数据库参数大乱炖

时间：2018-09-14 19:56:29 阅读：185 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

1、Max Connections和Max Used Connection
这两个就不细说了，分别是最大链接数限制和每个用户最大链接数限制。
2、Aborted Clients：
The number of connections that were aborted because the client died without closing the connection properly.
当ablort clients增大的时候意味着有客户端成功建立连接，但是很快就断开连接或者被终止了，这种情况一般发生在网络不稳定的环境中。主要的可能性有
　　a）客户端没有主动关闭mysql连接mysql_close()。
　　b）wait_timeout设置很短被mysql干掉了。
　　c）客户端由于某些原因被干掉了。
3、Aborted Connection：
The number of failed attempts to connect to the MySQL server.
当有大量的链接连接不上mysql的时候，这个数值就会激增。主要的可能有：
　　a）没有授权或者密码不对。一般错误日志中会有如下报错（Access denied for ‘user’@‘host’）
　　b）连接数满了。一般报错包含（too many connections）
　　c）超过链接时间限制，主要有这个参数控制connect_timeout（mysql默认是10s，基本除非网络环境极端不好，一般不会超时。）
4、Threads Connected：
The number of currently open connections.
也就是我们经常使用show processlist看见那个数值。
5、Connections
The number of connection attempts (successful or not) to the MySQL server.
所有尝试连接到mysql server的连接数，关键时不管成功还是失败。所以这个数值的增量并不等于show processlist的数值，这点需要注意。

?
了解以上参数之后，就可以分析这个图了，首先第一反应时连接数有增加，我们可以看到connections和thread connected都增加了，但是没有达到max connections的限制。
在仔细看图下的数据，我们发现abort connection和connections的max值和avg值基本一样，在仔细看图，可以发现蓝线和绿线基本重合了。
从上述参数含义看，在问题时间段所有尝试建立的链接都失败了，导致connections和abort connection同步增加完全重叠。
但是究竟是什么导致链接数上升，前端开始重建链接，由于当时的前端日志没有及时分析出来，故我们就不得而知了。但是有3个怀疑点：
1、由于mysql版本是5.5.12，所以可能遇到了max_connections的bug，可以见这个blog（http://www.cnblogs.com/billyxp/p/3408335.html），这种情况下，前端日志应该有非常多的too many connection是的报错。
2、短时间内有大量的大包传输，导致超过max_allow_packet的限制，导致断开连接。这个设置在server和client上都有，需要同步配置。同时前端应该报Got a packet?bigger than ‘max_allowedpacket’ bytes这个报错。
3、超过max_connect_error的限制，导致某一个ip出现问题，不停的重试。（这个可能是最不可能，首先默认数值非常大，其次单个ip不应该出现这么大的影响。max_connect_error代表某一个ip连续失败超过n之后，server会拒绝这个ip的请求，只有flush host cache才可以解封。）

Binlog_cache_disk_use　　（事务类）二进志日志缓存的已经存在硬盘的条数?
Binlog_cache_use　　　　（事务类）二进制日志已缓存的条数（内存中） ? ?注意，这个不是容量，而是事务个数。每次有一条事务提交，都会有一次增加
Binlog_stmt_cache_disk_use ?（非事务类）二进志日志缓存的已经存在硬盘的条数 ?
Binlog_stmt_cache_use??（非事务类）二进制日志已缓存的条数（内存中）?非事务型的语句，都存在这儿，比如MYISAM引擎的表，插入记录就存在这儿
Uptime_since_flush_status????????????--最近一次使用FLUSH STATUS?的时间（以秒为单位）
Uptime???????????????????????????--服务器已经运行的时间（以秒为单位）
Threads_running??????????????????--激活的（非睡眠状态）线程数。?
Threads_created??????????????????--创建用来处理连接的线程数。如果Threads_created较大，你可能要增加thread_cache_size值。?缓存访问率的计算方法Threads_created/Connections。
Threads_connected????????????????--当前打开的连接的数量。
Threads_cached???????????????????--线程缓存内的线程的数量
Table_locks_immediate表示立即释放表锁数，Table_locks_waited表示需要等待的表锁数，
如果Table_locks_immediate?/?Table_locks_waited?>?5000，最好采用InnoDB引擎，
因为InnoDB是行锁而MyISAM是表锁，对于高并发写入的应用InnoDB效果会好些。
示例中的服务器Table_locks_immediate?/?Table_locks_waited?＝?235，MyISAM就足够了。
show global status like ‘Table_open_cache_misses‘; # 新打开的表的次数。 ? 不命中
show global status like ‘Table_open_cache_hits‘; # 从表缓存中拿已打开的表的次数，该状态变量 5.6 才开始存在 ?命中
show global status like ‘Opened_tables‘; # 打开表的总次数
通过已知自己数据库中有多少表，再观察 Opened_tables 的值，可以得知表缓存的数量是否合理，如果打开表的次数大于数据库中已有的表数
量，则表示 table_open_cache 的值不够，可以考虑加大。
计算表缓存的命中率：
select concat(Table_open_cache_hits /(Table_open_cache_misses + Table_open_cache_hits) * 100,’%’);
通过计算表缓存的命中率，可反映出表缓存的情况，该比例越大越好

