MySQL 的性能调优和运维,属于 DBA 日常绕不开的核心活儿。光知道怎么建表、写 SQL 还不够,真到线上卡顿、延迟、死锁这些情况,就得靠你对这些底层原理熟不熟,能不能准确下手。这篇内容蛮全的,从锁机制到并行复制,从 sys schema 到 crash recovery,讲得都挺细。尤其是像GTID 复制
、latch
这些冷门点,也都有覆盖。搭配一些工具使用,比如sysbench
、Performance Schema
,能让你排查问题快不少。还有个细节我觉得比较实用,就是讲热点数据预热
的方式,适合高并发下的启动优化场景。如果你现在正在折腾数据库性能问题,或者想进阶 DBA,建议你先收藏,再慢慢啃。
MySQL性能调优与运维
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服务优化的 MySQL 参数设置,多时候是老系统性能卡顿的救命稻草。像 max_connections 就挺关键,默认才 100,稍微访问多点就挂了,调成 1024 效果。
query_cache_size 默认是不开的,但有些场景加上 16M 的缓存,响应速度肉眼可见地提升。嗯,,适合静态查询的系统,不适合频繁更新的。
sort_buffer_size 和 record_buffer 就是那种“不动还好,一调吓一跳”的参数。前者是排序用的,后者是顺序读表的。一般直接上 16M,性能还不错,是 ORDER BY 多的项目。
还有 table_cache,默认 64 有点抠。调到 512,能开更
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Hadoop 的调优,说实话有点玄学,不过文档里提到的mapreduce.task.io.sort.mb和yarn.scheduler.maximum-allocation-mb这些参数,确实是性能提升的关键点。你可以先按照文档建议配一遍,根据自己的机器慢慢调试。
如果你平时也用Spark、Hive、Zookeeper这些组件
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1. 理解查询计划: 使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 命令分析查询执行计划,识别瓶颈。
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