如何查看 mysql 性能瓶颈

查看下top状态，如果里面大量的CPU都消耗在IO

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wait或IO

read上，就表示读和写达到了瓶颈。

找出mysql慢的瓶颈 是什么限制了mysql的性能

性能优化是多方面的事，慢体现在哪里？查询还是插入删除？

1.优化sql，很系统的知识，根据你的设计优化

2.优化表，该建索引建立索引，不该建的去掉

3.优化服务，my.ini里的参数优化，测试

4.优化设计，数据量大，可横向纵向拆表，分析业务场景做读写分离.....

如何判断MSSQL数据库磁盘出现了瓶颈

具体问题具体分析，举例来说明为什么磁盘IO成瓶颈数据库的性能急速下降了。

为什么当磁盘IO成瓶颈之后, 数据库的性能不是达到饱和的平衡状态，而是急剧下降。为什么数据库的性能有非常明显的分界点，原因是什么？

相信大部分做数据库运维的朋友，都遇到这种情况。 数据库在前一天性能表现的相当稳定，数据库的响应时间也很正常，但就在今天，在业务人员反馈业务流量没有任何上升的情况下，数据库的变得不稳定了，有时候一个最简单的insert操作， 需要几十秒，但99%的insert却又可以在几毫秒完成，这又是为什么了？

dba此时心中有无限的疑惑，到底是什么原因呢? 磁盘IO性能变差了？还是业务运维人员反馈的流量压根就不对？ 还是数据库内部出问题？昨天不是还好好的吗？

当数据库出现响应时间不稳定的时候，我们在操作系统上会看到磁盘的利用率会比较高，如果观察仔细一点，还可以看到，存在一些读的IO. 数据库服务器如果存在大量的写IO,性能一般都是正常跟稳定的，但只要存在少量的读IO,则性能开始出现抖动，存在大量的读IO时（排除配备非常高速磁盘的机器），对于在线交易的数据库系统来说，大概性能就雪崩了。为什么操作系统上看到的磁盘读IO跟写IO所带来的性能差距这么大呢？

如果亲之前没有注意到上述的现象，亲对上述的结论也是怀疑。但请看下面的分解。

在写这个文章之前，作者阅读了大量跟的IO相关的代码，如异步IO线程的相关的，innodb_buffer池相关的，以及跟读数据块最相关的核心函数buf_page_get_gen函数以及其调用的相关子函数。为了将文章写得通俗点，看起来不那么累，因此不再一行一行的将代码解析写出来。

咱们先来提问题。 buf_page_get_gen函数的作用是从Buffer bool里面读数据页，可能存在以下几种情况。

提问. 数据页不在buffer bool 里面该怎么办？

回答：去读文件，将文件中的数据页加载到buffer pool里面。下面是函数buffer_read_page的函数，作用是将物理数据页加载到buffer pool, 图片中显示

buffer_read_page函数栈的顶层是pread64(),调用了操作系统的读函数。

buf_read_page的代码

如果去读文件，则需要等待物理读IO的完成，如果此时IO没有及时响应，则存在堵塞。这是一个同步读的操作，如果不完成该线程无法继续后续的步骤。因为需要的数据页不再buffer 中，无法直接使用该数据页，必须等待操作系统完成IO .

再接着上面的回答提问：

当第二会话线程执行sql的时候，也需要去访问相同的数据页，它是等待上面的线程将这个数据页读入到缓存中，还是自己再发起一个读磁盘的然后加载到buffer的请求呢？   代码告诉我们，是前者，等待第一个请求该数据页的线程读入buffer pool。

试想一下，如果第一个请求该数据页的线程因为磁盘IO瓶颈，迟迟没有将物理数据页读入buffer pool, 这个时间区间拖得越长，则造成等待该数据块的用户线程就越多。对高并发的系统来说，将造成大量的等待。 等待数据页读入的函数是buf_wait_for_read，下面是该函数相关的栈。

通过解析buf_wait_for_read函数的下层函数，我们知道其实通过首先自旋加锁pin的方式，超过设定的自旋次数之后，进入等待，等待IO完成被唤醒。这样节省不停自旋pin时消耗的cpu,但需要付出被唤起时的开销。

再继续扩展问题： 如果会话线程A 经过物理IO将数据页1001读入buffer之后，他需要修改这个页，而在会话线程A之后的其他的同样需要访问数据页1001的会话线程，即使在数据页1001被入读buffer pool之后，将仍然处于等待中。因为在数据页上读取或者更新的时候，同样需要上锁，这样才能保证数据页并发读取/更新的一致性。

由此可见，当一个高并发的系统，出现了热点数据页需要从磁盘上加载到buffer pool中时，造成的延迟，是难以想象的。因此排在等待热点页队列最后的会话线程最后才得到需要的页，响应时间也就越长，这就是造成了一个简单的sql需要执行几十秒的原因。

