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Mysql 在写入压力很大，怎么办？
- 高并发下的性能最大的问题，大都在数据库，以前我们做二十万超级群，mongodb 每个月都会出事故.
- 我们聊聊, 高并发下如何缓解 mysql 的压力
- ⚠️：mysql 是锁锁表不锁库，sqlite 是锁库不锁表
环境准备
- Mac
- mysql
- navicat
- wrk 压测工具
- node.js 环境
下载 wrk
brew install wrk
- 如果这里卡住，可以调整
` 替换 brew.git:
cd "$(brew --repo)"
git remote set-url origin https://mirrors.ustc.edu.cn/brew.git
替换 homebrew-core.git:
cd "$(brew --repo)/Library/Taps/homebrew/homebrew-core"
git remote set-url origin https://mirrors.ustc.edu.cn/homebrew-core.git` - 再执行一次
brew install wrk即可
使用 Node.js 连接mysql
- 先准备一个执行 sql 语句函数
`const mysql = require('mysql');
const {MYSQL_CONF} = require('./config');
const con = mysql.createConnection(MYSQL_CONF);
// 建立连接
con.connect();
// 统一执行 sql 的方法
function exec(sql) {const promise = new Promise((resolve, reject) => {con.query(sql, (error, result) => {if (error) {reject(error);
}
resolve(result);
});
});
return promise;
}
// 关闭连接
function kill() {con.end();
}
module.exports = {exec, kill};` - 再准备一个配置文件
config.js(可以根据环境变量区分配置)
`// 获取环境变量
const env = process.env.NODE_ENV;
let MYSQL_CONF;
// 开发环境的配置
MYSQL_CONF = {
host: 'localhost',
user: 'root',
password: '123456',
port: '3306',
database: 'blog',
socketPath: '/tmp/mysql.sock',
};
module.exports = {MYSQL_CONF};` - 如上所示，跑起来
- 首先创建测试表
`exec('CREATE TABLE IF NOT EXISTS TEST_WRITE(first_column INT , second_column VARCHAR(100));')`
- 通过可视化工具
Navicat可以看到表已经创建成功
开始模拟写入
- 先写一个接口, 用来模拟用户请求，写入数据库
`app.get('/test', (req, res) => {exec("INSERT INTO first_table(first_column, second_column) VALUES(1,'aaa');");
res.json(success({ errcode: 0, data: {} }));
});` 介绍下 wrk
- wrk 是一个用来做 HTTP benchmark 测试的工具。可以产生显著的压力。相比于 Apache ab 功能更为强大，可以使用 lua 脚本来支持更为复杂的测试场景，例如 PUT 请求等。在对于 Restful 架构的 API 接口来说，测试起来更加便捷。
- 使用方法
` 使用方法: wrk < 选项 > < 被测 HTTP 服务的 URL>
Options:
-c, --connections <N> 跟服务器建立并保持的 TCP 连接数量
-d, --duration <T> 压测时间
-t, --threads <N> 使用多少个线程进行压测
-s, --script <S> 指定 Lua 脚本路径
-H, --header <H> 为每一个 HTTP 请求添加 HTTP 头
--latency 在压测结束后，打印延迟统计信息
--timeout <T> 超时时间
-v, --version 打印正在使用的 wrk 的详细版本信息
<N> 代表数字参数，支持国际单位 (1k, 1M, 1G)
<T> 代表时间参数，支持时间单位 (2s, 2m, 2h)` - 目前我们服务跑在本地
http://localhost://8080 - 测试下
`wrk -t8 -c500 -d2s --latency "http://localhost:8080/test"` - 采用 8 个线程，500 个长链接，压测 2 秒
- 结果：
`Running 2s test @ http://localhost:8080/test
8 threads and 500 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 40.70ms 9.60ms 83.48ms 66.26%
Req/Sec 640.89 328.89 1.43k 64.29%
Latency Distribution
50% 39.26ms
75% 46.33ms
90% 54.32ms
99% 65.23ms
8980 requests in 2.08s, 3.13MB read
Socket errors: connect 253, read 201, write 0, timeout 0
Requests/sec: 4321.60
Transfer/sec: 1.50MB` - 2s 内完成了 8980 个请求，3.13mb 的数据读取
- 当然你也可以用 lua 脚本个性化测试, 这里不做过度的讲解，有兴趣可以去学习下
- 数据库结果，写入成功
加大压力测试
- 加大压力测试
`wrk -t15 -c1000 -d30s --latency "http://localhost:8080/test"` - 此时 cpu 打到了 25%, 当然我这是一台 Mac pro，如果是普通的机器估计此时已经 …
- 压测结果:
`Running 30s test @ http://localhost:8080/test
15 threads and 1000 connections（平均值）（标准差）（最大值）（正负一个标准差所占比例）Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
(延迟)
Latency 35.32ms 17.38ms 345.78ms 96.45%
Req/Sec 0.95k 661.40 2.38k 54.50%
Latency Distribution
50% 33.36ms
75% 37.61ms
90% 42.49ms
99% 76.00ms
197231 requests in 30.09s, 68.65MB read
Socket errors: connect 754, read 188, write 0, timeout 0
Requests/sec: 6554.26
Transfer/sec: 2.28MB` - wrk 使用方便，结果清晰。并且因为非阻塞 IO 的使用，可以在普通的测试机上创建出大量的连接，从而达到较好的压测效果。
- 当我继续调大压测的值时，出现了 OOM 的情况，而且我的 Node.js 版本还是 12.x 版本.
- 此时我的表字段很少，而且都是非常简单的数据，读写也没有同时进行，压力也不大，但是却先出现 OOM 了。
这里说明，我们的这种直接写入是有问题的，这样长时间的高频直接写入，即使数据库还能扛住，但是会很容易出现 OOM，此时应该需要消息队列流量削峰, 限流, 也可以事务写入，但是事务写入如果失败，就默认全部失败 …
数据库什么时候会出现锁库？
- 读写同时进行, 高频耗时 ….
- 这个数据库我也不是理解很透彻
.. 更多请期待下一章
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正文完