一個成熟的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)并不是一開始設(shè)計就具備高可用、高伸縮等特性的，它是隨著用戶量的增加，基礎(chǔ)架構(gòu)才逐漸完善。數(shù)據(jù)庫發(fā)展周期大致分為以下五個階段：

1、數(shù)據(jù)庫表設(shè)計

項目立項后，開發(fā)部根據(jù)產(chǎn)品部需求開發(fā)項目，開發(fā)工程師工作其中一部分就是對表結(jié)構(gòu)設(shè)計。對于數(shù)據(jù)庫來說，這點很重要，如果設(shè)計不當(dāng)，會直接影響訪問速度和用戶體驗。影響的因素很多，比如慢查詢、低效的查詢語句、沒有適當(dāng)建立索引、數(shù)據(jù)庫堵塞(死鎖)等。當(dāng)然，有測試工程師的團隊，會做壓力測試，找bug。對于沒有測試工程師的團隊來說，大多數(shù)開發(fā)工程師初期不會太多考慮數(shù)據(jù)庫設(shè)計是否合理，而是盡快完成功能實現(xiàn)和交付，等項目有一定訪問量后，隱藏的問題就會暴露，這時再去修改就不是這么容易的事了。

2、數(shù)據(jù)庫部署

該運維工程師出場了，項目初期訪問量不會很大，所以單臺部署足以應(yīng)對在1500左右的QPS(每秒查詢率)?？紤]到高可用性，可采用MySQL主從復(fù)制+Keepalived做雙擊熱備，常見集群軟件有Keepalived、Heartbeat。

雙機熱備博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1362313

3、數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化

如果將MySQL部署到普通的X86服務(wù)器上，在不經(jīng)過任何優(yōu)化情況下，MySQL理論值正?？梢蕴幚?500左右并發(fā)連接數(shù)(QPS)，經(jīng)過優(yōu)化后，有可能會提升到2000左右QPS，否則，訪問量當(dāng)達到1000多并發(fā)連接時，數(shù)據(jù)庫處理性能就會變慢，而且硬件資源還很富裕，這時就該考慮軟件問題了。那么怎樣讓數(shù)據(jù)庫***化發(fā)揮性能呢?一方面可以單臺運行多個MySQL實例讓服務(wù)器性能發(fā)揮到***化，另一方面是對數(shù)據(jù)庫進行優(yōu)化，往往操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫默認(rèn)配置都比較保守，會對數(shù)據(jù)庫發(fā)揮有一定限制，可對這些配置進行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，盡可能的處理更多連接數(shù)。

具體優(yōu)化有以下三個層面：

3.1 數(shù)據(jù)庫配置優(yōu)化

MySQL常用有兩種存儲引擎，一個是MyISAM，不支持事務(wù)處理，讀性能處理快，表級別鎖。另一個是InnoDB，支持事務(wù)處理(ACID)，設(shè)計目標(biāo)是為處理大容量數(shù)據(jù)發(fā)揮***化性能，行級別鎖。

表鎖：開銷小，鎖定粒度大，發(fā)生死鎖概率高，相對并發(fā)也低。

行鎖：開銷大，鎖定粒度小，發(fā)生死鎖概率低，相對并發(fā)也高。

為什么會出現(xiàn)表鎖和行鎖呢?主要是為了保證數(shù)據(jù)的完整性，舉個例子，一個用戶在操作一張表，其他用戶也想操作這張表，那么就要等***個用戶操作完，其他用戶才能操作，表鎖和行鎖就是這個作用。否則多個用戶同時操作一張表，肯定會數(shù)據(jù)產(chǎn)生沖突或者異常。

根據(jù)以上看來，使用InnoDB存儲引擎是***的選擇，也是MySQL5.5以后版本中默認(rèn)存儲引擎。每個存儲引擎相關(guān)聯(lián)參數(shù)比較多，以下列出主要影響數(shù)據(jù)庫性能的參數(shù)。

公共參數(shù)默認(rèn)值：

max_connections = 151 
#同時處理***連接數(shù)，推薦設(shè)置***連接數(shù)是上限連接數(shù)的80%左右    
sort_buffer_size = 2M 
#查詢排序時緩沖區(qū)大小，只對order by和group by起作用，可增大此值為16M 
query_cache_limit = 1M   
#查詢緩存限制，只有1M以下查詢結(jié)果才會被緩存，以免結(jié)果數(shù)據(jù)較大把緩存池覆蓋 
query_cache_size = 16M   
#查看緩沖區(qū)大小，用于緩存SELECT查詢結(jié)果，下一次有同樣SELECT查詢將直接從緩存池返回結(jié)果，可適當(dāng)成倍增加此值 
open_files_limit = 1024  
#打開文件數(shù)限制，如果show global status like 'open_files'查看的值等于或者大于open_files_limit值時，程序會無法連接數(shù)據(jù)庫或卡死 

