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一、伺服器性能簡介
1、性能定義
伺服器性能優化是一項非常艱巨的任務，當然也是很難處理的問題，在寫這篇文章的時候，特意請教下運維大佬，硬體工程師，資料庫管理，單從自己的實際開發經驗來看，看待這個問題的角度起碼是不全面的。
補刀一句
：在公司靠譜少撕逼，工程師這個群體是很好交朋友的，互相學習一起進步，升職加薪他不好嗎？
服務性能定義：完成一個任務或者處理一次接口請求所需要的時間，這個時間是指響應完成時間，即請求發出，到頁面響應回顯結束，這是看待性能問題的基本邏輯。
2、分析性能
服務的基本過程一般如下圖，這是一張最簡單的前後端分離，加一台資料庫存儲的流程，但是想要說明一個複雜的邏輯。
從頁面請求，到擷取完整的響應結果，這個過程每個環節都可能導緻性能問題，抛開網絡，硬體，伺服器，MySQL存儲這些核心客觀因素，單是下面這行代碼就可以秒掉很多人的努力。
Thread.sleep(10000); // 仿佛整個世界都安靜了。
影響性能的因素很多，一般說性能優化會從下面幾個方面考慮：
- 網絡傳輸，比如私有雲和公有雲的互動，接口傳輸内容過大；
- 應用服務，接口設計是否最簡，沒有邏輯問題，架構設計是否合理；
- 存儲服務，MySQL的查詢寫入，表設計是否合理，連接配接池配置是否合理；
- 硬體設施，CPU和記憶體的利用是否在合理區間，緩存是否合理；
這些問題每個處理起來都是非常耗費時間，且對人員的要求相對較高，不說一定要到達專家水準，起碼性能問題出現時候，基本的意識要有。
二、MySQL執行機制
基于上述流程圖，MySQL性能分析主要從下面幾個方面切入，基本方向就不會偏。
1、連接配接池配置
檢視預設最大連接配接數配置：
SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections';
最小連接配接數是連接配接池一直保持的會話連接配接，這個值相對好處理許多，評估服務在正常狀态下需要多少會話連接配接。
最大連接配接數伺服器允許的最大連接配接數值，這個參數的設計就比較飄逸，需要對高并發業務有把控，且要分析SQL性能，和CPU使用率（基本上是70%-85%），想獲得這一組參數，可是相當不容易，需要測試精細，配合運維進行服務監控記錄，開發不斷優化，可能要分庫分表，或者叢集，拆服務分布式化等一系列操作，最終才能得到合理處理邏輯，當然這樣費心對待的都是核心業務，一般的業務也就是經驗上把控。
2、SQL執行過程
MySQL解析器識别SQL的基本文法，生成文法樹，然後優化器輸出SQL可執行計劃，非常複雜的流程。
- 用戶端發送請求到MySQL伺服器；
- 如果執行查詢，會檢查緩存是否命中；
- 服務端進行SQL解析，預處理，最後優化器生成執行計劃；
- 根據執行計劃調用存儲引擎API執行；
- 傳回用戶端處理結果；
補刀一句
：這也就是為什麼現在接口提倡最簡化設計，或者接口拆分，分步執行，不要問這樣會不會多次請求，給網絡造成壓力，這都5G時代了。
3、邏輯總結
總結一句話：分析是否存在MySQL服務的性能問題，需要考量是不是服務配置問題，或者SQL編譯過程問題，導緻大量等待時間，還是SQL執行有問題，或者查詢資料量過大導緻執行過程漫長。
補刀一句
：MySQL性能問題的基本原因很簡單，資料量不斷變大，伺服器承載不住。作為開發，這是面對資料庫優化的根本原因。
三、執行語句分析
1、基本描述
上面幾個方面都是在說明面對服務性能問題時，意識上要清楚的邊界，作為開發實際上要面對兩個直接問題：表設計，SQL語句編寫，大部分的開發都被這兩個問題毒打過。
2、表結構設計
表設計：表設計關系到資料庫的各個方面知識：資料類型選擇，索引結構，編碼，存儲引擎等。是一個很大的命題，不過也遵循一個基本規範：三範式。
規範的表結構，合适的資料類型可以降低資源的占用，索引可以提高查詢效率，存儲引擎更是關系到事務方面的問題。
表的結構的邏輯清晰，是後續查詢和寫入的基本條件，結構過大，會出現很多索引，分表結構多，帶來很多連接配接查詢，同樣會把開發感覺按在地上。這就涉及到一個玄學：開發要根據經驗和因素，權衡表結構設計。
補刀一句
：如果你去問3.5年的開發，最想寫什麼業務，他肯定會說單表的增删改查，為什麼？因為這類任務是不會排期給他的。
3、資料更新
假設在表結構符合邏輯的情況下，資料更新(增删改)操作一般情況下不會出現較大問題，遵循幾個基本原則。
- 資料量大的寫入，執行批量操作，占用連接配接少；
- 删除和更新要考慮鎖定的粒度，不要導緻大範圍鎖定；
- 經常執行删除操作，要考慮記憶體碎片問題；
- 批量操作可以基于應用層面使用多線程處理；
4、資料查詢
查詢是開發中最常面對的問題，針對查詢的規範也是特别多，确實查詢也是最容易出錯的環節。但是影響查詢的因素很多，可能很多情況下查詢隻是背黑鍋：
- 表設計規範，減少各種關聯，子查詢；
- 列類型規範，資料值規範，Null和空處理；
- 索引結構和使用規範，對查詢性能影響最大；
- 存儲引擎選擇合适，直接影響鎖定粒度大小；
- 外鍵關聯導緻表強行耦合，最讨厭的一個功能；
SQL在執行的時候，如果性能很差，還需要基于MySQL慢查詢機制進行分析，檢視是否出現磁盤IO，臨時表，索引失效等各種問題。
四、子產品總結
上述的描述可能感覺有點亂，但是整體上看，就分為下面三個子產品：
- 應用服務流程化分析，判斷瓶頸出現環節；
- 熟悉MySQL基本機制，分析等待和執行時間；
- MySQL的表結構設計和SQL執行優化；
這篇文章隻是籠統描述一下服務性能的問題，重點還是想陳述一個基本邏輯：具備服務性能問題分析的意識，且意識的邊界相對全面，不要隻盯着某個方面思考。
補刀一句
：因為文章的分類是MySQL子產品，是以重點的描述也在MySQL層面。實際情況中，任何層面都可能導緻性能問題。
五、源代碼位址
GitHub·位址
https://github.com/cicadasmile/mysql-data-base
GitEE·位址
https://gitee.com/cicadasmile/mysql-data-base
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