1 读写比例：
show global status like ‘com_select‘;? 获得服务器启动到目前查询操作执行的次数；
show global status like ‘com_insert‘;? 获得服务器启动到目前插入操作执行的次数；
show global status like ‘com_update‘;? 获得服务器启动到目前更新操作执行的次数；
show global status like ‘com_delete’;? 获得服务器启动到目前删除操作执行的次数；

计算读百分比：
select concat(com_select / (com_select+com_insert+com_update+com_delete) 100,‘%‘);
计算写百分比：
select concat(com_insert+com_update+com_delete / (com_select+com_insert+com_update+com_delete) 100,’%’);
通过检查数据库读写比例，可反映出应用是读密集型还是写密集型。

2? 慢查询比例：
开启慢查询日志：
slow_query_log = 1 # 开启慢查询日志
log_output = FILE|TABLE # 指定日志存储方式，默认为 file
slow_query_log_file = slow-query.log # 指定慢查询日志文件位置
long_query_time = 1 # 执行及响应时间超过该参数设置的值记录日志

show global status like ‘Slow_queries ‘; # 获得服务器启动到目前慢查询操作记录的次数；

注意，慢查询包括 select 、 update 以及 delete ，没有 insert 。
计算慢查询比例：
select concat(Slow_queries / (Com_select+Com_update+Com_delete) * 100,’%’);
通过计算慢查询比例，可反映出数据库运行效能。

3 连接数检查：
show global status like ‘max_connections‘; # 获得数据库运行的最大连接数 ? ? ? ? ? ?//允许的最大连接数
show global status like ‘Max_used_connections‘; # 获得最大一次的连接数 ? ? ? ? ? ?//最大突发并行连接数 ?

show global status like ‘connections‘; # 获得数据库运行到目前，总共被连接了多少次 ? //登陆的次数
?

show global status like ‘Threads_connected‘; # 获得当前连接数
show global status like ‘Threads_running‘; # 获得当前正在运行的连接数

计算当前连接数的比例：
select concat(Threads_connected / max_connections 100,‘%‘); # 计算最大一次的连接数比例：
select concat(Max_used_connections / max_connections 100,‘%‘);# 通过连接数检查，可得知数据库在不同时间段被请求的压力

4 线程缓存：
show global status like ‘Connections‘; # 获得数据库运行到目前，总共被连接了多少次
show global status like ‘Threads_created‘; # 获得数据库运行到目前，创建连接线程的次数
计算连接线程缓存命中率：
select concat((Connections-Threads_created) / Connections × 100,’%’);
通过计算连接线程缓存命中率，可反映出连接线程的命中情况，命中率越大越好。
如果命中率过低，则表示缓存连接线程的数量过少，可以考虑加大 thread_cache_size 的值。

