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MySQL的內存和相關問題排查

存儲 存儲軟件 MySQL
我們都知道數(shù)據(jù)庫是IO密集型一類應用,為了提高其性能大量使用內存代替文件(交換分區(qū))的IO操作是保證數(shù)據(jù)庫穩(wěn)定、高效的基本原則。那么數(shù)據(jù)庫是如何使用內存的,我們如何查看數(shù)據(jù)庫內存的占用,如何通過通過數(shù)據(jù)庫內存配置設置提高其性能?

 我們都知道數(shù)據(jù)庫是IO密集型一類應用,為了提高其性能大量使用內存代替文件(交換分區(qū))的IO操作是保證數(shù)據(jù)庫穩(wěn)定、高效的基本原則。那么數(shù)據(jù)庫是如何使用內存的,我們如何查看數(shù)據(jù)庫內存的占用,如何通過通過數(shù)據(jù)庫內存配置設置提高其性能?本文蟲蟲就以Mysql數(shù)據(jù)庫(InnoDB引擎)為例和大家一起了解下Linux數(shù)據(jù)庫和內存相關的主題。

讀取內存數(shù)據(jù)非常快,為了提高性能我們要盡***可能把數(shù)據(jù)集都放到內存中以保證高效。但是Swap交換分區(qū)作為一個救命的稻草,我們還必須要給mysql設置,防止突發(fā)情況下內存不夠,mysql服務直接被OOM殺掉的情況。同時mysql交換分區(qū)占用也是我們衡量一個數(shù)據(jù)是否健康與否的手段,如果一個數(shù)據(jù)庫頻繁的使用了swap則說明,我們需要人工干預優(yōu)化數(shù)據(jù)庫了。

內存占用

在Linux下,我們可以通過使用一些shell命令來了解MySQL的內存使用情況。

首先使用ps命令來查看mysqld進程的內存使用情況:

  1. ps -eo size,pid,user,command --sort -size|grep mysqld 
  2. |awk '{hr=$1/1024;printf("%13.2f MB",hr)} {for (x=4;x<=NF;x++){printf("%s",$x)}print ""}' 
  3. |cut -d "" -f2|cut -d "-" -f1 

MySQL的內存和相關問題排查

  1. 1990.88 MB/usr/local/mariadb/bin/mysqld 
  2. 0.49 MB/bin/sh/usr/local/mariadb/bin/mysqld_safe 

top命令也可以查看對應上面的結果也可以用top來得到:

  1. top -b -o %MEM -n1 -p $(pidof mysqld) | grep PID -A 

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  1. PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 
  2. 2239 mysql 20 0 2108536 316836 7548 S 0.0 4.0 48:47.37 mysqld 

其中,VIRT(virtual memory usage)表示mysql使用的虛擬內存總量。它包括所有代碼,數(shù)據(jù)和共享庫以及最終要被置換出的頁面。

RES(resident memory usage) 常駐內存,包括當前進程使用的內存,不包括置換出的內存。

SHR(shared memory) 共享內存,進程使用的的共享內存,也包括其他進程的共享內存。

交換分區(qū)

我們再來檢查檢查mysqld是否正在使用交換分區(qū),首先用free -m檢查是否有用到交換分區(qū)。

  1. free -m 

MySQL的內存和相關問題排查

  1. total used free shared buff/cache available 
  2. Mem: 7822 5091 178 83 2552 2290 
  3. Swap: 3999 2 3997 

上面結果了,系統(tǒng)使用少量的交換分區(qū)(2M),那怎么判斷是不是MySQL用的呢?我們來驗證:

  1. cat /proc/$(pidof gitlab)/status | grep Swap 

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VmSwap:0 kB

可見mysqld不沒用用到交換區(qū),說明我的mysqld在高效運行中。

這兒我們提供一個腳本,遍歷每一個進程,找出那些進程使用了交換分區(qū):

  1. for i in $(ls -d /proc/[0-9]*) 
  2. do 
  3. out=$(grep Swap $i/status 2>/dev/null
  4. if [ "x$(echo $out | awk '{print $2}')" != "x0" ] && [ "x$(echo $out | awk '{print $2}')" != "x" ] 
  5. then 
  6. echo "$(ps -p $(echo $i | cut -d'/' -f3) 
  7. | tail -n 1 | awk '{print $4'}): $(echo $out | awk '{print $2 $3}')" 
  8. fi 
  9. done 

