1、背景
在阅读这篇文章之前，读者需要注意的是，为了维护隐私，用 MySQL 服务器的 D 段代替完整 IP，并且略去一些私密信息。 A 项目，因 I/O 出现规律性地剧烈波动。每 15 分钟落地一次，innodbBuffPoolPagesFlushed 参数监控波峰和波谷交替出现，磁盘 I/O 同样如此，并且 until 达到 100%。经过排查，排除了触发器、事件、存储过程、前端程序定时器、系统 crontab 的可能性。最终定位为 InnoDB 日志切换，但是否完全是日志造成的影响，还有待进一步跟踪和分析。 找到问题的可能所在，试图在 24 主库上做了如下调整：
做了如上调整以后，I/O 趋于平稳，没有再出现大的波动。 为了保险起见，A 项目方面决定采用配有 SSD 的机型，对主库进行迁移，同时对 24 的从库 27 进行迁移。待迁移完成后，在新的主库 39 上，针对 SSD 以及 MySQL InnoDB 参数进行优化。待程序切换完成后，再次对针对 SSD 以及 MySQL InnoDB 参数进行优化。也就是说在上线前后进行优化，观察 I/O 状态。 2、SSD 特性众所周知，SSD 的平均性能是优于 SAS 的。SSD 能解决 I/O 瓶颈，但互联网行业总要权衡收益与成本的。目前内存数据库是这个领域的一大趋势，一方面，越来越多的应用会往 NoSQL 迁移。另一方面，重要数据总要落地，传统的机械硬盘已经不能满足目前高并发、大规模数据的要求。总的来说，一方面，为了提高性能，尽可能把数据内存化，这也是 InnoDB 存储引擎不断改进的核心原则。后续的 MySQL 版本已经对 SSD 做了优化。另一方面，尽可能上 SSD。 SSD 这么神秘，接下来我们看看它有哪些特性：
总结起来，也就是随机读性能较连续读性能好，连续写性能较随机写性能好，会有写入放大的问题，同一位置插入次数过多容易导致损坏。 3、基于 SSD 的数据库优化基于 SSD 的数据库优化，我们可以做如下事情：
具体来说，我们可以做如下调整：
针对系统 I/O 调度算法，做如下解释。系统 I/O 调度算法有四种，CFQ(Complete Fairness Queueing，完全公平排队 I/O 调度程序)、NOOP(No Operation，电梯式调度程序)、Deadline（截止时间调度程序）、AS(Anticipatory，预料 I/O 调度程序)。 下面对上述几种调度算法做简单地介绍。 CFQ 为每个进程/线程，单独创建一个队列来管理该进程所产生的请求，也就是说每个进程一个队列，各队列之间的调度使用时间片来调度，以此来保证每个进程都能被很好的分配到 I/O 带宽，I/O 调度器每次执行一个进程的 4 次请求。 NOOP 实现了一个简单的 FIFO 队列，它像电梯的工作主法一样对 I/O 请求进行组织，当有一个新的请求到来时，它将请求合并到最近的请求之后，以此来保证请求同一介质。 Deadline 确保了在一个截止时间内服务请求，这个截止时间是可调整的，而默认读期限短于写期限，这样就防止了写操作因为不能被读取而饿死的现象。 AS 本质上与 Deadline 一样，但在最后一次读操作后，要等待 6ms，才能继续进行对其它 I/O 请求进行调度。可以从应用程序中预订一个新的读请求，改进读操作的执行，但以一些写操作为代价。它会在每个 6ms 中插入新的 I/O 操作，而会将一些小写入流合并成一个大写入流，用写入延时换取最大的写入吞吐量。 在 SSD 或者 Fusion IO，最简单的 NOOP 反而可能是最好的算法，因为其他三个算法的优化是基于缩短寻道时间的，而固态硬盘没有所谓的寻道时间且 I/O 响应时间非常短。 还是用数据说话吧，以下是 SSD 下针对不同 I/O 调度算法所做的 I/O 性能测试，均为 IOPS。
可以看到，整体来说，NOOP 算法略胜于其他算法。 接下来讲解需要调整的 InnoDB 参数的含义：
4、A 项目 MySQL 主从关系图A 项目 MySQL 主从关系如图一：
Yzone 5、程序切换之前调优程序切换之前，39 只是 24 的从库，所以 IO 压力不高，以下的调整也不能说明根本性的变化。需要说明一点，以下调整的平均间隔在 30 分钟左右。 5.1 修改系统 IO 调度算法系统默认的 I/O 调度算法 是 CFQ，我们试图先修改之。至于为什么修改，可以查看第3节。 具体的做法如下，需要注意的是，请根据实际情况做调整，比如你的系统中磁盘很可能不是 sda。
如果想永久生效，需要更改 /etc/grub.conf，添加 elevator，示例如下：
此步调整做完以后，查看 39 I/O 状态，并没有显著的变化。 5.2 修改 innodb_io_capacity = 4000在做这个参数调整之前，我们来看看当前 MySQL 的配置：
修改方法如下：
网络上的文章，针对 SSD 的优化，MySQL 方面需要把 innodb_io_capacity 设置为 4000，或者更高。然而实际上，此业务 UPDATE 较多，每次的修改量大概有 20K，并且基本上都是离散写。innodb_io_capacity 达到 4000，SSD 并没有给整个系统带来很大的性能提升。相反，反而使 IO 压力过大，until 甚至达到 80% 以上。 5.3 修改 innodb_max_dirty_pages_pct = 25修改方法如下：
修改之后的 MySQL 配置：
之前已经将 innodb_max_dirty_pages_pct 设置为 30，此处将 innodb_max_dirty_pages_pct 下调为 25%，目的为了查看脏数据对 I/O 的影响。修改的结果是，I/O 出现波动，innodbBuffPoolPagesFlushed 同样出现波动。然而，由于 39 是 24 的从库，暂时还没有切换，所有压力不够大，脏数据也不够多，所以调整此参数看不出效果。 5.4 修改 innodb_io_capacity = 2000修改方法不赘述。 修改之后的 MySQL 配置：
