【MySQL数据库】第三章解读：服务器性能剖析（上）

保持空杯精神，使用性能剖析，专注于测量服务器的时间花费在哪里，思考1、如何确认服务器是否达到了性能最佳状态，2、某条语句为什么不够快，诊断被用户描述为“停顿、堆积、卡死”的某些间歇性疑难故障；

接下来将介绍一些工具、技巧优化整机性能、优化单条语句执行速度，诊断 解决那些很难观察到的问题，展示如何测量系统并生成剖析报告、如何分析系统的堆栈；

性能：为完成某件任务所需要的时间度量，in other words 性能即响应时间

吞吐量：单位时间内的查询数据（性能定义的倒数）

第一步：弄清楚时间都去哪了，在哪消耗了时间

如果通测量没有找到答案，测量方式错了或不够完善，只测量需要优化的活动

不要在错误的时间启动或停止测试，测量的是聚合后的信息而不是目标活动本身；需要定位和优化子任务

原则：无法测量便无法有效地优化

3.1.1通过性能剖析进行优化

性能剖析：测量、分析时间花费在哪里的主要方法

1、测量任务所花费的时间；2、对结果统计、排序（重要前排）

可将相似任务分组汇总，通过性能剖析报告获需要的结果；报告会列出all任务，每行记录一个任务：

任务名、执行时间、消耗时间、平均执行时间，执行占全部时间的百分比；按照任务的消耗时间降序排序；

性能剖析类型：

基于执行时间的分析：什么任务的执行时间最长

基于等待的分析：判断任务在什么地方呗阻塞的时间最长

3.1.2理解性能剖析

性能剖析中缺失但是重要的信息：

1、值得优化的查询

占总响应时间比重很小的查询不值得优化；成本大于收益、停止优化

2、异常情况

没有显式要优化的也要优化，如执行次数少但每次都特别慢的任务

3、未知的未知

丢失时间：任务总时间与实际测量到的时间的差，即使没有发现也要注意这类问题存在的可能性

4、被掩藏的细节

无法显示all响应时间的分布，更多信息、直方图、百分比、标准差、偏差指数

5、无法再更高层次的堆栈中进行交互式 分析

性能瓶颈的影响因素：

1、外部资源，调用外部web服务或搜索引擎

2、应用需要处理大量数据，分析一个超大的xml文件

3、循环中执行昂贵的操作：滥用正则

4、使用低效的算法：暴力搜索算法

建议：新的项目中应考虑包含性能剖析的代码

3.2.1测量PHP应用程序：空

3.3.1剖析服务器负载

铺获MySQL查询到日志文件：

1、慢查询日志：开销低、精度高，大的磁盘空间，长期开启 注意部署日志轮转工具，只在收集负载样本期间开启即可，5.1后微秒级别；

2、通用日志，查询请求到服务器时进行记录，不包含响应时间和执行计划

分析查询日志

自顶向下，先生成剖析报告（pt-query-digest），查看特别关注的部分

3.3.2剖析单条查询

思考为什么花费这么长时间、如何去优化

使用SHOW PROFILE:MySQL5.1后

查看： show variables like "%pro%";【源】

默认禁用，开启：set profiling=1；然后在服务器执行语句（关闭 set profiling=off;）

语法：

SHOW PROFILE [type [, type] ... ]  
    [FOR QUERY n]  
    [LIMIT row_count [OFFSET offset]]  
  
type:  
    ALL                --显示所有的开销信息  
  | BLOCK IO           --显示块IO相关开销  
  | CONTEXT SWITCHES   --上下文切换相关开销  
  | CPU                --显示CPU相关开销信息  
  | IPC                --显示发送和接收相关开销信息  
  | MEMORY             --显示内存相关开销信息  
  | PAGE FAULTS        --显示页面错误相关开销信息  
  | SOURCE             --显示和Source_function，Source_file，Source_line相关的开销信息  
  | SWAPS              --显示交换次数相关开销的信息

实质是这些开销信息被记录到information_schema.profiling表

show profiles；查看
show profile for query 2; 获取指定查询的开销（第二条查询开销明细）
show profile cpu for query 2 ;查看特定部分的开销，如下为CPU部分的开销 
show profile block io,cpu for query 2;  同时查看不同资源开销

