月份：2018年1月

nginx限速之连接数限制技巧分享

前言

我们经常会遇到这种情况，服务器流量异常，负载过大等等。对于大流量恶意的攻击访问，会带来带宽的浪费，服务器压力，影响业务，往往考虑对同一个ip的连接数，并发数进行限制。nginx 内置模块限速怎么使用就不多说了，今天来说说连接数和单个连接数限速的事。话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。

场景

A公司有100人，A公司只有一个公网IP，假设A公司可能有100个人同时在下载你的网站文件。

但是，你的连接数限制配置为：

limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=perip:1m;
server {
 ---
 limit_conn perip 1;
 limit_rate 1024k;
 ---
}

允许单个连接数，单个连接数最大带宽为1M。
这样就会有99个人的请求状态为 503, 其他人如果想下载就必须人工等待（nginx不会通知用户说A用户下载完了，该你B用户下载了）。这样造成的用户体验极差。但是优点也很明显，带宽很快就会降下来。

可能有人就要问了，你限制成很低的连接数是想搞事情？NO，绝对不是。前面的100个人同时下载网站资源的情况有多大呢？没做过统计，但是可能性极小。并且前端页面和下载资源不共用一个域名，所以不会影响到前端页面的访问。
那都是谁在大量使用连接数呢？分两类：

  • 下载工具类（迅雷）。
  • 各种各样的采集程序。
  • 同时进行多个下载任务。

小明快乐的在看电视，瞥了左边频幕一眼，握草，带宽又满了，来吧，限速吧，

limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=perip:1m;
server {
 ---
 limit_rate 1024k;
 ---
}

小明做了如上限速，OK，我告诉你们谁被限速了，当然是浏览器下载用户，360浏览器的下载器都不一定能限制，好的，来算算速度吧。
浏览器: 2014K
下载器: 1024 * 15(最大连接数) * VIP
采集器: 1024 * 连接数

所以我们得到如下结论：

带宽有限，同个IP同时下载的情况很小的，或者说是可以预知的业务，尽量将连接数限制的小一点。
反之，别限制了。就降低单个连接数带宽吧！要知道大家谁没事会用浏览器自带下载器下载呢？
注：本文只探讨nginx限速模块在不同业务下的限速

彩蛋：偶尔发现，将连接数限制为1迅雷不能高速下载了。

未分类

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对编程小技巧的支持。

Nginx下修改WordPress固定链接设置后无法访问

用WordPress肯定是要用固定链接，不仅目录清晰，而且利于SEO。当你用Apache做Web服务器的时候自然是没什么问题，只需要在设置-固定链接设置中选择一下就好了，不过当你用Nginx的时候，就有点小问题了，当你选固定链接的时候，你的网站会无法访问。

未分类

以下文章主要介绍了Nginx下修改WordPress固定链接导致无法访问的问题解决,同时作者也给出了官方关于修改固定链接的方法,需要的朋友可以参考下：

wordpress提供多种类型的链接形式

未分类

我选择了自定义。下面就出现了修改固定链接后，访问文章会出现404错误，以前我用apache做web服务器，所以只要apache下就三个关键，即

wordpress对目录下的.htaccess拥有读写权限

固定链接的目录结构需要 Apache服务器的mod_rewrite模块支持，所以在Apache配置文件httpd.conf中将 LoadModule rewrite_module modules/mod_rewrite.so设置为启用。

同样是Apache配置文件，其中对于站点目录下的AllowOverride None的参数设置为All。当然修改完配置后，一定要重启Apache服务。

由于是新配置的本地测试环境，2、3两项问题同时出现，逐项更正设置后，固定链接的工作正常。

现在我用的nginix，所以也要修改nginix的ngnix.conf配置文件，让其支持重定向。

假设我的wordpress博客是的 server{}段是直接放到放到了nginx.conf (有的人为了方便管理，都习惯在单独写个vhost/目录来存放每个网站的配置文件，这就要根据你自己的设置来添加了)

vi /your_nginx_path/conf/nginx.conf

按照nginix的正则表达式的规则，可参考：Nginx 的中文维基

  • ^：匹配输入字符的开始位置

  • $：匹配数日字符串的结束位置

  • +：匹配前面的子表达式一次或者多次

  • [0-9]：数字字符范围

  • $1：调用变量

在server{} 字段 中的 “root /websit/wwwroot/;”(这行就是指定网站所在目录的) 这一行的下面 ，添加下面的内容：

if (-f $request_filename/index.html){
rewrite (.*) $1/index.html break;
}
if (-f $request_filename/index.php){
rewrite (.*) $1/index.php;
}
if (!-f $request_filename){
rewrite (.*) /index.php;
}
rewrite /wp-admin$ $scheme://$host$uri/ permanent;//这行是为了防止打开后台、插件页等打不开的。

保存后，输入 /etc/init.d/nginx restart , 重启nginix。就ok了！

相当于告诉nginix访问这些后按照正则表达式转到其唯一正确的地址，以此打开文章。

貌似/%postname%/会以中文为链接，为了seo，可以考虑一个插件 WP Slug Translate，它会自动换中文标题为英文，不能联网就改为拼音。

貌似官方给出了新的pha100 pha-3，也简单的多。这里假设，我在nginx的conf文件夹下创建个wordpress.conf ,将下面的代码粘贴进去：

location / {
try_files $uri $uri/ /index.php?$args;
}
rewrite /wp-admin$ $scheme://$host$uri/ permanent;

