知识大全 性能优化简介
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高性能MySQL：性能优化简介 以下文字资料是由(全榜网网www.cha138.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！
第 章 服务器性能剖析
在我们的技术咨询生涯中 最常碰到的三个性能相关的服务请求是 如何确认服务器是否达到了性能最佳的状态 找出某条语句为什么执行不够快 以及诊断被用户描述成 停顿 堆积 或者 卡死 的某些间歇性疑难故障 本章将主要针对这三个问题做出解答 我们将提供一些工具和技巧来优化整机的性能 优化单条语句的执行速度 以及诊断或者解决那些很难观察到的问题（这些问题用户往往很难知道其根源 有时候甚至都很难察觉到它的存在）
这看起来是个艰巨的任务 但是事实证明 有一个简单的方法能够从噪声中发现苗头 这个方法就是专注于测量服务器的时间花费在哪里 使用的技术则是性能剖析（profiling） 在本章 我们将展示如何测量系统并生成剖析报告 以及如何分析系统的整个堆栈（stack） 包括从应用程序到数据库服务器到单个查询
首先我们要保持空杯精神 抛弃掉一些关于性能的常见的误解 这有一定的难度 下面我们一起通过一些例子来说明问题在哪里
性能优化简介
问 个人关于性能的问题 可能会得到 个不同的回答 比如 每秒查询次数 CPU利用率 可扩展性 之类 这其实也没有问题 每个人在不同场景下对性能有不同的理解 但本章将给性能一个正式的定义 我们将性能定义为完成某件任务所需要的时间度量 换句话说 性能即响应时间 这是一个非常重要的原则 我们通过任务和时间而不是资源来测量性能 数据库服务器的目的是执行SQL 语句 所以它关注的任务是查询或者语句 如SELECT UPDATE DELETE 等注 数据库服务器的性能用查询的响应时间来度量 单位是每个查询花费的时间
还有另外一个问题 什么是优化？我们暂时不讨论这个问题 而是假设性能优化就是在一定的工作负载下尽可能地降低响应时间
很多人对此很迷茫 假如你认为性能优化是降低CPU 利用率 那么可以减少对资源的使用 但这是一个陷阱 资源是用来消耗并用来工作的 所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度 很多时候将使用老版本InnoDB 引擎的MySQL 升级到新版本后 CPU利用率会上升得很厉害 这并不代表性能出现了问题 反而说明新版本的InnoDB 对资源的利用率上升了 查询的响应时间则更能体现升级后的性能是不是变得更好 版本升级有时候会带来一些bug 比如不能利用某些索引从而导致CPU 利用率上升 CPU 利用率只是一种现象 而不是很好的可度量的目标
同样 如果把性能优化仅仅看成是提升每秒查询量 这其实只是吞吐量优化 吞吐量的提升可以看作是性能优化的副产品 对查询的优化可以让服务器每秒执行更多的查询 因为每条查询执行的时间更短了（吞吐量的定义是单位时间内的查询数量 这正好是我们对性能的定义的倒数）
所以如果目标是降低响应时间 那么就需要理解为什么服务器执行查询需要这么多时间 然后去减少或者消除那些对获得查询结果来说不必要的工作 也就是说 先要搞清楚时间花在哪里 这就引申出优化的第二个原则 无法测量就无法有效地优化 所以第一步应该测量时间花在什么地方
我们观察到 很多人在优化时 都将精力放在修改一些东西上 却很少去进行精确的测量 我们的做法完全相反 将花费非常多 甚至 % 的时间来测量响应时间花在哪里 如果通过测量没有找到答案 那要么是测量的方式错了 要么是测量得不够完整 如果测量了系统中完整而且正确的数据 性能问题一般都能暴露出来 对症下药的解决方案也就比较明了 测量是一项很有挑战性的工作 并且分析结果也同样有挑战性 测出时间花在哪里 和知道为什么花在那里 是两码事
前面提到需要合适的测量范围 这是什么意思呢？合适的测量范围是说只测量需要优化的活动 有两种比较常见的情况会导致不合适的测量
在错误的时间启动和停止测量
测量的是聚合后的信息 而不是目标活动本身
例如 一个常见的错误是先查看慢查询 然后又去排查整个服务器的情况来判断问题在哪里 如果确认有慢查询 那么就应该测量慢查询 而不是测量整个服务器 测量的应该是从慢查询的开始到结束的时间 而不是查询之前或查询之后的时间
完成一项任务所需要的时间可以分成两部分 执行时间和等待时间 如果要优化任务的执行时间 最好的办法是通过测量定位不同的子任务花费的时间 然后优化去掉一些子任务 降低子任务的执行频率或者提升子任务的效率 而优化任务的等待时间则相对要复杂一些 因为等待有可能是由其他系统间接影响导致 任务之间也可能由于争用磁盘或者CPU 资源而相互影响 根据时间是花在执行还是等待上的不同 诊断也需要不同的工具和技术
刚才说到需要定位和优化子任务 但只是一笔带过 一些运行不频繁或者很短的子任务对整体响应时间的影响很小 通常可以忽略不计 那么如何确认哪些子任务是优化的目标呢？这个时候性能剖析就可以派上用场了
如何判断测量是正确的？
如果测量是如此重要 那么测量错了会有什么后果？实际上 测量经常都是错误的 对数量的测量并不等于数量本身 测量的错误可能很小 跟实际情况区别不大 但错的终归是错的 所以这个问题其实应该是 测量到底有多么不准确？ 这个问题在其他一些书中有详细的讨论 但不是本书的主题 但是要意识到使用的是测量数据 而不是其所代表的实际数据 通常来说 测量的结果也可能有多种模糊的表现 这可能导致推断出错误的结论
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