MySQL 【優化寶典】

• 2020 年 3 月 17 日
• 筆記

概述

為什麼要優化

• 系統的吞吐量瓶頸往往出現在數據庫的訪問速度上
• 隨着應用程序的運行，數據庫的中的數據會越來越多，處理時間會相應變慢
• 數據是存放在磁盤上的，讀寫速度無法和內存相比

如何優化

• 設計數據庫時：數據庫表、字段的設計，存儲引擎
• 利用好MySQL自身提供的功能，如索引等
• 橫向擴展：MySQL集群、負載均衡、讀寫分離
• SQL語句的優化（收效甚微）

字段設計

• 字段類型的選擇，設計規範，範式，常見設計案例

原則：盡量使用整型表示字符串

• 存儲IP

# INET_ATON(str)，address to number  # INET_NTOA(number)，number to address

• MySQL內部的枚舉類型（單選）和集合（多選）類型
  • 但是因為維護成本較高因此不常使用，使用關聯表的方式來替代enum

原則：定長和非定長數據類型的選擇

# decimal不會損失精度，存儲空間會隨數據的增大而增大。double佔用固定空間，較大數的存儲會損失精度。非定長的還有varchar、text

• 金額

# 對數據的精度要求較高，小數的運算和存儲存在精度問題（不能將所有小數轉換成二進制）

• 定點數decimal

# price decimal(8,2)有2位小數的定點數，定點數支持很大的數（甚至是超過int,bigint存儲範圍的數）

• 小單位大數額避免出現小數
  • 元->分
• 字符串存儲

# 定長char，非定長varchar、text（上限65535，其中varchar還會消耗1-3位元組記錄長度，而text使用額外空間記錄長度）

原則：儘可能選擇小的數據類型和指定短的長度

• 原則：儘可能使用 not null
  • 非null字段的處理要比null字段的處理高效些！且不需要判斷是否為null。
  • null在MySQL中，不好處理，存儲需要額外空間，運算也需要特殊的運算符。如select null = null和select null <> null（<>為不等號）有着同樣的結果，只能通過is null和is not null來判斷字段是否為null。
  • 如何存儲？MySQL中每條記錄都需要額外的存儲空間，表示每個字段是否為null。因此通常使用特殊的數據進行佔位，比如int not null default 0、string not null default ‘’

原則：字段注釋要完整，見名知意

原則：單表字段不宜過多

• 二三十個就極限了

原則：可以預留字段

# 在使用以上原則之前首先要滿足業務需求

關聯表的設計

# 外鍵foreign key只能實現一對一或一對多的映射

• 一對多
  • 使用外鍵
• 多對多
  • 單獨新建一張表將多對多拆分成兩個一對多
• 一對一
  • 如商品的基本信息（item）和商品的詳細信息（item_intro），通常使用相同的主鍵或者增加一個外鍵字段（item_id）

範式 Normal Format

# 數據表的設計規範，一套越來越嚴格的規範體系（如果需要滿足N範式，首先要滿足N-1範式）。N

• 第一範式1NF：字段原子性
  • 字段原子性，字段不可再分割。
  • 關係型數據庫，默認滿足第一範式
  • 注意比較容易出錯的一點，在一對多的設計中使用逗號分隔多個外鍵，這種方法雖然存儲方便，但不利於維護和索引（比如查找帶標籤java的文章）

• 第二範式：消除對主鍵的部分依賴

  • 即在表中加上一個與業務邏輯無關的字段作為主鍵
  • 主鍵：可以唯一標識記錄的字段或者字段集合。

• • 依賴：A字段可以確定B字段，則B字段依賴A字段。比如知道了下一節課是數學課，就能確定任課老師是誰。於是周幾和下一節課和就能構成複合主鍵，能夠確定去哪個教室上課，任課老師是誰等。但我們常常增加一個id作為主鍵，而消除對主鍵的部分依賴。
  • 對主鍵的部分依賴：某個字段依賴複合主鍵中的一部分。
  • 解決方案：新增一個獨立字段作為主鍵。

• 第三範式：消除對主鍵的傳遞依賴

  • 傳遞依賴：B字段依賴於A，C字段又依賴於B。比如上例中，任課老師是誰取決於是什麼課，是什麼課又取決於主鍵id。因此需要將此表拆分為兩張表日程表和課程表（獨立數據獨立建表）：

• • 這樣就減少了數據的冗餘（即使周一至周日每天都有Java課，也只是course_id:3546出現了7次）

存儲引擎選擇

# 早期問題：如何選擇MyISAM和Innodb？  # 現在不存在這個問題了，Innodb不斷完善，從各個方面趕超MyISAM，也是MySQL默認使用的。

存儲引擎Storage engine：MySQL中的數據、索引以及其他對象是如何存儲的，是一套文件系統的實現。

• 功能差異
  • show engines

• 存儲差異

選擇依據

• 如果沒有特別的需求，使用默認的Innodb即可。
• MyISAM：以讀寫插入為主的應用程序，比如博客系統、新聞門戶網站。
• Innodb：更新（刪除）操作頻率也高，或者要保證數據的完整性；並發量高，支持事務和外鍵保證數據完整性。比如OA自動化辦公系統。

索引

• 關鍵字與數據的映射關係稱為索引（==包含關鍵字和對應的記錄在磁盤中的地址==）。關鍵字是從數據當中提取的用於標識、檢索數據的特定內容。

• 索引檢索為什麼快？

  • 關鍵字相對於數據本身，==數據量小==
  • 關鍵字是==有序==的，二分查找可快速確定位置
• 圖書館為每本書都加了索引號（類別-樓層-書架）、字典為詞語解釋按字母順序編寫目錄等都用到了索引。
• MySQL中索引類型
  • 普通索引（key），唯一索引（unique key），主鍵索引（primary key），全文索引（fulltext key）
• 三種索引的索引方式是一樣的，只不過對索引的關鍵字有不同的限制：
  • 普通索引：對關鍵字沒有限制
  • 唯一索引：要求記錄提供的關鍵字不能重複
  • 主鍵索引：要求關鍵字唯一且不為null

索引管理語法

• 查看索引
  • show create table 表名：

• desc 表名

創建索引

• 創建表之後建立索引

create TABLE user_index(      id int auto_increment primary key,      first_name varchar(16),      last_name VARCHAR(16),      id_card VARCHAR(18),      information text  );    # -- 更改表結構  alter table user_index  # -- 創建一個first_name和last_name的複合索引，並命名為name  add key name (first_name,last_name),  # -- 創建一個id_card的唯一索引，默認以字段名作為索引名  add UNIQUE KEY (id_card),  # -- 雞肋，全文索引不支持中文  add FULLTEXT KEY (information);

• show create table user_index：

• 創建表時指定索引

CREATE TABLE user_index2 (      id INT auto_increment PRIMARY KEY,      first_name VARCHAR (16),      last_name VARCHAR (16),      id_card VARCHAR (18),      information text,      KEY name (first_name, last_name),      FULLTEXT KEY (information),      UNIQUE KEY (id_card)  );