MyISAM參數(shù)默認(rèn)值：

key_buffer_size = 16M#索引緩存區(qū)大小，一般設(shè)置物理內(nèi)存的30-40% 
read_buffer_size = 128K  #讀操作緩沖區(qū)大小，推薦設(shè)置16M或32M 

InnoDB參數(shù)默認(rèn)值：

innodb_buffer_pool_size = 128M 
#索引和數(shù)據(jù)緩沖區(qū)大小，一般設(shè)置物理內(nèi)存的60%-70% 
innodb_buffer_pool_instances = 1     
#緩沖池實例個數(shù)，推薦設(shè)置4個或8個 
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1   
#關(guān)鍵參數(shù)，0代表大約每秒寫入到日志并同步到磁盤，數(shù)據(jù)庫故障會丟失1秒左右事務(wù)數(shù)據(jù)。1為每執(zhí)行一條SQL后寫入到日志并同步到磁盤，I/O開銷大，執(zhí)行完SQL要等待日志讀寫，效率低。2代表只把日志寫入到系統(tǒng)緩存區(qū)，再每秒同步到磁盤，效率很高，如果服務(wù)器故障，才會丟失事務(wù)數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)安全性要求不是很高的推薦設(shè)置2，性能高，修改后效果明顯。 
innodb_file_per_table = OFF   
#默認(rèn)是共享表空間，共享表空間idbdata文件不斷增大，影響一定的I/O性能。推薦開啟獨立表空間模式，每個表的索引和數(shù)據(jù)都存在自己獨立的表空間中，可以實現(xiàn)單表在不同數(shù)據(jù)庫中移動。 
innodb_log_buffer_size = 8M   
#日志緩沖區(qū)大小，由于日志最長每秒鐘刷新一次，所以一般不用超過16M 

3.2 系統(tǒng)配置優(yōu)化

大多數(shù)MySQL都部署在linux系統(tǒng)上，所以操作系統(tǒng)的一些參數(shù)也會影響到MySQL性能，以下對linux內(nèi)核進行適當(dāng)優(yōu)化。

net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30 
#TIME_WAIT超時時間，默認(rèn)是60s 
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1     
#1表示開啟復(fù)用，允許TIME_WAIT socket重新用于新的TCP連接，0表示關(guān)閉 
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1   
#1表示開啟TIME_WAIT socket快速回收，0表示關(guān)閉 
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 4096    
#系統(tǒng)保持TIME_WAIT socket***數(shù)量，如果超出這個數(shù)，系統(tǒng)將隨機清除一些TIME_WAIT并打印警告信息 
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096 
#進入SYN隊列***長度，加大隊列長度可容納更多的等待連接 

在linux系統(tǒng)中，如果進程打開的文件句柄數(shù)量超過系統(tǒng)默認(rèn)值1024，就會提示“too many files open”信息，所以要調(diào)整打開文件句柄限制。

# vi /etc/security/limits.conf  #加入以下配置，*代表所有用戶，也可以指定用戶，重啟系統(tǒng)生效 
* soft nofile 65535 
* hoft nofile 65535 
# ulimit -SHn 65535   #立刻生效 

3.3 硬件配置

加大物理內(nèi)存，為提高文件系統(tǒng)性能，linux內(nèi)核會從內(nèi)存中分配緩存區(qū)(系統(tǒng)緩存和文件緩存)來存放熱數(shù)據(jù)，也就是說物理內(nèi)存越大，分配緩存區(qū)越大，緩存數(shù)據(jù)越多。

SSD硬盤代替SAS硬盤，將RAID級別調(diào)整為RAID1+0，相對于RAID1和RAID5有更好的讀寫性能(IOPS)，畢竟數(shù)據(jù)庫的壓力主要來自磁盤I/O方面。

#p#

4、數(shù)據(jù)庫架構(gòu)擴展

隨著業(yè)務(wù)量越來越大，單臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器性能已無法滿足業(yè)務(wù)需求，該考慮加機器了，該做集群了~~~。主要思想是分解單臺數(shù)據(jù)庫負(fù)載，突破磁盤I/O性能，熱數(shù)據(jù)存放緩存中，降低磁盤I/O訪問頻率。

