服务器mysql与php的配置优化

我一直认为PHP的运行速度是非常的理想的，尤其是Zend引擎的加速之后。但是PHP仍然有加速的可能，你知道吗？
所有的一切都始于如何优化PHP的编译
尝试使用针对CPU型号的特殊编译参数 -msse -mmmx -mfpmath=sse
在编译的时候添加 -03参数
编译的时候调节CPU的参数 -march -mcpu Use Caution
尽量只编译你需要的模块，避免无用的扩展加载
对于很少使用的扩展模块，应该编译成共享模式，便于在运行的时候动态加载
也许有些时候 --disable-all 会是你的好朋友
把PHP静态编译到Apache可以提速20％
# PHP
./configure --with-apache=/path/to/apache_source
# Apache
./configure --activate-module=src/modules/php4/libphp4.a
优化你的PHP配置文件
确认你的 register_globals 配置为disabled
禁用 magic_quotes_* 选项
关闭 expose_php
关闭 register_argc_argv
除非绝对需要不要启用 always_populate_raw_post_data
Apache服务器的优化配置
MaxSpareServers 使用高配置
MaxClients 设置为你的服务器可以承受的2/5
MaxRequestsPerChild 理想情况是0 (不限)，但是实际上都设置为一个较的一个值
优化文件访问
DirectoryIndex 文件列表尽可能简短
无论如何禁止 .htaccess 文件的 AllowOverride none
使用 FollowSymLinks 简化文件访问处理
避免使用 mod_rewrite 或者更复杂的操作
如果日志非必须的话就禁用
如果必须使用日志，那么请记录到一个文件中去，并且在分析过后清除
消除昂贵的系统呼叫
不要开启 ExtendedStatus
在允许和禁止规则的时候使用IP而不要使用域名
不要启用 HostnameLookups
保持 ServerSignature 关闭
设置 KeepAlive 为较小的一个值
动态和静态的内容分离
提高硬盘性能参数
使用 output_buffering 优化PHP到Apache的交互
增加Apache的 SendBufferSize 大小
提高缓存执行
使用PHP代码缓存机制
Turck MMCache 停止开发
APC 较慢，优化不够
Zend Cache 优化性能好，但付费
ionCube PHP Accelerator 免费但不开源
如果可以使用Zlib压缩
减少输出数据
用CSS替换HTML
压缩HTML页面
使用Sessions管理
优化你的SQL指令
碰到过好几次这样的题目,可每次都不能答的完全正确.
现在大概列出如下忘各位补充)
1.数据库的设计
尽量把
数据库
设计的更小的占磁盘空间.
1).尽可能使用更小的整数类型.(mediumint就比int更合适).
2).尽可能的定义字段为not null,除非这个字段需要null.
3).如果没有用到变长字段的话比如varchar,那就采用固定大小的纪录格式比如char.
4).表的主索引应该尽可能的短.这样的话每条纪录都有名字标志且更高效.
5).只创建确实需要的索引。索引有利于检索记录，但是不利于快速保存记录。如果总是要在表的组合字段上做搜索，那么就在这些字段上创建索引。索引的第一部分必须是最常使用的字段.如果总是需要用到很多字段，首先就应该多复制这些字段，使索引更好的压缩。
6).所有数据都得在保存到数据库前进行处理。
7).所有字段都得有默认值。
8).在某些情况下,把一个频繁扫描的表分成两个速度会快好多。在对动态格式表扫描以取得相关记录时，它可能使用更小的静态格式表的情况下更是如此。
2.系统的用途
1).尽量使用长连接.
2).explain 复杂的SQL语句。
3).如果两个关联表要做比较话，做比较的字段必须类型和长度都一致.
4).LIMIT语句尽量要跟order by或者 distinct.这样可以避免做一次full table scan.
5).如果想要清空表的所有纪录,建议用truncate table tablename而不是delete from tablename.
6).能使用STORE PROCEDURE 或者 USER FUNCTION的时候.
7).在一条insert语句中采用多重纪录插入格式.而且使用load data infile来导入大量数据，这比单纯的indert快好多.