我的博客nginx虚拟机配置文件在 conf/vhost/www.dabu.info.conf 。同样，在root 那行下面，添加一行：

include wordpress.conf;

接着重启nginx就可以正常访问了。

Nginx如何解决“The plain HTTP request was sent to HTTPS port”错误

Nginx HTTP服务器的一条报错“400 Bad Request: The plain HTTP request was sent to HTTPS port”，本文将讲解如何解决这个问题。从报错的字面意思上来看，是因为HTTP请求被发送到HTTPS端口，这种报错多出现在Nginx既处理HTTP请求又处理HTTPS请求的情况。

为了便于理解，我们假设这样一个场景。Nginx为web网站提供提供服务，而其中只有一个网站使用SSL协议。

以下是Nginx常用的SSL配置（出于安全原因，我们使用了示例域名），配置文件将让Nginx侦听80和443端口，并将所有的HTTP请求重定向到HTTPS。

server{
        listen 80;
        server_name example.com www.example.com;
        return 301 https://www.example.com$request_uri;
}
server {
        listen 443 ssl http2;
        server_name example.com www.example.com;

        root   /var/www/html/example.com/;
        index index.php index.html index.htm;

        #charset koi8-r;
        access_log /var/log/nginx/example.com/example.com_access_log;
        error_log   /var/log/nginx/example.com/example.com_error_log   error;

        # SSL/TLS configs
        ssl on;
        ssl_certificate /etc/ssl/certs/example_com_cert_chain.crt;
        ssl_certificate_key /etc/ssl/private/example_com.key;

        include /etc/nginx/ssl.d/ssl.conf;

        location / {
                try_files $uri $uri/ /index.php?$query_string;
        }

        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
                root   /var/www/html/example.com/;
        }

        # proxy the PHP scripts to Apache listening on 127.0.0.1:80
        #
        #location ~ .php$ {
        #    proxy_pass   http://127.0.0.1;
        #}

        # pass the PHP scripts to FastCGI server listening on 127.0.0.1:9000
        #
        location ~ .php$ {

                root   /var/www/html/example.com/;
                fastcgi_pass   127.0.0.1:9001;
                #fastcgi_pass unix:/var/run/php-fpm/php-fpm.sock;
                fastcgi_index  index.php;
                fastcgi_param  SCRIPT_FILENAME  $document_root$fastcgi_script_name;
                include         fastcgi_params;
                include /etc/nginx/fastcgi_params;

        }
        # deny access to .htaccess files, if Apache's document root
        # concurs with nginx's one
        #
        #location ~ /.ht {
        #    deny  all;
        #}
}

以上的配置看上去都很正常，但是用户想通过80端口来访问网站时，例如使用http://example.com，那么这个用户就会在浏览器收到错误400“The plain HTTP request was sent to HTTPS port”，示例图片如下：

未分类

出现这个错误，因为每一次客户试图通过HTTP访问你的网站，这个请求被重定向到HTTPS。于是Nginx预计使用SSL交互，但原来的请求（通过端口80接收）是普通的HTTP请求，于是会产生错误。

另一方面，如果一个客户使用https://example.com访问网站，他们就不会遇到上述错误。此外，如果你有其他的网站配置为不使用SSL，Nginx会尝试使用HTTPS，这种情况下也会造成上述错误。

解决办法也很简单，就是将上面配置文中的“ ssl on ; ” 注释掉或者修改成 “ ssl off ;”，这样，Nginx就可以同时处理HTTP请求和HTTPS请求了。

Nginx手动安装、增加ssl模块、升级更新、删除等操作

以下的操作都在Ubuntu系统下，其它系统请绕过

一般我们都需要先装pcre, zlib，前者为了重写rewrite，后者为了gzip压缩。

sudo apt-get install libpcre3 libpcre3-dev        //PCRE库
sudo apt-get install zlib1g-dev                        //zlib库
sudo apt-get install openssl libssl-dev            //OpenSSL库

1. 选定源码目录

选定目录 /usr/local/

cd /usr/local/

2. 安装nginx

Nginx 一般有两个版本，分别是稳定版和开发版，您可以根据您的目的来选择这两个版本的其中一个，下面是把 Nginx 安装到 /usr/local/nginx 目录下的详细步骤：
备注：nginx请到http://nginx.org/download 查找并下载。

cd /usr/local/
wget http://nginx.org/download/nginx-1.2.8.tar.gz
tar -zxvf nginx-1.2.8.tar.gz
cd nginx-1.2.8  
./configure --prefix=/usr/local/nginx 
make
make install

–with-pcre=/usr/src/pcre-8.21 指的是pcre-8.21 的源码路径。
–with-zlib=/usr/src/zlib-1.2.7 指的是zlib-1.2.7 的源码路径。

3. 启动

确保系统的 80 端口没被其他程序占用，

/usr/local/nginx/sbin/nginx

检查是否启动成功：

netstat -ano|grep 80 有结果输入说明启动成功
打开浏览器访问此机器的 IP，如果浏览器出现 Welcome to nginx! 则表示 Nginx 已经安装并运行成功。

