如何衡量mysql库的健康度

如何衡量mysql库的健康度,第1张

系统mysql的进程数

查看 mysql buffer pool hit

ps -ef | grep "mysql" | grep -v "grep" | wc –l

2.Slave_running

mysql >show status like 'Slave_running'

如果系统有一个从复***务器,这个值指明了从服务器的健康度

3.Threads_connected

mysql >show status like 'Threads_connected'

当前客户端已连接的数量。这个值会少于预设的值,但你也能监视到这个值较大,这可保证客户端是处在活跃状态。

4.Threads_running

mysql >show status like 'Threads_running'

如果数据库超负荷了,你将会得到一个正在(查询的语句持续)增长的数值。这个值也可以少于预先设定的值。这个值在很短的时间内超过限定值是没问题的。当Threads_running值超过预设值时并且该值在5秒内没有回落时, 要同时监视其他的一些值。

5.Aborted_clients

mysql >show status like 'Aborted_clients'

客户端被异常中断的数值,即连接到mysql服务器的客户端没有正常地断开或关闭。对于一些应用程序是没有影响的,但对于另一些应用程序可能你要跟踪该值,因为异常中断连接可能表明了一些应用程序有问题。

6.Questions

mysql>show status like 'Questions'

每秒钟获得的查询数量,也可以是全部查询的数量,根据你输入不同的命令会得到你想要的不同的值。

7.Handler_*

mysql>show status like 'Handler_%'

如果你想监视底层(low-level)数据库负载,这些值是值得去跟踪的。

如果Handler_read_rnd_next值相对于你认为是正常值相差悬殊,可能会告诉你需要优化或索引出问题了。Handler_rollback表明事务被回滚的查询数量。你可能想调查一下原因。

8.Opened_tables

mysql>show status like 'Opened_tables'

表缓存没有命中的数量。如果该值很大,你可能需要增加table_cache的数值。典型地,你可能想要这个值每秒打开的表数量少于1或2。

9.Select_full_join

mysql>show status like 'Select_full_join'

没有主键(key)联合(Join)的执行。该值可能是零。这是捕获开发错误的好方法,因为一些这样的查询可能降低系统的性能。

10.Select_scan

mysql>show status like 'Select_scan'

执行全表搜索查询的数量。在某些情况下是没问题的,但占总查询数量该比值应该是常量(即Select_scan/总查询数量商应该是常数)。如果你发现该值持续增长,说明需要优化,缺乏必要的索引或其他问题。

11.Slow_queries

mysql>show status like 'Slow_queries'

超过该值(--long-query-time)的查询数量,或没有使用索引查询数量。对于全部查询会有小的冲突。如果该值增长,表明系统有性能问题。

12.Threads_created

mysql>show status like 'Threads_created'

该值应该是低的。较高的值可能意味着你需要增加thread_cache的数值,或你遇到了持续增加的连接,表明了潜在的问题。

13.客户端连接进程数

shell>mysqladmin processlist

mysql>show processlist

你可以通过使用其他的统计信息得到已连接线程数量和正在运行线程的数量,检查正在运行的查询花了多长时间是一个好主意。如果有一些长时间的查询,管理员可以被通知。你可能也想了解多少个查询是在"Locked"的状态—---该值作为正在运行的查询不被计算在内而是作为非活跃的。一个用户正在等待一个数据库响应。

14.innodb状态

mysql>show engine innodb status\G

该语句产生很多信息,从中你可以得到你感兴趣的。首先你要检查的就是“从最近的XX秒计算出来的每秒的平均负载”。

(1)Pending normal aio reads: 该值是innodb io请求查询的大小(size)。如果该值大到超过了10—20,你可能有一些瓶颈。

(2)reads/s, avg bytes/read, writes/s, fsyncs/s:这些值是io统计。对于reads/writes大值意味着io子系统正在被装载。适当的值取决于你系统的配置。

(3)Buffer pool hit rate:这个命中率非常依赖于你的应用程序。当你觉得有问题时请检查你的命中率

(4)inserts/s, updates/s, deletes/s, reads/s:有一些Innodb的底层 *** 作。你可以用这些值检查你的负载情况查看是否是期待的数值范围。

1. 概述

我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时,主要要考虑如下几方面:

关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。

2. 高可用方案

2.1. 主从或主主半同步复制

使用双节点数据库,搭建单向或者双向的半同步复制。在5.7以后的版本中,由于lossless replication、logical多线程复制等一些列新特性的引入,使得MySQL原生半同步复制更加可靠。

常见架构如下:

通常会和proxy、keepalived等第三方软件同时使用,即可以用来监控数据库的 健康 ,又可以执行一系列管理命令。如果主库发生故障,切换到备库后仍然可以继续使用数据库。

优点:

缺点:

