[MySQL生产环境] Innodb存储引擎内存报警问题处理过程_MySQL
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[MySQL生产环境] Innodb存储引擎内存报警问题处理过程
1 不停的收到email报警,内存值超过阀值80%了。
2 top下,mysqld进程确实占据了77.5%,再加上一些其他的辅助进程,内存usage到了81%也可以理解。
[xxx@00903 5.5.25a]$ toptop - 03:48:55 up 51 days, 17:11, 2 users, load average: 0.09, 0.09, 0.11Tasks: 202 total, 1 running, 201 sleeping, 0 stopped, 0 zombieCpu(s): 0.2%us, 0.1%sy, 0.0%ni, 98.8%id, 0.8%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%stMem: 28743468k total, 28452540k used, 290928k free, 467048k buffersSwap: 4194296k total, 0k used, 4194296k free, 4589332k cached PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 23956 mysql 20 0 24.1g 21g 5408 S 1.0 77.5 390:56.59 mysqld 9 root 20 0 0 0 0 S 0.3 0.0 203:16.51 ksoftirqd/1 23971 mmmd 20 0 687m 64m 1960 S 0.3 0.2 73:53.23 perl 1 root 20 0 21444 1232 928 S 0.0 0.0 1:29.37 init 2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.44 kthreadd 3 看看free -m吧[xxx@00903 ~]$ free -m total used free shared buffers cachedMem: 28069 27828 240 0 440 -/+ buffers/cache: 22820 5249Swap: 4095 0 4095[xxx@00903 ~]$ 4 简要分析理解free -m参数值意义total: 28069,总内存大小。used: 27828,已经使用过的内存大小。free:240,剩余的内存大小。total值是used+free的值总合:[sql] mysql> select 27828+240; +-----------+ | 27828+240 | +-----------+ | 28068 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec) -- 总和28068与28069差了一个1,可能是-m四舍五入造成的。 mysql>
shared 不同进程间用来进行数据交换的地方,一般都是0(多个进程共享的内存总额)。
cached:4568,经常被用在磁盘的I/O请求上,如果有多个进程都要访问某个文件,于是该文件便被做成cache以方便下次被访问,这样可提供系统性能。
我们监控的是-/+ buffers/cache:中的useed一项22820, 总内存大小是 28069,因此一计算,确实为81%
[sql] mysql> mysql> SELECT 22828/28069; +-------------+ | 22828/28069 | +-------------+ | 0.8133 | +-------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> 而且-/+ buffers/cache中的后面的used+free的总合也与第一行的Mem的total值相等:[sql] mysql> SELECT 22820+5249; +------------+ | 22820+5249 | +------------+ | 28069 | +------------+ 1 row in set (0.00 sec)
目前没有找到问题所在,去查阅一些基础文档,有很多东西时间一长不用,都快要遗忘了
5 buffers与cached的分析
对操作系统来讲是Mem的参数buffers和cached 都是属于被使用,它认为free只有752M。
对应用程序来讲是(-/+ buffers/cach),buffers和cached 是等同可用的,buffer和cached是为了提高程序执行的性能,当程序使用内存时,buffer和cached会很快地被使用。
以应用来看看,以(-/+ buffers/cache)的free和used为主.我们看这个就好了.Linux为了提高磁盘和内存存取效率, 开发人员做了很多精心的设计, 除了对dentry进行缓存(用于VFS,加速文件路径名到inode的转换), 还采取了两种主要Cache方式:Buffer Cache和Page Cache.前者针对磁盘块的读写,后者针对文件inode的读写.这些Cache能有效缩短了 I/O系统调用(比如read,write,getdents)的时间.
6 innodb_buffer_pool_size(global)
当我们使用InnoDB存储引擎的时候,innodb_buffer_pool_size 参数可能是影响我们性能的最为关键的一个参数了,他用来设置用于缓存 InnoDB 索引及数据块的内存区域大小,类似于 MyISAM 存储引擎的 key_buffer_size 参数,当然,可能更像是 Oracle 的 db_cache_size。简单来说,当我们操作一个 InnoDB 表的时候,返回的所有数据或者去数据过程中用到的任何一个索引块,都会在这个内存区域中走一遭。
和key_buffer_size 对于 MyISAM 引擎一样,innodb_buffer_pool_size 设置了 InnoDB 存储引擎需求最大的一块内存区域的大小,直接关系到 InnoDB存储引擎的性能,所以如果我们有足够的内存,尽可将该参数设置到足够打,将尽可能多的 InnoDB 的索引及数据都放入到该缓存区域中,直至全部。
我们可以通过 (Innodb_buffer_pool_read_requests – Innodb_buffer_pool_reads) / Innodb_buffer_pool_read_requests * 100% 计算缓存命中率,并根据命中率来调整 innodb_buffer_pool_size 参数大小进行优化。
7 MySQL Query Cache
在大部分的 MySQL 分发版本中,Query Cache 功能默认都是打开的,我们可以通过调整 MySQL Server 的参数选项打开该功能。主要由以下5个参数构成:
query_cache_limit:允许 Cache 的单条 Query 结果集的最大容量,默认是1MB,超过此参数设置的 Query 结果集将不会被 Cache
query_cache_min_res_unit:设置 Query Cache 中每次分配内存的最小空间大小,也就是每个 Query 的 Cache 最小占用的内存空间大小
query_cache_size:设置 Query Cache 所使用的内存大小,默认值为0,大小必须是1024的整数倍,如果不是整数倍,MySQL 会自动调整降低最小量以达到1024的倍数
query_cache_type:控制 Query Cache 功能的开关,可以设置为0(OFF),1(ON)和2(DEMAND)三种,意义分别如下:
0(OFF):关闭 Query Cache 功能,任何情况下都不会使用 Query Cache
1(ON):开启 Query Cache 功能,但是当 SELECT 语句中使用的 SQL_NO_CACHE 提示后,将不使用Query Cache
2(DEMAND):开启 Query Cache 功能,但是只有当 SELECT 语句中使用了 SQL_CACHE 提示后,才使用 Query Cache
query_cache_wlock_invalidate:控制当有写锁定发生在表上的时刻是否先失效该表相关的 Query Cache,如果设置为 1(TRUE),则在写锁定的同时将失效该表相关的所有 Query Cache,如果设置为0(FALSE)则在锁定时刻仍然允许读取该表相关的 Query Cache。
重新补充了mysql的缓存基础知识,然后根据slow log查到了有一些慢sql,可是如何释放已经的缓存呢? 用了flush query cache; 没有效果,内存使用率仍然在81%。
知道mysql在执行查询的时候,特别是需要table scan的时候,数据是一点点进入内存的,在mysql的buffer pool中有链表结构的存在,page是io的基本单位,一个个的page读进去,即使只访问一条记录,也要读一个page,这是没办法的事情,table scan的表记录数越多,读到内存的page就越多,这样内存就慢慢涨到了81%了。正常处理流程是:当内存涨的时候首先是swap,在swap加警告,然后告警后关掉swap,之后就是排查问题,没必要内存到90%就搞掉。
记得Mysql不都是会自动释放内存资源的吗?为什么线上的db没有释放,这只是一台replication从库,用来做备份恢复所用的,没有应用业务在使用。
之后过了2小时,在慢查询sql执行完毕过后2小时,内存使用率自动降下来了,回到75%了。
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InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

이 기사는 MySQL의 Alter Table 문을 사용하여 열 추가/드롭 테이블/열 변경 및 열 데이터 유형 변경을 포함하여 테이블을 수정하는 것에 대해 설명합니다.

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

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