8).经常OPTIMIZE TABLE 来整理碎片.
Array).还有就是date 类型的数据如果频繁要做比较的话尽量保存在unsigned int 类型比较快。
3.系统的瓶颈
1).磁盘搜索.
并行搜索,把数据分开存放到多个磁盘中，这样能加快搜索时间.
2).磁盘读写(IO)
可以从多个媒介中并行的读取数据。
3).CPU周期
数据存放在主内存中.这样就得增加CPU的个数来处理这些数据。
4).内存带宽
当CPU要将更多的数据存放到CPU的缓存中来的话,内存的带宽就成了瓶颈.

图图

mysql在遇到严重性能问题时，一般都有这么几种可能
1、索引没有建好;
2、sql写法过于复杂;
3、配置错误;
4、机器实在负荷不了;
1、索引没有建好
如果看到mysql消耗的cpu很大，可以用mysql的client工具来检查。
在linux下执行
/usr/local/mysql/bin/mysql -hlocalhost -uroot -p
输入密码，如果没有密码，则不用-p参数就可以进到客户端界面中。
看看当前的运行情况
show full processlist
可以多运行几次
这个命令可以看到当前正在执行的sql语句，它会告知执行的sql、数据库名、执行的状态、来自的客户端ip、所使用的帐号、运行时间等信息
在我的cache后端，这里面大部分时间是看不到显示任何sql语句的，我认为这样才算比较正常。如果看到有很多sql语句，那么这台mysql就一定会有性能问题
如果出现了性能问题，则可以进行分析：
1、是不是有sql语句卡住了?
这是出现比较多的情况，如果数据库是采用myisam，那么有可能有一个写入的线程会把数据表给锁定了，如果这条语句不结束，则其它语句也无法运行。
查看processlist里的time这一项，看看有没有执行时间很长的语句，要留意这些语句。
2、大量相同的sql语句正在执行
如果出现这种情况，则有可能是该sql语句执行的效率低下，同样要留意这些语句。
然后把你所怀疑的语句统统集合一下，用desc(explain)来检查这些语句。
首先看看一个正常的desc输出：
mysql> desc select * from imgs where imgid=1651768337;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | imgs | const | PRIMARY | PRIMARY | 8 | const | 1 | |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
注意key、rows和Extra这三项，这条语句返回的结果说明了该sql会使用PRIMARY主键索引来查询，结果集数量为1条，Extra没有显示，证明没有用到排序或其他操作。由此结果可以推断，mysql会从索引中查询imgid=1651768337这条记录，然后再到真实表中取出所有字段，是很简单的操作。
key是指明当前sql会使用的索引，mysql执行一条简单语句时只能使用到一条索引，注意这个限制;rows是返回的结果集大小，结果集就是使用该索引进行一次搜索的所有匹配结果;Extra一般会显示查询和排序的方式，。
如果没有使用到key，或者rows很大而用到了filesort排序，一般都会影响到效率，例如：
mysql> desc select * from imgs where userid="7mini" order by clicks desc limit 10;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-----------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | imgs | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 12506 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
这条sql结果集会有12506条，用到了filesort，所以执行起来会非常消耗效率的。这时mysql执行时会把整个表扫描一遍，一条一条去找到匹配userid="7mini"的记录，然后还要对这些记录的clicks进行一次排序，效率可想而知。真实执行时如果发现还比较快的话，那是因为服务器内存还足够将12506条比较短小的记录全部读入内存，所以还比较快，但是并发多起来或者表大起来的话，效率问题就严重了。
这时我把userid加入索引：
create index userid on imgs (userid);
然后再检查：
mysql> desc select * from imgs where userid="7mini" order by clicks desc limit 10;
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | imgs | ref | userid | userid | 51 | const | 8 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
嗯，这时可以看到mysql使用了userid这个索引搜索了，用userid索引一次搜索后，结果集有8条。然后虽然使用了filesort一条一条排序，但是因为结果集只有区区8条，效率问题得以缓解。
但是，如果我用别的userid查询，结果又会有所不同：
