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数据库查询性能优化指南
发布时间:2022-01-13 01:02
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本文摘要:作者:数据技术 泉源:微信民众号:OPPO互联网技术出处:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4MzE2MzY1OA==idx=1mid=2247485532sn=0c29f50ed1c97a31b4fddb97c2bd90bd。

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作者:数据技术 泉源:微信民众号:OPPO互联网技术出处:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4MzE2MzY1OA==&mid=2247485532&idx=1&sn=0c29f50ed1c97a31b4fddb97c2bd90bd数据库查询性能优化一直是法式员绕不开的话题,当我们遇到业务刷新报表缓慢或者查询获取效果延迟太大,可以接纳提问法来思考如何举行优化。1. 什么样的情况硬件情况query执行的速度和我们的硬件息息相关,当前用的什么样的CPU,有几多核几多线程, 内存有多多数直接影响了运算速度, 磁盘是SSD还是HDD,网卡什么速率都直接影响了我们数据读取的时延软件情况软件情况虽然不像硬件一样,种种参数看的见摸得着,但仍然影响着我们的查询性能。没一套系统实际上都在特定的场景有着各自的优势。

我们的查询系统是什么样的架构,适合什么样的query,在线还是离线, 盘算多还是数据读取多,这些在我们做优化的时候都应该了然于心。下面我们凭据这种思路来看看如何做性能优化2. 什么样的query首先我们优化查询的时候,需要看看query 究竟是哪种类型。

写入还是查询(这里鉴于篇幅只谈查询), CPU麋集还是IO麋集。如果我们的系统是适合OLTP低延时点查的场景, 想要在这种系统上做OLAP大规模分析很显然就不太适合, OLTP一般专注于数据一致性较高的点查,而OLAP由于数据量庞大,一般都需要接纳向量并发查询。OLAP不专注于毫秒级的低延迟, 而OLTP不专注于上亿级的数据统计。

3. 如何寻找性能瓶颈3.1 vmstat检察系统情况整体系统不知道当前的瓶颈在那里时, 我们可以先用vmstat工具来简朴的看一下系统的大致情况。如下图所示,2表现每个两秒收罗一次服务器状态。procs : 检察历程状态r : 运行行列,即当前可运行(正在运行或者等候运行)的历程数量。现在CPU比力空闲,这个数量很小,当这个值凌驾了CPU数目,就会泛起CPU瓶颈了。

b : 阻塞的历程,即处在不行中断sleep状态下的历程数量。memory : 检察内存状态swpd : 已使用的虚拟内存巨细,如果大于0,表现机械开始使用虚拟内存了,虚拟内存运行会很慢。这里数值为0表现我们关闭了虚拟内存功效。

free : 空闲的物理内存的巨细。buff : 内存做为系统buffers的巨细。

cache : 内存做为系统cache的巨细。swap : 磁盘和内存做数据交流的状态nesi : 每秒从磁盘读入虚拟内存的巨细,如果这个值大于0,表现物理内存不够。so : 每秒虚拟内存写入磁盘的巨细。io:磁盘的io信息bi : 每秒从块设备吸收的块数量。

bo : 每秒发送给块设备的块数量。如果这两个值较大,表现IO比力频繁,可以思量IO优化。

system : 系统状态信息in : 每秒CPU的中断次数(包罗时钟中断)cs : 每秒上下文切换次数,我们挪用系统函数、线程的切换,就需要上下文切换,这个值要太大就可以思量 淘汰系统的上下文切换,好比协程替代多线程等方式。CPU : CPU信息us : 包罗用户时间和nice时间,跑非内核的代码(或者用户代码)的时间。

sy : 系统占用时间,跑内核代码(好比系统挪用)占用的时间。id : 花费在idle上的 CPU时间。

wa : 等候IO CPU时间。如果这个值太大,表现IO系统瓶颈在IO上。如果 CPU 占用高表现系统在 CPU 上, 如果系统的 swap 比力频繁,很可能是系统内存泄露或者内存不够用,需要扩展内存, 如果是 IO 等候较多则系统瓶颈泛起在 IO 上,如果上下文切换,或者系统挪用占比太大,则我们需要思考下我们法式的设计,淘汰系统挪用或者上下文切换。

3.2 CPU占用过高我们可以通过uptime、top、mpstat或者sar等一些工具来检察当前CPU占用过高的情况.我们可以通过uptime看看当前系统的整体情况, 当前的系统时间和运行时间, 登陆的用户数量,另有最近5、10和15分钟的系统平均负载。top则可以显示较详细的信息。head部门有CPU占用的详细信息, 下面的列表也有记载每个历程占用的CPU情况。如果是多线程, 我们还可以通过top -H -p pid来检察历程的每个线程的CPU占用情况我们找到哪个线程占用的比例多之后, 可以凭据这个线程的线程名检察该线程是用来做什么处置惩罚的。