• 刪除索引
  • 根據索引名刪除普通索引、唯一索引、全文索引：alter table 表名 drop KEY 索引名

alter table user_index drop KEY name;  alter table user_index drop KEY id_card;  alter table user_index drop KEY information; 

• 刪除主鍵索引：alter table 表名 drop primary key（因為主鍵只有一個）。這裡值得注意的是，如果主鍵自增長，那麼不能直接執行此操作（自增長依賴於主鍵索引）：

• 需要取消自增長再行刪除：

alter table user_index  # -- 重新定義字段  MODIFY id int,  drop PRIMARY KEY

• 但通常不會刪除主鍵，因為設計主鍵一定與業務邏輯無關。

執行計劃explain

CREATE TABLE innodb1 (      id INT auto_increment PRIMARY KEY,      first_name VARCHAR (16),      last_name VARCHAR (16),      id_card VARCHAR (18),      information text,      KEY name (first_name, last_name),      FULLTEXT KEY (information),      UNIQUE KEY (id_card)  );  insert into innodb1 (first_name,last_name,id_card,information) values ('張','三','1001','華山派');

• 我們可以通過explain selelct來分析SQL語句執行前的執行計劃：

• 由上圖可看出此SQL語句是按照主鍵索引來檢索的。
• 執行計劃是：當執行SQL語句時，首先會分析、優化，形成執行計劃，在按照執行計劃執行。

索引使用場景（重點）

• where

• 上圖中，根據id查詢記錄，因為id字段僅建立了主鍵索引，因此此SQL執行可選的索引只有主鍵索引，如果有多個，最終會選一個較優的作為檢索的依據。

# -- 增加一個沒有建立索引的字段  alter table innodb1 add sex char(1);  # -- 按sex檢索時可選的索引為null  EXPLAIN SELECT * from innodb1 where sex='男'; 

• 可以嘗試在一個字段未建立索引時，根據該字段查詢的效率，然後對該字段建立索引（alter table 表名 add index(字段名)），同樣的SQL執行的效率，你會發現查詢效率會有明顯的提升（數據量越大越明顯）。
• order by
  • 當我們使用order by將查詢結果按照某個字段排序時，如果該字段沒有建立索引，那麼執行計劃會將查詢出的所有數據使用外部排序（將數據從硬盤分批讀取到內存使用內部排序，最後合併排序結果），這個操作是很影響性能的，因為需要將查詢涉及到的所有數據從磁盤中讀到內存（如果單條數據過大或者數據量過多都會降低效率），更無論讀到內存之後的排序了。
  • 但是如果我們對該字段建立索引alter table 表名 add index(字段名)，那麼由於索引本身是有序的，因此直接按照索引的順序和映射關係逐條取出數據即可。而且如果分頁的，那麼只用取出索引表某個範圍內的索引對應的數據，而不用像上述那取出所有數據進行排序再返回某個範圍內的數據。（從磁盤取數據是最影響性能的）
• join
  • 對join語句匹配關係（on）涉及的字段建立索引能夠提高效率
• 索引覆蓋
  • 如果要查詢的字段都建立過索引，那麼引擎會直接在索引表中查詢而不會訪問原始數據（否則只要有一個字段沒有建立索引就會做全表掃描），這叫索引覆蓋。因此我們需要儘可能的在select後==只寫必要的查詢字段==，以增加索引覆蓋的幾率。
  • 這裡值得注意的是不要想着為每個字段建立索引，因為優先使用索引的優勢就在於其體積小。
• 語法細節（要點）
  • 在滿足索引使用的場景下（where/order by/join on或索引覆蓋），索引也不一定被使用
• 字段要獨立出現
  • 比如下面兩條SQL語句在語義上相同，但是第一條會使用主鍵索引而第二條不會。

select * from user where id = 20-1;  select * from user where id+1 = 20;

• like查詢，不能以通配符開頭
  • 比如搜索標題包含mysql的文章：

# select * from article where title like '%mysql%';

• • 這種SQL的執行計劃用不了索引（like語句匹配表達式以通配符開頭），因此只能做全表掃描，效率極低，在實際工程中幾乎不被採用。而一般會使用第三方提供的支持中文的全文索引來做。
• 但是 關鍵字查詢 熱搜提醒功能還是可以做的，比如鍵入mysql之後提醒mysql 教程、mysql 下載、mysql 安裝步驟等。用到的語句是：

# select * from article where title like 'mysql%';

• 這種like是可以利用索引的（當然前提是title字段建立過索引）。

複合索引只對第一個字段有效

• 建立複合索引：

# alter table person add index(first_name,last_name);

• 其原理就是將索引先按照從first_name中提取的關鍵字排序，如果無法確定先後再按照從last_name提取的關鍵字排序，也就是說該索引表只是按照記錄的first_name字段值有序。
• 因此select * from person where first_name = ?是可以利用索引的，而select * from person where last_name = ?無法利用索引。
• 那麼該複合索引的應用場景是什麼？==組合查詢==
• 比如對於select * person from first_name = ? and last_name = ?，複合索引就比對first_name和last_name單獨建立索引要高效些。很好理解，複合索引首先二分查找與first_name = ?匹配的記錄，再在這些記錄中二分查找與last_name匹配的記錄，只涉及到一張索引表。而分別單獨建立索引則是在first_name索引表中二分找出與first_name = ?匹配的記錄，再在last_name索引表中二分找出與last_name = ?的記錄，兩者取交集。

or，兩邊條件都有索引可用

• 一但有一邊無索引可用就會導致整個SQL語句的全表掃描

狀態值，不容易使用到索引

• 如性別、支付狀態等狀態值字段往往只有極少的幾種取值可能，這種字段即使建立索引，也往往利用不上。這是因為，一個狀態值可能匹配大量的記錄，這種情況MySQL會認為利用索引比全表掃描的效率低，從而棄用索引。索引是隨機訪問磁盤，而全表掃描是順序訪問磁盤，這就好比有一棟20層樓的寫字樓，樓底下的索引牌上寫着某個公司對應不相鄰的幾層樓，你去公司找人，與其按照索引牌的提示去其中一層樓沒找到再下來看索引牌再上樓，不如從1樓挨個往上找到頂樓。

如何創建索引

• 建立基礎索引：在where、order by、join字段上建立索引。
• 優化，組合索引：基於業務邏輯
  • 如果條件經常性出現在一起，那麼可以考慮將多字段索引升級為==複合索引==
  • 如果通過增加個別字段的索引，就可以出現==索引覆蓋==，那麼可以考慮為該字段建立索引
  • 查詢時，不常用到的索引，應該刪除掉

前綴索引

• 語法：index(field(10))，使用字段值的前10個字符建立索引，默認是使用字段的全部內容建立索引。
• 前提：前綴的標識度高。比如密碼就適合建立前綴索引，因為密碼幾乎各不相同。
• ==實操的難度==：在於前綴截取的長度。
• 我們可以利用select count(*)/count(distinct left(password,prefixLen));，通過從調整prefixLen的值（從1自增）查看不同前綴長度的一個平均匹配度，接近1時就可以了（表示一個密碼的前prefixLen個字符幾乎能確定唯一一條記錄）

