MySQL은 세계에서 가장 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 중 하나입니다. 이는 소규모 개인 프로젝트부터 대규모 기업 애플리케이션에 이르기까지 인터넷 인프라의 상당 부분을 지원합니다. 비즈니스가 확장됨에 따라 수천 개의 동시 연결을 포함하여 더 높은 로드를 처리하는 데이터베이스의 필요성이 점점 더 중요해지고 있습니다. TPC-C 테스트에서 관찰된 것과 같은 충돌이 적은 시나리오에서는 이 질문이 더욱 중요해집니다. MySQL은 성능 저하 없이 수만 개의 동시 연결을 지원할 수 있습니까?
이 기사에서는 특히 충돌이 적은 시나리오에서 수만 개의 동시 연결을 처리하는 MySQL의 능력에 대한 심층 분석을 제공합니다. 기술적 한계, MySQL이 동시성을 최적화하는 방법, 높은 연결 속도를 달성하기 위한 실제 고려 사항을 살펴보겠습니다.
동시 연결의 세부 사항을 살펴보기 전에 MySQL의 아키텍처와 다중 연결을 처리하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. MySQL은 여러 클라이언트가 단일 서버에 연결되는 클라이언트-서버 모델에서 작동합니다. MySQL은 InnoDB(최신 버전의 기본값) 및 MyISAM을 포함한 여러 스토리지 엔진을 지원하며 InnoDB는 동시성 높은 환경에 중점을 둡니다.
MySQL은 연결당 스레드 모델을 사용합니다. 각 클라이언트 연결에 대해 MySQL은 쿼리 처리를 처리하기 위해 새 스레드를 생성합니다. 이 모델은 간단하고 구현하기 쉽지만 본질적인 확장성 제한이 있습니다. 동시 연결 수가 늘어남에 따라 스레드 수도 늘어나 시스템 리소스, 특히 CPU 및 메모리에 대한 오버헤드가 증가합니다.
동시성이 높은 환경에서는 스레드 관리로 인해 병목 현상이 발생합니다. 그러나 MySQL은 특히 MySQL 5.6 이상 버전에 도입된 개선 사항을 통해 이러한 스레드를 더 잘 관리하기 위해 수년에 걸쳐 최적화되었습니다.
많은 동시 연결을 처리하는 MySQL의 능력을 향상시키는 가장 효과적인 기술 중 하나는 연결 풀링을 이용하는 것입니다. 연결 풀링은 모든 클라이언트 요청에 대해 새 연결을 열고 닫는 대신 더 적은 수의 활성 연결을 재사용합니다. 이렇게 하면 스레드 생성 및 관리와 관련된 오버헤드가 줄어듭니다. ProxySQL 및 MySQL의 자체 스레드 풀 플러그인과 같은 널리 사용되는 연결 풀링 솔루션은 높은 동시성을 달성하는 데 매우 중요합니다.
TPC-C는 일반적인 주문 입력 시스템의 데이터베이스 작업을 모델링하는 환경을 시뮬레이션하도록 설계된 벤치마크입니다. 신규 주문, 결제, 주문 상태, 배송, 재고 수준 등 5가지 거래 유형에 중점을 둡니다. 테스트는 다양한 동시성 수준에서 처리량과 응답 시간을 측정합니다.
TPC-C 테스트에서 낮은 충돌 시나리오는 데이터베이스 작업 간 경합이 최소화되는 상황을 의미합니다. 이는 트랜잭션이 상대적으로 독립적이며 서로 다른 작업 간의 잠금 및 조정이 거의 필요하지 않음을 의미합니다. 충돌이 적은 시나리오는 일반적으로 잠금 및 대기로 인한 오버헤드가 최소화되므로 동시성 확장에 더 유리합니다.
TPC-C 테스트는 실제 고부하 데이터베이스 환경을 시뮬레이션한다는 점에서 중요합니다. 충돌이 적은 시나리오의 성능을 분석함으로써 우리는 높은 경합으로 인한 복잡함 없이 확장할 수 있는 MySQL의 능력을 측정할 수 있습니다. 이는 전자 상거래, 주문 처리 또는 많은 수의 작업을 처리하는 모든 시스템과 같은 대용량 애플리케이션에 이상적입니다. 단기적이고 독립적인 거래.
스레드 풀 플러그인은 수만 개의 동시 연결을 처리하기 위해 MySQL이 제공하는 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 높은 동시성으로 인해 비효율적이 되는 연결당 스레드 모델을 사용하는 대신 스레드 풀은 연결을 풀로 그룹화하고 각 연결은 더 작은 스레드 집합에 의해 처리됩니다. 이렇게 하면 오버헤드가 크게 줄어들고 MySQL이 훨씬 더 많은 수의 연결을 제공할 수 있습니다.
