MySQL は、TPC-C テストのような競合の少ないシナリオでパフォーマンスが低下することなく同時接続をサポートできますか?

MySQL は、世界で最も広く使用されているオープンソースのリレーショナル データベース管理システム (RDBMS) の 1 つです。これは、小規模な個人プロジェクトから大規模なエンタープライズ アプリケーションに至るまで、インターネットのインフラストラクチャの重要な部分に電力を供給します。ビジネスが拡大するにつれて、数千の同時接続を含む高負荷を処理するデータベースの必要性がますます重要になっています。 TPC-C テストで観察されたような競合の少ないシナリオでは、この質問はさらに重要になります: MySQL はパフォーマンスを低下させることなく数万の同時接続をサポートできますか?

この記事では、特に競合が少ないシナリオのコンテキストにおいて、数万の同時接続を処理する MySQL の能力について詳細な分析を提供します。技術的な制限、MySQL が同時実行性を最適化する方法、およびこのような高い接続率を達成するための実際的な考慮事項について説明します。

MySQL のアーキテクチャを理解する

同時接続の詳細に入る前に、MySQL のアーキテクチャと複数の接続の処理方法を理解することが重要です。 MySQL はクライアント/サーバー モデルで動作し、複数のクライアントが 1 つのサーバーに接続します。 MySQL は、InnoDB (最新バージョンのデフォルト) や MyISAM を含む複数のストレージ エンジンをサポートしており、高同時実行環境では InnoDB が中心です。

接続モデルごとのスレッド

MySQL は 接続ごとのスレッド モデルを使用します。クライアント接続ごとに、MySQL はクエリ処理を処理するための新しいスレッドを生成します。このモデルは単純で実装が簡単ですが、固有のスケーラビリティ制限があります。同時接続の数が増加すると、スレッドの数も増加し、システムのリソース、特に CPU とメモリのオーバーヘッドが増加します。

同時実行性の高い環境では、スレッド管理がボトルネックになります。ただし、MySQL は、特に MySQL 5.6 以降のバージョンで導入された改良により、これらのスレッドをより適切に管理できるように長年にわたって最適化されてきました。

接続プーリング

多くの同時接続を処理する MySQL の機能を向上させる最も効果的な手法の 1 つは、接続プーリング を使用することです。接続プーリングは、クライアント要求ごとに新しい接続を開いたり閉じたりするのではなく、少数のアクティブな接続を再利用します。これにより、スレッドの作成と管理に関連するオーバーヘッドが軽減されます。 ProxySQL や MySQL 独自の スレッド プール プラグイン などの一般的な接続プーリング ソリューションは、高い同時実行性を実現するために重要です。

競合の少ないシナリオ: TPC-C テスト

TPC-Cとは何ですか?

TPC-C は、典型的な注文入力システムのデータベース操作をモデル化する環境をシミュレートするために設計されたベンチマークです。新規注文、支払い、注文ステータス、配送、在庫レベルの 5 種類のトランザクションに焦点を当てています。このテストでは、さまざまな同時実行レベルでのスループットと応答時間を測定します。

TPC-C テストでは、低競合シナリオ は、データベース操作間の競合が最小限である状況を指します。これは、トランザクションが比較的独立しており、異なる操作間のロックや調整の必要性がほとんどないことを意味します。競合が少ないシナリオは、ロックや待機によって発生するオーバーヘッドが最小限であるため、通常、同時実行性のスケーリングに適しています。

TPC-C が同時実行性にとって重要な理由

TPC-C テストは、現実世界の高負荷データベース環境をシミュレートするため、重要です。競合が少ないシナリオでのパフォーマンスを分析することで、高い競合による複雑化を引き起こすことなく MySQL が拡張できる能力を評価できます。これは、電子商取引、注文処理、または大量のデータを処理するシステムなどの大量のアプリケーションに最適です。存続期間の短い独立したトランザクション。

