如何解决数据库负荷过大问题？ (数据库负荷过大)
随着互联网的不断发展，数据库已经成为了现代企业中不可或缺的一部分。然而，随着业务量和数据量的不断增加，很多企业都经历过数据库负荷过大的问题，导致服务质量下降和系统崩溃等严重后果。在这篇文章中，我们将讨论一下如何解决数据库负荷过大问题。
1. 数据库优化
数据库优化是解决数据库负荷过大的首要方法。通过对数据库的各项参数进行调整和优化，能够有效地提升数据库的性能和稳定性，降低系统的负荷。常见的数据库优化包括以下几个方面：
（1）参数调整
数据库的各项参数设置对性能的影响非常大，需要根据实际情况进行调整。例如增加缓存、扩大连接池、调整垃圾回收等方式可以有效地提升数据库性能。
（2）索引优化
索引是数据库的基础结构，能够提升查询效率、缩短查询时间。合理地设置和优化索引能够有效地降低数据库的负荷。
（3）分表分库
随着数据量的增加，单库单表模式不适用。适时地进行分表分库，可以减少单节点的负荷，提升数据库查询效率。例如，将订单数据按照时间进行分表，能够有效地降低查询的时间和负载。
2. 负载均衡
当单个节点无法满足业务需求时，可以通过负载均衡的方式将请求分发到多个节点上，使得每个数据库节点负载均衡，提高系统的可用性和负载能力。常见的负载均衡方式包括以下几个：
（1）物理负载均衡
物理负载均衡是指使用硬件设备对数据库节点进行分布和转发，如使用负载均衡器来实现数据流的分发和负载均衡。这种方式能够支持很高的并发请求和吞吐量，对于大规模的数据中心和企业级应用是非常重要的。
（2）软件负载均衡
软件负载均衡是指使用软件组件来实现数据库节点的分发和转发，如使用Nginx或HAProxy等软件实现负载均衡。这种方式对于小规模数据库集群和中小型企业应用非常适合，因为它成本低、易于管理和维护。
3. 数据库拆分
当数据库中的数据量越来越大时，可以将数据拆分到不同的节点上，从而将压力分散到多个节点上，提高性能和扩展性。拆分数据库可以分为垂直拆分和水平拆分两种方式：
（1）垂直拆分
垂直拆分是指将单个数据库中的数据按照不同的业务进行划分，将不同业务的数据存储在不同的表中，如将订单和商品信息存储在不同的表中。这种方式能够减少单表的数据量，提高查询效率，但可能会增加查询的复杂度和维护的难度。
（2）水平拆分
水平拆分是指将存储在单个数据库中的数据按照不同的分片规则进行拆分，将不同分片的数据存储到不同的节点上。例如，将数据按照用户ID或订单号等唯一标识进行分片，将不同分片的数据存储在不同的数据库或服务器上。这种方式能够支持更大的数据量和更高的并发请求，并且能够提高扩展性和可用性。
在处理数据库负荷过大问题时，需要根据实际情况选择不同的解决方案。通过数据库优化、负载均衡和数据库拆分等不同方式，能够有效地提高数据库的性能和扩展性，提高系统的可用性和稳定性，为企业的业务发展提供更加可靠的数据支持。
相关问题拓展阅读：
MSSQL数据库占用内存过大造成服务器死机问题的解决方法
使用MSSQL的站长朋友都会被MSSQL数据库吃内存的能力佩服得五体投地 一个小小的网站 运行若干天之后 MSSQL就会把服务器上所有的内存都吃光 此时你不得不重新启动一下服务器或MSSQL来释放内存 有人认为是MSSQL有内存泄露问题 其实不然 微软给我们了明确说明:
在您启动 SQL Server 之后 SQL Server 内存使用量将会持续稳定上升 即使当服务器上活动很少时也不会下降 另外 任务管理器和性能监视器将显示计算机上可用的物理内存稳定下降 直到可用内存降到 至 MB 为止
仅仅出现这种状态不表示内存泄漏 此行为是正常的 并且是 SQL Server 缓冲池的预期行为
默认情况下 SQL Server 根据操作系统报告的物理内存加载动态增大和收缩其缓冲池(缓存)的大小 只要有足够的内存可用于防止内存页面交换(在 至 MB 之间) SQL Server 缓冲池就会继续增大 像在与 SQL Server 分配内存位于相同计算机上的其他进程一样 SQL Server 缓冲区管理器将在需要的时候释放内存 SQL Server 每秒可以释放和获取几兆字节的内存 从而使它可以快速适应内存分配变化
更多信息
您可以通过服务器内存最小值和服务器内存更大值配置选项设置 SQL Server 数据库引擎使用的内存(缓冲池)量的上下限 在设置服务器内存最小值和服务器内存更大值选项之前 请查阅以下 Microsoft 知识库文章中标题为”内存”一节中的参考信息
HOW TO Determine Proper SQL Server Configuration Settings(确定正确的 SQL Server 配置设置)
请注意 服务器内存更大值选项只限制 SQL Server 缓冲池的大小 服务器内存更大值选项不限制剩余的未保留内存区域 SQL Server 准备将该区域分配给其他组件 例如扩展存储过程 对象 以及非共享 DLL EXE 和 MAPI 组件 由于前面的分配 SQL Server 专用字节超过服务器内存更大值配置是很正常的 有关此未保留内存区域中分配的其他信息 请单击下面的文章编号 以查看 Microsoft 知识库中相应的文章
PRB 在使用大量数据库时可能没有足够的虚拟内存
参考
SQL Server 联机图书;主题 “服务器内存最小值和更大值的影响”;”内存体系结构”;”服务器内存选项”;”SQL Server 内存池”
下面我们就来实战如何限制MSSQL内存使用:
之一步:打开企业管理双击进入要修改的MSSQL