스레드 풀은 로드 변화에 따라 동적으로 조정되어 리소스가 최적으로 할당되도록 합니다. 이 접근 방식은 동시성이 높은 환경에서 성능 저하의 주요 원인이 되는 스레드 경합과 과도한 컨텍스트 전환을 방지합니다.
MySQL의 기본 스토리지 엔진인 InnoDB는 적응형 해시 인덱싱을 사용하여 동시성이 높은 상황에서 읽기 쿼리 속도를 높입니다. 동일한 키 세트로 테이블을 자주 쿼리하는 경우 InnoDB는 해당 키에 대한 해시 인덱스를 자동으로 생성합니다. 이렇게 하면 행을 검색하는 데 걸리는 시간이 크게 줄어들며, 이는 많은 연결이 읽기 집약적인 작업을 수행하는 충돌이 적은 시나리오에 특히 유용합니다.
InnoDB 버퍼 풀은 MySQL이 높은 동시성으로 확장할 수 있는 능력의 또 다른 중요한 요소입니다. 버퍼 풀은 데이터와 인덱스 페이지를 캐시하여 디스크 I/O를 줄이고 쿼리 실행 속도를 높입니다. 버퍼 풀의 크기를 늘리고 사용량을 조정함으로써 MySQL은 성능에 큰 영향을 주지 않고 더 많은 연결을 처리할 수 있습니다.
여기서 핵심은 버퍼 풀이 활성 데이터 작업 세트를 저장할 만큼 충분히 큰지 확인하는 것입니다. 충돌이 적은 시나리오에서는 동일한 데이터 블록에 대한 경합이 적기 때문에 관리하기가 더 쉽습니다.
충돌이 적은 시나리오에서 MySQL은 잠금 경합을 최소화하며 이는 확장성의 주요 이점입니다. 데이터베이스에서는 여러 트랜잭션이 동일한 데이터에 액세스할 때 데이터 일관성을 보장하기 위해 잠금이 필요합니다. 그러나 잠금이 해제되기를 기다리는 트랜잭션이 너무 많으면 잠금으로 인해 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다.
반대로, TPC-C 테스트와 같이 충돌이 적은 시나리오에서는 트랜잭션이 상대적으로 독립적이므로 잠금이 덜 필요합니다. 이를 통해 MySQL은 심각한 성능 저하 없이 훨씬 더 많은 연결 수로 확장할 수 있습니다.
충돌이 낮은 시나리오는 읽기/쓰기 비율이 더 높은 경향이 있습니다. 즉, 쓰기 작업보다 읽기 작업이 더 많다는 뜻입니다. 읽기는 일반적으로 쓰기보다 리소스 집약도가 낮으며, 특히 데이터가 버퍼 풀을 통해 메모리에 캐시되는 경우 더욱 그렇습니다. 이는 MySQL이 충돌이 적은 환경에서 더 많은 연결을 처리할 수 있는 또 다른 이유입니다. 비용이 많이 드는 작업인 디스크 쓰기에 대한 시스템의 부담이 적기 때문입니다.
수천 개의 연결을 처리할 때 메모리 관리는 중요한 요소가 됩니다. 충돌이 적은 시나리오에서 MySQL은 캐싱 및 버퍼 풀을 보다 효율적으로 활용하여 메모리 리소스에 대한 로드를 크게 줄일 수 있습니다. 버퍼 풀이 적절하게 구성되면 MySQL은 메모리에서 대부분의 요청을 처리할 수 있으며 이는 디스크에서 처리하는 것보다 훨씬 더 빠릅니다.
충돌이 심한 시나리오에서는 잠금, 경합 및 빈번한 쓰기 작업으로 인한 오버헤드로 인해 메모리 관리가 더욱 복잡해집니다. 이로 인해 메모리 부담이 가중되고 동시성이 높을 때 성능이 저하되는 경우가 많습니다.
MySQL을 포함한 어떤 데이터베이스도 적절한 하드웨어 및 시스템 구성 없이는 수만 개의 동시 연결을 처리할 수 없습니다. 이러한 높은 동시성을 지원하도록 MySQL을 확장하려면 다음과 같은 하드웨어 고려 사항이 중요합니다.
CPU: 높은 동시성을 위해서는 여러 개의 CPU 코어가 필요합니다. 수천 개의 동시 연결로 인해 발생하는 부하를 처리하려면 멀티스레딩이 필수적입니다.
