'/tmp/mysql.sock' (11)  오류...

인터넷을 뒤져봐도 별다른 이야기가 없다...

그렇다고 포기할 내가 아니지..ㅎㅎㅎ

대략 서버가 다운된 이유는 안봐도 뻔하다..

사용자가 동시에 많이 접속해서 문제가 된거다.

예전부터 짐작은 하고 있었지만.

보통 정상적으로 유통되는 프로그램에서는 그런일이 잘 없지만.

내가 만든 그리고 일부 PHP 프로그래머들은

mysql_connect() 한뒤

연결을 닫지 않는 편이다.

이럴 경우 다음 연결을 대비하여

Mysql에서 연결은 완전히 끊지 않는다.

이걸 얼마만에 사용하지 않는다고 이식하여 자동으로 끊어주냐 하면

무련 8시간 즉 28800 초 뒤에 끊어 준다는 거다.

그동안 연결이 유지 될려면 Mysql 은 많은 메모리를 소비하게 된다.

그걸 알면서도 귀차니즘으로 인하여 

mysql_close($link_id);//mysql 연결 종료

이런문장을 내가 만든 프로그램에 모두 찾아서 적기 귀찮아서... 안적었던 것이다.

본래

PHP에서 페이지가 닫아지면 자동으로 close가 일어 난다고는 하지만

실제로 확인해보면 그렇치 않다는 것이다.

일단 귀차니즘이 발동하여

자동으로 연결이 끊어지는 시간을 디폴트 8시간에서

1시간으로 줄였다.

my.cnf 에서

wait_timeout = 3600 이렇게 해놨다.

혹시 내가 close 안하는데 익숙해져서

connect도 안했는지 모르니깐.. 혹시나 한시간 정도는 연결을 유지하게 해놨다.

그리고

프로그램도 여기 저기 손봤다.

내가 찾을수 있는 모든곳에

mysql_close($link_id);//mysql 연결 종료

위 문장을 삽입하여 연결을 명시적으로 종료하게 해놨다.

그러다가 찾은것이

아래글이다.

튜닝에 관한 좋은 이야기가 많다.

나두 몇가지 적용을 해봤다.

스레드 생성이 너무 자주되어서

스레드캐시를 설정했다.

thread_cache = 8 이렇게 해서 스레드 8개 이내는 캐시를 사용하게 설정해 봤다.

load average가 줄어들거나 그런거는 아닌데.. 아무래도 스레드를 재사용하면 메모리를 그대로 받아서 쓰기 때문에

메모리 누수나 부족 현상이 조금 줄지 않을까 하는 기대감으로 해봤는데...

별반 차이는 없어 보이지만

mysql 수치상으로는 상당히 좋아진거 같다.

삭제 될때를 대비해서 퍼왔다.

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MySQL DataBase 서버 튜닝 - Connection과 Memory

MySQL Database의 경우 Oracle 이나 MS SQL Server에 비해서 대용량의 자료를 처리하는 경우가 적기에 튜닝에 필요성이 적은 것 같습니다. 그러나 웹이라는 환경은 많은 사용자가 동시에 접속을 할 수 있기에 항상 모니터링과 최적화는 기본이라고 생각합니다.

본 강좌에서는 기본적인 모니터링 방법과 Connection과 Memory 부분에 대한 튜닝 방법을 소개하도록 하겠습니다.

가. 모니터링 및 초기화 명령어

• show status - MySQL 데이타베이스의 현재 상황
• show Processlist - MySQL 프로세스 목록
• show variables - 설정 가능한 모든 변수 목록
• flush logs - MySQL의 로그파일 초기화
• flush status - MySQL 상태정보 초기화
• flush thread - 쓰레드 캐시에 저장된 쓰레드 초기화
• flush tables - MySQL에 캐싱된 테이블 초기화
• flush privileges - 권한정보 재 설정

나. Connection 튜닝

1. status

• Aborted_clients - 클라이언트 프로그램이 비 정상적으로 종료된 수
• Aborted_connects - MySQL 서버에 접속이 실패된 수
• Max_used_connections - 최대로 동시에 접속한 수
• Threads_cached - Thread Cache의 Thread 수
• Threads_connected - 현재 연결된 Thread 수
• Threads_created - 접속을 위해 생성된 Thread 수
• Threads_running - Sleeping 되어 있지 않은 Thread 수

2. system variables

• wait_timeout - 종료전까지 요청이 없이 기다리는 시간 ( TCP/IP 연결, Shell 상의 접속이 아닌 경우 )
• thread_cache_size - thread 재 사용을 위한 Thread Cache 수로써, Cache 에 있는 Thread 수보다 접속이 많으면 새롭게 Thread를 생성한다.
• max_connections - 최대 동시 접속 가능 수

그외에 status 또는 system variables 값은 참고의 Mysql 메뉴얼을 참조해 주십시요.

mysql> show variables like '%max_connection%';
+-----------------+-------+
| Variable_name   | Value |
+-----------------+-------+
| max_connections | 100   |
+-----------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> show status like '%connect%';
+----------------------+---------+
| Variable_name        | Value   |
+----------------------+---------+
| Aborted_connects     | 3782    |
| Connections          | 2961108 |
| Max_used_connections | 90      |
| Threads_connected    | 1       |
+----------------------+---------+
4 rows in set (0.01 sec)
mysql> show status like '%clients%';
+-----------------+-------+
| Variable_name   | Value |
+-----------------+-------+
| Aborted_clients | 2160  |
+-----------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> show status like '%thread%';
+------------------------+-------+
| Variable_name          | Value |
+------------------------+-------+
| Delayed_insert_threads | 0     |
| Slow_launch_threads    | 0     |
| Threads_cached         | 7     |
| Threads_connected      | 1     |
| Threads_created        | 1364  |
| Threads_running        | 1     |
+------------------------+-------+
6 rows in set (0.00 sec)