索引的存儲結構

• BTree

  • btree（多路平衡查找樹）是一種廣泛應用於==磁盤上實現索引功能==的一種數據結構也是大多數數據庫索引表的實現。
  • 以add index(first_name,last_name)為例：

• • BTree的一個node可以存儲多個關鍵字，node的大小取決於計算機的文件系統，因此我們可以通過減小索引字段的長度使結點存儲更多的關鍵字。如果node中的關鍵字已滿，那麼可以通過每個關鍵字之間的子節點指針來拓展索引表，但是不能破壞結構的有序性，比如按照first_name第一有序、last_name第二有序的規則，新添加的韓香就可以插到韓康之後。白起 < 韓飛 < 韓康 < 李世民 < 趙奢 < 李尋歡 < 王語嫣 < 楊不悔。這與二叉搜索樹的思想是一樣的，只不過二叉搜索樹的查找效率是log(2,N)（以2為底N的對數），而BTree的查找效率是log(x,N)（其中x為node的關鍵字數量，可以達到1000以上）。
  • 從log(1000+,N)可以看出，少量的磁盤讀取即可做到大量數據的遍歷，這也是btree的設計目的。
• B+Tree聚簇結構
  • 聚簇結構（也是在BTree上升級改造的）中，關鍵字和記錄是存放在一起的。
  • 在MySQL中，僅僅只有Innodb的==主鍵索引為聚簇結構==，其它的索引包括Innodb的非主鍵索引都是典型的BTree結構。

• 哈希索引

  • 在索引被載入內存時，使用哈希結構來存儲。

查詢緩存

• 緩存select語句的查詢結果

在配置文件中開啟緩存

• windows上是my.ini，linux上是my.cnf
• 在[mysqld]段中配置query_cache_type：
  • 0：不開啟
  • 1：開啟，默認緩存所有，需要在SQL語句中增加select sql-no-cache提示來放棄緩存
  • 2：開啟，默認都不緩存，需要在SQL語句中增加select sql-cache來主動緩存（==常用==）
• 更改配置後需要重啟以使配置生效，重啟後可通過show variables like ‘query_cache_type’;來查看：

# show variables like 'query_cache_type';  # query_cache_type    DEMAND

• 在客戶端設置緩存大小
  • 通過配置項query_cache_size來設置：

# show variables like 'query_cache_size';  # query_cache_size    0    # set global query_cache_size=64*1024*1024;  # show variables like 'query_cache_size';  # query_cache_size    67108864

將查詢結果緩存

# select sql_cache * from user;

• 重置緩存

# reset query cache;

• 緩存失效問題（大問題）

  • 當數據表改動時，基於該數據表的任何緩存都會被刪除。（表層面的管理，不是記錄層面的管理，因此失效率較高）

• 注意事項

1. 應用程序，不應該關心query cache的使用情況。可以嘗試使用，但不能由query cache決定業務邏輯，因為query cache由DBA來管理。
2. 緩存是以SQL語句為key存儲的，因此即使SQL語句功能相同，但如果多了一個空格或者大小寫有差異都會導致匹配不到緩存。

分區

• 一般情況下我們創建的表對應一組存儲文件，使用MyISAM存儲引擎時是一個.MYI和.MYD文件，使用Innodb存儲引擎時是一個.ibd和.frm（表結構）文件。
• 當數據量較大時（一般千萬條記錄級別以上），MySQL的性能就會開始下降，這時我們就需要將數據分散到多組存儲文件，==保證其單個文件的執行效率==。
• 最常見的分區方案是按id分區，如下將id的哈希值對10取模將數據均勻分散到10個.ibd存儲文件中：

create table article(      id int auto_increment PRIMARY KEY,      title varchar(64),      content text  )PARTITION by HASH(id) PARTITIONS 10

• 查看data目錄：

• ==服務端的表分區對於客戶端是透明的==，客戶端還是照常插入數據，但服務端會按照分區算法分散存儲數據。

MySQL提供的分區算法

• ==分區依據的字段必須是主鍵的一部分==，分區是為了快速定位數據，因此該字段的搜索頻次較高應作為強檢索字段，否則依照該字段分區毫無意義
• hash(field)
  • 相同的輸入得到相同的輸出。輸出的結果跟輸入是否具有規律無關。==僅適用於整型字段==
• key(field)
  • 和hash(field)的性質一樣，只不過key是==處理字符串==的，比hash()多了一步從字符串中計算出一個整型在做取模操作。

create table article_key(      id int auto_increment,      title varchar(64),      content text,      PRIMARY KEY (id,title)    # -- 要求分區依據字段必須是主鍵的一部分  )PARTITION by KEY(title) PARTITIONS 10

• range算法
  • 是一種==條件分區==算法，按照數據大小範圍分區（將數據使用某種條件，分散到不同的分區中）。
  • 如下，按文章的發佈時間將數據按照2018年8月、9月、10月分區存放：

create table article_range(      id int auto_increment,      title varchar(64),      content text,      created_time int,    # -- 發佈時間到1970-1-1的毫秒數      PRIMARY KEY (id,created_time)    # -- 要求分區依據字段必須是主鍵的一部分  )charset=utf8  PARTITION BY RANGE(created_time)(      PARTITION p201808 VALUES less than (1535731199),    -- select UNIX_TIMESTAMP('2018-8-31 23:59:59')      PARTITION p201809 VALUES less than (1538323199),    -- 2018-9-30 23:59:59      PARTITION p201810 VALUES less than (1541001599)    -- 2018-10-31 23:59:59  );

• 注意：條件運算符只能使用==less than==，這以為著較小的範圍要放在前面，比如上述p201808,p201819,p201810分區的定義順序依照created_time數值範圍從小到大，不能顛倒。

insert into article_range values(null,'MySQL優化','內容示例',1535731180);  flush tables;    # -- 使操作立即刷新到磁盤文件

• 由於插入的文章的發佈時間1535731180小於1535731199（2018-8-31 23:59:59），因此被存儲到p201808分區中，這種算法的存儲到哪個分區取決於數據狀況。
• list算法
  • 也是一種條件分區，按照列表值分區（in (值列表)）。

create table article_list(      id int auto_increment,      title varchar(64),      content text,      status TINYINT(1),    # -- 文章狀態：0-草稿，1-完成但未發佈，2-已發佈      PRIMARY KEY (id,status)    # -- 要求分區依據字段必須是主鍵的一部分  )charset=utf8  PARTITION BY list(status)(      PARTITION writing values in(0,1),    # -- 未發佈的放在一個分區          PARTITION published values in (2)    # -- 已發佈的放在一個分區  );

insert into article_list values(null,'mysql優化','內容示例',0);  flush tables;

分區管理語法

• range/list
• 增加分區
• 前文中我們嘗試使用range對文章按照月份歸檔，隨着時間的增加，我們需要增加一個月份：

alter table article_range add partition(      partition p201811 values less than (1543593599)    -- select UNIX_TIMESTAMP('2018-11-30 23:59:59')      -- more  );

