在日常工作中,发现 MySQL 的状态不太对劲的时候,一般都会看看监控指标,很多时候会看到熟悉的一幕:CPU 使用率又爆了。本文会简单介绍一下 MySQL 和 CPU 之间的关系,对此有一些了解之后可以更准确的判断出问题的原因,也能够提前发现一些引发 CPU 问题的隐患。
MySQL 服务器性能受制于整个系统最薄弱的环节,承载它的操作系统和硬件往往是限制因素。磁盘大小、可用内存和 CPU 资源、网络,以及所有连接它们的组件,都会限制系统的最终容量。
年前本应该是回顾一年工作和收尾的阶段,奈何各种促销,活动都等着春节,因此也遇到了不少的问题,回顾了一下最近遇到的问题,发现有好几个问题比较类似,正好整理一下,作为年前收尾的案例吧。表现上都是数据库假死,无响应,发生的场景有较高的业务压力到来时,也有业务正常运行的时候,突然就出现问题了。
决定一个水桶容量的,是最短的一块板子,MySQL也不例外,MySQL服务器的性能受制于整个系统的磁盘大小、可用内存、CPU资源,网络带宽等等,这其中,最常见的两个性能瓶颈因素是CPU和IO资源。
MYSQL 的CPU 使用率高,干时间长的DB们都会遇到,其实其他的数据库也都是有类似的问题,CPU一升高。大部分DBA 的首要工作就是要看是不是有大事务,大查询,慢查询等等。实际上我们是不是有更好的快速定位的方法
了解一个产品,从性能测试下手是最好的方法,这里就是针对金融级MySQL解决方案RadonDB中的核心组件Radon进行一次性能测试。
MySQL优化框架 1. SQL语句优化 2. 索引优化 3. 数据库结构优化 4. InnoDB表优化 5. MyISAM表优化 6. Memory表优化 7. 理解查询执行计划 8. 缓冲和缓存
在数据库管理系统中,查询优化器是一个至关重要的组件,它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中,查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣,并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型,以及如何利用这一知识来优化查询性能。
CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王,但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的:
操作系统版本:CentOS Linux release 7.7.1908 (Core)
墨墨导读:经常会看到看到cpu 使用率非常高的情况。在这种情况下,资源的使用监控分析才是性能故障分析的根本首要任务,通过这些分析,理解服务器如何运行,资源损耗在哪些方面对问题进行故障诊断是非常有价值有意义的。
星球一位小伙伴面试了 网易,遇到了一个 性能类的面试题:CPU飙升900%,该怎么处理?
在日常使用MySQL的过程中,会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况。CPU飙升会导致数据库无法连接,事务无法提交等一系列问题。本文基于日常问题处理介绍造成CPU飙升的原因以及解决方法。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
同样的mysql,同样的查询,为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后,在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s,以为万事大吉了, 谁知道,同样的操作,在客户的服务器上优化后,还是比本机慢了10几倍 当然了,客户服务器上添加完索引后,相对之前已经快了不少,sql查询已经优化到了极点
在MySQL 5.6及更高版本中,当使用InnoDB存储引擎时,MRR是一种优化查询的技术,它可以在读取多个索引范围时减少磁盘I/O和CPU消耗。
GaussDB(for MySQL)发布了计算下推框架。针对数据密集型查询,将提取列、条件过滤、聚合运算等操作向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点并行执行。通过计算下推,提升并行处理能力,减少网络流量和计算节点的压力,提升查询处理执行效率。
要导出MySQL日志,您可以配置MySQL以记录查询、慢查询和与复制相关的信息。您可以使用Filebeat或Fluentd等工具来收集并发送这些日志进行分析。
腾讯云在推出轻量应用服务器Lighthouse后又推出了轻量数据库LighthouseDB。接下来就介绍一下最近使用轻量数据库LighthouseDB的感受吧。
本文缘起自《一分钟了解索引技巧》的作业题。 假设订单业务表结构为: order(oid, date, uid, status, money, time, …) 其中: oid,订单ID,主键 date,下单日期,有普通索引,管理后台经常按照date查询 uid,用户ID,有普通索引,用户查询自己订单 status,订单状态,有普通索引,管理后台经常按照status查询 money/time,订单金额/时间,被查询字段,无索引 … 假设订单有三种状态:0已下单,1已支付,2已完成 业务需求,查询未完成的订单,
Mysql占用CPU过高的时候,该从哪些方面下手进行优化? 占用CPU过高,可以做如下考虑: 1)一般来讲,排除高并发的因素,还是要找到导致你CPU过高的哪几条在执行的SQL,show processlist语句,查找负荷最重的SQL语句,优化该SQL,比如适当建立某字段的索引; 2)打开慢查询日志,将那些执行时间过长且占用资源过多的SQL拿来进行explain分析,导致CPU过高,多数是GroupBy、OrderBy排序问题所导致,然后慢慢进行优化改进。比如优化insert语句、优化group by语句、
MySQL的or/in/union与索引优化 | 架构师之路
MySQL自身的局限性,很多站点都采用了MySQL+Memcached的经典架构,甚至一些网站放弃MySQL而采用NoSQL产品,比如Redis/MongoDB等。不可否认,在做一些简单查询(尤其是PK查询)的时候,很多NoSQL产品比MySQL要快很多,而且前台网站上的80%以上查询都是简洁的查询业务。
