一、最好的优化 ----- 不查询 ! 这不是开玩笑 . 如果一台服务器出现长时间负载过高/ 周期性负载过大 , 或偶尔卡住 ，如何来处理 ? 大的思路 -------- 是周期性的变化还是偶尔问题 ? 是服务器整体性能的问题 , 还是某单条语句的问题 ? 具体到单条语句 , 这条
一、最好的优化-----不查询!
这不是开玩笑.
如果一台服务器出现长时间负载过高 /周期性负载过大,或偶尔卡住，如何来处理?
大的思路--------
        是周期性的变化还是偶尔问题?
       是服务器整体性能的问题, 还是某单条语句的问题?
       具体到单条语句, 这条语句是在等待上花的时间,还是查询上花的时间.
       唯一的办法-----监测并观察服务器的状态.
    1:观察服务器状态, 一般用如下2个命令
show status;  show processlist;
例: mysql> show status;
   #mysqladmin ext （功能相同）
二、那我们来做一个实验：mysql周期性波动试验
（一）、实验目的: 模拟数据库高低峰时的压力波动,并会观察绘制波动曲线
（二）、实验思路: 反复查询数据库并缓存入memcached, 缓存定期失效,
（三）、观察记录服务器参数,并作图表.
（四）、实验准备: nginx+php+memcached+awk+ab
    1: index.php  (随机访问3w条热数据,并储存在memcached中
    2: memcached (储存查询结果)
    3: ab 压力测试工具
    4: awk脚本
三、实验步骤:
总数据1300w以上,热数据3w，50个并发,每秒请求500-1000次
请求结果缓存在memcache,生命周期为60秒,
(生命周期要结合请求周期来制定,比如3万条数据随机,每秒1000条,30秒能走一遍,生命周期可设为60秒)
观察mysql连接数,每秒请求数的周期变化.
再打开一个窗口
50个并发，200000个总请求
缓存热数据脚本
> status.txtsleep 1done
让memcached后台运行
ab压力测试
在excel画出图表
解决办法: 
1: 减少无关请求(业务逻辑层面,暂不讨论,但其实是最有效的手段)
2: 如果请求数是一定的,不可减少的. 我们要尽量让请求数平稳,不要有剧烈波动.
很多时候,不是服务器撑不住总的查询量,而是在某个时间段撑不住高峰请求.
----夜间负载低时,集中失效. 
短时间内会有波峰,但夜间访问量少,因此波峰并不剧烈,当到上午10点左右人多时,缓存已经建立了一部分. 白天时,波峰也不剧烈. 
或者让缓存的生命周期在一定范围内随机,也可以减缓波峰剧烈的情况
我们把实验中的生命周期由80秒,改为[40-120秒],其他实验条件不变.
得到如下曲线
可以看出,稳定运行后,请求在[1000-1500]之间波动,
而固定缓存周期是,请求在[500-1700]之间波动.