火兔博客

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前言

在腾讯云购买的 1 核 1G 主机,使用 Docker 搭建的 MySQL 内存占用竟然高达 34%!再加上 Docker 其他容器运行起来和系统本身程序占用的内存,总内存高达 80+%,由于其他程序使用了 Redis 作为缓存,1G 内存就剩下 10%+ 可用内存(100MB+),一不小心可能就会让服务器卡成渣甚至直接 GG。

由于服务器一天的访问量并不多,并发访问也不高,并不需要把 MySQL 优化的多好,只要能正常运行就够了,加上有 Redis 缓存这一层,几乎很少会跑到 MySQL 查询。

所以综合起来,MySQL 压根不用担心它会挂掉,可以把默认的优化方案修改一下,以便把占用的内存释放出来。

优化后的结果如下图:

MySQL优化内存

查询内存占用

使用 top 命令查询当前程序的内存占用情况。

我们需要关注的部分如下:

1
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  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                                                                                                          
1751 root 20 0 740212 11140 1476 S 1.2 1.1 106:46.57 barad_agent
1750 root 20 0 164512 8648 1312 S 0.6 0.9 20:52.41 barad_agent
29245 root 20 0 155148 2380 660 S 0.6 0.2 0:24.18 sshd
31044 root 20 0 135552 6028 1468 S 0.6 0.6 0:11.02 YDService
1 root 20 0 43656 2764 1364 S 0.0 0.3 2:19.11 systemd
  • PID:进程 ID
  • %CPU:CPU 占用百分比
  • %MEM:内存占用百分比
  • COMMAND:程序命令名称

如果发现某个不需要的进程占用了过高的内存或 CPU,可以直接使用 kill <PID> 杀掉进程。

进程杀掉程序就停了,我们不能直接杀掉 MySQL,具体解决思路见下一个步骤。

解决思路

MySQL 在启动的时候,会占用一部分的内存来作为缓冲区,这样做的原因是可以优化查询速度,我们可以发现只要查询过一次 MySQL,然后用相同的语句再次查询,第二次查询会比第一次更快,这其中就用到了 MySQL 自身的缓存系统。

MySQL 的缓存机制是当某一个连接访问某张表时,MySQL 会先检查访问的表是否在缓存区中,如果这张表已经在缓存区中打开,那就会直接访问缓存区从而加快查询速度,如果这张表不在缓存区,那就会从实际的数据库文件进行查询,然后再把这张表加入缓存区,以便后续查询加快速度。

由于这个机制我们的 MySQL 在运行过程占用的内存会逐渐增加,1G 的内存不适合用来做 MySQL 的优化,我们要做的就是去掉 MySQL 用来加快查询的各种机制。

解决方案

修改 MySQL 配置文件 my.cnf,找到 [mysqld] 下添加如下内容:

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[mysqld]
// 此处省略其他配置,添加如下内容
table_open_cache=200
table_definition_cache=400
performance_schema_max_table_instances=400
performance_schema=off

保存然后重启 MySQL,OK!内存已经降到 10%+ 了。

各个配置项的具体用途:

字段 用途
table_open_cache 高速缓存的大小,每当访问一个表时,如果在表缓冲区中还有空间,该表就被打开并放入其中,下次查询该表时首先从高速缓存区查询,如果表在缓存中则直接从缓存查询,从而大幅提高查询速度。
table_definition_cache 定义了内存中可打开的表结构数量。
performance_schema_max_table_instances 检测的表对象的最大数目。
performance_schema 主要用来收集 MySQL 性能参数,启用 performance_schema 之后,server 会持续不间断地监测。【罪魁祸首】

通过调整前面 3 个配置项的值,占用内存均有 1~3% 程度的降低,罪魁祸首便是 performance_schema,将其设置为 off 之后,内存直接降低了 20%!

其详细介绍可参考 MySQL 官方文档:MySQL Performance Schema

当然除了上面几个配置项之外,MySQL 仍有许多可以优化的配置项,但是现在既然已经实现了自己的目的,就暂时不进行扩展阅读了,以后如果需要更深入的优化,到时候再学也不迟(日均 IP 100+ 根本不用考虑什么优化嘛~)。