大致相识下是什么样的处置惩罚让CPU比力高。mpstat则可以检察系统每个核的运行状态。sar的功效比力全,这里不再做科普。

CPU用户态的占用比力高,一般就是我们的法式编写的效率太低,详细那里低,我们可以通过perf工具或者Intel的vtunes来检察性能瓶颈。perf top的执行效果如下图所示, 我们拿到对应的客栈信息之后, 就可以针对性的消除CPU瓶颈了。

(vtune的用法可以自行谷歌)。鉴于上述工具检查出来的情况, 如果CPU确实水位很高,则CPU基本就是性能瓶颈。如果不高则,需要举行下一步来判断性能瓶颈。3.3 IO占用过高的情况IO定位的工具多种多样, 一般检察IO问题我们可以使用iostat、pidstat和iotop工具。

固然我们也可以使用其他的工具, 大家可以自己搜索相关的工具使用, 这里主要先容常用的几种工具。pidstatpidstat是sysstat工具的一个下令,用于监控全部或指定历程的cpu、内存、线程、设备IO等系统资源的占用情况。用户可以通过指定统计的次数和时间来获得所需的统计信息。

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我们通过这个下令可以知道哪个历程占用的IO比力多。然后我们可以通过指定历程号的方式检察更详细的信息。

这样我们就可以知道是哪个历程中的哪个线程占用了较多的IO资源,然后我们可以通过对应的TID,找到对应的执行代码举行分析。iostatiostat是I/O statistics(输入/输出统计)的缩写,它可以对系统的磁盘操作运动举行监控,汇报磁盘运动统计情况。可是iostat仅对系统的整体情况举行统计,不能对某个历程举行深入分析,单独的历程分析我们可以用iotop工具,使用方法和top类似。1 表现每秒打印一次当前磁盘的统计信息。

我们需要注意的是后面几个指标。avgrq-sz直接反映了当前io的种类,好比大块数据读取还是小数据量的读取。avgqu-sz反映了当前IO的忙碌情况, 如果行列长度太长,说明IO现在很忙许多任务处置惩罚不外来,换句话说 I,IO成为了瓶颈。await 也是一样, 如果等候比力高,说明IO成了累赘。

svctm则和avgrq-sz一样,反映了IO操作的处置惩罚规模,如果是大块数据读写, 这个时间就会拉长。iotopiotop 可以用于检察哪些历程执行占用了的 I/O,使用方式和top类似,这里不再做过多形貌。3.4 其他情况如果TOP占用不高, IO也不是瓶颈,则可能处在法式架构上, 好比并发控制的不够好有较多的线程在sleep状态。

这种情况可以通过pstack看看当前所有线程的客栈。4. 优化性能瓶颈CPU瓶颈型面临这种类型,一般我们需要通过 perf 配合对应的代码去举行优化,焦点思想就是淘汰盘算的量。

详细方法以下仅供参考:多接纳SIMD来取代老式的盘算指令或者C++的操作运算符。可以引进类似Intel的MKL库来辅助盘算。

淘汰不须要的重复盘算,淘汰for循环的次数。好比有些std库的数据结构都有find函数都带有起始坐标,善用起始坐标制止从0坐标重复查询。

如果是系统挪用过多,好比分配内存之类的,可以思量预分配内存的方式,或者直接使用tcmalloc等类似的内存治理库举行兜底,有条件的可以基于这类库再开发适合自己的内存治理体系IO瓶颈型IO瓶颈一般都是和磁盘相关的,网络上,因为网卡升级,速度上去比力快,相比来说,限制的io基本都是磁盘上的io.下面也只说说磁盘的IO优化方法。如果是读类型的请求造成了IO瓶颈, 可以思量上层多开cache。

好比全局的query cache, session级此外session cache, 块设备的block cache等,从上层去淘汰磁盘的io请求。如果是是小数据大并发的写入类型的造成了IO瓶颈,我们可以思量在内存做一次cache,对这多次写入先在内存处置惩罚,然后通过时间或者巨细阈值等计谋控制,刷到磁盘上。如果是大数据的写入,我们可以思量做下平滑写入,每次限制写入的数量。

如果是因为流量的关系,某一时间点泛起峰值,之后回落,则可以思量通过第三方来写入。好比消息行列,先写到消息行列i举行削峰,再平滑写入系统。除此之外我们还可以换更好的硬件,好比磁盘阵列等。

内存瓶颈型内存瓶颈一般比力难泛起,内存究竟比力自制,基本上都市满足内存的需求。如果真的因为虚拟内存的问题造成了法式运行效率低下,我们一方面是思量增加内存,关闭虚拟内存来解决,同时我们也应该思考自己的法式模型,好比淘汰中间数据的存在, 多用写时复制技术,多用用系统的no copy接口替换老的接口等。5. 后续如果实在没有方法优化了,我们真的就需要看看当前的query是否真的合适我们的系统了。还是那句话,每套系统都有适合自己的业务,一般公司的系统体系里都市有多种数据库引擎,针对我们的query,去寻找合适的引擎也是一种方法。

作者:数据技术 泉源:微信民众号:OPPO互联网技术出处:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4MzE2MzY1OA==&mid=2247485532&idx=1&sn=0c29f50ed1c97a31b4fddb97c2bd90bd。


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