메모리: 충분히 큰 버퍼 풀을 지원하려면 대용량 RAM이 필요하며, 이는 디스크 I/O를 줄이고 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
디스크: 충돌이 적은 시나리오에서 대부분의 작업은 메모리에서 처리할 수 있지만 빠른 디스크 I/O(예: SSD)는 처리할 수 없는 쓰기 및 트랜잭션을 처리하는 데 여전히 중요합니다. 메모리에 저장됩니다.
네트워크: 많은 수의 연결을 처리할 때 네트워크가 병목 현상을 일으킬 수 있습니다. 대기 시간을 최소화하려면 서버에 빠르고 안정적인 네트워크 연결이 있는지 확인하세요.
많은 수의 연결을 효율적으로 관리하려면 ProxySQL 또는 MySQL 연결 풀링과 같은 연결 풀링 도구를 사용하는 것이 중요합니다. 이러한 도구는 활성 연결 풀을 유지하여 더 나은 리소스 관리를 가능하게 하고 새로운 연결이 데이터베이스를 압도하지 않도록 보장합니다.
接続プーリングは、アクティブな接続の数を減らして再利用することで、接続の開閉に伴うオーバーヘッドを軽減します。これは、数万のクライアントを処理する場合に特に重要です。
競合が少ないシナリオでも、最適化が不十分なクエリがボトルネックになる可能性があります。 MySQL がパフォーマンスを低下させることなく数万の接続を処理できるようにするには、クエリの最適化に重点を置きます。
インデックス作成: クエリが適切なインデックスでサポートされていることを確認します。これにより、スキャンする必要があるデータの量が大幅に削減されます。
フル テーブル スキャンを回避する: フル テーブル スキャンは高コストの操作であり、同時実行性が高くなるとうまく拡張できません。クエリがインデックスを適切に使用するように設計されていることを確認してください。
複雑な結合を減らす: 複雑な結合 (特に大きなテーブル間) では、パフォーマンスの問題が発生する可能性があります。可能であれば、スキーマを非正規化して、クエリでの大規模な結合の必要性を回避します。
同時実行性の高い環境では、継続的な監視と調整が必要です。 MySQL Enterprise Monitor などのツール、または Percona Monitoring and Management (PMM) などのオープンソースの代替ツールを使用して、CPU 使用率、メモリ使用率、ディスク I/O などのパフォーマンス メトリクスを追跡します。クエリのパフォーマンス。
これらのメトリクスに基づいて、MySQL 構成を微調整して、同時実行性の高いワークロードをより適切に処理できます。監視および調整する主要なパラメータは次のとおりです:
innodb_buffer_pool_size: これは、InnoDB バッファー プールのサイズを決定します。バッファ プールを大きくすると、ディスク I/O が減り、パフォーマンスが大幅に向上します。
max_connections: この設定は、MySQL が許可する同時接続の最大数を定義します。この値が、予想される負荷に対応できる十分な高さに設定されていることを確認してください。ただし、システムが過負荷になるほど高すぎないようにしてください。
thread_cache_size: このパラメータは、MySQL が再利用のためにキャッシュしておくスレッドの数を制御します。スレッド キャッシュを大きくすると、接続ごとに新しいスレッドを作成することに関連するオーバーヘッドを削減できます。
MySQL は、特に接続プーリングやスレッド プール プラグインなどの最適化を使用すると、理論的には競合の少ないシナリオで数万の同時接続を処理できますが、実際のパフォーマンスは特定のワークロードとシステム構成に大きく依存します。
実際には、多くの実稼働環境で、大幅なパフォーマンス低下なしに MySQL との数千から数万の同時接続を処理できることが報告されています。ただし、この制限を超えるには、高度な構成、ハードウェアの最適化、メモリ、ディスク I/O、CPU リソースの管理に対する慎重なアプローチが必要になる場合があります。
MySQL は、適切な最適化が行われていれば、TPC-C テストのような競合の少ないシナリオで、パフォーマンスを低下させることなく数万の同時接続を実際に処理できます。主な要素には、スレッド プール プラグインの使用、接続プーリング、バッファ プールの最適化、および慎重なクエリ設計が含まれます。さらに、ハードウェア構成はスケーラビリティを確保する上で重要な役割を果たします。
適切なツールと構成を使用すると、MySQL は驚異的なレベルの同時実行性を達成でき、パフォーマンスと信頼性が重要となる高トラフィック環境向けの堅牢なソリューションになります。
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