MySQL OOM 系列三 摆脱MySQL被Kill的厄运_MySQL
前面两章,我们分析了Linux内存分配的策略以及Linux通过使用 OOM_Killer的机制解决了“超售”引起的风险,MySQL同其他的应用程序一样,在操作系统允许的范围内也是可以超售的,一般人理解,Innodb_buffer_pool必须小于实际物理内存,否则MySQL会启动失败。其实这是一个误区,这个不是MySQL层控制的,这个是操作系统(OS)层控制的,就是前面提到的/proc/sys/overcommit_memory控制OS是否允许“超售”。如果允许“超售”,则Innodb_buffer_pool可以远远超过实际的内存空间大小,但是这部分空间是没有使用的。我们可以做个小实验,见下图:
MySQL的Innodb_buffer_pool开了5G,但实际内存只有3G。
讲了这么多,现在言归正传,回到我们最早提到的RDS实例被OS Kill掉的问题上来,前面我们也提到了,一旦实例可用内存不足,MySQL一般都会成为OOM_Killer的首选目标。这里就涉及到两个问题:
1.为什么会内存不足?
2.如何让MySQL摆脱被Kill的厄运?
首先我们来看一下第一个问题。内存不足这个问题产生原因很多,但是主要就两个方面,第一个是MySQL自身内存的规划有问题。第二个就是一般部署MySQL的服务器,都会部署很多的监控或者定时任务脚本,而这些脚本往往缺少必要的内存限制,导致在高峰期的时候占用大量的内存,导致触发Linux OOM_Killer机制,MySQL就无辜牺牲了。
那如何才能让MySQL摆脱被Kill的厄运呢? MySQL被Kill的根源在于Linux超售的内存分配机制,前面也提到了,只要存在这种超售的机制,就不可能完全避免某一个应用程序被Kill的风险。那要使得MySQL一定不会被Kill掉,只能禁止操作系统超出实际内存空间的分配内存。但是前面我们也提过,对于部署了MySQL的服务器,我们不建议这么做,因为MySQL的很多内存都是刚开始申请了,并不是立即使用的,OS一旦禁止超售,这不仅对MySQL自身内存规划提出更苛刻的要求,同时也存在内存无法充分利用的问题。同时,MySQL的每个连接的私有内存是动态分配的,如果分配不到,就会直接导致服务器Crash,这样也会增加MySQL Crash的风险。
既然受限于操作系统,无法完全做到避免被Kill,那只能尽量降低MySQL被Kill的几率。我觉得至少可以做下面3个事情:
1)合理的规划MySQL的内存使用。
2)调整OOM_adj参数,将MySQL被OOM_Killer锁定的优先级降低。
3)加强内存的监控和报警,一旦报警,DBA应该迅速介入,Kill掉一些占用较多内存的连接。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL menyokong empat jenis indeks: B-Tree, Hash, Full-Text, dan Spatial. 1. B-Tree Index sesuai untuk carian nilai yang sama, pertanyaan dan penyortiran. 2. Indeks hash sesuai untuk carian nilai yang sama, tetapi tidak menyokong pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3. Indeks teks penuh digunakan untuk carian teks penuh dan sesuai untuk memproses sejumlah besar data teks. 4. Indeks spatial digunakan untuk pertanyaan data geospatial dan sesuai untuk aplikasi GIS.