4.1 主從復(fù)制與讀寫分離

因為生產(chǎn)環(huán)境中，數(shù)據(jù)庫大多都是讀操作，所以部署一主多從架構(gòu)，主數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)寫操作，并做雙擊熱備，多臺從數(shù)據(jù)庫做負(fù)載均衡，負(fù)責(zé)讀操作，主流的負(fù)載均衡器有LVS、HAProxy、Nginx。怎么來實現(xiàn)讀寫分離呢?大多數(shù)企業(yè)是在代碼層面實現(xiàn)讀寫分離，效率比較高。另一個種方式通過代理程序?qū)崿F(xiàn)讀寫分離，企業(yè)中應(yīng)用較少，常見代理程序有MySQL Proxy、Amoeba。在這樣數(shù)據(jù)庫集群架構(gòu)中，大大增加數(shù)據(jù)庫高并發(fā)能力，解決單臺性能瓶頸問題。如果從數(shù)據(jù)庫一臺從庫能處理2000 QPS，那么5臺就能處理1w QPS，數(shù)據(jù)庫橫向擴展性也很容易。

主從復(fù)制博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1290431

讀寫分離博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1305083

4.2 增加緩存

給數(shù)據(jù)庫增加緩存系統(tǒng)，提高讀性能，緩存實現(xiàn)有本地緩存和分布式緩存，本地緩存是將數(shù)據(jù)緩存到本地服務(wù)器內(nèi)存中或者文件中，速度快。分布式可以緩存海量數(shù)據(jù)，擴展容易，主流的分布式緩存系統(tǒng)有memcached、redis，memcached性能穩(wěn)定，數(shù)據(jù)緩存在內(nèi)存中，速度很快，QPS可達8w左右，可以把熱數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存中，如果內(nèi)存緩存中有要請求的數(shù)據(jù)就不再去數(shù)據(jù)庫中返回結(jié)果。

4.3 分庫

分庫是根據(jù)業(yè)務(wù)不同把相關(guān)的表切分到不同的數(shù)據(jù)庫中，比如web、bbs、blog等庫。如果業(yè)務(wù)量很大，還可將切分后的庫做主從架構(gòu)，進一步避免單個庫壓力過大。

4.4 分表

數(shù)據(jù)量的日劇增加，數(shù)據(jù)庫中某個表有幾百萬條數(shù)據(jù)，導(dǎo)致查詢和插入耗時太長，怎么能解決單表壓力呢?你就該考慮是否把這個表拆分成多個小表，來減輕單個表的壓力，提高處理效率，此方式稱為分表。

分表技術(shù)比較麻煩，要修改程序代碼里的SQL語句，還要手動去創(chuàng)建其他表，也可以用merge存儲引擎實現(xiàn)分表，相對簡單許多。分表后，程序是對一個總表進行操作，這個總表不存放數(shù)據(jù)，只有一些分表的關(guān)系，以及更新數(shù)據(jù)的方式，總表會根據(jù)不同的查詢，將壓力分到不同的小表上，因此提高并發(fā)能力和磁盤I/O 性能。

分表分為垂直拆分和水平拆分：

垂直拆分：把原來的一個很多字段的表拆分多個表，解決表的寬度問題。你可以把不常用的字段單獨放到一個表中，也可以把大字段獨立放一個表中，或者把關(guān)聯(lián)密切的字段放一個表中。

水平拆分：把原來一個表拆分成多個表，每個表的結(jié)構(gòu)都一樣，解決單表數(shù)據(jù)量大的問題。

4.5 分區(qū)

分區(qū)就是把一張表的數(shù)據(jù)分成多個區(qū)塊，這些區(qū)塊可以在一個磁盤上，也可以在不同的磁盤上，分區(qū)后，表面上還是一張表，但數(shù)據(jù)散列在多個位置，這樣一來，多塊硬盤同時處理不同的請求，從而提高磁盤I/O讀寫性能，實現(xiàn)比較簡單。

5、數(shù)據(jù)庫維護

數(shù)據(jù)庫維護是運維工程師或者DBA主要工作，包括性能監(jiān)控、性能分析、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)庫備份和恢復(fù)等。

5.1 開啟慢查詢?nèi)罩?/p>

MySQL開啟慢查詢?nèi)罩荆治龀瞿臈lSQL語句比較慢，使用set設(shè)置變量，重啟服務(wù)失效，可以在my.cnf添加參數(shù)***生效。

mysql> set global slow-query-log=on  #開啟慢查詢功能 
mysql> set global slow_query_log_file='/var/log/mysql/mysql-slow.log';  #指定慢查詢?nèi)罩疚募恢?nbsp;
mysql> set global log_queries_not_using_indexes=on;   #記錄沒有使用索引的查詢 
mysql> set global long_query_time=1;   #只記錄處理時間1s以上的慢查詢 

