22讲MySQL有哪些“饮鸩止渴”提高性能的方法

短连接风暴

是指数据库有很多链接之后只执行了几个语句就断开的客户端，然后我们知道数据库客户端和数据库每次连接不仅需要tcp的三次握手，而且还有mysql的鉴权操作都要占用很多服务器的资源。话虽如此但是如果连接的不多的话其实这点资源无所谓的。

但是如果遇到连接高峰期，就会有问题，max_connections参数，用来控制一个MySQL实例同时存在的连接数的上限，超过这个值，系统就会拒绝接下来的连接请求，并报错提示“Too many connections”。对于被拒绝连接的请求来说，从业务角度看就是数据库不可用。

那么我们有没有啥可以解决的办法呢？还是有的。

第一种方法：先处理掉那些占着连接但是不工作的线程。

将现阶段没有工作的线程杀掉就可以释放一定的数据库资源，这是一种我感觉非常有效的方法，但是如果我们误杀了一个有用的线程呢？

看下面这个例子。

我们通过show processlist 看到了这个表单，然后我们发现session a 作为一个插入操作的事件，但是此时却在睡觉，我们如果只通过show processlist 就很可能将session a杀掉，然后session a就会回滚这样的话对于业务端，就会觉得数据没有更新成功，这样会产生非常大的误会，那我们该如何解决这个问题呢？你可以查information_schema库的innodb_trx表

这个表就很清楚的显示trx_mysql_thread_id=4 说明线程4还在工作，那么我们只需要将使用命令kill connection + id将线程5杀掉即可，但是需要注意的是对于你处理业务的同事，可能对于他们来说，他们数据库的连接被断开他们是不知道的，数据库主动断开连接是有问题的。

这个客户端并不会马上知道。直到客户端在发起下一个请求的时候，才会收到这样的报错“ERROR 2013 (HY000): Lost connection to MySQL server during query”。

从数据库端主动断开连接可能是有损的，尤其是有的应用端收到这个错误后，不重新连接，而是直接用这个已经不能用的句柄重试查询。这会导致从应用端看上去，“MySQL一直没恢复”。

第二种方法：减少连接过程的消耗。

慢查询性能问题

在MySQL中，会引发性能问题的慢查询，大体有以下三种可能：

索引没有设计好；
SQL语句没写好；
MySQL选错了索引。

接下来，我们就具体分析一下这三种可能，以及对应的解决方案。

导致慢查询的第一种可能是，索引没有设计好。

这种场景一般就是通过紧急创建索引来解决。MySQL 5.6版本以后，创建索引都支持Online DDL了，对于那种高峰期数据库已经被这个语句打挂了的情况，最高效的做法就是直接执行alter table 语句。

比较理想的是能够在备库先执行。假设你现在的服务是一主一备，主库A、备库B，这个方案的大致流程是这样的：

在备库B上执行 set sql_log_bin=off，也就是不写binlog，然后执行alter table 语句加上索引；
执行主备切换；
这时候主库是B，备库是A。在A上执行 set sql_log_bin=off，然后执行alter table 语句加上索引。

这是一个“古老”的DDL方案。平时在做变更的时候，你应该考虑类似gh-ost这样的方案，更加稳妥。但是在需要紧急处理时，上面这个方案的效率是最高的。

导致慢查询的第二种可能是，语句没写好。

比如，我们犯了在第18篇文章《为什么这些SQL语句逻辑相同，性能却差异巨大？》中提到的那些错误，导致语句没有使用上索引。

这时，我们可以通过改写SQL语句来处理。MySQL 5.7提供了query_rewrite功能，可以把输入的一种语句改写成另外一种模式。

比如，语句被错误地写成了 select * from t where id + 1 = 10000，你可以通过下面的方式，增加一个语句改写规则。

mysql> insert into query_rewrite.rewrite_rules(pattern, replacement, pattern_database) values ("select * from t where id + 1 = ?", "select * from t where id = ? - 1", "db1");

call query_rewrite.flush_rewrite_rules();

这里，call query_rewrite.flush_rewrite_rules()这个存储过程，是让插入的新规则生效，也就是我们说的“查询重写”。你可以用图4中的方法来确认改写规则是否生效。

图4 查询重写效果

导致慢查询的第三种可能，就是碰上了我们在第10篇文章《MySQL为什么有时候会选错索引？》中提到的情况，MySQL选错了索引。

这时候，应急方案就是给这个语句加上force index。

同样地，使用查询重写功能，给原来的语句加上force index，也可以解决这个问题。

上面我和你讨论的由慢查询导致性能问题的三种可能情况，实际上出现最多的是前两种，即：索引没设计好和语句没写好。而这两种情况，恰恰是完全可以避免的。比如，通过下面这个过程，我们就可以预先发现问题。

上线前，在测试环境，把慢查询日志（slow log）打开，并且把long_query_time设置成0，确保每个语句都会被记录入慢查询日志；
在测试表里插入模拟线上的数据，做一遍回归测试；
观察慢查询日志里每类语句的输出，特别留意Rows_examined字段是否与预期一致。（我们在前面文章中已经多次用到过Rows_examined方法了，相信你已经动手尝试过了。如果还有不明白的，欢迎给我留言，我们一起讨论）。

不要吝啬这段花在上线前的“额外”时间，因为这会帮你省下很多故障复盘的时间。

如果新增的SQL语句不多，手动跑一下就可以。而如果是新项目的话，或者是修改了原有项目的表结构设计，全量回归测试都是必要的。这时候，你需要工具帮你检查所有的SQL语句的返回结果。比如，你可以使用开源工具pt-query-digest(pt-query-digest — Percona Toolkit Documentation)。

QPS突增问题

有时候由于业务突然出现高峰，或者应用程序bug，导致某个语句的QPS突然暴涨，也可能导致MySQL压力过大，影响服务。

我之前碰到过一类情况，是由一个新功能的bug导致的。当然，最理想的情况是让业务把这个功能下掉，服务自然就会恢复。

而下掉一个功能，如果从数据库端处理的话，对应于不同的背景，有不同的方法可用。我这里再和你展开说明一下。

一种是由全新业务的bug导致的。假设你的DB运维是比较规范的，也就是说白名单是一个个加的。这种情况下，如果你能够确定业务方会下掉这个功能，只是时间上没那么快，那么就可以从数据库端直接把白名单去掉。
如果这个新功能使用的是单独的数据库用户，可以用管理员账号把这个用户删掉，然后断开现有连接。这样，这个新功能的连接不成功，由它引发的QPS就会变成0。
如果这个新增的功能跟主体功能是部署在一起的，那么我们只能通过处理语句来限制。这时，我们可以使用上面提到的查询重写功能，把压力最大的SQL语句直接重写成"select 1"返回。

当然，这个操作的风险很高，需要你特别细致。它可能存在两个副作用：