4. 重启

/usr/local/nginx/sbin/nginx –s reload

5. 修改配置文件

cd /usr/local/nginx/conf
vi nginx.conf

6. 增加未开启的ssl，http2模块

切换到源码包cd /usr/local/nginx-1.2.8后查看nginx原有的模块

sudo /usr/local/nginx/sbin/nginx -V

原有应该如下：

--prefix=/usr/local/nginx

新的配置应该这么写：

--prefix=/usr/local/nginx --with-http_ssl_module --with-http_v2_module

那么应该运行下面的命令，配置完成后，执行：

./configure --prefix=/usr/local/nginx --with-http_ssl_module --with-http_v2_module

配置完成后，运行命令：

make

不要make install，否则就覆盖安装了。

先停止nginx运行pkill -9 nginx，这里强制停止。

然后备份原有已经安装好的nginx配置

cp /usr/local/nginx/sbin/nginx /usr/local/nginx/sbin/nginx.bak

将刚刚编译的覆盖原有的nginx

cp ./objs/nginx /usr/local/nginx/sbin/

启动nginx:

/usr/local/nginx/sbin/nginx

查看是否安装成功新的ssl模块：

sudo /usr/local/nginx/sbin/nginx -V

7. 升级nginx

下载最新版nginx源码并解压编译

cd /usr/local/
wget http://nginx.org/download/nginx-1.13.6.tar.gz
tar zxvf nginx-1.13.6.tar.gz
cd nginx-1.13.6
#编译nginx，添加http_v2模块应用

开始编译nginx

./configure --prefix=/usr/local/nginx --with-http_ssl_module --with-http_v2_module

编译完成后，执行make，但不执行make install

make

将旧版本的nginx二进制文件，重命名一个名字，在这期间，当前运行的nginx进程不会停止，不影响应用运行。

mv /usr/local/nginx/sbin/nginx /usr/local/nginx/sbin/nginx.old

然后将上一步通过make编译好的新版nginx二进制文件，拷贝到运行目录

cp ./objs/nginx /usr/local/nginx/sbin/nginx

在源码目录根目录下，执行更新安装命令:

make upgrade

注意：如果原来的相关配置文件中，写有和ssl有关的配置信息，需要先暂时注释掉，否则更新时会报错。

更新完成后，执行

nginx -V

可以看到nginx已经更新到1.13.6版本。

NGINX下升级HTTPS踩到的坑

由于项目业务升级，全站升级https协议。

导致了资源跨域 https下无法访问http协议的资源，项目原本有很多图片存储在数据库url使用http协议，导致了项目的图片，样式丢失，部分图片上传组件也无法使用。

HTTPS 是 HTTP over Secure Socket Layer，以安全为目标的 HTTP 通道，所以在 HTTPS 承载的页面上不允许出现 http 请求，一旦出现就是提示或报错：

Mixed Content: The page at 'https://www.example.com' was loaded over HTTPS, but requested an insecure image ‘http://static.example.com/test.jpg’. This content should also be served over HTTPS.

首先，为了解决样式问题，我在前端页面，引入了一个meta

<meta http-equiv="Content-Security-Policy" content="upgrade-insecure-requests" />

等效于用PHP设置头部

header("Content-Security-Policy: upgrade-insecure-requests");

这样导致了一个问题，我的测试环境下并没有ssl证书，因此又冒出很多问题。

后面接触了下CSPCSP

我改变了下思路，在nginx上做处理。一个nginx的配置

server {
        listen       443;
        server_name  www.example.com;
        #charset koi8-r;

        error_log  /logs/nginx/error.log;
        root /var/www/www.example.com;
        index  index.php index.html index.htm;
        ssl on;
        ssl_certificate   cert/test/test.pem;
        ssl_certificate_key  cert/test/test.key;
        ssl_session_timeout 5m;
        ssl_ciphers ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE:ECDH:AES:HIGH:!NULL:!aNULL:!MD5:!ADH:!RC4;
        ssl_protocols TLSv1 TLSv1.1 TLSv1.2;
        ssl_prefer_server_ciphers on;

        add_header  X-Frame-Options  deny;
        add_header  X-Content-Type-Options  nosniff;
        add_header  X-XSS-Protection "1; mode=block";
        add_header Strict-Transport-Security max-age=86400;
        add_header Content-Security-Policy "upgrade-insecure-requests;default-src *;script-src 'self' https://static.example.com http://static.example.com 'unsafe-inline' 'unsafe-eval';style-src https://static.example.com http://static.example.com 'self' 'unsafe-inline';frame-src 'self';connect-src 'self';img-src https://static.example.com http://static.example.com data: blob: 'self'";

        location / {
                if (!-f $request_filename){
                        rewrite ^/(.*)$ /index.php?s=$1 last;
                        break;
                }
                limit_except GET POST DELETE PUT {
                        deny all;
                }
        }


        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
                        root   html;
        }

        # proxy the PHP scripts to Apache listening on 127.0.0.1:80
        #
        #location ~ .php$ {
        #    proxy_pass   http://127.0.0.1;
        #}

        # pass the PHP scripts to FastCGI server listening on 127.0.0.1:9000
        #
        location ~ .php$ {
                        fastcgi_pass   127.0.0.1:9000;
                        fastcgi_index  index.php;
                        fastcgi_param  SCRIPT_FILENAME  $document_root$fastcgi_script_name;
                        include        fastcgi_params;
        }