• 刪除分區

# alter table article_range drop PARTITION p201808

• 注意：==刪除分區後，分區中原有的數據也會隨之刪除！==
• key/hash
• 新增分區

# alter table article_key add partition partitions 4

• 銷毀分區

# alter table article_key coalesce partition 6

• • key/hash分區的管理不會刪除數據，但是每一次調整（新增或銷毀分區）都會將所有的數據重寫分配到新的分區上。==效率極低==，最好在設計階段就考慮好分區策略。
• 分區的使用
  • 當數據表中的數據量很大時，分區帶來的效率提升才會顯現出來。
  • 只有檢索字段為分區字段時，分區帶來的效率提升才會比較明顯。因此，==分區字段的選擇很重要==，並且==業務邏輯要儘可能地根據分區字段做相應調整==（盡量使用分區字段作為查詢條件）。

水平分割和垂直分割

• 水平分割：通過建立結構相同的幾張表分別存儲數據
• 垂直分割：將經常一起使用的字段放在一個單獨的表中，分割後的表記錄之間是一一對應關係。

分表原因

• 為數據庫減壓
• 分區算法局限
• 數據庫支持不完善（5.1之後mysql才支持分區操作）

id重複的解決方案

• 借用第三方應用如memcache、redis的id自增器
• 單獨建一張只包含id一個字段的表，每次自增該字段作為數據記錄的id

集群

• 橫向擴展：從根本上（單機的硬件處理能力有限）提升數據庫性能 。由此而生的相關技術：==讀寫分離、負載均衡==

安裝和配置主從複製

• 環境
  • Red Hat Enterprise Linux Server release 7.0 (Maipo)（虛擬機）
  • mysql5.7（下載地址）
• 安裝和配置
  • 解壓到對外提供的服務的目錄（我自己專門創建了一個/export/server來存放）

# tar xzvf mysql-5.7.23-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz -C /export/server  # cd /export/server  # mv mysql-5.7.23-linux-glibc2.12-x86_64 mysql

• 添加mysql目錄的所屬組和所屬者：

# groupadd mysql  # useradd -r -g mysql mysql  # cd /export/server  # chown -R mysql:mysql mysql/  # chmod -R 755 mysql/

• 創建mysql數據存放目錄（其中/export/data是我創建專門用來為各種服務存放數據的目錄）

# mkdir /export/data/mysql

• 初始化mysql服務

# cd /export/server/mysql  # ./bin/mysqld --basedir=/export/server/mysql --datadir=/export/data/mysql --user=mysql 
--pid-file=/export/data/mysql/mysql.pid --initialize   

• 配置my.cnf

vim /etc/my.cnf    [mysqld]  basedir=/export/server/mysql  datadir=/export/data/mysql  socket=/tmp/mysql.sock  user=mysql  server-id=10 # 服務id，在集群時必須唯一，建議設置為IP的第四段  port=3306  # Disabling symbolic-links is recommended to prevent assorted security risks  symbolic-links=0  # Settings user and group are ignored when systemd is used.  # If you need to run mysqld under a different user or group,  # customize your systemd unit file for mariadb according to the  # instructions in http://fedoraproject.org/wiki/Systemd    [mysqld_safe]  log-error=/export/data/mysql/error.log  pid-file=/export/data/mysql/mysql.pid    #  # include all files from the config directory  #  !includedir /etc/my.cnf.d

• 將服務添加到開機自動啟動

# cp /export/server/mysql/support-files/mysql.server /etc/init.d/mysqld

• 啟動服務

# service mysqld start

• 配置環境變量，在/etc/profile中添加如下內容

# mysql env  MYSQL_HOME=/export/server/mysql  MYSQL_PATH=$MYSQL_HOME/bin  PATH=$PATH:$MYSQL_PATH  export PATH

• 使配置即可生效

# source /etc/profile

• 使用root登錄

mysql -uroot -p  # 這裡填寫之前初始化服務時提供的密碼

• 登錄上去之後，更改root賬戶密碼（我為了方便將密碼改為root），否則操作數據庫會報錯

set password=password('root');  flush privileges;

• 設置服務可被所有遠程客戶端訪問

use mysql;  update user set host='%' where user='root';  flush privileges;

配置主從節點

• 配置master
  • 以linux（192.168.10.10）上的mysql為master，宿主機（192.168.10.1）上的mysql為slave配置主從複製。　　
  • 修改master的my.cnf如下

[mysqld]  basedir=/export/server/mysql  datadir=/export/data/mysql  socket=/tmp/mysql.sock  user=mysql  server-id=10  port=3306  # Disabling symbolic-links is recommended to prevent assorted security risks  symbolic-links=0  # Settings user and group are ignored when systemd is used.  # If you need to run mysqld under a different user or group,  # customize your systemd unit file for mariadb according to the  # instructions in http://fedoraproject.org/wiki/Systemd    log-bin=mysql-bin    # 開啟二進制日誌  expire-logs-days=7  # 設置日誌過期時間，避免佔滿磁盤  binlog-ignore-db=mysql    # 不使用主從複製的數據庫  binlog-ignore-db=information_schema  binlog-ignore-db=performation_schema  binlog-ignore-db=sys  binlog-do-db=test    #使用主從複製的數據庫    [mysqld_safe]  log-error=/export/data/mysql/error.log  pid-file=/export/data/mysql/mysql.pid    #  # include all files from the config directory  #  !includedir /etc/my.cnf.d 

• 重啟master

# service mysqld restart

• 登錄master查看配置是否生效（ON即為開啟，默認為OFF）：

mysql> show variables like 'log_bin';  +---------------+-------+  | Variable_name | Value |  +---------------+-------+  | log_bin       | ON    |  +---------------+-------+

• 在master的數據庫中建立備份賬號：backup為用戶名，%表示任何遠程地址，用戶back可以使用密碼1234通過任何遠程客戶端連接master

# grant replication slave on *.* to 'backup'@'%' identified by '1234'

• 查看user表可以看到我們剛創建的用戶：

mysql> use mysql  mysql> select user,authentication_string,host from user;  +---------------+-------------------------------------------+-----------+  | user          | authentication_string                     | host      |  +---------------+-------------------------------------------+-----------+  | root          | *81F5E21E35407D884A6CD4A731AEBFB6AF209E1B | %         |  | mysql.session | *THISISNOTAVALIDPASSWORDTHATCANBEUSEDHERE | localhost |  | mysql.sys     | *THISISNOTAVALIDPASSWORDTHATCANBEUSEDHERE | localhost |  | backup        | *A4B6157319038724E3560894F7F932C8886EBFCF | %         |  +---------------+-------------------------------------------+-----------+

• 新建test數據庫，創建一個article表以備後續測試

CREATE TABLE `article` (    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,    `title` varchar(64) DEFAULT NULL,    `content` text,    PRIMARY KEY (`id`)  ) CHARSET=utf8;

• 重啟服務並刷新數據庫狀態到存儲文件中（with read lock表示在此過程中，客戶端只能讀數據，以便獲得一個一致性的快照）

[root@zhenganwen ~]# service mysqld restart  Shutting down MySQL.... SUCCESS!  Starting MySQL. SUCCESS!  [root@zhenganwen mysql]# mysql -uroot -proot  mysql> flush tables with read lock;  Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

