最近發現 MySQL 持續佔用非常多記憶體,當然原因是因為流量增加啦! 
發現原來我對 MySQL 的記憶體使用認知一直是錯的,難怪設定上有點問題,流量大會把記憶體吃光光!!
看來還是要認真看文件,不能憑感覺設定!!
 
簡單用這個語法,就可以知道你的 my.ini (my.cnf) 設定告訴 MySQL Server 可以使用多少 RAM
SELECT ( @@key_buffer_size
+ @@query_cache_size
+ @@innodb_buffer_pool_size
+ @@innodb_additional_mem_pool_size
+ @@innodb_log_buffer_size
+ @@max_connections * ( @@read_buffer_size
+ @@read_rnd_buffer_size
+ @@sort_buffer_size
+ @@join_buffer_size
+ @@binlog_cache_size
+ @@thread_stack
+ @@tmp_table_size )
) / (1024 * 1024 * 1024) AS MAX_MEMORY_GB;
在我的 Server 上測試一下,要用掉
10864.1470 GB
10864.1470 GB
10864.1470 GB
因為很重要,所以要說三次! 難怪流量大的時候,我的 MySQL 記憶體狂飆啊!!!!!!
 
至於如何設定,主要應該是看下面這幾個設定了! 自己算一下吧! 或是到這邊算: http://www.mysqlcalculator.com/
  • read_buffer_size
  • read_rnd_buffer_size
  • sort_buffer_size
  • join_buffer_size
  • binlog_cache_size
  • thread_stack
  • tmp_table_size 
 
 
  • RAM 8G 時建議設定
    [mysqld]
    datadir=/var/lib/mysql
    socket=/var/lib/mysql/mysql.sock
    default-storage-engine=MYISAM
    
    character-set-server=utf8
    collation-server=utf8_general_ci
    
    user=mysql
    symbolic-links=0
    
    # global settings
    table_cache=65535
    table_definition_cache=65535
    
    max_allowed_packet=4M
    net_buffer_length=1M
    bulk_insert_buffer_size=16M
    
    query_cache_type=1
    query_cache_size=8M
    query_cache_limit=16M
    
    # shared
    key_buffer_size=64M
    myisam_sort_buffer_size=32M
    max_heap_table_size=128M
    tmp_table_size=128M
    
    # per-thread
    sort_buffer_size=2M
    read_buffer_size=128k
    read_rnd_buffer_size=128k
    join_buffer_size=256k
    thread_stack=256k
    binlog_cache_size=0
    
    
    big-tables
    innodb_file_per_table = 1
    skip-external-locking
    max_connections=3000
    skip-name-resolve
    
    slow_query_log
    slow_query_log_file = /var/log/mysql-slow.log
    long_query_time = 30
    group_concat_max_len=65536
    
    # according to tuning-primer.sh
    thread_cache_size = 8
    thread_concurrency = 16
    
    # set variables
    concurrent_insert=2
    
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