第二步:在左侧MSSQL上点击右键 选择属性 弹出SQL Server属性(配置)对话框
第三步:点击内存选项卡
在这里 你会看到MSSQL默认设置为使用更大内存 也就是你所有的内存 根据你的需要 设置它的更大值吧
lishixinzhi/Article/program/MySQL/202311/29533
怎样给访问量过大的mysql数据库减压
以MySQL为例，碎片的存在十分影响性能
MySQL 的碎片是 MySQL 运维过程中比较常见的问题，碎片的存在十分影响数据库的性能，本文将对 MySQL 碎片进行一次讲解。
判断方法：
MySQL 的碎片是否产生，通过查看
show table status from table_nameG;
这个命令中 Data_free 字段，如果该字段不为 0，则产生了数据碎片。
产生的原因：
1. 经常进行 delete 操作
经常进行 delete 操作，产生空白空间，如果进行新的插入操作，MySQL将尝试利用这些留空的区域，御简但仍然无法将其彻底占用，久而久之就产生了碎片；
演示：
创建一张表，往里面插入数据，进行一个带有 where 条件或者 limit 的 delete 操作，删除前后对比镇凯裤一下 Data_free 的变化。
删除前：
删除后：
Data_free 不为 0，说明有碎孙枝片；
2. update 更新
update 更新可变长度的字段(例如 varchar 类型)，将长的字符串更新成短的。之前存储的内容长，后来存储是短的，即使后来插入新数据，那么有一些空白区域还是没能有效利用的。
演示：
创建一张表，往里面插入一条数据，进行一个 update 操作，前后对比一下 Data_free 的变化。
CREATE TABLE `t1` ( `k` varchar(3000) DEFAULT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
更新语句：update t1 set k=’aaa’;
更新前长度：223 Data_free：0
更新后长度：3 Data_free：204
Data_free 不为 0，说明有碎片；
产生影响：
1. 由于碎片空间是不连续的，导致这些空间不能充分被利用；
2. 由于碎片的存在，导致数据库的磁盘 I/O 操作变成离散随机读写，加重了磁盘 I/O 的负担。
清理办法：
MyISAM：optimize table 表名；（OPTIMIZE 可以整理数据文件,并重排索引）
Innodb：
1. ALTER TABLE tablename ENGINE=InnoDB；(重建表存储引擎，重新组织数据)
2. 进行一次数据的导入导出
碎片清理的性能对比：
引用我之前一个生产库的数据，对比一下清理前后的差异。
SQL执行速度：
select count(*) from test.twitter_11;
修改前：1 row in set (7.37 sec)
修改后：1 row in set (1.28 sec)
结论：
通过对比，可以看到碎片清理前后，节省了很多空间，SQL执行效率更快。所以，在日常运维工作中，应对碎片进行定期清理，保证数据库有稳定的性能。
单机MySQL数据库的优化
一、服务器硬件对MySQL性能的影响
①磁盘寻道能力（磁盘I/O），我们现在上的都是SAS15000转的硬盘。MySQL每秒钟都在进行大量、复杂的查询操作，对磁盘的读写量可想而知。
所以，通常认为磁盘I/O是制约MySQL性能的更大因素之一，对于日均访
问量在100万PV以上的Discuz!论坛，由于磁盘I/O的制约，MySQL的性能会非常低下！解决这一制约因素可以考虑以下几种解决方案：
使用RAID1+0磁盘阵列，注意不要尝试使用RAID-5，MySQL在RAID-5磁盘阵列上的效率不碰举会像你期待的那样快。
②CPU 对于MySQL应用，推荐使用DELL R710，E5620 @2.40GHz（4 core）* 2 ，我现在比较喜欢DELL R710，也在用其作Linuxakg 虚拟化应用；
③物理内存对于一台使用MySQL的Database Server来说，服务器内存建高吵绝议不要小于2GB，推荐使用4GB以上的物理内存，不过内存对于现在的服务器而言可以说是一个可以忽略的问题，工作中遇到高端服务器基本上内存都超过了32G。
我们工作中用得比较多的数据库服务器是HP DL580G5和DELL R710，稳定性和性能都不错；特别是DELL R710，我发现许多同行都是采用它作数据库的服务器，所以重点推荐下。
二、MySQL的线上安装我建议采取编译安装的方法，这样性能上有较大提升，服务器系统我建议用64bit的Centos5.5，源码包的编译参数会默
认以Debgu模式生成二进制代码，而Debug模式给MySQL带来的性能损失是比较大的，所以当我们编译准备安装的产品代码时，一定不要忘记使用“—
without-debug”参数禁用Debug模式。而如果把—with-mysqld-ldflags和—with-client-ldflags二
个编译参数设置为—all-static的话，可以告诉编译器以静态方式编译和编译结果代码得到更高的性能。使用静态编译和使用动态编译的代码相比，性能
差距可能会达到5%至10%之多。我参考了简朝阳先生的编译参数，特列如下，供大家参考
./configure
–prefix=/usr/local/mysql –without-debug –without-bench
