MySQL运维实战：从配置调优到SQL性能优化的完整攻略

作者简介：资深运维工程师，专注数据库性能优化8年，曾优化过千万级用户系统的MySQL集群。今天分享一些压箱底的MySQL调优技巧，帮你轻松应对生产环境的各种挑战。

🔥 开篇：一个真实的生产事故

上个月，我们公司的核心业务系统突然出现大面积超时，用户投诉电话不断。经过紧急排查，发现是MySQL服务器CPU飙升到99%，大量慢查询堆积。通过一系列配置调优和SQL优化，最终在30分钟内恢复了服务。

这次事故让我深刻认识到：MySQL调优不是纸上谈兵，而是运维工程师的核心竞争力。

📊 Part 1: MySQL配置调优 - 让你的数据库飞起来

1.1 内存配置：合理分配是关键

# my.cnf 核心内存配置
[mysqld]
# 缓冲池大小：通常设为物理内存的70-80%
innodb_buffer_pool_size = 8G

# 缓冲池实例数：提高并发性能
innodb_buffer_pool_instances = 8

# 日志缓冲区：减少磁盘I/O
innodb_log_buffer_size = 64M

# 查询缓存：对读密集型应用很重要（MySQL 8.0已移除）
query_cache_size = 256M
query_cache_type = 1

💡 实战技巧：如何确定最佳的innodb_buffer_pool_size？

-- 查看缓冲池使用情况
SELECT 
  ROUND(A.num * 100.0 / B.num, 2) AS buffer_pool_hit_rate
FROM 
  (SELECT variable_value AS num FROM performance_schema.global_status WHERE variable_name='Innodb_buffer_pool_read_requests') A,
  (SELECT variable_value AS num FROM performance_schema.global_status WHERE variable_name='Innodb_buffer_pool_reads') B;

缓冲池命中率应该保持在99%以上。

1.2 连接与线程优化

# 连接相关配置
max_connections = 2000
max_connect_errors = 10000
connect_timeout = 60
wait_timeout = 28800
interactive_timeout = 28800

# 线程缓存
thread_cache_size = 64
thread_concurrency = 16

⚠️ 运维经验分享：

• • max_connections不是越大越好，要根据服务器配置合理设置
• • 监控Threads_connected和Threads_running，避免连接数暴涨

1.3 InnoDB核心参数调优

# InnoDB核心配置
innodb_file_per_table = 1
innodb_flush_log_at_trx_commit = 2
innodb_log_file_size = 1G
innodb_log_files_in_group = 2
innodb_max_dirty_pages_pct = 75
innodb_io_capacity = 2000
innodb_read_io_threads = 8
innodb_write_io_threads = 8

📈 性能提升案例：
将innodb_flush_log_at_trx_commit从1改为2，TPS提升了40%（需要权衡数据安全性）。

🚀 Part 2: SQL性能优化 - 让慢查询无处遁形

2.1 索引优化：运维工程师的必杀技

建立复合索引的黄金法则：

-- 错误示例：每个字段单独建索引
CREATE INDEX idx_user_id ON orders(user_id);
CREATE INDEX idx_status ON orders(status);
CREATE INDEX idx_create_time ON orders(create_time);

-- 正确示例：根据查询模式建立复合索引
CREATE INDEX idx_user_status_time ON orders(user_id, status, create_time);

🔍 索引使用情况分析：

-- 查找未使用的索引
SELECT 
  object_schema,
  object_name,
  index_name,
  count_star,
  count_read,
  count_insert,
  count_update,
  count_delete
FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage 
WHERE index_name IS NOT NULL
  AND count_star = 0
  AND object_schema = 'your_database'
ORDER BY object_schema, object_name;

2.2 查询优化实战案例

案例1：千万级数据表的分页优化

-- 传统分页（性能差）
SELECT * FROM user_logs 
WHERE user_id = 12345 
ORDER BY created_at DESC 
LIMIT 1000000, 20;

-- 优化后的分页（性能提升100倍）
SELECT * FROM user_logs 
WHERE user_id = 12345 
  AND id < (
    SELECT id FROM user_logs 
    WHERE user_id = 12345 
    ORDER BY created_at DESC 
    LIMIT 1000000, 1
  )
ORDER BY created_at DESC 
LIMIT 20;

案例2：子查询转JOIN优化

-- 慢查询：使用子查询
SELECT * FROM orders o
WHERE o.user_id IN (
  SELECT u.id FROM users u WHERE u.level = 'VIP'
);

-- 优化：转换为JOIN
SELECT o.* FROM orders o
INNER JOIN users u ON o.user_id = u.id
WHERE u.level = 'VIP';

2.3 慢查询日志分析

开启慢查询日志：

slow_query_log = ON
slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log
long_query_time = 1
log_queries_not_using_indexes = ON