5 表缓存：
show global status like ‘Table_open_cache_misses‘; # 新打开的表的次数。 ? 不命中
show global status like ‘Table_open_cache_hits‘; # 从表缓存中拿已打开的表的次数，该状态变量 5.6 才开始存在 ?命中
show global status like ‘Opened_tables‘; # 打开表的总次数
通过已知自己数据库中有多少表，再观察 Opened_tables 的值，可以得知表缓存的数量是否合理，如果打开表的次数大于数据库中已有的表数
量，则表示 table_open_cache 的值不够，可以考虑加大。
计算表缓存的命中率：
select concat(Table_open_cache_hits /(Table_open_cache_misses + Table_open_cache_hits) * 100,’%’);
通过计算表缓存的命中率，可反映出表缓存的情况，该比例越大越好

mysql> create table ttt (a int);
Query OK, 0 rows affected (0.22 sec)

mysql> select * from ttt; //第一次打开
Empty set (0.01 sec)

mysql> select * from ttt; //在打开表
Empty set (0.00 sec)

6 临时表：
show global status like ‘Created_tmp_disk_tables‘; # 查看在磁盘上创建临时表的次数
show global status like ‘Created_tmp_tables‘; # 查看创建临时表的总次数，包括在内存中和磁盘。
如果发现在磁盘上创建临时表的次数过多，则表示临时表的缓存区内存不够，可以考虑加大 tmp_table_size 和 max_heap_table_size 的值。
计算在磁盘上创建临时表的比例：
select concat(Created_tmp_disk_tables / Created_tmp_tables * 100,’%’);
通过计算在磁盘上创建临时表的比例，可反映出数据库的使用临时表的情况，该比例越小越好。

7 额外的排序：
show global status like ‘Sort_merge_passes‘; # 在磁盘中进行额外排序的次数
show global status like ‘Sort_scan‘; # 通过表扫描进行排序的总次数，也就是额外排序的总次数
如果发现在磁盘上进行排序的次数过多，则表示排序缓冲区内存不够，可以考虑加大 sort_buffer_size 的值。
计算磁盘排序的比例：
select concat(Sort_merge_passes / Sort_scan * 100,‘%‘);
通过计算在磁盘上进行额外排序的比例，可反映出数据库排序的情况，该比例越小越好。

8 binlog 缓冲：
show global status like ‘Binlog_cache_disk_use‘; # 在磁盘上创建临时文件用于保存 binlog 的次数
show global status like ‘Binlog_cache_use‘; # 缓冲 binlog 的总次数，包括 binlog 缓冲区和在磁盘上创建临时文件保存 binlog 的总次数
如果发现在磁盘上创建临时文件保存 binlog 的次数过多，则表示 binlog 缓冲区内存不够，可以考虑加大 binlog_cache_size 的值。
计算在磁盘上创建临时文件保存 binlog 的比例：
select concat(Binlog_cache_disk_use / Binlog_cache_use * 100,’%’);
通过计算在磁盘上创建临时文件保 binlog 的比例，可反映出数据库 binlog 的情况，该比例越小越好。

9 redo 日志：
select global status like ‘Innodb_log_waits‘; # 查看 innodb redo 日志等待缓冲区刷新的次数。
当 redo 缓冲区容纳不下事务产生的 redo 日志时，本次事务产生的 redo 日志在写入 redo 缓冲区之前就必须等待 redo 缓冲区有足够的空间才能写入。
如果发现 redo 日志等待刷新的次数过多，则表示 innodb redo 日志缓冲区的大小不够，可以考虑加大 innodb_log_buffer_size 的值。

10 InnoDB 缓存：
show global status like ‘Innodb_buffer_pool_read_requests‘; # 读取页的总次数
show global status like ‘Innodb_buffer_pool_read‘; # 从磁盘读取页的次数
如果发现从磁盘读取页的次数过多，则有可能是因为 innodb 缓冲池的大小不够，此时可以考虑加到 innodb_buffer_pool_size 的值。
计算 innodb 缓存命中率：
select concat((Innodb_buffer_pool_read_requests - Innodb_buffer_pool_read) / Innodb_buffer_pool_read_requests * 100,’%’);
通过计算 innodb 缓存命中率，可反映出 innodb 缓存的效率，该比例越大越好

数据库参数大乱炖

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