因为 innodb_io_capacity 为 4000 的情况下，I/O 压力过高，所以将 innodb_io_capacity 调整为 2000。调整后，w/s 最高不过 2000 左右，并且 I/O until 还是偏高，最高的时候有 70%。我们同时可以看到，I/O 波动幅度减小，innodbBuffPoolPagesFlushed 同样如此。 5.5 修改 innodb_io_capacity = 1500修改方法不赘述。 修改之后的 MySQL 配置：
I/O 持续出现波动，我们接着继续下调 innodb_io_capacity，调整为 1500。I/O until 降低，I/O 波动幅度继续减小，innodbBuffPoolPagesFlushed 同样如此。 5.6 关闭 innodb_adaptive_flushing修改方法如下：
修改之后的 MySQL 配置：
既然落地仍然有异常，那我们可以试着关闭 innodb_adaptive_flushing，不让 MySQL 干预落地。调整的结果是，脏数据该落地还是落地，并没有受 I/O 压力的影响，调整此参数无效。 5.7 打开 innodb_adaptive_flushing修改方法如下：
修改之后的 MySQL 配置：
经过以上调整，关闭 innodb_adaptive_flushing 没有效果，还是保持默认打开，让这个功能持续起作用吧。 5.8 设置 innodb_max_dirty_pages_pct = 20修改方法不赘述。 修改之后的 MySQL 配置：
接着我们将 innodb_max_dirty_pages_pct 下调为 20，观察脏数据情况。由于 InnoDB Buffer Pool 设置为 40G，20% 也就是 8G，此时的压力达不到此阀值，所以调整参数是没有效果的。但业务繁忙时，就可以看到效果，落地频率会增高。 5.9 设置 innodb_io_capacity = 1000修改方法不赘述。 修改之后的 MySQL 配置：
经过以上调整，我们需要的是一个均衡的 IO，给其他进程一些余地。于是把 innodb_io_capacity 设置为 1000，此时可以看到 I/O until 维持在 10% 左右，整个系统的参数趋于稳定。 后续还要做进一步的监控、跟踪、分析和优化。 6、 程序切换之后调优在业务低峰，凌晨 1 点左右，配合研发做了切换。切换之后的主从关系可以查看第五节。 6.1 设置 innodb_max_dirty_pages_pct = 30，innodb_io_capacity = 1500修改方法不赘述。 修改之后的 MySQL 配置：
在 innodb_io_capacity 为 1000，innodb_max_dirty_pages_pct 为 20 的环境下，I/O until 有小幅波动，而且波峰和波谷持续交替，这种情况是不希望看到的。innodbBuffPoolPagesFlushed 比较稳定，但 innodbBuffPoolPagesDirty 持续上涨，没有下降的趋势。故做了如下调整：innodb_max_dirty_pages_pct = 30，innodb_io_capacity = 1500。调整完成后，innodbBuffPoolPagesDirty 趋于稳定，I/O until 也比较稳定。 6.2 设置 innodb_max_dirty_pages_pct = 40，innodb_io_capacity = 2000修改方法不赘述。 修改之后的 MySQL 配置：
针对目前这种 I/O 情况，做了如下调整：innodb_max_dirty_pages_pct = 40，innodb_io_capacity = 2000。 6.3 分析针对以上两个调整，我们通过结合监控数据来分析 I/O 状态。 以下是高速缓冲区的脏页数据情况，如图二：
InnoDB Dirty pages 以下是脏数据落地的情况，如图三
InnoDB Flushed 28 号早 8 点到下午 7 点，当脏数据上升，也就是在内存中的数据更多，那么落地就会很少，呈现一个平稳的趋势；当脏数据维持不变，也就是脏数据达到了 innodb_max_dirty_pages_pct 的限额（innodb_buffer_pool_size 为 40G，innodb_max_dirty_pages_pct 为 40%，也就是在内存中的脏数据最多为 16G，每个 Page 16K，则 innodbBufferPoolDirtyPages 最大为 1000K），落地就会增多，呈现上升的趋势，所以才会出现上述图片中的曲线。 这是最后的配置：
7、小结此次针对 SSD 以及 MySQL InnoDB 参数优化，总结起来，也就是以下三条：
针对 innodb_write_io_threads 和 innodb_read_io_threads 的调优我们目前没有做，我相信调整为 8 或者 16，系统 I/O 性能会更好。 还有，需要注意以下几点：
文末，说一点比较有意思的。之前有篇文章提到过 SSDB。SSDB 底层采用 Google 的 LevelDB，并支持 Redis 协议。LevelDB 的设计完全是贴合 SSD 的设计思想的。首先，尽可能地转化为连续写；其次，不断新增数据文件，防止同一位置不断擦写。另外，SSDB 的名字取得也很有意思，也很有水平。我猜想作者也是希望用户将 SSDB 应用在 SSD 上吧。 8、参考MySQL 文档： 8.5 Optimizing for InnoDB Tables (责任编辑：IT) |
图二 主库的脏数据情况
图三 主库的脏数据落地情况