MySQL のスケーラビリティと同時実行メカニズム

スレッドプールプラグイン

スレッド プール プラグイン は、数万の同時接続を処理するために MySQL が提供する最も強力なツールの 1 つです。同時実行性が高くなると非効率になる接続ごとのスレッド モデルを使用する代わりに、スレッド プールは接続をプールにグループ化し、それぞれがより小さなスレッドのセットによって処理されます。これにより、オーバーヘッドが大幅に削減され、MySQL がより多くの接続を処理できるようになります。

スレッド プールは負荷の変化に動的に調整し、リソースが最適に割り当てられるようにします。このアプローチにより、同時実行性の高い環境でのパフォーマンス低下の大きな原因となる、スレッド競合と過剰なコンテキスト切り替えが防止されます。

適応型ハッシュインデックス

MySQL のデフォルトのストレージ エンジンである InnoDB は、適応ハッシュ インデックスを使用して、同時実行性が高い状況での読み取りクエリを高速化します。同じキーのセットによってテーブルが頻繁にクエリされると、InnoDB はそれらのキーにハッシュ インデックスを自動的に作成します。これにより、行の取得にかかる時間が大幅に短縮され、多くの接続が読み取り負荷の高い操作を実行する、競合が少ないシナリオで特に有益です。

バッファプールの最適化

InnoDB バッファ プールは、高い同時実行性の下で MySQL が拡張できるもう 1 つの重要な要素です。バッファー プールはデータとインデックス ページをキャッシュするため、ディスク I/O が削減され、クエリの実行が高速化されます。バッファ プールのサイズを増やし、その使用法を調整することにより、MySQL はパフォーマンスに大きな影響を与えることなく、より多くの接続を処理できるようになります。

ここで重要なのは、アクティブなデータの作業セットを保存するのに十分な大きさのバッファー プールを確保することです。競合が少ないシナリオでは、同じデータ ブロックに対する競合が少ないため、管理が容易になります。

紛争が少ないシナリオと紛争が多いシナリオ

ロック競合

競合が少ないシナリオでは、MySQL で発生するロック競合は最小限に抑えられ、これはスケーラビリティにとって大きな利点となります。データベースでは、複数のトランザクションが同じデータにアクセスするときにデータの一貫性を確保するためにロックが必要です。ただし、ロックの解放を待機しているトランザクションが多すぎると、ロックによってパフォーマンスのボトルネックが発生する可能性があります。

対照的に、TPC-C テストのような競合の少ないシナリオでは、トランザクションは比較的独立しているため、ロックの必要性が低くなります。これにより、MySQL は大幅なパフォーマンスの低下を招くことなく、より多くの接続数に拡張できます。

読み取り/書き込み比率

競合が少ないシナリオでは、読み取り/書き込み比率が高くなる傾向があります。これは、書き込み操作よりも読み取り操作の方が多いことを意味します。一般に、読み取りは、特にデータがバッファー プールを介してメモリにキャッシュされている場合、書き込みよりもリソースの消費量が少なくなります。これは、MySQL が競合の少ない環境でより多くの接続を処理できるもう 1 つの理由です。コストのかかる操作であるディスクへの書き込みというシステムへの負担が軽減されます。

メモリ管理

何千もの接続を処理する場合、メモリ管理は重要な要素になります。競合が少ないシナリオでは、MySQL はキャッシュとバッファ プールをより有効に利用できるため、メモリ リソースの負荷が大幅に軽減されます。バッファー プールが適切に構成されている場合、MySQL はほとんどのリクエストをメモリから処理できます。これは、ディスクから処理するよりも桁違いに高速です。

競合が多いシナリオでは、ロック、競合、およびより頻繁な書き込み操作によって生じるオーバーヘッドのため、メモリ管理がより複雑になります。これらによりメモリの負担が増大し、多くの場合、同時実行性が高い場合のパフォーマンスの低下につながります。

MySQL のスケーリングに関する実際的な考慮事項

ハードウェアとシステム構成

MySQL を含め、適切なハードウェアとシステム構成がなければ、何万もの同時接続を処理できるデータベースはありません。このような高い同時実行性をサポートするように MySQL を拡張するには、次のハードウェアに関する考慮事項が重要です。

