一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案，暂且抛开前端应用不说，大致分为以下五个阶段：
1、数据库表设计
项目立项后，开发部根据产品部需求开发项目，开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计。对于数据库来说，这点很重要，如果设计不当，会直接影响访问速度和用户体验。影响的因素很多，比如慢查询、低效的查询语句、没有适当建立索引、数据库堵塞（死锁）等。当然，有测试工程师的团队，会做压力测试，找bug。对于没有测试工程师的团队来说，大多数开发工程师初期不会太多考虑数据库设计是否合理，而是尽快完成功能实现和交付，等项目有一定访问量后，隐藏的问题就会暴露，这时再去修改就不是这么容易的事了。
2、数据库部署
该运维工程师出场了，项目初期访问量不会很大，所以单台部署足以应对在1500左右的QPS（每秒查询率）。考虑到高可用性，可采用MySQL主从复制+Keepalived做双击热备，常见集群软件有Keepalived、Heartbeat。
双机热备博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1362313
3、数据库性能优化
如果将MySQL部署到普通的X86服务器上，在不经过任何优化情况下，MySQL理论值正常可以处理2000左右QPS，经过优化后，有可能会提升到2500左右QPS，否则，访问量当达到1500左右并发连接时，数据库处理性能就会变慢，而且硬件资源还很富裕，这时就该考虑软件问题了。那么怎样让数据库最大化发挥性能呢？一方面可以单台运行多个MySQL实例让服务器性能发挥到最大化，另一方面是对数据库进行优化，往往操作系统和数据库默认配置都比较保守，会对数据库发挥有一定限制，可对这些配置进行适当的调整，尽可能的处理更多连接数。
具体优化有以下三个层面：
3.1 数据库配置优化
MySQL常用有两种存储引擎，一个是MyISAM，不支持事务处理，读性能处理快，表级别锁。另一个是InnoDB，支持事务处理（ACID），设计目标是为处理大容量数据发挥最大化性能，行级别锁。
表锁：开销小，锁定粒度大，发生死锁概率高，相对并发也低。
行锁：开销大，锁定粒度小，发生死锁概率低，相对并发也高。
为什么会出现表锁和行锁呢？主要是为了保证数据的完整性，举个例子，一个用户在操作一张表，其他用户也想操作这张表，那么就要等第一个用户操作完，其他用户才能操作，表锁和行锁就是这个作用。否则多个用户同时操作一张表，肯定会数据产生冲突或者异常。
根据以上看来，使用InnoDB存储引擎是最好的选择，也是MySQL5.5以后版本中默认存储引擎。每个存储引擎相关联参数比较多，以下列出主要影响数据库性能的参数。
公共参数默认值：
#同时处理最大连接数，推荐设置最大连接数是上限连接数的80%左右
sort_buffer_size = 2M
#查询排序时缓冲区大小，只对order by和group by起作用，可增大此值为16M
query_cache_limit = 1M
#查询缓存限制，只有1M以下查询结果才会被缓存，以免结果数据较大把缓存池覆盖
query_cache_size = 16M
#查看缓冲区大小，用于缓存SELECT查询结果，下一次有同样SELECT查询将直接从缓存池返回结果，可适当成倍增加此值
open_files_limit = 1024
#打开文件数限制，如果show global status like ‘open_files’查看的值等于或者大于open_files_limit值时，程序会无法连接数据库或卡死
MyISAM参数默认值：
key_buffer_size = 16M
#索引缓存区大小，一般设置物理内存的30-40%
read_buffer_size = 128K
#读操作缓冲区大小，推荐设置16M或32M
InnoDB参数默认值：
#索引和数据缓冲区大小，一般设置物理内存的60%-70%
innodb_buffer_pool_instances = 1
#缓冲池实例个数，推荐设置4个或8个
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1
#关键参数，0代表大约每秒写入到日志并同步到磁盘，数据库故障会丢失1秒左右事务数据。1为每执行一条SQL后写入到日志并同步到磁盘，I/O开销大，执行完SQL要等待日志读写，效率低。2代表只把日志写入到系统缓存区，再每秒同步到磁盘，效率很高，如果服务器故障，才会丢失事务数据。对数据安全性要求不是很高的推荐设置2，性能高，修改后效果明显。