Cache Miss Rate(%) =  Threads_created / Connections * 100
Connection Miss Rate(%) = Aborted_connects / Connections * 100
Connection Usage(%) = Threads_connected / max_connections * 100

위의 경우는 Cache Miss Rate(%) = 0.05%, Connection Miss Rate(%) = 0.12%, Connection Usage(%) = 1%

3. 튜닝

• Connection Usage(%)가 100% 라면 max_connections 수를 증가시켜 주십시요. Connection 수가 부족할 경우 Too Many Connection Error 가 발생합니다.
• DB 서버의 접속이 많은 경우는 wait_timeout 을 최대한 적게 (10~20 정도를 추천) 설정하여 불필요한 연결을 빨리 정리하는 것이 좋습니다. 그러나 Connection Miss Rate(%) 가 1% 이상이 된다면 wait_timeout 을 좀 더 길게 잡는 것이 좋습니다.
• Cache Miss Rate(%) 가 높다면 thread_cache_size를 기본값인 8 보다 높게 설정하는 것이 좋습니다. 일반적으로 threads_connected 가 Peak-time 시 보다 약간 낮은 수치로 설정하는 것이 좋습니다.
• MySQL 서버는 외부로 부터 접속 요청을 받을 경우 인증을 위해 IP 주소를 호스트네임으로 바꾸는 과정을 수행하여 접속시에 불필요한 부하가 발생하게 됩니다. skip-name-resolve를 설정하시고 접속시에 IP 기반으로 접속을 하게 되면 hostname lookup 과정을 생략하게 되어 좀 더 빠르게 접속을 하실 수 있습니다.

다. Memory 튜닝

1. status

• key_block_unused - Key Cache에서 사용되고 있지 않은 Block 수
• key_reads - Key Block 읽기 요청시 Disk을 읽은 수
• key_read_requests - Key Block 읽기 요청수

2. system variables

• key_buffer_size - 인덱스를 메모리에 저장하는 버퍼의 크기
• table_cache - 전체 쓰레드가 사용할 오픈 가능한 테이블 수
• myisam_sort_buffer_size - 테이블 repair,Alter table,load data에 사용되는 버퍼 메모리 크기
• join_buffer_size - 조인을 위한 메모리 버퍼 크기
• record_buffer - 순차적인 검색을 위해 사용되는 메모리 버퍼 크기
• record_rnd_buffer - order by 절을 사용할 경우 디스크 사용을 피하기 위하여 사용하는 메모리 버퍼 크기
• sort_buffer - order by 와 group by에 사용되는 메모리 버퍼 크기
• tmp_table_size - group by 시 디스크를 사용하지 않고 임시 테이블을 만들기 위해 사용되는 메모리 크기
• key_cache_block_size - block 의 크기(bytes, 기본값 1024)

mysql> show status like '%key%';
+------------------------+-----------+
| Variable_name          | Value     |
+------------------------+-----------+
| Com_preload_keys       | 0         |
| Com_show_keys          | 2945      |
| Handler_read_key       | 365020739 |
| Key_blocks_not_flushed | 0         |
| Key_blocks_unused      | 222601    |
| Key_blocks_used        | 231960    |
| Key_read_requests      | 847204435 |
| Key_reads              | 4195954   |
| Key_write_requests     | 25034738  |
| Key_writes             | 16452136  |
+------------------------+-----------+
10 rows in set (0.00 sec)

Key Buffer Usage = 1 - ((Key_blocks_unused × key_cache_block_size) / key_buffer_size)
Key_reads/Key_read_requests Rate(%) =  Key_reads/Key_read_requests * 100 
Key_reads/Key_read_requests Relative Rate(%) = (1- ^Key_reads/^Key_read_requests) * 100

* ^Key_Reads = Current Key_Rreads - Previous Key_Reads

3. 튜닝

• key_buffer_size는 총 메모리 크기의 25% 정도의 크기로 설정하는 것이 좋습니다.
• Key_reads/Key_read_requests Rate(%)은 일반적으로 1%보다 적습니다. 1% 보다 높다면 Key Cache가 아닌 디스크를 읽은 경우가 많다고 판단할 수 있습니다. 또한 Key_reads/Key_reads_requests Relative Rate(%) 값이 지속적으로 90% 이상일 경우는 key_buffer_size가 효율적으로 설정되어 있다고 생각하시면 됩니다. 하지만 데이터베이스가 엄청나게 크거나 여러 데이터를 골고루 많이 읽는 데이터베이스라면 아무리 많은 양의 키 캐시를 설정해도 90% 이상의 적중률을 얻을 수는 없습니다.

라. 적용

system variables은 my.cnf 또는 my.ini 파일을 수정 후 MySQL Server 를 재시작 해 주십시요.

[www@smson www]$ vi /etc/my.cnf  
# The MySQL server
[mysqld]
port            = 3306
socket          = /tmp/mysql.sock
skip-locking
skip-name-resolve
key_buffer = 256M
max_allowed_packet = 1M
table_cache = 256
sort_buffer_size = 1M
read_buffer_size = 1M
read_rnd_buffer_size = 4M
myisam_sort_buffer_size = 64M
thread_cache = 8
query_cache_size= 16M
# Try number of CPU's*2 for thread_concurrency
thread_concurrency = 8
wait_timeout = 120
~~~
[root@smson mysql]# /usr/local/mysql/share/mysql/mysql.server restart