Qihoo360将他们改造后的MySQL Proxy项目开源了,至于为什么起名Atlas就不清楚了,项目地址:https://github.com/Qihoo360/Atlas。我2008年曾测试过官方版本的MySQL Proxy,主要是看中其连接池以及读写分离功能,不过当时的版本效率实在太差,后面就没再关注
Qihoo360将他们改造后的MySQL Proxy项目开源了,至于为什么起名Atlas就不清楚了,项目地址:https://github.com/Qihoo360/Atlas。我2008年曾测试过官方版本的MySQL Proxy,主要是看中其连接池以及读写分离功能,不过当时的版本效率实在太差,后面就没再关注了。这几天对Qihoo360 Atlas做了下测试,下面是测试结果。
- 环境准备
服务器端:
测试机 | DELL PE R710 |
CPU | E5620? @ 2.40GHz(4 core, 8 threads) * 2 |
内存 | 24G |
RAID卡 | PERC H700 Integrated, 512MB, BBU, 12.10.1-0001 |
系统 | Red Hat Enterprise Linux Server release 6.4 (Santiago) |
内核 | 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP |
raid级别 | raid 5(10K RPM SAS 300G * 6) |
文件系统 | xfs |
硬盘 | 10K RPM SAS 300G * 6 |
Proxy代理层端:
测试机 | HP DL360 G5 |
CPU | E5405?@ 2.00GHz(4 core, 4 threads) * 2 |
内存 | 16G |
RAID卡 | P400i 256MB, BBU,?4.12 |
系统 | Red Hat Enterprise Linux Server release 6.1 (Santiago) |
内核 | 2.6.32-131.0.15.el6.x86_64?#1 SMP |
raid级别 | raid 0(10K RPM SAS 146G * 2) |
文件系统 | ext4 |
硬盘 | 10K RPM SAS 146G* 2 |
- MySQL及Atlas关键配置
[yejr@imysql.com]# cat /etc/my.cnf max_connections = 2048 max_connect_errors = 100000 [yejr@imysql.com]# cat /usr/local/mysql-proxy/conf/13306.cnf event-threads = 16 min-idle-connections = 768
- 测试方案
1. 采用tpcc-mysql进行压测,但由于Atlas不支持PREPARE,未遂;
2. 采用sysbench进行压测,但由于Atlas当前版本对长连接支持不佳,出现大量的connection lost告警,测试结果几乎无效,忽略;
3. 采用开发者提供的一个简易C程序,进行并发多线程短连接测试,虽然有部分connection lost告警,但比用sysbench时少多了,结果有效;
开发者提供的C程序,若有需要可向开发者提出,由于未得到授权,我不方便将其放上来供下载。
测试模式:
测试程序并发数:32、64、128、192、256、320、384、448、512、576、640,每线程完成10000次请求,每次请求都是随机的SELECT、INSERT、UPDATE,每次UPDATE都是基于主键条件,INSERT就不用说了,SELECT有4种随机模式:
a)?/*master*/SELECT * FROM mysqlslap.t1 WHERE /*waht*/id in (N1, N2, N3)
b)?SELECT * FROM mysqlslap.t1 WHERE id = N
c)?SELECT * FROM mysqlslap.t1 WHERE id in (N1, N2) limit 1
d)?/*master*/SELECT * FROM /*test*/ mysqlslap.t1 WHERE id = %d
也就是SELECT请求会模拟强制读MASTER,或者让Atlas自动分配。
- 测试脚本
测试脚本很简单:
[yejr@imysql.com]# cat Atlas_benchmark.sh #!/bin/bash MYSERVER=10.0.0.1 PORT=13306 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/mysql/lib/mysql for THREAD in 32 64 128 192 256 320 384 448 512 576 640 do #记录日志 exec 3>&1 4>&2 1>> check_1m3s_1server_1proxy_${THREAD}_${RANDOM}.log 2>&1 count=1 max=5 #每种并发模式都进行5轮测试,最后取结果平均值 while [ $count -le ${max} ] do echo "./check -t short -c ${THREAD} -h ${MYSERVER} -P ${PORT} -u proxy -p proxy -n 10000" ./check -t short -c ${THREAD} -h ${MYSERVER} -P ${PORT}-u proxy -p proxy -n 10000 count=`expr ${count} + 1` #每次测试完,都会暂停60秒,让数据库歇歇 :) if [ ${count} -lt ${max} ] ; then sleep 60 fi done done
测试完后对结果进行整理汇总即可。
- 测试结果
测试成功次数
Atlas Proxy并发测试成功次数 – 20130911
测试成功率
Atlas Proxy并发测试成功率 – 20130911
- 结论及建议
Qihoo360开源的精神值得学习,不过目前来看Atlas还有一定提升空间,不妨等它更加稳定并且能支持更多特性后再上线使用不迟。
但是对那些苦于无法将slave从库资源利用起来的同学们来说,在前端加一层Atlas倒是很不错的选择,毕竟其他可选的产品太少了,只要程序中不用到特殊的SQL一般也不会有大问题,注意提高程序对数据的容错性即可。
原文地址:Qihoo360 Atlas MySQL Proxy测试小结, 感谢原作者分享。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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