        # deny access to .htaccess files, if Apache's document root
        # concurs with nginx's one
        #
        location ~ /.ht {
                        deny  all;
        }
}

几个header的意思，改天再写一篇文章详细讲解下。

Mysql开启慢查询记录耗时SQL语句

简述

　　网站数据达到一定的数量级，就会有页面卡，出现50x等各种问题，mysql服务器CPU居高不下等症状。因为sql缓慢导致php缓慢，导致超时。这个时候应该先从mysql入手。就像看病一样，要先找病根，记录慢查询日志，就是观察期，观察到迹象我们就可以对症下药了。

配置参数说明

主要靠三个参数来配置，我们用通俗的话来解释。

1、开关（不多说，关闭就不记录了）

slow_query_log

2、log存储位置（记录下来，我得知道你在哪吧，一般将它存放到mysql数据目录，也就是和你创建的数据库在同级目录）

slow_query_log_file

3、超时时间 （我得让你知道多慢我忍不了）

long_query_time

设置方法

方法一：全局变量设置

将 slow_query_log 全局变量设置为“ON”状态

mysql> set global slow_query_log='ON';

设置慢查询日志存放的位置(默认在 mysql data 目录下)

mysql> set global slow_query_log_file='slow.log';

记录超时1秒的sql语句

mysql> set global long_query_time=1;

注意：无需重启即可生效，但重启会失效。set global 改的参数是暂时的，想重启不变请配合修改mysql配置文件。

方法二：配置文件设置

修改配置文件my.cnf(Windows 下是my.ini)，在[mysqld]下的下方加入

slow_query_log = ON
slow_query_log_file = slow.log
long_query_time = 1

注意：修改配置文件之后需要重启mysql服务。

查看设置后的参数

mysql> show variables like 'slow_query%';
+---------------------+----------+
| Variable_name       | Value    |
+---------------------+----------+
| slow_query_log      | ON       |
| slow_query_log_file | slow.log |
+---------------------+----------+
2 rows in set

mysql> show variables like 'long_query_time';
+-----------------+----------+
| Variable_name   | Value    |
+-----------------+----------+
| long_query_time | 1.000000 |
+-----------------+----------+
1 row in set

测试生成log

mysql> select sleep(2);

从log文件中发下慢查询

# Query_time: 2.062500  Lock_time: 0.000000 Rows_sent: 1  Rows_examined: 0
use test;
SET timestamp=1515638101;
select sleep(2);

重新生成log文件

　　
有时候log文件过大需要清空，直接删除log文件，本以为下次再有慢查询会自动生成文件并记录，其实并不会生成。当然重启mysql是可以生成的，但是生产环境重启mysql一定要慎重，不到万不得已不要重启mysql。在删除log文件之后，重新生成log文件需要运行 flush logs 命令。

mysql> flush logs;
Query OK, 0 rows affected

好了，mysql记录慢查询的步骤就这些了，通过记录慢的 sql 语句来开始你的优化之旅吧！

MySQL 清除表空间碎片的实例详解

碎片产生的原因

（1）表的存储会出现碎片化，每当删除了一行内容，该段空间就会变为空白、被留空，而在一段时间内的大量删除操作，会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大；

（2）当执行插入操作时，MySQL会尝试使用空白空间，但如果某个空白空间一直没有被大小合适的数据占用，仍然无法将其彻底占用，就形成了碎片；

（3）当MySQL对数据进行扫描时，它扫描的对象实际是列表的容量需求上限，也就是数据被写入的区域中处于峰值位置的部分；

例如：

一个表有1万行，每行10字节，会占用10万字节存储空间，执行删除操作，只留一行，实际内容只剩下10字节，但MySQL在读取时，仍看做是10万字节的表进行处理，所以，碎片越多，就会越来越影响查询性能。

查看表碎片大小

（1）查看某个表的碎片大小

mysql> SHOW TABLE STATUS LIKE '表名';

结果中’Data_free’列的值就是碎片大小

未分类

（2）列出所有已经产生碎片的表

mysql> select table_schema db, table_name, data_free, engine   
from information_schema.tables 
where table_schema not in ('information_schema', 'mysql') and data_free > 0;

清除表碎片

（1）MyISAM表

mysql> optimize table 表名

（2）InnoDB表

mysql> alter table 表名 engine=InnoDB

Engine不同,OPTIMIZE 的操作也不一样的,MyISAM 因为索引和数据是分开的,所以 OPTIMIZE 可以整理数据文件,并重排索引.