–enable-thread-safe-client –enable-assembler –enable-profiling
–with-mysqld-ldflags=-all-static –with-client-ldflags=-all-static
–with-charset=latin1 –with-extra-charset=utf8,gbk –with-innodb
–with-csv-storage-engine –with-federated-storage-engine
–with-mysqld-user=mysql –without-我是怎么了ded-server
–with-server-suffix=-community
–with-unix-socket-path=/usr/local/mysql/sock/mysql.sock
三、MySQL自身因素当解决了上述服务器硬件制约因素后，让我们看看MySQL自身的优化是如何操作的。对 MySQL自身的优化主要是对其配置文件my.cnf中的各项参数进行优化调整。下面我们戚姿介绍一些对性能影响较大的参数。
下面，我们根据以上硬件配置结合一份已经优化好的my.cnf进行说明：
#vim /etc/my.cnf
以下只列出my.cnf文件中段落中的内容，其他段落内容对MySQL运行性能影响甚微，因而姑且忽略。
port = 3306
serverid = 1
socket = /tmp/mysql.sock
skip-locking
#避免MySQL的外部锁定，减少出错几率增强稳定性。
skip-name-resolve
#禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意，如果开启该选项，则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式，否则MySQL将无法正常处理连接请求！
back_log = 384
#back_log参数的值指出在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。
如果系统在一个短时间内有很多连接，则需要增大该参数的值，该参数值指定到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。不同的操作系统在这个队列大小上有它自
己的限制。 试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。默认值为50。对于Linux系统推荐设置为小于512的整数。
key_buffer_size = 384M
#key_buffer_size指定用于索引的缓冲区大小，增加它可得到更好的索引处理性能。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M或384M。注意：该参数值设置的过大反而会是服务器整体效率降低！
max_allowed_packet = 4M
thread_stack = 256K
table_cache = 614K
sort_buffer_size = 6M
#查询排序时所能使用的缓冲区大小。注意：该参数对应的分配内存是每连接独占，如果有100个连接，那么实际分配的总共排序缓冲区大小为100 × 6 ＝ 600MB。所以，对于内存在4GB左右的服务器推荐设置为6-8M。
read_buffer_size = 4M
#读查询操作所能使用的缓冲区大小。和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。
join_buffer_size = 8M
#联合查询操作所能使用的缓冲区大小，和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。
myisam_sort_buffer_size = 64M
table_cache = 512
thread_cache_size = 64
query_cache_size = 64M
#指定MySQL查询缓冲区的大小。可以通过在MySQL控制台观察，如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不
够
的情况；如果Qcache_hits的值非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，如果该值较小反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓
冲；Qcache_free_blocks，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多。
tmp_table_size = 256M
max_connections = 768
#指定MySQL允许的更大连接进程数。如果在访问论坛时经常出现Too Many Connections的错误提 示，则需要增大该参数值。
max_connect_errors = 1000
wait_timeout = 10
#指定一个请求的更大连接时间，对于4GB左右内存的服务器可以设置为5-10。
thread_concurrency = 8
#该参数取值为服务器逻辑CPU数量*2，在本例中，服务器有2颗物理CPU，而每颗物理CPU又支持H.T超线程，所以实际取值为4*2=8；这个目前也是双四核主流服务器配置。
