本篇文章为大家展示了MySQL中如何优化CPU消耗过大问题,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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用户
用户空间CPU消耗,各种逻辑运算
正在进行大量tps
函数/排序/类型转化/逻辑IO访问…
IO等待
等待IO请求的完成
此时CPU实际上空闲
如vmstat中的wa 很高。但IO等待增加,wa也不一定会上升(请求I/O后等待响应,但进程从核上移开了)。
产生影响
用户和IO等待消耗了大部分cpu。
吞吐量下降(tps)
查询响应时间增加
慢查询数增加
对mysql的并发陡增,也会产生上述影响。
如何减少CPU消耗?
减少等待
减少IO量
SQL/index,使用合适的索引减少扫描的行数(需平衡索引的正收益和维护开销,空间换时间)。
提升IO处理能力
加cache/加磁盘/SSD
减少计算
减少逻辑运算量
避免使用函数,将运算转移至易扩展的应用服务器中
如substr等字符运算,dateadd/datesub等日期运算,abs等数学函数
减少排序,利用索引取得有序数据或避免不必要排序
如union all代替 union,order by 索引字段等
禁止类型转换,使用合适类型并保证传入参数类型与数据库字段类型绝对一致
如数字用tiny/int/bigint等,必需转换的在传入数据库之前在应用中转好
简单类型,尽量避免复杂类型,降低由于复杂类型带来的附加运算。更小的数据类型占用更少的磁盘、内存、cpu缓存和cpu周期
….
减少逻辑IO量
index,优化索引,减少不必要的表扫描
如增加索引,调整组合索引字段顺序,去除选择性很差的索引字段等等
table,合理拆分,适度冗余
如将很少使用的大字段拆分到独立表,非常频繁的小字段冗余到“引用表”
SQL,调整SQL写法,充分利用现有索引,避免不必要的扫描,排序及其他操作
如减少复杂join,减少order by,尽量union all,避免子查询等
数据类型,够用就好,减少不必要使用大字段
如tinyint够用就别总是int,int够用也别老bigint,date够用也别总是timestamp
….
减少query请求量(非数据库本身)
适当缓存,降低缓存数据粒度,对静态并被频繁请求的数据进行适当的缓存
如用户信息,商品信息等
优化实现,尽量去除不必要的重复请求
如禁止同一页面多次重复请求相同数据的问题,通过跨页面参数传递减少访问等
合理需求,评估需求产出比,对产出比极端底下的需求合理去除
….
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