mysql数据库怎么解决高并发问题

限流算法目前程序开发过程常用的限流算法有两个：漏桶算法和令牌桶算法。

漏桶算法

漏桶算法的原理比较简单，请求进入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水。当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。

图片来自网络

漏桶的出水速度是恒定的，那么意味着如果瞬时大流量的话，将有大部分请求被丢弃掉（也就是所谓的溢出）。

令牌桶算法

令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌，如果有请求时，请求会从桶中取出令牌，如果能取到令牌，则可以继续完成请求，否则等待或者拒绝服务。这种算法可以应对突发程度的请求，因此比漏桶算法好。

图片来自网络

漏桶算法和令牌桶算法的选择

两者的主要区别漏桶算法能够强行限制处理数据的速率，不论系统是否空闲。而令牌桶算法能够在限制数据的平均处理速率的同时还允许某种程度的突发流量。如何理解上面的含义呢？漏桶算法，比如系统吞吐量是 120/s，业务请求 130/s，使用漏斗限流 100/s，起到限流的作用，多余的请求将产生等待或者丢弃。对于令牌桶算法，每秒产生 100 个令牌，系统容量 200 个令牌。正常情况下，业务请求 100/s 时，请求能被正常被处理。当有突发流量过来比如 200 个请求时，因为系统容量有 200 个令牌可以同一时刻处理掉这 200 个请求。如果是漏桶算法，则只能处理 100 个请求，其他的请求等待或者被丢弃。

现象

Sysbench对MySQL进行压测, 并发数过大(>5k)时, Sysbench建立连接的步骤会超时.

猜想

猜想: 直觉上这很简单, Sysbench每建立一个连接, 都要消耗一个线程, 资源消耗过大导致超时.

验证: 修改Sysbench源码, 调大超时时间, 仍然会发生超时.

检查环境

猜想失败, 回到常规的环境检查:

MySQL error log 未见异常.

syslog 未见异常.

tcpdump 观察网络包未见异常, 连接能完成正常的三次握手只观察到在出问题的连接中, 有一部分的TCP握手的第一个SYN包发生了重传, 另一部分没有发生重传.

自己写一个简单的并发发生器, 替换sysbench, 可重现场景. 排除sysbench的影响

猜想2

怀疑 MySQL 在应用层因为某种原因, 没有发送握手包, 比如卡在某一个流程上:

检查MySQL堆栈未见异常, 仿佛MySQL在应用层没有看到新连接进入.

通过strace检查MySQL, 发现 accept() 调用确实没有感知到新连接.

怀疑是OS的原因, Google之, 得到参考文档: A TCP “stuck” connection mystery【http://www.evanjones.ca/tcp-stuck-connection-mystery.html】

分析

参考文档中的现象跟目前的状况很类似, 简述如下:

正常的TCP连接流程:

Client 向 Server 发起连接请求, 发送SYN.

Server 预留连接资源, 向 Client 回复SYN-ACK.

Client 向 Server 回复ACK.

Server 收到 ACK, 连接建立.

在业务层上, Client和Server间进行通讯.

当发生类似SYN-flood的现象时, TCP连接的流程会使用SYN-cookie, 变为:

Client 向 Server 发起连接请求, 发送SYN.

Server 不预留连接资源, 向 Client 回复SYN-ACK, 包中附带有签名A.

Client 向 Server 回复ACK, 附带 f(签名A) (对签名进行运算的结果).

Server 验证签名, 分配连接资源, 连接建立.

在业务层上, Client和Server间进行通讯.

当启用SYN-cookie时, 第3步的ACK包因为 某种原因 丢失, 那么:

从Client的视角, 连接已经建立.

从Server的视角, 连接并不存在, 既没有建立, 也没有”即将建立” (若不启用SYN-cookie, Server会知道某个连接”即将建立”)

发生这种情况时:

若业务层的第一个包应是从 Client 发往 Server, 则会进行重发或抛出连接错误

若业务层的第一个包应是从 Server 发往 Client的, Server不会发出第一个包. MySQL的故障就属于这种情况.