• 查看master上當前的二進制日誌和偏移量（記一下其中的File和Position）

mysql> show master status G  *************************** 1. row ***************************               File: mysql-bin.000002           Position: 154       Binlog_Do_DB: test   Binlog_Ignore_DB: mysql,information_schema,performation_schema,sys  Executed_Gtid_Set:  1 row in set (0.00 sec)

• File表示實現複製功能的日誌，即上圖中的Binary log；Position則表示Binary log日誌文件的偏移量之後的都會同步到slave中，那麼在偏移量之前的則需要我們手動導入。
• 主服務器上面的任何修改都會保存在二進制日誌Binary log裏面，從服務器上面啟動一個I/O thread（實際上就是一個主服務器的客戶端進程），連接到主服務器上面請求讀取二進制日誌，然後把讀取到的二進制日誌寫到本地的一個Realy log裏面。從服務器上面開啟一個SQL thread定時檢查Realy log，如果發現有更改立即把更改的內容在本機上面執行一遍。
• 如果一主多從的話，這時主庫既要負責寫又要負責為幾個從庫提供二進制日誌。此時可以稍做調整，將二進制日誌只給某一從，這一從再開啟二進制日誌並將自己的二進制日誌再發給其它從。或者是乾脆這個從不記錄只負責將二進制日誌轉發給其它從，這樣架構起來性能可能要好得多，而且數據之間的延時應該也稍微要好一些

• 手動導入，從master中導出數據

# mysqldump -uroot -proot -hlocalhost test > /export/data/test.sql

• 將test.sql中的內容在slave上執行一遍。

配置slave

• 修改slave的my.ini文件中的[mysqld]部分

# log-bin=mysql  # server-id=1 #192.168.10.1

• 保存修改後重啟slave，WIN+R->services.msc->MySQL5.7->重新啟動
• 登錄slave檢查log_bin是否以被開啟：

# show VARIABLES like 'log_bin';

• 配置與master的同步複製：

stop slave;  change master to      master_host='192.168.10.10',    # -- master的IP      master_user='backup',            # -- 之前在master上創建的用戶      master_password='1234',      master_log_file='mysql-bin.000002', #  -- master上 show master status G 提供的信息      master_log_pos=154;

• 啟用slave節點並查看狀態

mysql> start slave;  mysql> show slave status G  *************************** 1. row ***************************                 Slave_IO_State: Waiting for master to send event                    Master_Host: 192.168.10.10                    Master_User: backup                    Master_Port: 3306                  Connect_Retry: 60                Master_Log_File: mysql-bin.000002            Read_Master_Log_Pos: 154                 Relay_Log_File: DESKTOP-KUBSPE0-relay-bin.000002                  Relay_Log_Pos: 320          Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000002               Slave_IO_Running: Yes              Slave_SQL_Running: Yes                Replicate_Do_DB:            Replicate_Ignore_DB:             Replicate_Do_Table:         Replicate_Ignore_Table:        Replicate_Wild_Do_Table:    Replicate_Wild_Ignore_Table:                     Last_Errno: 0                     Last_Error:                   Skip_Counter: 0            Exec_Master_Log_Pos: 154                Relay_Log_Space: 537                Until_Condition: None                 Until_Log_File:                  Until_Log_Pos: 0             Master_SSL_Allowed: No             Master_SSL_CA_File:             Master_SSL_CA_Path:                Master_SSL_Cert:              Master_SSL_Cipher:                 Master_SSL_Key:          Seconds_Behind_Master: 0  Master_SSL_Verify_Server_Cert: No                  Last_IO_Errno: 0                  Last_IO_Error:                 Last_SQL_Errno: 0                 Last_SQL_Error:    Replicate_Ignore_Server_Ids:               Master_Server_Id: 10                    Master_UUID: f68774b7-0b28-11e9-a925-000c290abe05               Master_Info_File: C:ProgramDataMySQLMySQL Server 5.7Datamaster.info                      SQL_Delay: 0            SQL_Remaining_Delay: NULL        Slave_SQL_Running_State: Slave has read all relay log; waiting for more updates             Master_Retry_Count: 86400                    Master_Bind:        Last_IO_Error_Timestamp:       Last_SQL_Error_Timestamp:                 Master_SSL_Crl:             Master_SSL_Crlpath:             Retrieved_Gtid_Set:              Executed_Gtid_Set:                  Auto_Position: 0           Replicate_Rewrite_DB:                   Channel_Name:             Master_TLS_Version:  1 row in set (0.00 sec)

測試

• 關閉master的讀取鎖定

# mysql> unlock tables;  # Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

• 向master中插入一條數據

# mysql> use test  # mysql> insert into article (title,content) values ('mysql master and slave','record the cluster building succeed!:)');  # Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

• 查看slave是否自動同步了數據

# mysql> insert into article (title,content) values ('mysql master and slave','record the cluster building succeed!:)');  # Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

• 至此，主從複製的配置成功！：)

典型SQL

線上DDL

• DDL(Database Definition Language)是指數據庫表結構的定義（create table）和維護（alter table）的語言。在線上執行DDL，在低於MySQL5.6版本時會導致全表被獨佔鎖定，此時表處於維護、不可操作狀態，這會導致該期間對該表的所有訪問無法響應。但是在MySQL5.6之後，支持Online DDL，大大縮短了鎖定時間。
• 優化技巧是採用的維護表結構的DDL（比如增加一列，或者增加一個索引），是==copy==策略。思路：創建一個滿足新結構的新表，將舊錶數據==逐條==導入（複製）到新表中，以保證==一次性鎖定的內容少==（鎖定的是正在導入的數據），同時舊錶上可以執行其他任務。導入的過程中，將對舊錶的所有操作以日誌的形式記錄下來，導入完畢後，將更新日誌在新表上再執行一遍（確保一致性）。最後，新表替換舊錶（在應用程序中完成，或者是數據庫的rename，視圖完成）。
• 但隨着MySQL的升級，這個問題幾乎淡化了。

數據庫導入語句

• 在恢複數據時，可能會導入大量的數據。此時為了快速導入，需要掌握一些技巧：

1. 導入時==先禁用索引和約束==：

# alter table table-name disable keys

• 待數據導入完成之後，再開啟索引和約束，一次性創建索引

# alter table table-name enable keys 

2. 數據庫如果使用的引擎是Innodb，那麼它==默認會給每條寫指令加上事務==（這也會消耗一定的時間），因此建議先手動開啟事務，再執行一定量的批量導入，最後手動提交事務。
3. 如果批量導入的SQL指令格式相同只是數據不同，那麼你應該先prepare==預編譯==一下，這樣也能節省很多重複編譯的時間。

limit offset,rows

• 盡量保證不要出現大的offset，比如limit 10000,10相當於對已查詢出來的行數棄掉前10000行後再取10行，完全可以加一些條件過濾一下（完成篩選），而不應該使用limit跳過已查詢到的數據。這是一個==offset做無用功==的問題。對應實際工程中，要避免出現大頁碼的情況，盡量引導用戶做條件過濾。

select * 要少用

• 即盡量選擇自己需要的字段select，但這個影響不是很大，因為網絡傳輸多了幾十上百位元組也沒多少延時，並且現在流行的ORM框架都是用的select *，只是我們在設計表的時候注意將大數據量的字段分離，比如商品詳情可以單獨抽離出一張商品詳情表，這樣在查看商品簡略頁面時的加載速度就不會有影響了。

order by rand()不要用

• 它的邏輯就是隨機排序（為每條數據生成一個隨機數，然後根據隨機數大小進行排序）。如select * from student order by rand() limit 5的執行效率就很低，因為它為表中的每條數據都生成隨機數並進行排序，而我們只要前5條。
• 解決思路：在應用程序中，將隨機的主鍵生成好，去數據庫中利用主鍵檢索。