OPTIMIZE 操作会暂时锁住表,而且数据量越大,耗费的时间也越长,它毕竟不是简单查询操作.所以把 Optimize 命令放在程序中是不妥当的,不管设置的命中率多低,当访问量增大的时候,整体命中率也会上升,这样肯定会对程序的运行效率造成很大影响.比较好的方式就是做个shell,定期检查mysql中 information_schema.TABLES字段,查看 DATA_FREE 字段,大于0话,就表示有碎片

建议

清除碎片操作会暂时锁表，数据量越大，耗费的时间越长，可以做个脚本，定期在访问低谷时间执行，例如每周三凌晨，检查DATA_FREE字段，大于自己认为的警戒值的话，就清理一次。

服务器上的WEB项目反复出现MySQL数据库连接失败解决办法

  • 一个原因是没有关闭MySQL的定时任务计划，每天凌晨MySQL会默认运行一个自动更新的定时任务计划，如果没有关闭，就会自动断开连接。 解决办法： 1、这是一个基本的权限问题。去MySQL安装目录下，右键单击MySQL文件夹，进入安全选项卡下，单击“编辑用户组”，在“组和用户”选择你的电脑的用户，选择允许的情况下所有的项，应用并关闭。 2、这是一个Windows的任务计划服务，删除即可，开始右键/计算机管理/任务计划程序/任务计划程序库/MySQL/Installer/ManifestUpdate，右键单击并选择“禁用”。

  • 另一个原因是MySQL数据库的数据库连接有生存期限制，如果在规定时间内没有操作数据库连接对象，连接就会被关闭。也就是常说的MySQL的8小时问题

  • MySQL服务器默认连接的“wait_timeout”是8小时，也就是说一个Connection空闲超过8个小时，MySQL将自动断开该 Connection。但是数据库连接池并不知道连接已经断开了，如果程序正巧使用到这个已经断开的连接，程序就会报错误。

先来了解一下数据库连接池：

  • 用JAVA代码操作数据库需要数据库连接对象，一个用户至少要用到一个连接。现在假设有成千上百万个用户，就要创建十分巨大数量的连接对象，这会使数据库承受极大的压力，为了解决这种现象，一种技术出现了，这就是数据库连接池。

  • 所谓数据库连接池，可以看作在用户和数据库之间创建一个“池”，这个池中有若干个连接对象，当用户想要连接数据库，就要先从连接池中获取连接对象，然后操作数据库。一旦连接池中的连接对象被拿光了，下一个想要操作数据库的用户必须等待，等待其他用户释放连接对象，把它放回连接池中，这时候等待的用户才能获取连接对象，从而操作数据库。

  • 以下是两个连接池的简单实现~ 代码来自：
    https://www.cnblogs.com/vmax-tam/p/4158802.html 代码来自：https://www.cnblogs.com/xiaotiaosi/p/6398371.html

代码我就不搬过来了，重点讲讲如何解决问题

方法一：修改数据库的等待时间

1、首先重启MySQL服务，开始→右键→计算机管理→服务，找到MySQL的服务，重新启动

2、设置MySQL最大等待时间，运行MySQL 5.7 Command Line Client，输入密码后，拷贝运行以下代码段：

show variables LIKE '%timeout%';
show global variables LIKE '%timeout%';
set global wait_timeout=2147483;
set wait_timeout=2147483;
set global interactive_timeout=31536000;
set interactive_timeout=31536000;

3、重启Tomcat

方法二：让自己编写的数据库连接池代码生成数据库连接对象时，增加一个自动刷新的功能，间隔时间自动生成一个新的数据库连接对象。也就是定期使用连接池内的连接，使得它们不会因为闲置超时而被 MySQL 断开。

方法三：连接数据库的时候加上autoReconnect=true这个参数：

jdbc:mysql://localhost:3306/accounant?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true

方法四：减少连接池内连接的生存周期，使之小于上述项中所设置的“wait_timeout”的值。

方法五：将“testOnBorrow”设置为false，而将“testWhileIdle”设置为true，再设置好“testBetweenEvictionRunsMillis”值（小于8小时）。那些被MySQL关闭的连接就不会被清除出去，避免“8小时问题”。 例：http://www.totcms.com/html/201602-29/20160229114145.htm

Apache官方文档给出的配置示例可参见：http://tomcat.apache.org/tomcat-9.0-doc/

MySQL数据库查看数据表占用空间大小和记录数

MySQL数据库中每个表占用的空间、表记录的行数的话，可以打开MySQL的 information_schema 数据库。在该库中有一个 TABLES 表，这个表主要字段分别是：

TABLE_SCHEMA : 数据库名
TABLE_NAME：表名
ENGINE：所使用的存储引擎
TABLES_ROWS：记录数
DATA_LENGTH：数据大小
INDEX_LENGTH：索引大小

一个表占用空间的大小，相当于是 数据大小 + 索引大小,
示例：

1、查看enrolment_db库的所有表大小：

select table_name,table_rows from tables where TABLE_SCHEMA = 'enrolment_db' order by table_rows desc;

2、查看enrolment_db库的所有表大小、索引长度：

SELECT TABLE_NAME,DATA_LENGTH+INDEX_LENGTH,TABLE_ROWS FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA='enrolment_db' order by TABLE_ROWS DESC;

3、统计enrolment_db表的所有记录条数：

SELECT sum(TABLE_ROWS) as heji FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA='enrolment_db';

注意：InnoDB引擎下table_rows行计数仅是大概估计值.

