Qihoo360 Atlas MySQL Proxy测试小结
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。

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빅 데이터 구조 처리 기술: 청킹(Chunking): 데이터 세트를 분할하고 청크로 처리하여 메모리 소비를 줄입니다. 생성기: 전체 데이터 세트를 로드하지 않고 데이터 항목을 하나씩 생성하므로 무제한 데이터 세트에 적합합니다. 스트리밍: 파일을 읽거나 결과를 한 줄씩 쿼리하므로 대용량 파일이나 원격 데이터에 적합합니다. 외부 저장소: 매우 큰 데이터 세트의 경우 데이터를 데이터베이스 또는 NoSQL에 저장합니다.

선형 복잡성에서 로그 복잡성까지 조회 시간을 줄이는 인덱스를 구축하여 MySQL 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다. SQL 삽입을 방지하고 쿼리 성능을 향상하려면 PREPAREDStatements를 사용하세요. 쿼리 결과를 제한하고 서버에서 처리되는 데이터의 양을 줄입니다. 적절한 조인 유형 사용, 인덱스 생성, 하위 쿼리 사용 고려 등 조인 쿼리를 최적화합니다. 쿼리를 분석하여 병목 현상을 식별하고, 캐싱을 사용하여 데이터베이스 로드를 줄이고, 오버헤드를 최소화합니다.

PHP에서 MySQL 데이터베이스를 백업하고 복원하는 작업은 다음 단계에 따라 수행할 수 있습니다. 데이터베이스 백업: mysqldump 명령을 사용하여 데이터베이스를 SQL 파일로 덤프합니다. 데이터베이스 복원: mysql 명령을 사용하여 SQL 파일에서 데이터베이스를 복원합니다.

MySQL 테이블에 데이터를 삽입하는 방법은 무엇입니까? 데이터베이스에 연결: mysqli를 사용하여 데이터베이스에 대한 연결을 설정합니다. SQL 쿼리 준비: 삽입할 열과 값을 지정하는 INSERT 문을 작성합니다. 쿼리 실행: query() 메서드를 사용하여 삽입 쿼리를 실행하면 확인 메시지가 출력됩니다.

MySQL 8.4(2024년 최신 LTS 릴리스)에 도입된 주요 변경 사항 중 하나는 "MySQL 기본 비밀번호" 플러그인이 더 이상 기본적으로 활성화되지 않는다는 것입니다. 또한 MySQL 9.0에서는 이 플러그인을 완전히 제거합니다. 이 변경 사항은 PHP 및 기타 앱에 영향을 미칩니다.

PHP에서 MySQL 저장 프로시저를 사용하려면: PDO 또는 MySQLi 확장을 사용하여 MySQL 데이터베이스에 연결합니다. 저장 프로시저를 호출하는 문을 준비합니다. 저장 프로시저를 실행합니다. 결과 집합을 처리합니다(저장 프로시저가 결과를 반환하는 경우). 데이터베이스 연결을 닫습니다.

PHP를 사용하여 MySQL 테이블을 생성하려면 다음 단계가 필요합니다. 데이터베이스에 연결합니다. 데이터베이스가 없으면 작성하십시오. 데이터베이스를 선택합니다. 테이블을 생성합니다. 쿼리를 실행합니다. 연결을 닫습니다.

Oracle 데이터베이스와 MySQL은 모두 관계형 모델을 기반으로 하는 데이터베이스이지만 호환성, 확장성, 데이터 유형 및 보안 측면에서 Oracle이 우수하고, MySQL은 속도와 유연성에 중점을 두고 중소 규모 데이터 세트에 더 적합합니다. ① Oracle은 광범위한 데이터 유형을 제공하고, ② 고급 보안 기능을 제공하고, ③ 엔터프라이즈급 애플리케이션에 적합하고, ① MySQL은 NoSQL 데이터 유형을 지원하고, ② 보안 조치가 적고, ③ 중소 규모 애플리케이션에 적합합니다.