mysql> desc select * from imgs where userid="admin" order by clicks desc limit 10;
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | imgs | ref | userid | userid | 51 | const | 2944 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
这个结果和userid="7mini"的结果基本相同，但是mysql用userid索引一次搜索后结果集的大小达到2944条，这2944条记录都会加入内存进行filesort，效率比起7mini那次来说就差很多了。这时可以有两种办法可以解决，第一种办法是再加一个索引和判断条件，因为我只需要根据点击量取最大的10条数据，所以有很多数据我根本不需要加进来排序，比如点击量小于10的，这些数据可能占了很大部分。
我对clicks加一个索引，然后加入一个where条件再查询：
create index clicks on imgs(clicks);
mysql> desc select * from imgs where userid="admin" order by clicks desc limit 10;
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | imgs | ref | userid,clicks | userid | 51 | const | 2944 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
这时可以看到possible_keys变成了userid,clicks，possible_keys是可以匹配的所有索引，mysql会从possible_keys中自己判断并取用其中一个索引来执行语句，值得注意的是，mysql取用的这个索引未必是最优化的。这次查询mysql还是使用userid这个索引来查询的，并没有按照我的意愿，所以结果还是没有什么变化。改一下sql加上use index强制mysql使用clicks索引：
mysql> desc select * from imgs use index (clicks) where userid='admin' and clicks>10 order by clicks desc limit 10
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | imgs | range | clicks | clicks | 4 | NULL | 5455 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
这时mysql用到了clicks索引进行查询，但是结果集比userid还要大!看来还要再进行限制：
mysql> desc select * from imgs use index (clicks) where userid='admin' and clicks>1000 order by clicks desc limit 10
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | imgs | range | clicks | clicks | 4 | NULL | 312 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
加到1000的时候结果集变成了312条，排序效率应该是可以接受。
不过，采用换索引这种优化方式需要取一个采样点，比如这个例子中的1000这个数字，这样，对userid的每个数值，都要去找一个采样点，这样对程序来说是很难办的。如果按1000取样的话，那么userid='7mini'这个例子中，取到的结果将不会是8条，而是2条，给用户造成了困惑。
当然还有另一种办法，加入双索引：
create index userid_clicks on imgs (userid, clicks)
mysql> desc select * from imgs where userid="admin" order by clicks desc limit 10;
+----+-------------+-------+------+----------------------+---------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+----------------------+---------------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | imgs | ref | userid,userid_clicks | userid_clicks | 51 | const | 2944 | Using where |
+----+-------------+-------+------+----------------------+---------------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
这时可以看到，结果集还是2944条，但是Extra中的filesort不见了。这时mysql使用userid_clicks这个索引去查询，这不但能快速查询到userid="admin"的所有记录，并且结果是根据clicks排好序的!所以不用再把这个结果集读入内存一条一条排序了，效率上会高很多。
