优化了 MYSQL 大量写入问题,老板奖励了 1000 块给我
摘要:大家提到 Mysql 的性能优化都是注重于优化 sql 以及索引来提升查询性能,大多数产品或者网站面临的更多的高并发数据读取问题。然而在大量写入数据场景该如何优化呢?
今天这里主要给大家介绍,在有大量写入的场景,进行优化的方案。
总的来说 MYSQL 数据库写入性能主要受限于数据库自身的配置,以及操作系统的性能,磁盘 IO 的性能。主要的优化手段包括以下几点:
1、调整数据库参数
(1) innodb_flush_log_at_trx_commit
默认为 1,这是数据库的事务提交设置参数,可选值如下:
0: 日志缓冲每秒一次地被写到日志文件,并且对日志文件做到磁盘操作的刷新,但是在一个事务提交不做任何操作。
1:在每个事务提交时,日志缓冲被写到日志文件,对日志文件做到磁盘操作的刷新。
2:在每个提交,日志缓冲被写到文件,但不对日志文件做到磁盘操作的刷新。对日志文件每秒刷新一次。
有人会说如果改为不是 1 的值会不会不安全呢? 安全性比较如下:
在 mysql 的手册中,为了确保事务的持久性和一致性,都是建议将这个参数设置为 1 。出厂默认值是 1,也是最安全的设置。
当 innodb_flush_log_at_trx_commit 和 sync_binlog 都为 1 时是最安全的,在 mysqld 服务崩溃或者服务器主机 crash 的情况下,binary log 只有可能丢失最多一个语句 或者一个事务。
但是这种情况下,会导致频繁的 io 操作,因此该模式也是最慢的一种方式。
当 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置为 0,mysqld 进程的崩溃会导致上一秒钟所有事务数据的丢失。
当 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置为 2,只有在操作系统崩溃或者系统掉电的情况下,上一秒钟所有事务数据才可能丢失。
针对同一个表通过 c#代码按照系统业务流程进行批量插入,性能比较如下所示:
(a.相同条件下:innodb_flush_log_at_trx_commit=0,插入 50W 行数据所花时间 25.08 秒;
(b.相同条件下:innodb_flush_log_at_trx_commit=1,插入 50W 行数据所花时间 17 分 21.91 秒;
(c.相同条件下:innodb_flush_log_at_trx_commit=2,插入 50W 行数据所花时间 1 分 0.35 秒。
结论:设置为 0 的情况下,数据写入是最快的,能迅速提升数据库的写入性能, 但有可能丢失上 1 秒的数据。
(2) temp_table_size,heap_table_size
这两个参数主要影响临时表 temporary table 以及内存数据库引擎 memory engine 表的写入,设置太小,甚至会出现 table is full 的报错信息.
要根据实际业务情况设置大于需要写入的数据量占用空间大小才行。
(3) max_allowed_packet=256M,net_buffer_length=16M,set autocommit=0
备份和恢复时如果设置好这三个参数,可以让你的备份恢复速度飞起来哦!
(4) innodb_data_file_path=ibdata1:1G;ibdata2:64M:autoextend
很显然表空间后面的 autoextend 就是让表空间自动扩展,不够默认情况下只有 10M,而在大批量数据写入的场景,不妨把这个参数调大;
让表空间增长时一次尽可能分配更多的表空间,避免在大批量写入时频繁的进行文件扩容
(5) innodb_log_file_size,innodb_log_files_in_group,innodb_log_buffer_size
设置事务日志的大小,日志组数,以及日志缓存。默认值很小,innodb_log_file_size 默认值才几十 M,innodb_log_files_in_group 默认为 2。
然而在 innodb 中,数据通常都是先写缓存,再写事务日志,再写入数据文件。设置太小,在大批量数据写入的场景,必然会导致频繁的触发数据库的检查点,去把 日志中的数据写入磁盘数据文件。频繁的刷新 buffer 以及切换日志,就会导致大批量写入数据性能的降低。
当然,也不宜设置过大。过大会导致数据库异常宕机时,数据库重启时会去读取日志中未写入数据文件的脏数据,进行 redo,恢复数据库,太大就会导致恢复的时间变的更长。当恢复时间远远超出用户的预期接受的恢复时间,必然会引起用户的抱怨。
这方面的设置倒可以参考华为云的数据库默认设置,在华为云 2 核 4G 的环境,貌似默认配置的 buffer:16M,log_file_size:1G----差不多按照 mysql 官方建议达到总内存的 25%了;而日志组 files_in_group 则设置为 4 组。
2 核 4G 这么低的硬件配置,由于参数设置的合理性,已经能抗住每秒数千次,每分钟 8 万多次的读写请求了。
而假如在写入数据量远大于读的场景,或者说方便随便改动参数的场景,可以针对大批量的数据导入,再做调整,把 log_file_size 调整的更大,可以达到 innodb_buffer_pool_size 的 25%~100%。
(6) innodb_buffer_pool_size 设置 MySQL Innodb 的可用缓存大小。理论上最大可以设置为服务器总内存的 80%.
设置越大的值,当然比设置小的值的写入性能更好。比如上面的参数 innodb_log_file_size 就是参考 innodb_buffer_pool_size 的大小来设置的。
(7) innodb_thread_concurrency=16
故名思意,控制并发线程数,理论上线程数越多当然会写入越快。当然也不能设置过大官方建议是 CPU 核数的两倍左右最合适。
(8) write_buffer_size
控制单个会话单次写入的缓存大小,默认值 4K 左右,一般可以不用调整。然而在频繁大批量写入场景,可以尝试调整为 2M,你会发现写入速度会有一定的提升。
(9) innodb_buffer_pool_instance
默认为 1,主要设置内存缓冲池的个数,简单一点来说,是控制并发读写 innodb_buffer_pool 的个数。
在大批量写入的场景,同样可以调大该参数,也会带来显著的性能提升。
(10) bin_log
二进制日志,通常会记录数据库的所有增删改操作。然而在大量导数据,比如数据库还原的时候不妨临时关闭 bin_log,关掉对二进制日志的写入,让数据只写入数据文件,迅速完成数据恢复,完了再开启吧。
2、减少磁盘 IO,提高磁盘读写效率
包括如下方法:
(1):数据库系统架构优化
a:做主从复制;
比如部署一个双主从,双主从模式部署是为了相互备份,能保证数据安全,不同的业务系统连接不同的数据库服务器,结合 ngnix 或者 keepalive 自动切换的功能实现负载均衡以及故障时自动切换。
通过这种架构优化,分散业务系统的并发读写 IO 从一台服务器到多台服务器,同样能提高单台数据库的写入速度。
b:做读写分离
和 1 中要考虑的问题一样,可以减轻单台服务器的磁盘 IO,还可以把在服务器上的备份操作移到备服务器,减轻主服务器的 IO 压力,从而提升写入性能。
(2):硬件优化
a: 在资源有限的情况下,安装部署的时候,操作系统中应有多个磁盘,把应用程序,数据库文件,日志文件等分散到不同的磁盘存储,减轻每个磁盘的 IO,从而提升单个磁盘的写入性能。
b:采用固态硬盘 SSD
如果资源足够可以采用 SSD 存储,SSD 具有高速写入的特性,同样也能显著提升所有的磁盘 IO 操作。
当然还有更多的硬件或者软件优化方法,这里就不一一列举了。
本文分享自华为云社区《MYSQL 大批量写入之性能优化》,原文作者: 浮尘 。
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【华为云开发者社区】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/fd0b8ab33b587daa19fe0b0f4】。文章转载请联系作者。
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