使用pt-query-digest分析慢查询：

# 安装percona-toolkit
sudo apt-get install percona-toolkit

# 分析慢查询日志
pt-query-digest /var/log/mysql/slow.log > slow_query_report.txt

⚡ Part 3: 高级调优技巧

3.1 读写分离配置

# Python示例：使用PyMySQL实现读写分离
import pymysql
import random

class MySQLPool:
    def __init__(self):
        # 主库配置（写操作）
        self.master = {
            'host': '192.168.1.10',
            'user': 'root',
            'password': 'password',
            'database': 'mydb'
        }
        
        # 从库配置（读操作）
        self.slaves = [
            {'host': '192.168.1.11', 'user': 'root', 'password': 'password', 'database': 'mydb'},
            {'host': '192.168.1.12', 'user': 'root', 'password': 'password', 'database': 'mydb'}
        ]
    
    def get_read_connection(self):
        slave_config = random.choice(self.slaves)
        return pymysql.connect(**slave_config)
    
    def get_write_connection(self):
        return pymysql.connect(**self.master)

3.2 MySQL监控脚本

#!/bin/bash
# MySQL性能监控脚本

# 获取MySQL状态
mysql_status() {
    mysql -e "SHOW GLOBAL STATUS;" | grep -E "(Connections|Questions|Threads_running|Slow_queries)"
}

# 检查InnoDB状态
innodb_status() {
    mysql -e "SHOW ENGINE INNODB STATUS\G" | grep -A 10 "BUFFER POOL AND MEMORY"
}

# 获取当前运行的查询
current_queries() {
    mysql -e "SELECT * FROM information_schema.processlist WHERE COMMAND != 'Sleep' ORDER BY TIME DESC;"
}

echo "=== MySQL Performance Monitor ===="
echo "1. Connection Status:"
mysql_status
echo ""
echo "2. InnoDB Buffer Pool:"
innodb_status
echo ""
echo "3. Current Running Queries:"
current_queries

3.3 分库分表策略

水平分表示例：

-- 按时间分表
CREATE TABLE user_logs_202501 LIKE user_logs;
CREATE TABLE user_logs_202502 LIKE user_logs;

-- 按hash分表
CREATE TABLE user_data_0 LIKE user_data;
CREATE TABLE user_data_1 LIKE user_data;

-- 分表路由逻辑（Python）
def get_table_name(user_id, table_count=10):
    return f"user_data_{user_id % table_count}"

📈 Part 4: 生产环境实战经验

4.1 MySQL故障排查流程

# 1. 检查MySQL服务状态
systemctl status mysql

# 2. 查看错误日志
tail -f /var/log/mysql/error.log

# 3. 检查磁盘空间
df -h

# 4. 查看当前连接数
mysql -e "SHOW PROCESSLIST;"

# 5. 分析慢查询
mysql -e "SELECT * FROM information_schema.processlist WHERE TIME > 10;"

4.2 备份恢复最佳实践

# 热备份脚本
#!/bin/bash
DATE=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
BACKUP_DIR="/backup/mysql"
DB_NAME="production_db"

# 使用mysqldump进行逻辑备份
mysqldump --single-transaction --routines --triggers \
  --master-data=2 --databases $DB_NAME \
  | gzip > $BACKUP_DIR/${DB_NAME}_${DATE}.sql.gz

# 使用xtrabackup进行物理备份（推荐）
xtrabackup --backup --target-dir=$BACKUP_DIR/full_${DATE}

4.3 高可用架构部署

MySQL主从复制配置：

主库配置：

[mysqld]
server-id = 1
log-bin = mysql-bin
binlog-format = ROW
gtid-mode = ON
enforce-gtid-consistency = ON

从库配置：

[mysqld]
server-id = 2
relay-log = relay-bin
read-only = 1

🛠️ Part 5: 性能调优工具箱

5.1 必备监控工具

1. Prometheus + Grafana监控

# prometheus.yml配置
global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'mysql'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9104']

2. pt-stalk故障诊断

# 当MySQL出现性能问题时自动收集诊断信息
pt-stalk --function=processlist --variable=Threads_running \
  --threshold=25 --match-command=Query --collect-oprofile \
  --collect-strace --collect-tcpdump

5.2 压测工具使用

sysbench压测示例：

# 准备测试数据
sysbench oltp_read_write --table-size=1000000 \
  --mysql-host=localhost --mysql-user=root \
  --mysql-password=password --mysql-db=testdb prepare

# 执行压测
sysbench oltp_read_write --table-size=1000000 \
  --mysql-host=localhost --mysql-user=root \
  --mysql-password=password --mysql-db=testdb \
  --threads=16 --time=300 run

💡 总结：MySQL调优的核心思路

1. 1. 监控先行：建立完善的监控体系，及时发现问题
2. 2. 配置为基：合理的参数配置是性能的基础
3. 3. 索引为王：良好的索引设计解决80%的性能问题
4. 4. 架构为本：读写分离、分库分表解决高并发问题
5. 5. 持续优化：性能调优是一个持续的过程