◆ CPU 占用过高常见现象 在使用 MySQL 的过程中会遇到各种瓶颈问题,常见的是 IO 瓶颈,但是有时候会出现服务器 CPU 使用率超过 100%,应用页面访问慢,登录服务器负载很高。而导致这个问题竟然是 MySQL 进程,按理说如果 MySQL 运行稳定,服务器的 CPU 资源并不会跑满,如果出现这个问题,初步可以断定,是 MySQL 实例中出现了问题 SQL。 ◆ CPU 占用过高常见原因 CPU 占用过高常见原因: 服务器硬件问题 内存溢出 业务高并发 如果是业务高并发引起,可以理解为一种业务繁
用户空间消耗大量cpu,产生的系统调用是什么?那些函数使用了cpu周期? 参考 Linux 性能优化解析 MySQL 几种调式分析利器
我曾经在公司处理过很多次Mysql性能上的问题,利用一些Linux常用的命令来查看Mysql对服务器的CUP和I/O使用情况,通过慢查询日志找出有待优化的sql,通过show processlist查看正在执行的sql的情况以及及时kill死锁的sql,通过EXPLAIN分析需要优化的sql语句。当然也对Mysql内部配置做了一些调整。 最近也在看《高性能MySQL》这本Mysql的经典书籍,很早的时候我就想写一个系列来介绍我在使用Mysql遇到的一些问题。无意中发现一篇博客写的内容和我想写的基本差不
主要使用到得几个配置文件有schema.xml、rule.xml、server.xml
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器,要么基于规则、要么基于成本。
在他们的技术咨询生涯中,最常碰到的三个性能相关的服务请求是:如何确认服务器是否达到了性能最佳的状态、找出某条语句为什么执行不够快,以及诊断被用户描述成“停顿”、“堆积”或“卡死”的某些间歇性疑难杂症。
通过TPC-H基准测试,可获得数据库单位时间内的性能处理能力,为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
MySQL8.0里包括一款功能——CPU资源分组管理。它实现的目的是将CPU资源分组,并且赋予运行不同类型的查询。通过它可以解决DBA的一些痛点,例如:夜间进行的批处理、大型报表非常耗费资源,为了不影响其它查询的进行,不得不将其放在从服务器上运行。使用资源组管理后,DBA可以将工作分配给限定的CPU核心或者是vCPU。另外,DBA还可以将资源分配给不同的应用,例如分配8个核心给应用A,分配4个核心给应用B,使服务器的资源更加合理的使用。
原因是会造成全表扫描,有位读者说这种说法是有问题的,实际上针对无 where_clause 的 COUNT(*),MySQL 是有优化的,优化器会选择成本最小的辅助索引查询计数,其实反而性能最高,这位读者的说法对不对呢
MySQL性能慢,多半是SQL引起的(慢查询日志会把执行慢的SQL,一五一十的记录下来,就像你的身体一样诚实..)需要根据慢查询日志的内容来优化SQL。
如vmstat中的wa 很高。但IO等待增加,wa也不一定会上升(请求I/O后等待响应,但进程从核上移开了)
本文转载java知音
来源:https://www.toutiao.com/i6923526305795293707?wid=1623686217615 概述 如果是Oracle数据库我们可以很容易通过sql来定位到当前数
如果是Oracle数据库我们可以很容易通过sql来定位到当前数据库中哪些消耗CPU高的语句,而mysql数据库可以怎么定位呢?这里用一个简单例子说明下...
1、我们在监控图表中关注的性能指标大概有这么几个:CPU、内存、连接数、io读写时间、io操作时间、慢查询、系统平均负载以及memoryOver
分析SQL执行带来的开销是优化SQL的重要手段。在MySQL数据库中,可以通过配置profiling参数来启用SQL剖析。该参数可以在全局和session级别来设置。对于全局级别则作用于整个MySQL实例,而session级别紧影响当前session。该参数开启后,后续执行的SQL语句都将记录其资源开销,诸如IO,上下文切换,CPU,Memory等等。根据这些开销进一步分析当前SQL瓶颈从而进行优化与调整
上期文档中我们让mysql开启慢查询日志,收集查询时间比较长的sql,进而通过explain指令查询sql的执行过程,explain能够查看sql是那种数据查询方式以及索引情况。但是有时候使用explain还是无法定位到问题sql,所以在mysql5.037版本之后新增了show profiles和show profile语句的支持,通过hava_profileing指令可以查看当前sql是否支持profiles。
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库,随着业务规模的不断增加,MySQL已无法满足海量数据存储需求,业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
我们用 docker-compose 部署一套单机版 prometheus 集群,docker-compose up -d 启动后可以直接看到监控效果。
这里记录的是学习分享内容,文章维护在 Github:studeyang/leanrning-share。
通过 top -Hp 10380 指定占用高的进程,可以看到具体是那些线程占用过高
当你听到三级缓存的时候,你在想什么?你了解过的有哪些三级缓存?CPU三级缓存?Spring三级缓存?应用架构(JVM、分布式缓存、db)三级缓存?今天爬完香山,趁自己还不困的时候,把三级缓存的一些重点絮叨絮叨。离 CPU 核心越近,缓存的读写速度就越快。但 CPU 的空间很狭小,离 CPU 越近缓存大小受到的限制也越大。所以,综合硬件布局、性能等因素,CPU 缓存通常分为大小不等的三级缓存。三级缓存要比一、二级缓存大许多倍,这是因为当下的 CPU 都是多核心的,每个核心都有自己的一、二级缓存,但三级缓存却是一颗 CPU 上所有核心共享的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云