單表和多表查詢

• 多表查詢：join、子查詢都是涉及到多表的查詢。如果你使用explain分析執行計劃你會發現多表查詢也是一個表一個表的處理，最後合併結果。因此可以說單表查詢將計算壓力放在了應用程序上，而多表查詢將計算壓力放在了數據庫上。
• 現在有ORM框架幫我們解決了單表查詢帶來的對象映射問題（查詢單表時，如果發現有外鍵自動再去查詢關聯表，是一個表一個表查的）。

count(*)

• 在MyISAM存儲引擎中，會自動記錄表的行數，因此使用count(*)能夠快速返回。而Innodb內部沒有這樣一個計數器，需要我們手動統計記錄數量，解決思路就是單獨使用一張表：

limit 1

• 如果可以確定僅僅檢索一條，建議加上limit 1，其實ORM框架幫我們做到了這一點（查詢單條的操作都會自動加上limit 1）。

慢查詢日誌

• 用於記錄執行時間超過某個臨界值的SQL日誌，用於快速定位慢查詢，為我們的優化做參考。

開啟慢查詢日誌

• 配置項：slow_query_log
• 可以使用show variables like ‘slov_query_log’查看是否開啟，如果狀態值為OFF，可以使用set GLOBAL slow_query_log = on來開啟，它會在datadir下產生一個xxx-slow.log的文件。

設置臨界時間

• 配置項：long_query_time
• 查看：show VARIABLES like 'long_query_time'，單位秒
• 設置：set long_query_time=0.5
• 實操時應該從長時間設置到短的時間，即將最慢的SQL優化掉

查看日誌

• 一旦SQL超過了我們設置的臨界時間就會被記錄到xxx-slow.log中

profile信息

• 配置項：profiling

開啟profile

• set profiling=on
• 開啟後，所有的SQL執行的詳細信息都會被自動記錄下來

mysql> show variables like 'profiling';  +---------------+-------+  | Variable_name | Value |  +---------------+-------+  | profiling     | OFF   |  +---------------+-------+  1 row in set, 1 warning (0.00 sec)    mysql> set profiling=on;  Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

查看profile信息

• show profiles

mysql> show variables like 'profiling';  +---------------+-------+  | Variable_name | Value |  +---------------+-------+  | profiling     | ON    |  +---------------+-------+  1 row in set, 1 warning (0.00 sec)    mysql> insert into article values (null,'test profile',':)');  Query OK, 1 row affected (0.15 sec)    mysql> show profiles;  +----------+------------+-------------------------------------------------------+  | Query_ID | Duration   | Query                                                 |  +----------+------------+-------------------------------------------------------+  |        1 | 0.00086150 | show variables like 'profiling'                       |  |        2 | 0.15027550 | insert into article values (null,'test profile',':)') |  +----------+------------+-------------------------------------------------------+

通過Query_ID查看某條SQL所有詳細步驟的時間

• show profile for query Query_ID
• 上面show profiles的結果中，每個SQL有一個Query_ID，可以通過它查看執行該SQL經過了哪些步驟，各消耗了多場時間 

典型的服務器配置

• 以下的配置全都取決於實際的運行環境

• max_connections，最大客戶端連接數

  mysql> show variables like 'max_connections';  +-----------------+-------+  | Variable_name   | Value |  +-----------------+-------+  | max_connections | 151   |  +-----------------+-------+

• table_open_cache，表文件句柄緩存（表數據是存儲在磁盤上的，緩存磁盤文件的句柄方便打開文件讀取數據）

  mysql> show variables like 'table_open_cache';  +------------------+-------+  | Variable_name    | Value |  +------------------+-------+  | table_open_cache | 2000  |  +------------------+-------+

• key_buffer_size，索引緩存大小（將從磁盤上讀取的索引緩存到內存，可以設置大一些，有利於快速檢索）

  mysql> show variables like 'key_buffer_size';  +-----------------+---------+  | Variable_name   | Value   |  +-----------------+---------+  | key_buffer_size | 8388608 |  +-----------------+---------+ 

• innodb_buffer_pool_size，Innodb存儲引擎緩存池大小（對於Innodb來說最重要的一個配置，如果所有的表用的都是Innodb，那麼甚至建議將該值設置到物理內存的80%，Innodb的很多性能提升如索引都是依靠這個）

  mysql> show variables like 'innodb_buffer_pool_size';  +-------------------------+---------+  | Variable_name           | Value   |  +-------------------------+---------+  | innodb_buffer_pool_size | 8388608 |  +-------------------------+---------+

• innodb_file_per_table（innodb中，表數據存放在.ibd文件中，如果將該配置項設置為ON，那麼一個表對應一個ibd文件，否則所有innodb共享表空間）

• 壓測工具mysqlslap
• 安裝MySQL時附帶了一個壓力測試工具mysqlslap（位於bin目錄下）

自動生成sql測試

C:Userszaw>mysqlslap --auto-generate-sql -uroot -proot  mysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.  Benchmark          Average number of seconds to run all queries: 1.219 seconds          Minimum number of seconds to run all queries: 1.219 seconds          Maximum number of seconds to run all queries: 1.219 seconds          Number of clients running queries: 1          Average number of queries per client: 0

並發測試

C:Userszaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=100 -uroot -proot  mysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.  Benchmark          Average number of seconds to run all queries: 3.578 seconds          Minimum number of seconds to run all queries: 3.578 seconds          Maximum number of seconds to run all queries: 3.578 seconds          Number of clients running queries: 100          Average number of queries per client: 0    C:Userszaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=150 -uroot -proot  mysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.  Benchmark          Average number of seconds to run all queries: 5.718 seconds          Minimum number of seconds to run all queries: 5.718 seconds          Maximum number of seconds to run all queries: 5.718 seconds          Number of clients running queries: 150          Average number of queries per client: 0

多輪測試

C:Userszaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=150 --iterations=10 -uroot -proot  mysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.  Benchmark          Average number of seconds to run all queries: 5.398 seconds          Minimum number of seconds to run all queries: 4.313 seconds          Maximum number of seconds to run all queries: 6.265 seconds          Number of clients running queries: 150          Average number of queries per client: 0

存儲引擎測試

C:Userszaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=150 --iterations=3 --engine=innodb -uroot -proot  mysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.  Benchmark          Running for engine innodb          Average number of seconds to run all queries: 5.911 seconds          Minimum number of seconds to run all queries: 5.485 seconds          Maximum number of seconds to run all queries: 6.703 seconds          Number of clients running queries: 150          Average number of queries per client: 0

C:Userszaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=150 --iterations=3 --engine=myisam -uroot -proot  mysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.  Benchmark          Running for engine myisam          Average number of seconds to run all queries: 53.104 seconds          Minimum number of seconds to run all queries: 46.843 seconds          Maximum number of seconds to run all queries: 60.781 seconds          Number of clients running queries: 150          Average number of queries per client: 0

讀寫分離

• 讀寫分離是依賴於主從複製，而主從複製又是為讀寫分離服務的。因為主從複製要求slave不能寫只能讀（如果對slave執行寫操作，那麼show slave status將會呈現Slave_SQL_Running=NO，此時你需要按照前面提到的手動同步一下slave）。
• 方案一、定義兩種連接
  • 就像我們在學JDBC時定義的DataBase一樣，我們可以抽取出ReadDataBase,WriteDataBase implements DataBase，但是這種方式無法利用優秀的線程池技術如DruidDataSource幫我們管理連接，也無法利用Spring AOP讓連接對DAO層透明。

• 方案二、使用Spring AOP

  • 如果能夠使用Spring AOP解決數據源切換的問題，那麼就可以和Mybatis、Druid整合到一起了。
  • 我們在整合Spring1和Mybatis時，我們只需寫DAO接口和對應的SQL語句，那麼DAO實例是由誰創建的呢？實際上就是Spring幫我們創建的，它通過我們注入的數據源，幫我們完成從中獲取數據庫連接、使用連接執行 SQL 語句的過程以及最後歸還連接給數據源的過程。
  • 如果我們能在調用DAO接口時根據接口方法命名規範（增addXXX/createXXX、刪deleteXX/removeXXX、改updateXXXX、查selectXX/findXXX/getXX/queryXXX）動態地選擇數據源（讀數據源對應連接master而寫數據源對應連接slave），那麼就可以做到讀寫分離了。

項目結構

• 引入依賴
  • 其中，為了方便訪問數據庫引入了mybatis和druid，實現數據源動態切換主要依賴spring-aop和spring-aspects

<dependencies>      <dependency>          <groupId>org.mybatis</groupId>          <artifactId>mybatis-spring</artifactId>          <version>1.3.2</version>      </dependency>      <dependency>          <groupId>org.mybatis</groupId>          <artifactId>mybatis</artifactId>          <version>3.4.6</version>      </dependency>      <dependency>          <groupId>org.springframework</groupId>          <artifactId>spring-core</artifactId>          <version>5.0.8.RELEASE</version>      </dependency>      <dependency>          <groupId>org.springframework</groupId>          <artifactId>spring-aop</artifactId>          <version>5.0.8.RELEASE</version>      </dependency>      <dependency>          <groupId>org.springframework</groupId>          <artifactId>spring-jdbc</artifactId>          <version>5.0.8.RELEASE</version>      </dependency>      <dependency>          <groupId>com.alibaba</groupId>          <artifactId>druid</artifactId>          <version>1.1.6</version>      </dependency>      <dependency>          <groupId>mysql</groupId>          <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>          <version>6.0.2</version>      </dependency>      <dependency>          <groupId>org.springframework</groupId>          <artifactId>spring-context</artifactId>          <version>5.0.8.RELEASE</version>      </dependency>        <dependency>          <groupId>org.springframework</groupId>          <artifactId>spring-aspects</artifactId>          <version>5.0.8.RELEASE</version>      </dependency>        <dependency>          <groupId>org.projectlombok</groupId>          <artifactId>lombok</artifactId>          <version>1.16.22</version>      </dependency>      <dependency>          <groupId>org.springframework</groupId>          <artifactId>spring-test</artifactId>          <version>5.0.8.RELEASE</version>      </dependency>      <dependency>          <groupId>junit</groupId>          <artifactId>junit</artifactId>          <version>4.12</version>      </dependency>    </dependencies>

引入依賴

• 數據類

package top.zhenganwen.mysqloptimize.entity;    import lombok.AllArgsConstructor;  import lombok.Data;  import lombok.NoArgsConstructor;    @Data  @AllArgsConstructor  @NoArgsConstructor  public class Article {        private int id;      private String title;      private String content;  }

• spring配置文件

  • 其中RoutingDataSourceImpl是實現動態切換功能的核心類，稍後介紹。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"         xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"         xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">        <context:property-placeholder location="db.properties"></context:property-placeholder>        <context:component-scan base-package="top.zhenganwen.mysqloptimize"/>        <bean id="slaveDataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource">          <property name="driverClassName" value="${db.driverClass}"/>          <property name="url" value="${master.db.url}"></property>          <property name="username" value="${master.db.username}"></property>          <property name="password" value="${master.db.password}"></property>      </bean>        <bean id="masterDataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource">          <property name="driverClassName" value="${db.driverClass}"/>          <property name="url" value="${slave.db.url}"></property>          <property name="username" value="${slave.db.username}"></property>          <property name="password" value="${slave.db.password}"></property>      </bean>        <bean id="dataSourceRouting" class="top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource.RoutingDataSourceImpl">          <property name="defaultTargetDataSource" ref="masterDataSource"></property>          <property name="targetDataSources">              <map key-type="java.lang.String" value-type="javax.sql.DataSource">                  <entry key="read" value-ref="slaveDataSource"/>                  <entry key="write" value-ref="masterDataSource"/>              </map>          </property>          <property name="methodType">              <map key-type="java.lang.String" value-type="java.lang.String">                  <entry key="read" value="query,find,select,get,load,"></entry>                  <entry key="write" value="update,add,create,delete,remove,modify"/>              </map>          </property>      </bean>        <!-- Mybatis文件 -->      <bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">          <property name="configLocation" value="classpath:mybatis-config.xml" />          <property name="dataSource" ref="dataSourceRouting" />          <property name="mapperLocations" value="mapper/*.xml"/>      </bean>        <bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer">          <property name="basePackage" value="top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper" />          <property name="sqlSessionFactoryBeanName" value="sqlSessionFactory" />      </bean>  </beans>

spring配置文件

• dp.properties

master.db.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC  master.db.username=root  master.db.password=root    slave.db.url=jdbc:mysql://192.168.10.10:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC  slave.db.username=root  slave.db.password=root    db.driverClass=com.mysql.jdbc.Driver

dp.properties

• mybatis-config.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  <!DOCTYPE configuration          PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"          "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">  <configuration>      <typeAliases>          <typeAlias type="top.zhenganwen.mysqloptimize.entity.Article" alias="Article"/>      </typeAliases>  </configuration>

mybatis-config.xml

mapper接口和配置文件

• ArticleMapper.java

package top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper;    import org.springframework.stereotype.Repository;  import top.zhenganwen.mysqloptimize.entity.Article;    import java.util.List;    @Repository  public interface ArticleMapper {        List<Article> findAll();        void add(Article article);        void delete(int id);    }