MySQL大表优化方案

当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：

单表优化

除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：

字段

  • 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED
  • VARCHAR的长度只分配真正需要的空间
  • 使用枚举或整数代替字符串类型
  • 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME，
  • 单表不要有太多字段，建议在20以内
  • 避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间
  • 用整型来存IP

索引

  • 索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描
  • 应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
  • 值分布很稀少的字段不适合建索引，例如”性别”这种只有两三个值的字段
  • 字符字段只建前缀索引
  • 字符字段最好不要做主键
  • 不用外键，由程序保证约束
  • 尽量不用UNIQUE，由程序保证约束
  • 使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致，同时删除不必要的单列索引

查询SQL

  • 可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL
  • 不做列运算：SELECT id WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边
  • sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库
  • 不用SELECT *
  • OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内
  • 不用函数和触发器，在应用程序实现
  • 避免%xxx式查询
  • 少用JOIN
  • 使用同类型进行比较，比如用’123’和’123’比，123和123比
  • 尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
  • 对于连续数值，使用BETWEEN不用IN：SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5
  • 列表数据不要拿全表，要使用LIMIT来分页，每页数量也不要太大

引擎

目前广泛使用的是MyISAM和InnoDB两种引擎：

MyISAM

MyISAM引擎是MySQL 5.1及之前版本的默认引擎，它的特点是：

  • 不支持行锁，读取时对需要读到的所有表加锁，写入时则对表加排它锁
  • 不支持事务
  • 不支持外键
  • 不支持崩溃后的安全恢复
  • 在表有读取查询的同时，支持往表中插入新纪录
  • 支持BLOB和TEXT的前500个字符索引，支持全文索引
  • 支持延迟更新索引，极大提升写入性能
  • 对于不会进行修改的表，支持压缩表，极大减少磁盘空间占用

InnoDB

InnoDB在MySQL 5.5后成为默认索引，它的特点是：

  • 支持行锁，采用MVCC来支持高并发
  • 支持事务
  • 支持外键
  • 支持崩溃后的安全恢复
  • 不支持全文索引

总体来讲，MyISAM适合SELECT密集型的表，而InnoDB适合INSERT和UPDATE密集型的表

系统调优参数

可以使用下面几个工具来做基准测试：

  • sysbench：一个模块化，跨平台以及多线程的性能测试工具
  • iibench-mysql：基于 Java 的 MySQL/Percona/MariaDB 索引进行插入性能测试工具
  • tpcc-mysql：Percona开发的TPC-C测试工具

具体的调优参数内容较多，具体可参考官方文档，这里介绍一些比较重要的参数：

  • back_log：back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。也就是说，如果MySql的连接数据达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源。可以从默认的50升至500
  • wait_timeout：数据库连接闲置时间，闲置连接会占用内存资源。可以从默认的8小时减到半小时
  • max_user_connection: 最大连接数，默认为0无上限，最好设一个合理上限
  • thread_concurrency：并发线程数，设为CPU核数的两倍
  • skip_name_resolve：禁止对外部连接进行DNS解析，消除DNS解析时间，但需要所有远程主机用IP访问
  • key_buffer_size：索引块的缓存大小，增加会提升索引处理速度，对MyISAM表性能影响最大。对于内存4G左右，可设为256M或384M，通过查询show status like ‘key_read%’，保证key_reads / key_read_requests在0.1%以下最好
  • innodb_buffer_pool_size：缓存数据块和索引块，对InnoDB表性能影响最大。通过查询show status like ‘Innodb_buffer_pool_read%’，保证 (Innodb_buffer_pool_read_requests – Innodb_buffer_pool_reads) / Innodb_buffer_pool_read_requests越高越好
  • innodb_additional_mem_pool_size：InnoDB存储引擎用来存放数据字典信息以及一些内部数据结构的内存空间大小，当数据库对象非常多的时候，适当调整该参数的大小以确保所有数据都能存放在内存中提高访问效率，当过小的时候，MySQL会记录Warning信息到数据库的错误日志中，这时就需要该调整这个参数大小
  • innodb_log_buffer_size：InnoDB存储引擎的事务日志所使用的缓冲区，一般来说不建议超过32MB
  • query_cache_size：缓存MySQL中的ResultSet，也就是一条SQL语句执行的结果集，所以仅仅只能针对select语句。当某个表的数据有任何任何变化，都会导致所有引用了该表的select语句在Query Cache中的缓存数据失效。所以，当我们的数据变化非常频繁的情况下，使用Query Cache可能会得不偿失。根据命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))进行调整，一般不建议太大，256MB可能已经差不多了，大型的配置型静态数据可适当调大.
    可以通过命令show status like ‘Qcache_%’查看目前系统Query catch使用大小
  • read_buffer_size：MySql读入缓冲区大小。对表进行顺序扫描的请求将分配一个读入缓冲区，MySql会为它分配一段内存缓冲区。如果对表的顺序扫描请求非常频繁，可以通过增加该变量值以及内存缓冲区大小提高其性能
  • sort_buffer_size：MySql执行排序使用的缓冲大小。如果想要增加ORDER BY的速度，首先看是否可以让MySQL使用索引而不是额外的排序阶段。如果不能，可以尝试增加sort_buffer_size变量的大小
  • read_rnd_buffer_size：MySql的随机读缓冲区大小。当按任意顺序读取行时(例如，按照排序顺序)，将分配一个随机读缓存区。进行排序查询时，MySql会首先扫描一遍该缓冲，以避免磁盘搜索，提高查询速度，如果需要排序大量数据，可适当调高该值。但MySql会为每个客户连接发放该缓冲空间，所以应尽量适当设置该值，以避免内存开销过大。
  • record_buffer：每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每张表分配这个大小的一个缓冲区。如果你做很多顺序扫描，可能想要增加该值
  • thread_cache_size：保存当前没有与连接关联但是准备为后面新的连接服务的线程，可以快速响应连接的线程请求而无需创建新的
  • table_cache：类似于thread_cache_size，但用来缓存表文件，对InnoDB效果不大，主要用于MyISAM