2.2. 半同步复制优化

半同步复制机制是可靠的。如果半同步复制一直是生效的,那么便可以认为数据是一致的。但是由于网络波动等一些客观原因,导致半同步复制发生超时而切换为异步复制,那么这时便不能保证数据的一致性。所以尽可能的保证半同步复制,便可提高数据的一致性。

该方案同样使用双节点架构,但是在原有半同复制的基础上做了功能上的优化,使半同步复制的机制变得更加可靠。

可参考的优化方案如下:

半同步复制由于发生超时后,复制断开,当再次建立起复制时,同时建立两条通道,其中一条半同步复制通道从当前位置开始复制,保证从机知道当前主机执行的进度。另外一条异步复制通道开始追补从机落后的数据。当异步复制通道追赶到半同步复制的起始位置时,恢复半同步复制。

搭建两条半同步复制通道,其中连接文件服务器的半同步通道正常情况下不启用,当主从的半同步复制发生网络问题退化后,启动与文件服务器的半同步复制通道。当主从半同步复制恢复后,关闭与文件服务器的半同步复制通道。

优点:

缺点:

2.3. 高可用架构优化

将双节点数据库扩展到多节点数据库,或者多节点数据库集群。可以根据自己的需要选择一主两从、一主多从或者多主多从的集群。

由于半同步复制,存在接收到一个从机的成功应答即认为半同步复制成功的特性,所以多从半同步复制的可靠性要优于单从半同步复制的可靠性。并且多节点同时宕机的几率也要小于单节点宕机的几率,所以多节点架构在一定程度上可以认为高可用性是好于双节点架构。

但是由于数据库数量较多,所以需要数据库管理软件来保证数据库的可维护性。可以选择MMM、MHA或者各个版本的proxy等等。常见方案如下:

MHA Manager会定时探测集群中的master节点,当master出现故障时,它可以自动将最新数据的slave提升为新的master,然后将所有其他的slave重新指向新的master,整个故障转移过程对应用程序完全透明。

MHA Node运行在每台MySQL服务器上,主要作用是切换时处理二进制日志,确保切换尽量少丢数据。

MHA也可以扩展到如下的多节点集群:

优点:

缺点:

Zookeeper使用分布式算法保证集群数据的一致性,使用zookeeper可以有效的保证proxy的高可用性,可以较好的避免网络分区现象的产生。

优点:

缺点:

2.4. 共享存储

共享存储实现了数据库服务器和存储设备的解耦,不同数据库之间的数据同步不再依赖于MySQL的原生复制功能,而是通过磁盘数据同步的手段,来保证数据的一致性。

SAN的概念是允许存储设备和处理器(服务器)之间建立直接的高速网络(与LAN相比)连接,通过这种连接实现数据的集中式存储。常用架构如下:

使用共享存储时,MySQL服务器能够正常挂载文件系统并 *** 作,如果主库发生宕机,备库可以挂载相同的文件系统,保证主库和备库使用相同的数据。

优点:

缺点:

DRBD是一种基于软件、基于网络的块复制存储解决方案,主要用于对服务器之间的磁盘、分区、逻辑卷等进行数据镜像,当用户将数据写入本地磁盘时,还会将数据发送到网络中另一台主机的磁盘上,这样的本地主机(主节点)与远程主机(备节点)的数据就可以保证实时同步。常用架构如下:

当本地主机出现问题,远程主机上还保留着一份相同的数据,可以继续使用,保证了数据的安全。

DRBD是linux内核模块实现的快级别的同步复制技术,可以与SAN达到相同的共享存储效果。

优点:

缺点:

2.5. 分布式协议

分布式协议可以很好解决数据一致性问题。比较常见的方案如下:

MySQL cluster是官方集群的部署方案,通过使用NDB存储引擎实时备份冗余数据,实现数据库的高可用性和数据一致性。

优点:

缺点:

基于Galera的MySQL高可用集群, 是多主数据同步的MySQL集群解决方案,使用简单,没有单点故障,可用性高。常见架构如下:

优点:

缺点:

Paxos 算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致。这个算法被认为是同类算法中最有效的。Paxos与MySQL相结合可以实现在分布式的MySQL数据的强一致性。常见架构如下:

优点:

缺点:

3. 总结

随着人们对数据一致性的要求不断的提高,越来越多的方法被尝试用来解决分布式数据一致性的问题,如MySQL自身的优化、MySQL集群架构的优化、Paxos、Raft、2PC算法的引入等等。

而使用分布式算法用来解决MySQL数据库数据一致性的问题的方法,也越来越被人们所接受,一系列成熟的产品如PhxSQL、MariaDB Galera Cluster、Percona XtraDB Cluster等越来越多的被大规模使用。

随着官方MySQL Group Replication的GA,使用分布式协议来解决数据一致性问题已经成为了主流的方向。期望越来越多优秀的解决方案被提出,MySQL高可用问题可以被更好的解决。

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