skip-networking
#开启该选项可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式，如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项！否则将无法正常连接！
table_cache=1024
#物理内存越大，设置就越大。默认为2402,调到更佳
innodb_additional_mem_pool_size=4M
#默认为2M
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
#设置为0就是等到innodb_log_buffer_size列队满后再统一储存，默认为1
innodb_log_buffer_size=2M
#默认为1M
innodb_thread_concurrency=8
#你的服务器CPU有几个就设置为几，建议用默认一般为8
key_buffer_size=256M
#默认为218，调到128更佳
tmp_table_size=64M
#默认为16M，调到64-256最挂
read_buffer_size=4M
#默认为64K
read_rnd_buffer_size=16M
#默认为256K
sort_buffer_size=32M
#默认为256K
thread_cache_size=120
#默认为60
query_cache_size=32M
※值得注意的是：
很多情况需要具体情况具体分析
一、如果Key_reads太大，则应该把my.cnf中Key_buffer_size变大，保持Key_reads/Key_read_requests至少1/100以上，越小越好。
二、如果Qcache_lowmem_prunes很大，就要增加Query_cache_size的值。
很多时候我们发现，通过参数设置进行性能优化所带来的性能提升，可能并不如许多人想象的那样产生质的飞跃，除非是之前的设置存在严重不合理的情况。我们
不能将性能调优完全依托于通过DBA在数据库上线后进行的参数调整，而应该在系统设计和开发阶段就尽可能减少性能问题。
【51CTO独家特稿】如果单MySQL的优化始终还是顶不住压力时，这个时候我们就必须考虑MySQL的高可用架构（很多同学也爱说成是MySQL集群）了，目前可行的方案有：
一、MySQL Cluster
优势：可用性非常高，性能非常好。每份数据至少可在不同主机存一份拷贝，且冗余数据拷贝实时同步。但它的维护非常复杂，存在部分Bug，目前还不适合比较核心的线上系统，所以这个我不推荐。
二、DRBD磁盘网络镜像方案
优势：软件功能强大，数据可在底层快设备级别跨物理主机镜像，且可根据性能和可靠性要求配置不同级别的同步。IO操作保持顺序，可满足数据库对数据一致
性的苛刻要求。但非分布式文件系统环境无法支持镜像数据同时可见，性能和可靠性两者相互矛盾，无法适用于性能和可靠性要求都比较苛刻的环境，维护成本高于
MySQL Replication。另外，DRBD也是官方推荐的可用于MySQL高可用方案之一，所以这个大家可根据实际环境来考虑是否部署。
三、MySQL Replication
在实际应用场景中，MySQL
Replication是使用最为广泛的一种提高系统扩展性的设计手段。众多的MySQL使用者通过Replication功能提升系统的扩展性后，通过
简单的增加价格低廉的硬件设备成倍
甚至成数量级地提高了原有系统的性能，是广大MySQL中低端使用者非常喜欢的功能之一，也是许多MySQL使用者选择MySQL最为重要的原因。
比较常规的MySQL Replication架构也有好几种，这里分别简单说明下
MySQL Replication架构一：常规复制架构–Master-slaves，是由一个Master复制到一个或多个Salve的架构模式，主要用于读压力大的应用数据库端廉价扩展解决方案，读写分离，Master主要负责写方面的压力。
MySQL Replication架构二：级联复制架构，即Master-Slaves-Slaves,这个也是为了防止Slaves的读压力过大，而配置一层二级 Slaves，很容易解决Master端因为附属slave太多而成为瓶劲的风险。
MySQL Replication架构三：Dual Master与级联复制结合架构，即Master-Master-Slaves，更大的好处是既可以避免主Master的写操作受到Slave集群的复制带来的影响，而且保证了主Master的单点故障。
以上就是比较常见的MySQL replication架构方案，大家可根据自己公司的具体环境来设计 ，Mysql 负载均衡可考虑用LVS或Haproxy来做，高可用HA软件我推荐Heartbeat。
MySQL
Replication的不足：如果Master主机硬件故障无法恢复，则可能造成部分未传送到slave端的数据丢失。所以大家应该根据自己目前的网络
规划，选择自己合理的Mysql架构方案，跟自己的MySQL
数据库负荷过大的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据库负荷过大,如何解决数据库负荷过大问题？,MSSQL数据库占用内存过大造成服务器死机问题的解决方法,怎样给访问量过大的mysql数据库减压的信息别忘了在本站进行查找喔。