升级硬件

Scale up，这个不多说了，根据MySQL是CPU密集型还是I/O密集型，通过提升CPU和内存、使用SSD，都能显著提升MySQL性能

读写分离

也是目前常用的优化，从库读主库写，一般不要采用双主或多主引入很多复杂性，尽量采用文中的其他方案来提高性能。同时目前很多拆分的解决方案同时也兼顾考虑了读写分离

缓存

缓存可以发生在这些层次：

  • MySQL内部：在系统调优参数介绍了相关设置
  • 数据访问层：比如MyBatis针对SQL语句做缓存，而Hibernate可以精确到单个记录，这里缓存的对象主要是持久化对象Persistence Object
  • 应用服务层：这里可以通过编程手段对缓存做到更精准的控制和更多的实现策略，这里缓存的对象是数据传输对象Data Transfer Object
  • Web层：针对web页面做缓存
  • 浏览器客户端：用户端的缓存

可以根据实际情况在一个层次或多个层次结合加入缓存。这里重点介绍下服务层的缓存实现，目前主要有两种方式：

  • 直写式（Write Through）：在数据写入数据库后，同时更新缓存，维持数据库与缓存的一致性。这也是当前大多数应用缓存框架如Spring Cache的工作方式。这种实现非常简单，同步好，但效率一般。
  • 回写式（Write Back）：当有数据要写入数据库时，只会更新缓存，然后异步批量的将缓存数据同步到数据库上。这种实现比较复杂，需要较多的应用逻辑，同时可能会产生数据库与缓存的不同步，但效率非常高。

表分区

MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分，用户需要在建表的时候加上分区参数，对应用是透明的无需修改代码

对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装，但对SQL层来说是一个完全封装底层的黑盒子。MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义，没有全局索引

未分类

用户的SQL语句是需要针对分区表做优化，SQL条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，可以通过EXPLAIN PARTITIONS来查看某条SQL语句会落在那些分区上，从而进行SQL优化，如下图5条记录落在两个分区上：

mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in (1,2,3,4,5);
+----+-------------+----------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+
| id | select_type | table          | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra                    |
+----+-------------+----------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | user_partition | p1,p4      | range | PRIMARY       | PRIMARY | 8       | NULL |    5 | Using where; Using index |
+----+-------------+----------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

分区的好处是：

  • 可以让单表存储更多的数据
  • 分区表的数据更容易维护，可以通过清楚整个分区批量删除大量数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作
  • 部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快
    分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备
  • 可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈，例如InnoDB单个索引的互斥访问、ext3文件系统的inode锁竞争
  • 可以备份和恢复单个分区

分区的限制和缺点：

  • 一个表最多只能有1024个分区
  • 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来
  • 分区表无法使用外键约束
  • NULL值会使分区过滤无效
  • 所有分区必须使用相同的存储引擎

分区的类型：

  • RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区
  • LIST分区：类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择
  • HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式
  • KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值

分区适合的场景有：

  • 最适合的场景数据的时间序列性比较强，则可以按时间来分区，如下所示：
CREATE TABLE members (
    firstname VARCHAR(25) NOT NULL,
    lastname VARCHAR(25) NOT NULL,
    username VARCHAR(16) NOT NULL,
    email VARCHAR(35),
    joined DATE NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE( YEAR(joined) ) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1960),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1970),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1980),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1990),
    PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

查询时加上时间范围条件效率会非常高，同时对于不需要的历史数据能很容的批量删除。

  • 如果数据有明显的热点，而且除了这部分数据，其他数据很少被访问到，那么可以将热点数据单独放在一个分区，让这个分区的数据能够有机会都缓存在内存中，查询时只访问一个很小的分区表，能够有效使用索引和缓存

另外MySQL有一种早期的简单的分区实现 – 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代

垂直拆分

垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据，又存在订单数据，那么垂直拆分可以把用户数据放到用户库、把订单数据放到订单库。垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联

比如原始的用户表是：

未分类

垂直拆分后是：

垂直拆分的优点是：

  • 可以使得行数据变小，一个数据块(Block)就能存放更多的数据，在查询时就会减少I/O次数(每次查询时读取的Block 就少)
  • 可以达到最大化利用Cache的目的，具体在垂直拆分的时候可以将不常变的字段放一起，将经常改变的放一起
  • 数据维护简单

缺点是：

  • 主键出现冗余，需要管理冗余列
  • 会引起表连接JOIN操作（增加CPU开销）可以通过在业务服务器上进行join来减少数据库压力
  • 依然存在单表数据量过大的问题（需要水平拆分）
  • 事务处理复杂

水平拆分

概述

水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。前面的表分区本质上也是一种特殊的库内分表

库内分表，仅仅是单纯的解决了单一表数据过大的问题，由于没有把表的数据分布到不同的机器上，因此对于减轻MySQL服务器的压力来说，并没有太大的作用，大家还是竞争同一个物理机上的IO、CPU、网络，这个就要通过分库来解决