TCP握手的第三步ACK包为什么丢失

参考文档中, 对于TCP握手的第三步ACK包的丢失原因, 描述为:

Some of these packets get lost because some buffer somewhere overflows.

我们可以通过Systemtap进一步探究原因. 通过一个简单的脚本:

probe kernel.function("cookie_v4_check").return

{

source_port = @cast($skb->head + $skb->transport_header, "struct tcphdr")->source

printf("source=%d, return=%d\n",readable_port(source_port), $return)

}

function readable_port(port) {

return (port &((1<<9)-1)) <<8 | (port >>8)

}

观察结果, 可以确认cookie_v4_check (syn cookie机制进行包签名检查的函数)会返回 NULL(0). 即验证是由于syn cookie验证不通过, 导致TCP握手的第三步ACK包不被接受.

之后就是对其中不同条件进行观察, 看看是哪个条件不通过. 最终原因是accept队列满(sk_acceptq_is_full):

static inline bool sk_acceptq_is_full(const struct sock  *sk){   return sk->sk_ack_backlog >sk-   >sk_max_ack_backlog}

恢复故障与日志的正关联

在故障处理的一开始, 我们就检查了syslog, 结论是未见异常.

当整个故障分析完成, 得知了故障与syn cookie有关, 回头看syslog, 里面是有相关的信息, 只是和故障发生的时间不匹配, 没有正关联, 因此被忽略.

检查Linux源码:

if (!queue->synflood_warned &&

sysctl_tcp_syncookies != 2 &&

xchg(&queue->synflood_warned, 1) == 0)

pr_info("%s: Possible SYN flooding on port %d. %s.

Check SNMP counters.\n",

proto, ntohs(tcp_hdr(skb)->dest), msg)

可以看到日志受到了抑制, 因此日志与故障的正关联被破坏.

粗看源码, 每个listen socket只会发送一次告警日志, 要获得日志与故障的正关联, 必须每次测试重启MySQL.

解决方案

这种故障一旦形成, 难以检测系统日志中只会出现一次, 在下次重启MySQL之前就不会再出现了Client如果没有合适的超时机制, 万劫不复.

解决方案:

1. 修改MySQL的协议, 让Client先发握手包. 显然不现实.

2. 关闭syn_cookie. 有安全的人又要跳出来了.

3. 或者调高syn_cookie的触发条件 (syn backlog长度). 降低系统对syn flood的敏感度, 使之可以容忍业务的syn波动.

有多个系统参数混合影响syn backlog长度, 参看【http://blog.dubbelboer.com/2012/04/09/syn-cookies.html】

下图为精华总结

请点击输入图片描述

MySQL服务器的最大并发连接数是16384。

受服务器配置，及网络环境等制约，实际服务器支持的并发连接数会小一些。主要决定因素有：

1、服务器CPU及内存的配置。

2、网络的带宽。互联网连接中上行带宽的影响尤为明显。

扩展资料：

优化数据库结构：

组织数据库的schema、表和字段以降低I/O的开销，将相关项保存在一起，并提前规划，以便随着数据量的增长，性能可以保持较高的水平。

设计数据表应尽量使其占用的空间最小化，表的主键应尽可能短。·对于InnoDB表，主键所在的列在每个辅助索引条目中都是可复制的，因此如果有很多辅助索引，那么一个短的主键可以节省大量空间。

仅创建需要改进查询性能的索引。索引有助于检索，但是会增加插入和更新 *** 作的执行时间。

InnoDB的ChangeBuffering特性：

InnoDB提供了changebuffering的配置，可减少维护辅助索引所需的磁盘I/O。大规模的数据库可能会遇到大量的表 *** 作和大量的I/O，以保证辅助索引保持最新。当相关页面不在缓冲池里面时，InnoDB的changebuffer将会更改缓存到辅助索引条目。

从而避免因不能立即从磁盘读取页面而导致耗时的I/O *** 作。当页面被加载到缓冲池时，缓冲的更改将被合并，更新的页面之后会刷新到磁盘。这样做可提高性能，适用于MySQL5.5及更高版本。

参考资料来源：百度百科-MySQL数据库

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