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來源 | https://www.cnblogs.com/YangJiaXin/p/10933458.html
目錄
誰在消耗cpu?
禍首是誰?
用戶
IO等待
產生影響
如何減少CPU消耗?
減少邏輯運算量
減少邏輯IO量
減少query請求量(非數據庫本身)
減少等待
減少計算
升級cpu
誰在消耗cpu?
用戶+系統+IO等待+軟硬中斷+空閒
禍首是誰?
用戶
用戶空間CPU消耗,各種邏輯運算
正在進行大量tps
函數/排序/類型轉化/邏輯IO訪問...
用戶空間消耗大量cpu,產生的系統調用是什麼?那些函數使用了cpu週期?
參考
Linux性能優化解析
MySQL 幾種調式分析利器
IO等待
等待IO請求的完成
此時CPU實際上空閒
如vmstat中的wa 很高。但IO等待增加,wa也不一定會上升(請求I/O後等待響應,但進程從核上移開了)
產生影響
用戶和IO等待消耗了大部分cpu
吞吐量下降(tps)
查詢響應時間增加
慢查詢數增加
對mysql的併發陡增,也會產生上訴影響
如何減少CPU消耗?
減少等待
減少IO量
SQL/index,使用合適的索引減少掃描的行數(需平衡索引的正收益和維護開銷,空間換時間)
提升IO處理能力
加cache/加磁盤/SSD
減少計算
減少邏輯運算量
避免使用函數,將運算轉移至易擴展的應用服務器中
如substr等字符運算,dateadd/datesub等日期運算,abs等數學函數減少排序,利用索引取得有序數據或避免不必要排序
如union all代替 union,order by 索引字段等禁止類型轉換,使用合適類型並保證傳入參數類型與數據庫字段類型絕對一致
如數字用tiny/int/bigint等,必需轉換的在傳入數據庫之前在應用中轉好簡單類型,儘量避免複雜類型,降低由於複雜類型帶來的附加運算。更小的數據類型佔用更少的磁盤、內存、cpu緩存和cpu週期
....
減少邏輯IO量
index,優化索引,減少不必要的表掃描
如增加索引,調整組合索引字段順序,去除選擇性很差的索引字段等等table,合理拆分,適度冗餘
如將很少使用的大字段拆分到獨立表,非常頻繁的小字段冗餘到“引用表”SQL,調整SQL寫法,充分利用現有索引,避免不必要的掃描,排序及其他操作
如減少複雜join,減少order by,儘量union all,避免子查詢等數據類型,夠用就好,減少不必要使用大字段
如tinyint夠用就別總是int,int夠用也別老bigint,date夠用也別總是timestamp....
減少query請求量(非數據庫本身)
適當緩存,降低緩存數據粒度,對靜態並被頻繁請求的數據進行適當的緩存
如用戶信息,商品信息等優化實現,儘量去除不必要的重複請求
如禁止同一頁面多次重複請求相同數據的問題,通過跨頁面參數傳遞減少訪問等合理需求,評估需求產出比,對產出比極端底下的需求合理去除
....
升級cpu
若經過減少計算和減少等待後還不能滿足需求,cpu利用率還高T_T
是時候拿出最後的殺手鐗了,升級cpu,是選擇更快的cpu還是更多的cpu了?**
低延遲(快速響應),需要更快的cpu(每個查詢只能使用一個cpu)
高吞吐,同時運行很多查詢語句,能從多個cpu處理查詢中收益
參考
《高性能MySQL》
《圖解性能優化》
大部分整理自《MySQL Tuning For CPU Bottleneck》
—— The End ——
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