前面垂直拆分的用户表如果进行水平拆分，结果是：

未分类

实际情况中往往会是垂直拆分和水平拆分的结合，即将Users_A_M和Users_N_Z再拆成Users和UserExtras，这样一共四张表

水平拆分的优点是:

  • 不存在单库大数据和高并发的性能瓶颈
  • 应用端改造较少
  • 提高了系统的稳定性和负载能力

缺点是：

  • 分片事务一致性难以解决
  • 跨节点Join性能差，逻辑复杂
  • 数据多次扩展难度跟维护量极大

分片原则

  • 能不分就不分，参考单表优化
  • 分片数量尽量少，分片尽量均匀分布在多个数据结点上，因为一个查询SQL跨分片越多，则总体性能越差，虽然要好于所有数据在一个分片的结果，只在必要的时候进行扩容，增加分片数量
  • 分片规则需要慎重选择做好提前规划，分片规则的选择，需要考虑数据的增长模式，数据的访问模式，分片关联性问题，以及分片扩容问题，最近的分片策略为范围分片，枚举分片，一致性Hash分片，这几种分片都有利于扩容
  • 尽量不要在一个事务中的SQL跨越多个分片，分布式事务一直是个不好处理的问题
  • 查询条件尽量优化，尽量避免Select * 的方式，大量数据结果集下，会消耗大量带宽和CPU资源，查询尽量避免返回大量结果集，并且尽量为频繁使用的查询语句建立索引。
  • 通过数据冗余和表分区赖降低跨库Join的可能

这里特别强调一下分片规则的选择问题，如果某个表的数据有明显的时间特征，比如订单、交易记录等，则他们通常比较合适用时间范围分片，因为具有时效性的数据，我们往往关注其近期的数据，查询条件中往往带有时间字段进行过滤，比较好的方案是，当前活跃的数据，采用跨度比较短的时间段进行分片，而历史性的数据，则采用比较长的跨度存储。

总体上来说，分片的选择是取决于最频繁的查询SQL的条件，因为不带任何Where语句的查询SQL，会遍历所有的分片，性能相对最差，因此这种SQL越多，对系统的影响越大，所以我们要尽量避免这种SQL的产生。

解决方案

由于水平拆分牵涉的逻辑比较复杂，当前也有了不少比较成熟的解决方案。这些方案分为两大类：客户端架构和代理架构。

客户端架构

通过修改数据访问层，如JDBC、Data Source、MyBatis，通过配置来管理多个数据源，直连数据库，并在模块内完成数据的分片整合，一般以Jar包的方式呈现

这是一个客户端架构的例子：

未分类

可以看到分片的实现是和应用服务器在一起的，通过修改Spring JDBC层来实现

客户端架构的优点是：

  • 应用直连数据库，降低外围系统依赖所带来的宕机风险
  • 集成成本低，无需额外运维的组件

缺点是：

  • 限于只能在数据库访问层上做文章，扩展性一般，对于比较复杂的系统可能会力不从心
  • 将分片逻辑的压力放在应用服务器上，造成额外风险

代理架构

通过独立的中间件来统一管理所有数据源和数据分片整合，后端数据库集群对前端应用程序透明，需要独立部署和运维代理组件

这是一个代理架构的例子：

未分类

代理组件为了分流和防止单点，一般以集群形式存在，同时可能需要Zookeeper之类的服务组件来管理

代理架构的优点是：

  • 能够处理非常复杂的需求，不受数据库访问层原来实现的限制，扩展性强
  • 对于应用服务器透明且没有增加任何额外负载

缺点是：

  • 需部署和运维独立的代理中间件，成本高
  • 应用需经过代理来连接数据库，网络上多了一跳，性能有损失且有额外风险

各方案比较

未分类

如此多的方案，如何进行选择？可以按以下思路来考虑：

  1. 确定是使用代理架构还是客户端架构。中小型规模或是比较简单的场景倾向于选择客户端架构，复杂场景或大规模系统倾向选择代理架构
  2. 具体功能是否满足，比如需要跨节点ORDER BY，那么支持该功能的优先考虑
  3. 不考虑一年内没有更新的产品，说明开发停滞，甚至无人维护和技术支持
  4. 最好按大公司->社区->小公司->个人这样的出品方顺序来选择
  5. 选择口碑较好的，比如github星数、使用者数量质量和使用者反馈
  6. 开源的优先，往往项目有特殊需求可能需要改动源代码

按照上述思路，推荐以下选择：

  • 客户端架构：ShardingJDBC
  • 代理架构：MyCat或者Atlas

兼容MySQL且可水平扩展的数据库

目前也有一些开源数据库兼容MySQL协议，如：

  • TiDB
  • Cubrid

但其工业品质和MySQL尚有差距，且需要较大的运维投入，如果想将原始的MySQL迁移到可水平扩展的新数据库中，可以考虑一些云数据库：

  • 阿里云PetaData
  • 阿里云OceanBase
  • 腾讯云DCDB

NoSQL

在MySQL上做Sharding是一种戴着镣铐的跳舞，事实上很多大表本身对MySQL这种RDBMS的需求并不大，并不要求ACID，可以考虑将这些表迁移到NoSQL，彻底解决水平扩展问题，例如：

  • 日志类、监控类、统计类数据
  • 非结构化或弱结构化数据
  • 对事务要求不强，且无太多关联操作的数据