innodb_file_per_table = OFF
#默认是共享表空间，共享表空间idbdata文件不断增大，影响一定的I/O性能。推荐开启独立表空间模式，每个表的索引和数据都存在自己独立的表空间中，可以实现单表在不同数据库中移动。
innodb_log_buffer_size = 8M
#日志缓冲区大小，由于日志最长每秒钟刷新一次，所以一般不用超过16M
3.2 系统内核优化
大多数MySQL都部署在linux系统上，所以操作系统的一些参数也会影响到MySQL性能，以下对linux内核进行适当优化。
#TIME_WAIT超时时间，默认是60s
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
#1表示开启复用，允许TIME_WAIT socket重新用于新的TCP连接，0表示关闭
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1
#1表示开启TIME_WAIT socket快速回收，0表示关闭
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 4096
#系统保持TIME_WAIT socket最大数量，如果超出这个数，系统将随机清除一些TIME_WAIT并打印警告信息
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096
#进入SYN队列最大长度，加大队列长度可容纳更多的等待连接
在linux系统中，如果进程打开的文件句柄数量超过系统默认值1024，就会提示“too many files open”信息，所以要调整打开文件句柄限制。
* soft nofile 65535
* hoft nofile 65535
# ulimit -SHn 65535 #立刻生效
3.3 硬件配置
加大物理内存，提高文件系统性能。linux内核会从内存中分配出缓存区（系统缓存和数据缓存）来存放热数据，通过文件系统延迟写入机制，等满足条件时（如缓存区大小到达一定百分比或者执行sync命令）才会同步到磁盘。也就是说物理内存越大，分配缓存区越大，缓存数据越多。当然，服务器故障会丢失一定的缓存数据。
SSD硬盘代替SAS硬盘，将RAID级别调整为RAID1+0，相对于RAID1和RAID5有更好的读写性能（IOPS），毕竟数据库的压力主要来自磁盘I/O方面。
4、数据库架构扩展
随着业务量越来越大，单台数据库服务器性能已无法满足业务需求，该考虑加机器了，该做集群了~~~。主要思想是分解单台数据库负载，突破磁盘I/O性能，热数据存放缓存中，降低磁盘I/O访问频率。
4.1 主从复制与读写分离
因为生产环境中，数据库大多都是读操作，所以部署一主多从架构，主数据库负责写操作，并做双击热备，多台从数据库做负载均衡，负责读操作，主流的负载均衡器有LVS、HAProxy、Nginx。怎么来实现读写分离呢？大多数企业是在代码层面实现读写分离，效率比较高。另一个种方式通过代理程序实现读写分离，企业中应用较少，常见代理程序有MySQL Proxy、Amoeba。在这样数据库集群架构中，大大增加数据库高并发能力，解决单台性能瓶颈问题。如果从数据库一台从库能处理2000 QPS，那么5台就能处理1w QPS，数据库横向扩展性也很容易。
有时，面对大量写操作的应用时，单台写性能达不到业务需求。如果做双主，就会遇到数据库数据不一致现象，产生这个原因是在应用程序不同的用户会有可能操作两台数据库，同时的更新操作造成两台数据库数据库数据发生冲突或者不一致。在单库时MySQL利用存储引擎机制表锁和行锁来保证数据完整性，怎样在多台主库时解决这个问题呢？有一套基于perl语言开发的主从复制管理工具，叫MySQL-MMM（Master-Master replication managerfor Mysql，Mysql主主复制管理器），这个工具最大的优点是在同一时间只提供一台数据库写操作，有效保证数据一致性。
主从复制博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1290431
读写分离博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1305083
MySQL-MMM博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1354576
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