mysql服务器的性能分析

这篇文章主要介绍mysql服务器的性能分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！如系统偶尔停顿、慢查询、唤影问题，尽量不要使用试错的方式解决问题：风险大较高频率：1s/次执行该命令铺获数据，问题出现通过计数器的开启慢查询，设置全局的long_query_time=0,确认all连接采用了新设置（可能需要重置all连接使生效）注意吞吐量突然下降时间段的日志，查询是在完成阶段才写入到慢查询日志的好的工具事半功倍：tcpdump、pt-query-digest、Percona Server可视化数据：gnuplot /R（绘图工具）安装 一些命令： 常用技巧 入门教程 2 Gnuplot 数据可视化建议：先使用前两种方法，开销低且通简单shell脚本或反复执行的查询交互式收集数据现间歇性问题，尽量多收集数据（不只是问题出现时的）弄清楚：1、有区分 何时出现了问题 的方法：触发器；2、收集诊断数据的工具误差：在没有发生问题期间收集了很多诊断数据，浪费时间（这个和前的、仔细读一下 不矛盾）漏检：在问题出现时没有铺获到数据，错失了机会，开始收集前确认触发器能够真正地识别问题好的触发器：找到些能和正常时的阈值进行比较的指标选择一个合适的阈值：足够高（正常时不会触发）、不能太高（问题发生时不错过）推荐工具pt-stalk【参考】【2】触发器，设定到某个条件记录 配置需监控的变量 阈值 检查的频率执行时间：工作的时间和等待的时间在需要的时间段内收集all能收集的数据未知问题发生的原因：1、服务器需做大量工作、导致大量消耗CPU；2、在等待资源释放不同的方法收集诊断数据，确认原因：1、剖析报告：确认是否有太多工作，工具：tcpdump 监听TCP流量 模式开闭慢查询日志2、等待分析：确认是否存在大量等待，GDB堆栈跟踪信息、show processlist ，show innodb status观察线程、事务状态目的：1、问题是否真的发生了；2、是否有明显的跳跃性变化工具：oprofile利用cpu硬件层面提供的性能计数器(performance counter)，通过计数采样，帮助我们从进程、函数、代码层面找出占用cpu的”罪魁祸首”。实例【参考】opreport命令，分别从进程和函数层面查看cpu使用情况的方法opannotate命令可显示代码层面占用cpu的统计信息GDB:Linux应用程序开发中，最常用的调试器是gdb(调试的对象是可执行文件)，它可以在程序中设置断点、查看变量值、一步一步跟踪程序的执行过程(数据、源码）、查看内存、堆栈信息。利用调试器的这些功能可以方便地找出程序中存在的非语法错误。【参考】【参考】 语法和实例间歇性性能问题，具备MySQL、innodb、GNU/Linux相关知识明确：1、问题是什么，清晰描述；2、为解决问题已做过什么操作？开始：1、了解服务器的行为；2、梳理服务器的状态 参数配置 软硬件环境（pt-summary pt-mysql-summary）不要被离题太多的各种情况分散了注意力，问题写在纸条上，检查一个划掉一个是原因还是结果？？？资源变得效率低下可能的原因：1、资源过度使用，余额不足；2、资源未被正确匹配；3、资源损坏或失灵
USER_STATISTICS:一些表对数据库活动进行测量、审计strace：调查系统调用情况，使用实际时间、不可预期性、开销的，oprofile使用花费CPU周期定义性能最有效的方法是响应时间无法测量便无法有效优化，性能优化工作需要基于高质量、全方位及完整的响应时间测量测量的最佳开始点是应用程序，即使问题出在底层的数据库，借助良好的测量较容易发现问题大多数系统无法完整地测量，测量有时候也会有错误的结果，想办法绕过些限制，要能意识到方法的缺陷和不确定性在哪完整的测量会产生大量需要分析的数据，so需要用到剖析器（最佳工具）剖析报告：汇总信息，掩盖和丢弃了很多细节，不会告诉你缺了什么，不能开发云主机域名完全依赖两种消耗时间的操作：工作或等待，almost剖析器只能测量因工作而消耗的时间，so等待分享有时候是很有用的补充，特别是cpu利用率低但工作一直无法完成的情况优化和提升两回事，当继续提升的成本超过收益时，应停止优化注意你的直接，思路，决策尽量基于数据in a words:首先澄清问题、选择合适技术、善用工具、足够细心、逻辑清晰且坚持下去，不要把原因和结果搞混，在确定问题前不要随便针对系统做变动以上是“mysql服务器的性能分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注开发云行业资讯频道！

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