• CPU: 高い同時実行には複数の CPU コアが必要です。マルチスレッドは、数千の同時接続によって生成される負荷を処理するために不可欠です。

• メモリ: 十分な大きさのバッファ プールをサポートするには、大量の RAM が必要です。これにより、ディスク I/O が削減され、パフォーマンスが向上します。

• ディスク: 低競合シナリオのほとんどの操作はメモリ内で処理できますが、高速ディスク I/O (SSD など) は、メモリ内で処理できない書き込みやトランザクションを処理するために依然として重要です。メモリに保存されます。

• ネットワーク: 多数の接続を処理する場合、ネットワークがボトルネックになる可能性があります。遅延を最小限に抑えるために、サーバーに高速で信頼性の高いネットワーク接続があることを確認してください。

接続プーリング

ProxySQL や MySQL Connection Pooling などの接続プーリング ツールの使用は、多数の接続を効率的に管理するために重要です。これらのツールはアクティブな接続のプールを維持し、より適切なリソース管理を可能にし、新しい接続がデータベースを圧迫しないようにします。

By keeping a smaller number of active connections and reusing them, connection pooling reduces the overhead associated with opening and closing connections, which is especially important for handling tens of thousands of clients.

Query Optimization

Even in low-conflict scenarios, poorly optimized queries can become a bottleneck. To ensure MySQL can handle tens of thousands of connections without performance degradation, focus on optimizing queries:

• Indexing: Ensure that your queries are supported by appropriate indexes, which can drastically reduce the amount of data that needs to be scanned.

• Avoid Full Table Scans: Full table scans are expensive operations that don’t scale well with high concurrency. Ensure that your queries are designed to use indexes properly.

• Reduce Complex Joins: Complex joins, especially across large tables, can cause performance issues. If possible, denormalize your schema to avoid the need for large joins in your queries.

Monitoring and Tuning

High-concurrency environments require constant monitoring and tuning. Use tools such as MySQL Enterprise Monitor or open-source alternatives like Percona Monitoring and Management (PMM) to track performance metrics such as CPU usage, memory usage, disk I/O, and query performance.

Based on these metrics, you can fine-tune your MySQL configuration to better handle high-concurrency workloads. Key parameters to monitor and tune include:

• innodb_buffer_pool_size: This determines the size of the InnoDB buffer pool. A larger buffer pool can significantly improve performance by reducing disk I/O.

• max_connections: This setting defines the maximum number of concurrent connections MySQL will allow. Make sure this is set high enough to accommodate your expected load, but not so high that the system becomes overloaded.

• thread_cache_size: This parameter controls the number of threads that MySQL keeps cached for reuse. A larger thread cache can reduce the overhead associated with creating new threads for each connection.

Theoretical Limitations and Practical Experiences

While MySQL, particularly with the use of optimizations like connection pooling and the thread pool plugin, can theoretically handle tens of thousands of concurrent connections in low-conflict scenarios, real-world performance depends heavily on the specific workload and system configuration.

In practice, many production environments report being able to handle thousands to tens of thousands of concurrent connections with MySQL without significant performance degradation. However, pushing beyond this limit may require advanced configurations, hardware optimization, and a careful approach to managing memory, disk I/O, and CPU resources.

Conclusion

MySQL can indeed handle tens of thousands of concurrent connections in low-conflict scenarios like TPC-C testing without a performance collapse, provided that proper optimizations are in place. Key factors include the use of the thread pool plugin, connection pooling, buffer pool optimization, and careful query design. Additionally, hardware configuration plays a crucial role in ensuring scalability.

With the right tools and configurations, MySQL can achieve impressive levels of concurrency, making it a robust solution for high-traffic environments where performance and reliability are critical.

以上がMySQL は、TPC-C テストのような競合の少ないシナリオでパフォーマンスが低下することなく同時接続をサポートできますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。