侵犯性的詞匯（因為他們認為會聯想到種族歧視、黑人奴隸等），所以發起了一項更名運動。

受此影響MySQL也會逐漸停用master、slave等術語，轉而用source和replica替代，大家碰到的時候明白即可。

使用集群必然面臨一個問題，就是多個節點之間怎么保持數據的一致性。畢竟寫請求只往master節點上發送了，只有master節點的數據是最新數據，怎么把對master節點的寫操作也同步到各個slave節點上呢？

主從復制技術來了！我在一條SQL更新語句是如何執行的？中粗淺地介紹了一下binlog日志，我直接搬過來了。

binlog是實現MySQL主從復制功能的核心組件。master節點會將所有的寫操作記錄到binlog中，slave節點會有專門的I/O線程讀取master節點的binlog，將寫操作同步到當前所在的slave節點。

主從復制

這種集群的架構對減輕主數據庫服務器的壓力有非常好的效果，但是隨著業務數據越來越多，如果某張表的數據量急劇增加，單表的查詢性能就會大幅下降，而這個問題是讀寫分離也無法解決的，畢竟所有節點存放的是一模一樣的數據啊，單表查詢性能差，說的自然也是所有節點性能都差。

這時我們可以把單個節點的數據分散到多個節點上進行存儲，這就是 分庫分表 。

2.3 分庫分表

分庫分表中的節點的含義比較寬泛，要是把數據庫作為節點，那就是分庫；如果把單張表作為節點，那就是分表。

大家都知道分庫分表分成垂直分庫、垂直分表、水平分庫和水平分表，但是每次都記不住這些概念，我就給大家詳細說一說，幫助大家理解。

2.3.1 垂直分庫

垂直分庫

在單體數據庫的基礎上垂直切幾刀，按照業務邏輯拆分成不同的數據庫，這就是垂直分庫啦。

垂直分庫

2.3.2 垂直分表

垂直分表

垂直分表就是在單表的基礎上垂直切一刀（或幾刀），將一個表的多個字短拆成若干個小表，這種操作需要根據具體業務來進行判斷，通常會把經常使用的字段（熱字段）分成一個表，不經常使用或者不立即使用的字段（冷字段）分成一個表，提升查詢速度。

垂直分表

拿上圖舉例：通常情況下商品的詳情信息都比較長，而且查看商品列表時往往不需要立即展示商品詳情（一般都是點擊詳情按鈕才會進行顯示），而是會將商品更重要的信息（價格等）展示出來，按照這個業務邏輯，我們將原來的商品表做了垂直分表。

2.3.3 水平分表

把單張表的數據按照一定的規則（行話叫分片規則）保存到多個數據表上，橫著給數據表來一刀（或幾刀），就是水平分表了。

水平分表

水平分表

2.3.4 水平分庫

水平分庫就是對單個數據庫水平切一刀，往往伴隨著水平分表。

水平分庫

水平分庫

2.3.5 總結

水平分，主要是為了解決存儲的瓶頸；垂直分，主要是為了減輕并發壓力。

2.4 消息隊列削峰

通常情況下，用戶的請求會直接訪問數據庫，如果同一時刻在線用戶數量非常龐大，極有可能壓垮數據庫（參考明星出軌或公布戀情時微博的狀態）。

這種情況下可以通過使用消息隊列降低數據庫的壓力，不管同時有多少個用戶請求，先存入消息隊列，然后系統有條不紊地從消息隊列中消費請求。

隊列削峰