但是用多字段索引这种方式有个问题，如果查询的sql种类很多的话，就得好好规划一下了，否则索引会建得非常多，不但会影响到数据insert和update的效率，而且数据表也容易损坏。
以上是对索引优化的办法，因为原因可能会比较复杂，所以写得比较的长，一般好好优化了索引之后，mysql的效率会提升n个档次，从而也不需要考虑增加机器来解决问题了。
但是，mysql甚至所有数据库，可能都不好解决limit的问题。在mysql中，limit 0,10只要索引合适，是没有问题的，但是limit 100000,10就会很慢了，因为mysql会扫描排好序的结果，然后找到100000这个点，取出10条返回。要找到100000这个点，就要扫描100000条记录，这个循环是比较耗时的。不知道会不会有什么好的算法可以优化这个扫描引擎，我冥思苦想也想不出有什么好办法。对于limit，目前直至比较久远的将来，我想只能通过业务、程序和数据表的规划来优化，我想到的这些优化办法也都还没有一个是万全之策，往后再讨论。
2、sql写法过于复杂
sql写法假如用到一些特殊的功能，比如groupby、或者多表联合查询的话，mysql用到什么方式来查询也可以用desc来分析，我这边用复杂sql的情况还不算多，所以不常分析，暂时就没有好的建议。
3、配置错误
配置里主要参数是key_buffer、sort_buffer_size/myisam_sort_buffer_size，这两个参数意思是：
key_buffer=128M：全部表的索引都会尽可能放在这块内存区域内，索引比较大的话就开稍大点都可以，我一般设为128M，有个好的建议是把很少用到并且比较大的表想办法移到别的地方去，这样可以显著减少mysql的内存占用。
sort_buffer_size=1M：单个线程使用的用于排序的内存，查询结果集都会放进这内存里，如果比较小，mysql会多放几次，所以稍微开大一点就可以了，重要是优化好索引和查询语句，让他们不要生成太大的结果集。
另外一些配置：
thread_concurrency=8：这个配置标配=cpu数量x2
interactive_timeout=30
wait_timeout=30：这两个配置使用10-30秒就可以了，这样会尽快地释放内存资源，注意：一直在使用的连接是不会断掉的，这个配置只是断掉了长时间不动的连接。
query_cache：这个功能不要使用，现在很多人看到cache这几个字母就像看到了宝贝，这是不唯物主义的。mysql的query_cache在每次表数据有变化的时候都会重新清理连至该表的所有缓存，如果更新比较频繁，query_cache不但帮不上忙，而且还会对效率影响很大。这个参数只适合只读型的数据库，如果非要用，也只能用query_cache_type=2自行用SQL_CACHE指定一些sql进行缓存。
max_connections：默认为100，一般情况下是足够用的，但是一般要开大一点，开到400-600就可以了，能超过600的话一般就有效率问题，得另找对策，光靠增加这个数字不是办法。
其它配置可以按默认就可以了，个人觉得问题还不是那么的大，提醒一下：1、配置虽然很重要，但是在绝大部分情况下都不是效率问题的罪魁祸首。2、mysql是一个数据库，对于数据库最重要考究的不应是效率，而是稳定性和数据准确性。
4、机器实在负荷不了
如果做了以上调整，服务器还是不能承受，那就只能通过架构级调整来优化了。
1、mysql同步。
通过mysql同步功能将数据同步到数台从数据库，由主数据库写入，从数据库提供读取。
我个人不是那么乐意使用mysql同步，因为这个办法会增加程序的复杂性，并常常会引起数据方面的错误。在高负荷的服务中，死机了还可以快速重启，但数据错误的话要恢复就比较麻烦。
2、加入缓存
加入缓存之后，就可以解决并发的问题，效果很明显。如果是实时系统，可以考虑用刷新缓存方式使缓存保持最新。
在前端加入squid的架构比较提倡使用，在命中率比较高的应用中，基本上可以解决问题。
如果是在程序逻辑层里面进行缓存，会增加很多复杂性，问题会比较多而且难解决，不建议在这一层面进行调整。
3、程序架构调整，支持同时连接多个数据库
如果web加入缓存后问题还是比较严重，只能通过程序架构调整，把应用拆散，用多台的机器同时提供服务。
如果拆散的话，对业务是有少许影响，如果业务当中有部分功能必须使用所有的数据，可以用一个完整库+n个分散库这样的架构，每次修改都在完整库和分散库各操作一次，或定期整理完整库。
当然，还有一种最笨的，把数据库整个完完整整的做拷贝，然后程序每次都把完整的sql在这些库执行一遍，访问时轮询访问，我认为这样要比mysql同步的方式安全。
4、使用 mysql proxy 代理
mysql proxy 可以通过代理把数据库中的各个表分散到数台服务器，但是它的问题是没有能解决热门表的问题，如果热门内容散在多个表中，用这个办法是比较轻松就能解决问题。
我没有用过这个软件也没有认真查过，不过我对它的功能有一点点怀疑，就是它怎么实现多个表之间的联合查询?如果能实现，那么效率如何呢?
5、使用memcachedb
数据库换用支持mysql的memcachedb，是可以一试的想法，从memcachedb的实现方式和层面来看对数据没有什么影响，不会对用户有什么困扰。
为我现在因为数据库方面问题不多，没有试验过这个玩意。不过，只要它支持mysql的大部分主要的语法，而且本身稳定，可用性是无需置疑的。