ArticleMapper.java

• ArticleMapper.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>  <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >  <mapper namespace="top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper.ArticleMapper">      <select id="findAll" resultType="Article">          select * from article      </select>        <insert id="add" parameterType="Article">          insert into article (title,content) values (#{title},#{content})      </insert>        <delete id="delete" parameterType="int">          delete from article where id=#{id}      </delete>  </mapper>

ArticleMapper.xml

核心類

• RoutingDataSourceImpl

package top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource;    import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;    import java.util.*;    /**   * RoutingDataSourceImpl class   * 數據源路由   *   * @author zhenganwen, blog:zhenganwen.top   * @date 2018/12/29   */  public class RoutingDataSourceImpl extends AbstractRoutingDataSource {        /**       * key為read或write       * value為DAO方法的前綴       * 什麼前綴開頭的方法使用讀數據員，什麼開頭的方法使用寫數據源       */      public static final Map<String, List<String>> METHOD_TYPE_MAP = new HashMap<String, List<String>>();        /**       * 由我們指定數據源的id，由Spring切換數據源       *       * @return       */      @Override      protected Object determineCurrentLookupKey() {          System.out.println("數據源為："+DataSourceHandler.getDataSource());          return DataSourceHandler.getDataSource();      }        public void setMethodType(Map<String, String> map) {          for (String type : map.keySet()) {              String methodPrefixList = map.get(type);              if (methodPrefixList != null) {                  METHOD_TYPE_MAP.put(type, Arrays.asList(methodPrefixList.split(",")));              }          }      }  }

RoutingDataSourceImpl

• 它的主要功能是，本來我們只配置一個數據源，因此Spring動態代理DAO接口時直接使用該數據源，現在我們有了讀、寫兩個數據源，我們需要加入一些自己的邏輯來告訴調用哪個接口使用哪個數據源（讀數據的接口使用slave，寫數據的接口使用master。這個告訴Spring該使用哪個數據源的類就是AbstractRoutingDataSource，必須重寫的方法determineCurrentLookupKey返回數據源的標識，結合spring配置文件（下段代碼的5，6兩行）

<bean id="dataSourceRouting" class="top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource.RoutingDataSourceImpl">      <property name="defaultTargetDataSource" ref="masterDataSource"></property>      <property name="targetDataSources">          <map key-type="java.lang.String" value-type="javax.sql.DataSource">              <entry key="read" value-ref="slaveDataSource"/>              <entry key="write" value-ref="masterDataSource"/>          </map>      </property>      <property name="methodType">          <map key-type="java.lang.String" value-type="java.lang.String">              <entry key="read" value="query,find,select,get,load,"></entry>              <entry key="write" value="update,add,create,delete,remove,modify"/>          </map>      </property>  </bean>

結合spring配置文件

• 如果determineCurrentLookupKey返回read那麼使用slaveDataSource，如果返回write就使用masterDataSource。

• DataSourceHandler

package top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource;    /**   * DataSourceHandler class   * <p>   * 將數據源與線程綁定，需要時根據線程獲取   *   * @author zhenganwen, blog:zhenganwen.top   * @date 2018/12/29   */  public class DataSourceHandler {        /**       * 綁定的是read或write，表示使用讀或寫數據源       */      private static final ThreadLocal<String> holder = new ThreadLocal<String>();        public static void setDataSource(String dataSource) {          System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"設置了數據源類型");          holder.set(dataSource);      }        public static String getDataSource() {          System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"獲取了數據源類型");          return holder.get();      }  }

DataSourceHandler

• DataSourceAspect

package top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource;    import org.aspectj.lang.JoinPoint;  import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;  import org.aspectj.lang.annotation.Before;  import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;  import org.springframework.context.annotation.EnableAspectJAutoProxy;  import org.springframework.stereotype.Component;    import java.util.List;  import java.util.Set;    import static top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource.RoutingDataSourceImpl.METHOD_TYPE_MAP;    /**   * DataSourceAspect class   *   * 配置切面，根據方法前綴設置讀、寫數據源   * 項目啟動時會加載該bean，並按照配置的切面（哪些切入點、如何增強）確定動態代理邏輯   * @author zhenganwen,blog:zhenganwen.top   * @date 2018/12/29   */  @Component  //聲明這是一個切面，這樣Spring才會做相應的配置，否則只會當做簡單的bean注入  @Aspect  @EnableAspectJAutoProxy  public class DataSourceAspect {        /**       * 配置切入點：DAO包下的所有類的所有方法       */      @Pointcut("execution(* top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper.*.*(..))")      public void aspect() {        }        /**       * 配置前置增強，對象是aspect()方法上配置的切入點       */      @Before("aspect()")      public void before(JoinPoint point) {          String className = point.getTarget().getClass().getName();          String invokedMethod = point.getSignature().getName();          System.out.println("對 "+className+"$"+invokedMethod+" 做了前置增強，確定了要使用的數據源類型");            Set<String> dataSourceType = METHOD_TYPE_MAP.keySet();          for (String type : dataSourceType) {              List<String> prefixList = METHOD_TYPE_MAP.get(type);              for (String prefix : prefixList) {                  if (invokedMethod.startsWith(prefix)) {                      DataSourceHandler.setDataSource(type);                      System.out.println("數據源為："+type);                      return;                  }              }          }      }  }

DataSourceAspect

• 測試讀寫分離
  • 如何測試讀是從slave中讀的呢？可以將寫後複製到slave中的數據更改，再讀該數據就知道是從slave中讀了。==注意==，一但對slave做了寫操作就要重新手動將slave與master同步一下，否則主從複製就會失效。 

package top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource;    import org.junit.Test;  import org.junit.runner.RunWith;  import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;  import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;  import top.zhenganwen.mysqloptimize.entity.Article;  import top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper.ArticleMapper;    (SpringJUnit4ClassRunner.class)  @ContextConfiguration(locations = "classpath:spring-mybatis.xml")  public class RoutingDataSourceTest {          ArticleMapper articleMapper;          public void testRead() {          System.out.println(articleMapper.findAll());      }          public void testAdd() {          Article article = new Article(0, "我是新插入的文章", "測試是否能夠寫到master並且複製到slave中");          articleMapper.add(article);      }          public void testDelete() {          articleMapper.delete(2);      }  }

測試讀寫分離

負載均衡

負載均衡算法

• 輪詢
• 加權輪詢：按照處理能力來加權
• 負載分配：依據當前的空閑狀態（但是測試每個節點的內存使用率、CPU利用率等，再做比較選出最閑的那個，效率太低）

高可用

• 在服務器架構時，為了保證服務器7×24不宕機在線狀態，需要為每台單點服務器（由一台服務器提供服務的服務器，如寫服務器、數據庫中間件）提供冗餘機。
• 對於寫服務器來說，需要提供一台同樣的寫-冗餘服務器，當寫服務器健康時（寫-冗餘通過心跳檢測），寫-冗餘作為一個從機的角色複製寫服務器的內容與其做一個同步；當寫服務器宕機時，寫-冗餘服務器便頂上來作為寫服務器繼續提供服務。對外界來說這個處理過程是透明的，即外界僅通過一個IP訪問服務。

 詳細流程圖