(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 *** 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）https://www.iteye.com/blog/wwtang9527-1718292

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

https://www.cnblogs.com/zhiqian-ali/p/6336521.html

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：http://blog.720ui.com/2019/mysql_why_one_table_500w/?spm=a2c4e.10696291.0.0.26e819a4zY3hrA&aliyun

https://my.oschina.net/u/867417/blog/758690

通过sysbench的oltp_read_write测试来模拟业务压力、以此来给指定的硬件环境配置一份比较合理的MySQL配置文件。

环境介绍

硬件配置

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软件环境

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优化层级与指导思想

优化层级

MySQL数据库优化可以在多个不同的层级进行，常见的有：

SQL优化

参数优化

架构优化

本文重点关注：参数优化

指导思想

日志先行 -- 一个事务能否成功提交的关键是日志是否成功落盘，与数据没有太大的关系；也就是说对写的优化可以表述为各方面的资源向写 *** 作倾斜。

瓶颈分析 -- 通过show global status 的各个计数器的值基本上就能分析出当前瓶颈所在，再结合一些简单的系统层面的监控工具如top iostat 就能明确瓶颈。

整体性能是“读”&“写”之间的再平衡。

1. MySQL处在高负载环境下，磁盘IO读写过多，肯定会占用很多资源，必然会CPU占用过高，所以可以用top命令查看MySQL所在服务器的cpu使用情况，从而分析是否有瓶颈；

2. show processlist查看MySQL当前的执行状态，查看是否有大量的Sleep或Locked状态；

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