mysql数据库怎么实现负载均衡技术，是lvs+mysql AB复制吗

mysql数据库负载均衡 一般多用于读负载，  lvs 负载均衡，keepalived 高可用性。

LVS软件负载均衡器

LVS(LinuxVirtual Server)是由章文嵩博士主导开发的一款开源软件，可以实现Linux平台下的基于网络层的负载均衡软件。典型的基本架构图如图所示：

LVS集群采用IP负载均衡技术和基于内容请求分发技术。

LVS集群采用基于IP负载均衡技术和基于内容请求分发技术。当客户端有请求时，首先将请求包传送到Load Balance，然后Load Balance从后面的Real Servers中按照一定的算法策略选取一台Real Server，比如Real Server1，然后把请求包发送给Real Server1进行处理。对所有用户而言，面向用户的服务器端IP地址，只有一台，称之为VirtualIP Address。

mysql中cpu负载很高，是什么原因

1、确定高负载的类型 htop，dstat命令看负载高是CPU还是IO

看具体是哪个用户哪个进程占用了相关系统资源，当前CPU、内存谁在使用

2、监控具体的sql语句，是insert update 还是 delete导致高负载

抓取mysql包分析，一般抓3306端口的数据 看出最繁忙的sql语句了

3、检查mysql日志

分析mysql慢日志，查看哪些sql语句最耗时

检查mysql配置参数是否有问题，引起大量的IO或者高CPU *** 作

innodb_flush_log_at_trx_commit 、innodb_buffer_pool_size 、key_buffer_size 等重要参数

4、检查硬件问题

本文我们主要介绍了MySQL数据库集群实现负载均衡的安装配置工作，接下来我们就让我们一起来了解一下这部分内容。

MySQL数据库集群关系如下图：

ndbd：数据库节点，物理数据实际存放位置。

mysqld：MySQL服务器节点。

ndbd_mgmd：管理节点。管理／查看各库节点和服务器节点的状态。程序直接访问的是这台机器的IP。默认端口仍是3306。

1在ndb_mgmd、mysqld、Node A、Node B上安装MySQL50

安装目录：/usr/local/mysql

2配置 Node A、Node B、mysqld：

# cp /usr/local/mysql/support-files/my-mediumcnf /etc/mycnf # vi /etc/mycnf 在文件尾加入 # mycnf # example additions to mycnf for MySQL Cluster # (valid in MySQL 50) # enable ndbcluster storage engine, and provide connectstring for # management Server host (default port is 1186) [mysqld] ndbcluster ndb-connectstring=1921685630 # provide connectstring for management Server host (default port: 1186) [ndbd] connect-string=1921685630 # provide connectstring for management Server host (default port: 1186) [ndb_mgm] connect-string=1921685630 # provide location of cluster configuration file [ndb_mgmd] config-file=/var/lib/mysql-cluster

在Node A、Node B上创建日志文件夹

除了硬件就是软件咯，第三方的有收费的，也有免费的(大多是开源工具)；

很多时候并不需要做负载均衡：

1 做读写分离，把报表之类的业务分离到从库，交易系统和报表系统可以这样分；

2 做垂直分割，按业务类型，把数据库拆了，淘宝和支付宝的分离就是这样；

3 做水平分割，按路由信息把数据分到不同服务器，网络游戏就是这样；

这个问题并不是转义方面的问题，不信的话可以使用\s的完整模式status试试:

sql = 'status'

还是一样会报错，这是因为\s属于mysql的系统命令，并不输入sql语句的范畴，所有使用python的mysqldb模块是获得不到结果的。

这样的话只能从python的os模块执行系统命令方面入手了

>>> import os

>>> ossystem("mysql -u root -e status")

--------------

mysql Ver 1415 Distrib 6011-alpha, for portbld-freebsd72 (i386) using 52

Connection id: 66

Current database:

Current user: root@localhost

或者

>>> print ospopen("mysql -u root -e status")read()

--------------

mysql Ver 1415 Distrib 6011-alpha, for portbld-freebsd72 (i386) using 52

Connection id: 67

（最多18字）

经常混迹于技术社区，频繁看到这个题目，今天干脆在自己博客重复一遍解决办法：

针对mysql，sqlserver等关系型数据库单表数据过大的处理方式

如果不是阿里云的分布式数据库 DRDS 那种多机器集群方案的话： 先考虑表分区 ；然后考虑分表 ；然后考虑分库。

这个题目是我所经历过的，我做的是GPS应用，早期版本就是选用的关系型数据库Sql Server。当时我选取的方案就是第一种：表分区。 表分区的优势是，如果表结构合理，可以不涉及到程序修改。也就是说，对程序来讲依然是单表读写的效果！

