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Mysql連接數設置和獲取的方法

瀏覽:28日期:2023-10-07 09:40:48
獲取連接數

--- 獲取最大連接數SHOW VARIABLES LIKE ’%max_connections%’; --- 獲取連接列表SHOW PROCESSLIST; --- 獲取連接列表SHOW FULL PROCESSLIST; --- 獲取當前的鏈接信息 Threads_connected是當前的連接數SHOW STATUS LIKE ’Threads%’;--- 獲取連接統計 比如歷史最大連接數以及最大連接時長等SHOW STATUS LIKE ’%Connection%’;

mysql> SHOW STATUS LIKE ’Threads%’;+-------------------+-------+| Variable_name | Value |+-------------------+-------+| Threads_cached | 58 || Threads_connected | 57 | ---這個數值指的是打開的連接數| Threads_created | 3676 || Threads_running | 4 | ---這個數值指的是激活的連接數,這個數值一般遠低于connected數值+-------------------+-------+

Threads_connected 跟show processlist結果相同,表示當前連接數。準確的來說,Threads_running是代表當前并發數

設置連接數

臨時設置

mysql>show variables like ’max_connections’; --- 查可以看當前的最大連接數msyql>set global max_connections=1000; --- 設置最大連接數為1000,可以再次查看是否設置成功mysql>exit --- 退出

永久設置可以在/etc/my.cnf里面設置數據庫的最大連接數

[mysqld]max_connections = 1000項目中連接池設置

下面公式由 PostgreSQL 提供,不過底層原理是不變的,它適用于市面上絕大部分數據庫產品。還有,你應該模擬預期的訪問量,并通過下面的公式先設置一個偏合理的值,然后在實際的測試中,通過微調,來尋找最合適的連接數大小。

連接數 = ((核心數 * 2) + 有效磁盤數)

核心數不應包含超線程(hyper thread),即使打開了超線程也是如此,如果熱點數據全被緩存了,那么有效磁盤數實際是0,隨著緩存命中率的下降,有效磁盤數也逐漸趨近于實際的磁盤數。另外需要注意,這一公式作用于SSD 的效果如何,尚未明了。好了,按照這個公式,如果說你的服務器 CPU 是 4核 i7 的,連接池大小應該為 ((4*2)+1)=9。

取個整, 我們就設置為 10 吧。你這個行不行?。?0 也太小了吧!

你要是覺得不太行的話,可以跑個性能測試看看,我們可以保證,它能輕松支撐 3000 用戶以 6000 TPS 的速率并發執行簡單查詢的場景。你還可以將連接池大小超過 10,那時,你會看到響應時長開始增加,TPS 開始下降。

你需要的是一個小連接池,和一個等待連接的線程隊列

假設說你有 10000 個并發訪問,而你設置了連接池大小為 10000,你怕是石樂志哦。

改成 1000,太高?改成 100?還是太多了。

你僅僅需要一個大小為 10 數據庫連接池,然后讓剩下的業務線程都在隊列里等待就可以了。

連接池中的連接數量大小應該設置成:數據庫能夠有效同時進行的查詢任務數(通常情況下來說不會高于 2*CPU核心數)。

你應該經常會看到一些用戶量不是很大的 web 應用中,為應付大約十來個的并發,卻將數據庫連接池設置成 100, 200 的情況。請不要過度配置您的數據庫連接池的大小。

是不是越大約好

模擬 9600 個并發線程來操作數據庫,每兩次數據庫操作之間 sleep 550ms,注意,視頻中剛開始設置的線程池大小為 2048。

讓我們來看看數據庫連接池的大小為 2048 性能測試結果的鬼樣子:

每個請求要在連接池隊列里等待 33ms,獲得連接之后,執行SQL需要耗時77ms, CPU 消耗維持在 95% 左右;

接下來,我們將連接池的大小改小點,設置成 1024,其他測試參數不變,結果咋樣?

“這里,獲取連接等待時長基本不變,但是 SQL 的執行耗時降低了!”

哎呦,有長進哦!

接下來,我們再設置小些,連接池的大小降低到 96,并發數等其他參數不變,看看結果如何:

每個請求在連接池隊列中的平均等待時間為 1ms, SQL 執行耗時為 2ms.

我去!什么鬼?

我們沒調整任何東西,僅僅只是將數據庫連接池的大小降低了,這樣,就能把之前平均 100ms 響應時間縮短到了 3ms。吞吐量指數級上升啊!

你這也太溜了!

為啥有這種效果?

我們不妨想一下,為啥 Nginx 內部僅僅使用了 4 個線程,其性能就大大超越了 100 個進程的 Apache HTTPD 呢?追究其原因的話,回想一下計算機科學的基礎知識,答案其實非常明顯。

要知道,即使是單核 CPU 的計算機也能“同時”運行著數百個線程。但我們其實都知道,這只不過是操作系統快速切換時間片,跟我們玩的一個小把戲罷了。

一核 CPU同一時刻只能執行一個線程,然后操作系統切換上下文,CPU 核心快速調度,執行另一個線程的代碼,不停反復,給我們造成了所有進程同時運行假象。

其實,在一核 CPU 的機器上,順序執行A和B永遠比通過時間分片切換“同時”執行A和B要快,其中原因,學過操作系統這門課程的童鞋應該很清楚。一旦線程的數量超過了 CPU 核心的數量,再增加線程數系統就只會更慢,而不是更快,因為這里涉及到上下文切換耗費的額外的性能。

說到這里,應該恍然大悟了 ……

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標簽: MySQL 數據庫
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