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當然,交換中的頁面可能已經(jīng)存在很長時間了,自從使用一次后,后面就沒有在用過。為了獲取實時交換分區(qū)情況,我們可以用vmstat

  1. vmstat 1 10 

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在這個服務器上,我們可以看到mysqld沒有使用交換,如果系統(tǒng)內存充足,但是mysqld還占用了部分交換分區(qū),是怎么回事?怎么排查呢?

如果遇到這種情況,可能的直接原因有swappiness和Numa。

Swappiness

swappiness參數(shù)控制內核將進程移出物理內存并將其放入交換磁盤分區(qū)的趨勢。我們之前也說過了磁盤IO操作要比RAM慢很多很多,因此如果進程過于頻繁地從內存中置換出,這會導致系統(tǒng)和應用程序的響應時間變慢。高swappiness值意味著內核更容易取消內存頁面。低swappiness相反,內核將不太容易取消內存頁面。swappiness值越高,系統(tǒng)內存置換的越多。

linux下系統(tǒng)(CentOS、Red Hat、ubuntu)默認的swappiness值為60。如果內存較小則應適當調高這個值。對于內存足夠的MySQL服務器,這個默認設置就有點太高了,應該減少。一般情況下,業(yè)界建議這個值可以設置到5.或者更小。設置swappiness方法是使用sysctl命令直接改變內核參數(shù)。

  1. sysctl -w vn.swappinness = 1 

NUMA設置

還有一個方面就是NUMA設置。對于具有多個NUMA核心的服務器,建議將NUMA模式設置為交錯,以平衡所有節(jié)點的內存分配。 在***的MySQL 8.0中支持為InnoDB設置NUMA??梢栽谂渲猛ㄟ^啟動:innodb_numa_interleave = 1

要檢查是否有多個NUMA節(jié)點,可以使用numactl -H

這是兩種不同的輸出:

MySQL的內存和相關問題排查

 

MySQL的內存和相關問題排查

 

我們可以看到,當有多個NUMA節(jié)點(下)時,默認情況下,內存不會在所有節(jié)點之間平均分配。這可以導致更多內存置換。

文件系統(tǒng)緩存

默認情況下,Linux將使用文件系統(tǒng)會對所有的I/O操作進行緩存(這是不建議使用MyISAM的原因之一,MyISAM存儲引擎依賴于FS緩存,并且可能導致丟失數(shù)據(jù))。Mysql InnoDB引擎中使用O_DIRECT作為innodb_flush_method,MySQL將繞過文件系統(tǒng)緩存,不會將任何FS Cache Memory用于數(shù)據(jù)文件(* .ibd)。

當然在MySQL中使用的其他非數(shù)據(jù)文件仍會使用FS Cache。我們來看個例子:

  1. dbsake fincore binlog.000017 
  2. binlog.000017: total_pages=120841 cached=50556 percent=41.84 
  3. ls -lh binlog.000017 
  4. -rw-r----- 1 mysql mysql 473M Sep 18 07:17 binlog.000017 
  5. free -m 
  6. total used free shared buffers cached 
  7. Mem: 5965 4608 1356 128 435 2456 
  8. -/+ buffers/cache: 1716 4249 
  9. Swap: 2045 30 2015 
  10. dbsake uncache binlog.000017 
  11. Uncached binlog.000017 
  12. free -m 
  13. total used free shared buffers cached 
  14. Mem: 5965 4413 1552 128 435 2259 
  15. -/+ buffers/cache: 1718 4247 
  16. Swap: 2045 30 2015 

開始檢查文件系統(tǒng)緩存中存在多少二進制日志(使用dbsake fincore),我們可以看到473M中有42%使用RAM作為FS緩存。然后我強制取消在緩存中使用這些頁面(使用fincore uncache),結果,我們釋放了+/- 195MB的RAM。

責任編輯:武曉燕 來源: 今日頭條
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