|
在高并发的情况下，数据库的性能会显著下降。因此我们有必要针对高并发的场景下，对于数据库进行性能优化。 常见的优化方式有以下几种： 一、增加缓存 增加缓存包括增加外部缓存和增加数据库查询缓存两种。外部缓存例如使用内存数据库Redis，开发人员将一些固定的数据读取Redis中，直接在其中查询，从而避免对数据库进行IO操作，节省系统开销。 增加数据库缓存，以MySql为例，可以在my.cnf中，添加以下配置： query_cache_size=256M query_cache_limit=10M query_cache_type=1 注意，配置之后需要重启数据库。 其中query_cache_size为总缓存大小，官方推荐值不大于256M。 query_cache_limit为单条查询结果的最大缓存大小，如不设置，默认为1M。 query_cache_type表示缓存方式，0表示不开启缓存，1表示每条语句都开启缓存（除非指定不需要缓存），2表示如果查询语句中指定使用缓存，则进行缓存。具体如下所示： SELECT SQL_CACHE ... FROM ... WHERE ... 在type设置为2时，采用该语句可以进行缓存。 SELECT SQL_NO_CACHE ... FROM ... WHERE ... 在type设置为1时，采用该语句可以不进行缓存。 对于一些变化频率较低的表的查询中，开启缓存可以对性能起到一定提升作用。 二、垂直分库 数据库垂直拆分，是指按照业务对数据库表进行分类，将相关的表放到同一个数据库上。例如在一个网上商城系统中，可以将用户相关表、订单相关表、物流信息相关表各自独立放在自己的库上。这样可以使业务逻辑更为清晰，也使得数据库易维护、易扩展。但是可能引起一些跨库事务的问题。而且部分表关系原本可以通过联合查询来实现，垂直分库后只能通过服务间相互调用来完成。 三、水平分库 通常来讲应先进行垂直拆分，当垂直拆分之后性能瓶颈依然存在的话，可以考虑继续进行水平拆分。水平拆分可以根据具体的业务类型来拆分，例如可以对用户注册时间进行拆分，每一年注册的用户放在不同的表里，或者是对用户的区域进行拆分，不同地区的用户放在不同的表里，等等。 这种拆分的好处在于，可以保证单个库的容量可控，每条记录都是完整的，数据关系可以通过Join联合查询。 其缺点在于，拆分规则需要编码到程序里，增加了系统维护的难度，以及不同业务的分区交互需要统筹设计。 四、读写分离 所谓读写分离，就是将数据库分为主从库，主库用于写数据，而多个从库则用来读取数据。通常来讲，写数据库的操作要远远少于读数据库，所以在实践中，往往用于读取数据的从库数量要远大于主库。 以MySql为例，需要在my.cnf中进行配置。具体方法如下： 在主数据库中： server-id=1 //设置mysql的id标识 log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin //log-bin的日志文件，主从备份就是用这个日志记录来实现的 #binlog-do-db=mysql1 #需要备份的数据库名，如果备份多个数据库，重复设置这个选项 即可 #binlog-ignore-db=mysql2 #不需要备份的数据库名，如果备份多个数据库，重复设置这 个选项即可 #log-slave-updates=1 #这个参数当从库又作为其他从库的主库时一定要加上，否则不会给更新的记录写到binglog里二进制文件里 #slave-skip-errors=1 #是跳过错误，继续执行复制操作(可选) 在主mysql中增加用来同步的账号，并赋予同步权限，以用户名为resp为例： CREATE USER 'resp'@'%' IDENTIFIED BY 'password'; GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'resp'@'%'; 配置之后重启msql mysql>show master status; //可以查看主mysql状态 在从数据库中 server-id=2 #log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bi //从mysql可以不用设置日志文件 在从mysql中增加命令参数,master_log_file 和master_log_pos 可以在master mysql中用 show master status查询到。 开发时，实现读写分离有两种方式，一种是在应用程序层面实现，即在应用程序中指定读取数据的数据库和写入数据的数据库。另一种是采用专门的中间件，例如Mycat、Cobar、Oneproxy、Atlas、Kingshared等。
|
|
|