再回头来看上面的问题，mysql数据库出现性能下降时，可以看到操作系统有读IO。 原因是，在数据库对数据页的更改，是在内存中的，然后通过检查点线程进行异步写盘，这个异步的写操作是不堵塞执行sql的会话线程的。所以，即使看到操作系统上有大量的写IO，数据库的性能也是很平稳的。但当用户线程需要查找的数据页不在buffer pool中时，则会从磁盘上读取，在一个热点数据页不是非常多的情况下，我们设置足够大的innodb_buffer_pool的size, 基本可以缓存所有的数据页，因此一般都不会出现缺页的情况，也就是在操作系统上基本看不到读的IO。  当出现读的IO时，原因时在执行buf_read_page_low函数，从磁盘上读取数据页到buffer pool, 则数据库的性能则开始下降，当出现大量的读IO，数据库的性能会非常差。

mysql在并发测试中遇到性能瓶颈，在线求帮助

1、使用行级别锁，避免表级别或页级别锁

尽量使用支持行级别锁的存储引擎，如InnoDB;只在读操作显著多于写作的场景中(如数据仓库类的应用)使用表级别锁的存储引擎，如MyISAM;。

2、降低热巨锁(hot gaint lock)出现的可能性以尽可能避免全局互斥量

临界区(仅允许单一线程访问的资源)会严重降低MySQL系统并发性;InnoDB缓冲池(buffer pool)、数据字典等都是常见的临界区;幸运的是，新版本的InnoDB已经能够较好的运行于多核处理器，支持使用 innodb_buffer_pool_instances服务器变量建立多个缓冲池实例，每个缓冲池实例分别自我管理空闲列表、列表刷写、LRU以及其它跟缓冲池相关的数据结构，并通过各自的互斥锁进行保护。

3、并行运行多个I/O线程

通过innodb_io_capacity服务器变量等增加磁盘I/O线程的数量可以提高前端操作(如SELECT)的性能，不过，磁盘I/O线程的数量不应该超过磁盘的IOPS(7200RPM的单块硬件的IOPS数量一般为100个左右)。

此外，异步I/O也可以在一定程度上提高系统的并发能力，在Linux系统上，可以通过将MySQL的服务器变量innodb_use_native_aio的值设定为ON设定InnoDB可以使用Linux的异步I/O子系统。

4、并行后端任务

默认情况下，MySQL的清写(purge)操作(用于移除带删除标记的记录)由InnoDB的主线程完成，这可以降低内部资源竞争发生的概率，进而增强MySQL服务伸缩能力。不过，随着InnoDB内部各式各样的竞争越来越多，这种设置带来的性能优势已几乎不值一提，因此，生产环境中应该通过为innodb_purge_threads服务器变量设定为ON将主线程与清写线程分开运行。

5、单线程复制模型中的SQL线程是一个热区

在从服务器上并行运行多个SQL线程可有效提高MySQL从服务器性能，MySQL 5.6支持多线程复制(每库一个复制线程);

(16)mysql瓶颈 & MGR和一致性读 性能测试

容量： 看硬件

InnoDB 最大容量64TB ，存储引擎将 InnoDB 表 保存在一个 表空间内（ 原始磁盘分区，由数个文件创建）。这样， 表大小 能超过 单独文件最大容量 。

MySQL 3.22( MyISAM )限制表大小 4GB ，最大表尺寸增加到65536TB（2567 – 1字节）。最大有效表尺寸通常是由 操作系统 对 文件大小限制 决定的， 不是 由MySQL内部限制决定。

最多 20亿个表 ，一个表允许定义1024列，每行的最大长度为8092字节（不包括文本和图像类型的长度）；

阿里《Java 开发手册》提出 单表行 500w 容量2GB ，才分库分表

与 MySQL 配置及硬件 有关，实际记录的条数无关。因为表 索引 装载 到内存，InnoDB buffer size 足够 ，才能全加载进内存，查没问题。达量级限时，导致 内存无法存储索引 ，产生磁盘 IO，性能下降。增加硬件配置解决。500w算折中

QPS在8400左右 ：400个线程并发，插入100万条记录（4核2.33G、3G内存、SATA硬盘）

写： 90-100M/S（机械硬盘，7200转）预计kB_wrtn/s在90M左右

show variables like 'max_connections'  mysql当前最大连接数

set global max_connections=1000;  设置当前最大连接数为1000；mysql重启时失效,需要长期生效在my.ini 添加 max_connections=1000

从业务使用场景出发，根据RDS套餐类型和线上实际访问流量，来衡量性能指标，以便方便对标实际业务场景。

MySQL 5.7.21 Group Replication

MySQL 5.7.21 Group Replication with Consistent Read

同机房3节点、跨机房3节点

网络异常：长时间延时0.5ms，长时间延时2ms，丢包0.01%

场景1、2的差异可以衡量 跨机房网络 带来的 性能损耗

场景3关注在 网络质量变化 时带来的 性能变化

同机房3节点为 05 06 03    跨机房3节点为 05 06 01

机器部署：同IDC3台（永顺ys 03 05 06），跨IDC1台（广州gz 01）

同IDC RTT（06-05）：RTT min/avg/max/mdev = 0.051/0.059/0.070/0.010 ms

跨IDC RTT（01-05）：RTT min/avg/max/mdev = 0.739/0.749/0.810/0.027

跨IDC的网络耗时是同 IDC的1.3倍 ，在设置 延迟0.5ms后 的网络质量：

同IDC RTT（06-05）：RTT min/avg/max/mdev = 0.507/0.564/0.617/0.037

跨IDC RTT（01-05）：RTT min/avg/max/mdev = 1.199/1.248/1.315/0.046

跨IDC的网络耗时是 同IDC的2.2倍 ，在设置 延迟2ms后 的网络质量：

同IDC RTT（06-05）：RTT min/avg/max/mdev = 1.963/2.054/2.161/0.064 ms

跨IDC RTT（01-05）：RTT min/avg/max/mdev = 2.642/2.732/2.835/0.076 ms

参考：;aliyun

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