使用SHOW STATUS:计数器

全局show global status、基于某个连接会话级别，作用域要注意

计数器显示活动的频繁程度，常用：句柄计数器、临时文件、表计数器

会创建临时表，通过句柄操作（引用、指针？）访问此临时表，影响show status结果中对应的数字

使用慢查询日志：【源】【源】

将MySQL中响应时间超过阈值long_query_time的语句记录到慢查询日志中（日志可以写入文件或者数据库表，如果对性能要求高的话，建议写文件），默认是10s，需要手动开启

查看：

（1）slow_query_log的值为ON为开启慢查询日志，OFF则为关闭慢查询日志。

（2）slow_query_log_file 的值是记录的慢查询日志到文件中（注意：默认名为主机名.log，慢查询日志是否写入指定文件中，需要指定慢查询的输出日志格式为文件，相关命令为：show variables like ‘%log_output%’；去查看输出的格式）。

（3）long_query_time 指定了慢查询的阈值，即如果执行语句的时间超过该阈值则为慢查询语句，默认值为10秒。

（4）log_queries_not_using_indexes 如果值设置为ON，则会记录所有没有利用索引的查询（注意：如果只是将log_queries_not_using_indexes设置为ON，而将slow_query_log设置为OFF，此时该设置也不会生效，即该设置生效的前提是slow_query_log的值设置为ON），一般在性能调优的时候会暂时开启，开启后使用full index scan的sql也会被记录到慢查询日志。

//上述命令只对当前生效，当MySQL重启失效，如果要永久生效，需要配置my.cnf

查看输出格式：文件？表show variables like ‘%log_output%’;

开启通用日志查询： set global general_log=on;

关闭通用日志查询： set globalgeneral_log=off;

设置通用日志输出为表方式： set globallog_output=’TABLE’;

设置通用日志输出为文件方式： set globallog_output=’FILE’;

设置通用日志输出为表和文件方式：set global log_output=’FILE,TABLE’;

查询慢查询语句的个数：show global status like ‘%slow%’;

日志部分内容简介：

哪条语句导致慢查询（sql_text），该慢查询语句的查询时间（query_time），锁表时间（Lock_time），以及扫描过的行数（rows_examined）等信息。

利用自带的慢查询日志分析工具：mysqldumpslow

perl mysqldumpslow –s c –t 10 slow-query.log

-s 表示按何种方式排序，c、t、l、r分别是按照记录次数、时间、查询时间、返回的记录数来排序，ac、at、al、ar，表示相应的倒叙；-t 表示top的意思，后面跟着的数据表示返回前面多少条；-g 后面可以写正则表达式匹配，大小写不敏感。

使用Performance Schema:【源】【源】

监视MySQL服务器，收集性能参数，且表的存储引擎PERFORMANCE_SCHEMA，低耗能

本地服务器，表是内存表，表内容在服务器启动时重新填充，关闭时丢弃，更改不会被复制或写入二进制日志

特性：

性能方案配置可被动态的执行SQL修改，立即影响到数据收集

监控服务事件：事件是服务做并被感知到的任何事，时间信息可被收集

数据库性能方案，提供对运行时数据库服务进行内部检查的方式，关注性能数据

特定于一个数据库服务，数据库表关联到数据服务，修改不会被备份也不写进二进制日志

存储引擎用“感知点”收集事件数据，且存储在performance_schema数据库，可通过select语句进行查询

补充：数据库初始安装有三个基本库

mysql

包含权限配置，事件，存储引擎状态，主从信息，日志，时区信息，用户权限配置等

information_schema

对数据库元数据的抽象分析，由此提供了SQL语句方式来查询数据库运行时状态，每次对information_schema的查询都产生对metadata的互斥访问，影响其他数据库的访问性能。

performance_schema

内存型数据库，使用performance_schema 存储引擎，通过事件机制将mysql服务的运行时状态采集并存储在performace_schema数据库。注意，两个单词之间用下划线连接时，表示performance_schema是一个数据库；用空格分开时，表示一个数据库性能方案，也表示一个存储引擎。

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