分析慢查詢?nèi)罩?，可以使用MySQL自帶的mysqldumpslow工具，分析的日志較為簡單。

# mysqldumpslow -t 3 /var/log/mysql/mysql-slow.log #查看最慢的前三個查詢

也可以使用percona公司的pt-query-digest工具，日志分析功能全面，可分析slow log、binlog、general log。

分析慢查詢?nèi)罩荆簆t-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log

分析binlog日志：mysqlbinlog mysql-bin.000001 >mysql-bin.000001.sql

pt-query-digest --type=binlog mysql-bin.000001.sql

分析普通日志：pt-query-digest --type=genlog localhost.log

5.2 數(shù)據(jù)庫備份

備份數(shù)據(jù)庫是最基本的工作，也是最重要的，否則后果很嚴(yán)重，你懂得!但由于數(shù)據(jù)庫比較大，上百G，往往備份都很耗費時間，所以就該選擇一個效率高的備份策略，對于數(shù)據(jù)量大的數(shù)據(jù)庫，一般都采用增量備份。常用的備份工具有mysqldump、mysqlhotcopy、xtrabackup 等，mysqldump比較適用于小的數(shù)據(jù)庫，因為是邏輯備份，所以備份和恢復(fù)耗時都比較長。mysqlhotcopy和xtrabackup是物理備份，備份和恢復(fù)速度快，不影響數(shù)據(jù)庫服務(wù)情況下進行熱拷貝，建議使用xtrabackup，支持增量備份。有興趣可參考以往博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1612800

5.3 數(shù)據(jù)庫修復(fù)

有時候MySQL服務(wù)器突然斷電、異常關(guān)閉，會導(dǎo)致表損壞，無法讀取表數(shù)據(jù)。這時就可以用到MySQL自帶的兩個工具進行修復(fù)，myisamchk和mysqlcheck。

myisamchk：只能修復(fù)myisam表，需要停止數(shù)據(jù)庫

常用參數(shù)：

-f --force 強制修復(fù)，覆蓋老的臨時文件，一般不使用

-r --recover 恢復(fù)模式

-q --quik 快速恢復(fù)

-a --analyze 分析表

-o --safe-recover 老的恢復(fù)模式，如果-r無法修復(fù)，可以使用此參數(shù)試試

-F --fast 只檢查沒有正常關(guān)閉的表

快速修復(fù)weibo數(shù)據(jù)庫:

# cd /var/lib/mysql/weibo

# myisamchk -r -q *.MYI

mysqlcheck：myisam和innodb表都可以用，不需要停止數(shù)據(jù)庫，如修復(fù)單個表，可在數(shù)據(jù)庫后面添加表名，以空格分割

常用參數(shù)：

-a --all-databases 檢查所有的庫

-r --repair 修復(fù)表

-c --check 檢查表，默認(rèn)選項

-a --analyze 分析表

-o --optimize 優(yōu)化表

-q --quik 最快檢查或修復(fù)表

-F --fast 只檢查沒有正常關(guān)閉的表

快速修復(fù)weibo數(shù)據(jù)庫:

mysqlcheck -r -q -uroot -p123 weibo

以上是本人使用MySQL三年來總結(jié)的一些主要優(yōu)化方案，能力有限，有些不太全面，但這些基本能夠滿足中小型企業(yè)數(shù)據(jù)庫需求。由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫初衷設(shè)計限制，一些BAT公司海量數(shù)據(jù)放到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，在海量數(shù)據(jù)查詢和分析方面已經(jīng)達不到更好的性能。因此NoSQL火起來了，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，大數(shù)據(jù)量，具有高性能，同時也彌補了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫某方面不足，漸漸大多數(shù)公司已經(jīng)將部分業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫存放到NoSQL中，如MongoDB、HBase等。數(shù)據(jù)存儲方面采用分布式文件系統(tǒng)，如HDFS、GFS等。海量數(shù)據(jù)計算分析采用Hadoop、Spark、Storm等。這些都是與運維相關(guān)的前沿技術(shù)，也是在存儲方面主要學(xué)習(xí)對象，小伙伴們共同加油吧!哪位博友有更好的優(yōu)化方案，歡迎交流哦。