发现问题 top命令 查看服务器负载,发现 mysql竟然 百分之两百的cpu ,引起Mysql 负载这么高的原因,估计是 索引问题和某些变态SQL语句. 排查思路 1. 确定高负载的类型,top命令看 负载高是CPU还是IO 。 2. mysql 下执行 查看当前的连接数与执行的sql 语句 。 3.
发现问题
top命令 查看服务器负载,发现 mysql竟然百分之两百的cpu,引起Mysql 负载这么高的原因,估计是索引问题和某些变态SQL语句.
排查思路
1. 确定高负载的类型,top命令看负载高是CPU还是IO。
2. mysql 下执行查看当前的连接数与执行的sql 语句。
3. 检查慢查询日志,可能是慢查询引起负载高。
4. 检查硬件问题,是否磁盘故障问题造成的。
5. 检查监控平台,对比此机器不同时间的负载。
确定负载类型(top)
<ol> <li><span><span>top - 10:14:18 up 23 days, 11:01, 1 user, </span><span>load average: 124.17, 55.88, 24.70 </span></span></li> <li><span>Tasks: 138 total, 1 running, 137 sleeping, 0 stopped, 0 zombie </span></li> <li><span>Cpu(s): 2.4%us, 1.0%sy, 0.0%ni, 95.2%id, 2.0%wa, 0.1%hi, 0.2%si, 0.0%st </span></li> <li><span>Mem: 3090528k total, 2965772k used, 124756k free, 93332k buffers </span></li> <li><span>Swap: 4192956k total, 2425132k used, 1767824k free, 756524k cached </span></li> <li><span> </span></li> <li><span>PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND </span></li> <li><span>30833 mysql 15 0 6250m 2.5g 4076 S <span>257.1</span> 49.9 529:34.45 mysqld </span></li> </ol>
查看当前的连接数与执行的sql 语句
<ol> <li><span>show processlist; </span></li> <li><span>Id User Host db Command Time State Info </span></li> <li><span>192 slave 8.8.8.142:39820 NULL Binlog Dump 58982 Has sent all binlog to slave; waiting for binlog to be updated NULL </span></li> <li><span>194 slave 8.8.8.120:41075 NULL Binlog Dump 58982 Has sent all binlog to slave; waiting for binlog to be updated NULL </span></li> <li><span>424891 biotherm 8.8.8.46:57861 biotherm Query 493 Sending data SELECT * FROM xxx_list WHERE <span>tid</span><span> = </span><span>'1112'</span><span> AND </span><span>del</span><span> = </span><span>0</span><span> ORDER BY id </span></span></li> <li><span>DESC LIMIT 0, 4 </span></li> <li><span>424917 biotherm 8.8.8.49:50984 biotherm Query 488 Sending data SELECT * FROM xxx_list WHERE <span>tid</span><span> = </span><span>'1112'</span><span> AND </span><span>del</span><span> = </span><span>0</span><span> ORDER BY id </span></span></li> <li><span>DESC LIMIT 0, 4 </span></li> <li><span>.............................................. </span></li> <li><span>430330 biotherm 8.8.8.42:35982 biotherm Query 487 Sending data SELECT * FROM xxx_list WHERE <span>tid</span><span> = </span><span>'1112'</span><span> AND </span><span>del</span><span> = </span><span>0</span><span> </span></span></li> </ol>
记录慢查询
编辑Mysql 配置文件(my.cnf),在[mysqld]字段添加以下几行:
<ol> <li><span><span>log_slow_queries</span><span> = /usr/local/mysql/var/slow_queries.log #慢查询日志路径 </span></span></li> <li><span><span>long_query_time</span><span> = </span><span>10</span><span> #记录SQL查询超过10s的语句 </span></span></li> <li><span><span>log-queries-not-using-indexes</span><span> = </span><span>1</span><span> #记录没有使用索引的sql </span></span></li> </ol>
查看慢查询日志
<ol> <li><span>tail /usr/local/mysql/var/slow_queries.log </span></li> <li><span># Time: 130305 9:48:13 </span></li> <li><span># User@Host: biotherm[biotherm] @ [8.8.8.45] </span></li> <li><span># Query_time: 1294.881407 Lock_time: 0.000179 Rows_sent: 4 Rows_examined: 1318033 </span></li> <li><span>SET <span>timestamp</span><span>=</span><span>1363916893</span><span>; </span></span></li> <li><span>SELECT * FROM xxx_list WHERE <span>tid</span><span> = </span><span>'11xx'</span><span> AND </span><span>del</span><span> = </span><span>0</span><span> ORDER BY id DESC LIMIT 0, 4; </span></span></li> </ol>
4个参数
Query_time: 0 Lock_time: 0 Rows_sent: 1 Rows_examined: 54
分别意思为:查询时间 锁定时间 查询结果行数 扫描行数,主要看扫描行数多的语句,然后去数据库加上对应的索引,再优化下变态的sql 语句。
极端情况kill sql进程
<ol> <li><span>找出占用cpu时间过长的sql,在mysql 下执行如下命令: </span></li> <li><span>show processlist; </span></li> <li><span>确定后一条sql处于Query状态,且Time时间过长,锁定它的ID,执行如下命令: </span></li> <li><span>kill QUERY 269815764; </span></li> </ol>
注意:杀死 sql进程,可能导致数据丢失,所以执行前要衡量数据的重要性。

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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