所有轨迹数据存入到一个巨大的表里。有多大呢？

最大存储量超过10亿行。具体数值应该是12亿多点，由于系统设计为只存储30天轨迹，所以线上期间最大存储只到这个数，再后来采用云架构，上云替换成非关系性数据库，获得了更高的写入性能和存储压缩能力。  每日写入量就超过1500万行。上下班交通高峰时候每秒写入量平均超过500行。也就是500iops，距离系统设计的压测指标3000还有一大截

这张大型单表设计要点：（一个聚集索引用于写入，一个联合索引用于查询，没有主键，使用表分区）

明确主键用途：

真的需要查询单行数据时候才需要主键！

我采用无主键设计，用于避免写入时候浪费维护插入数据的性能。最早使用聚集的类似自增的id主键，压测写入超过5亿行的时候，写入性能缩减一半

准确适用聚集：

写入的数据在硬盘物理顺序上是追加，而不是插入！

我把时间戳字段设置为聚集索引，用于聚集写入目的设计。保证硬盘上的物理写入顺序，不浪费性能用于插入数据

职责足够单一： 

用于精准索引！

使用时间+设备联合索引，保证这张表只有一个查询用途。保证系统只有一种查询目的：按照设备号，查询一个时间段的数据。

精确的表分区：

要求查询时候限定最大量或者最大取值范围！

按天进行表分区，实现大数据量下的高效查询。这里是本文重点，按照聚集索引进行，可以让目标数据局限在更小的范围进行，虽然单表数据上亿，但是查询基本上只在某一天的的几千万里进行索引查询

每张表会有各自的特点，不可生搬硬套，总结下我这张表的特点：

只增，不删，不改！

关于不删除中：每天使用作业删除超过30天的那个分区数据除外，因为要清空旧的表分区，腾出新的表分区！

只有一个业务查询：只按照设备编码查询某个时间段

只有一个运维删除：删除旧的分区数据

这张表，是我技术生涯中进步的一个大阶梯，让我我体会到了系统架构的意义。

虽然我的这张举行表看似只有4个关键点，但是这四个非常精准的关键点设计，耗费了我一个月之久！正是这么足够精准的表结构设计，才撑起了后来压测并发量超过3000的并发写入量！压测的指标跟数据库所在的硬盘有直接关系，当时选取的硬盘是4块10000转的SAS盘做了Raid10的环境

关于后来为什么没有更高的实际应用数值，是因为系统后来改版为云架构，使用了阿里云，更改为写入性能更高的非关系型数

哥们的描述很模糊哦，

在线访问，说明应该有可视化界面，可以使用loadrunner工具去录制界面 *** 作然后跑并发即可，设置Vuser数，Vuser数一定条件下可以理解为你的在线用户数。将这个值一直往上加，压到你的服务器CPU,MEN,IO等还剩下20%左右的时候得出最大活跃用户数，然后再反推在线用户数。

PS：

用户在线对服务器的压力不大，登陆后未必会 *** 作， *** 作的话也未必会同时 *** 作，压力点在于活跃用户数，比如1000个在线，有100个用户处于活跃状态，其他900个非活跃状态。那么就是1:9

至于我说得方法合不合适，还得根据你服务器的实际情况而论。

使用资源负载管理功能前，需要参考本节完成参数配置。在GBase 8c数据库中，如果需要进行系统资源管理 *** 作，则用户需具有DBA权限。权限用户可以通过如下步骤，启动基于资源池的资源负载管理。以gbase用户为例。

步骤1 以 *** 作系统用户gbase登录GBase 8c主节点。

步骤2 开启Control Group功能。

gs_guc reload -Z coordinator -Z datanode -N all -I all -c "enable_control_group=on"

步骤3 开启基于资源池的资源负载管理功能。

gs_guc set -Z coordinator -Z datanode -N all -I all -c "use_workload_manager=on"

步骤4 开启对数据库的常驻后备线程的控制。

gs_guc set -Z coordinator -Z datanode -N all -I all -c "enable_backend_control=on"

步骤5 开启对数据库的常驻后备线程中的autoVacuumWorker线程的控制。

gs_guc set -Z coordinator -Z datanode -N all -I all -c "enable_vacuum_control=on"

步骤6 重启数据库使参数设置生效。

gs_om -t stop && gs_om -t start

----结束

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