Es habitual que las instancias consuman mucha memoria o que tengan problemas con la falta de memoria (OOM). Cuando una instancia de base de datos se ejecuta con un uso elevado de la memoria, suele provocar problemas de rendimiento, estancamiento o incluso periodos de inactividad de la base de datos.
Algunos bloques de memoria de MySQL se usan de forma global. Esto significa que todas las cargas de trabajo de las consultas comparten ubicaciones de memoria, están ocupadas todo el tiempo y solo se liberan cuando se detiene el proceso de MySQL. Algunos bloques de memoria se basan en la sesión, lo que significa que, en cuanto se cierra la sesión, la memoria utilizada por esa sesión también se libera y vuelve al sistema.
Cuando una instancia de Cloud SQL para MySQL usa mucha memoria, Cloud SQL recomienda que identifiques la consulta o el proceso que está usando mucha memoria y la liberes. El consumo de memoria de MySQL se divide en tres partes principales:
- Consumo de memoria de procesos y subprocesos
- Consumo de memoria de búfer
- Consumo de memoria caché
Consumo de memoria de procesos y subprocesos
Cada sesión de usuario consume memoria en función de las consultas en ejecución, los búferes o la caché que utilice esa sesión, y se controla mediante los parámetros de sesión de MySQL. Entre los parámetros principales se incluyen los siguientes:
thread_stacknet_buffer_lengthread_buffer_sizeread_rnd_buffer_sizesort_buffer_sizejoin_buffer_sizemax_heap_table_sizetmp_table_size
Si hay N consultas en un momento concreto, cada consulta consumirá memoria según estos parámetros durante la sesión.
Consumo de memoria de búfer
Esta parte de la memoria es común a todas las consultas y se controla mediante parámetros como Innodb_buffer_pool_size, Innodb_log_buffer_size y key_buffer_size.
Consumo de memoria caché
La memoria caché incluye una caché de consultas, que se usa para guardar las consultas y sus resultados para que se puedan recuperar los datos más rápido en las mismas consultas posteriores. También incluye la caché binlog para retener los cambios realizados en el registro binario mientras se ejecuta la transacción, y está controlada por binlog_cache_size.
Otro consumo de memoria
La memoria también se usa en las operaciones de unión y ordenación. Si tus consultas usan operaciones de unión u ordenación, estas consultas usan memoria en función de join_buffer_size y sort_buffer_size.
Además, si habilitas performance_schema, consumirá memoria. Para comprobar el uso de memoria del esquema de rendimiento, utiliza la siguiente consulta:
SELECT *
FROM
performance_schema.memory_summary_global_by_event_name
WHERE EVENT_NAME LIKE 'memory/performance_schema/%';
MySQL ofrece muchos instrumentos que puedes configurar para monitorizar el uso de memoria a través del esquema de rendimiento. Para obtener más información, consulta la documentación de MySQL.
El parámetro relacionado con MyISAM para la inserción de datos en bloque es bulk_insert_buffer_size.
Para obtener información sobre cómo usa MySQL la memoria, consulta la documentación de MySQL.
Recomendaciones
En las secciones siguientes se ofrecen algunas recomendaciones para optimizar el uso de la memoria.
Usar el explorador de métricas para identificar el uso de memoria
Puedes consultar el uso de memoria de una instancia con la métrica database/memory/components.usage en Explorador de métricas.
Si tienes menos del 5% de memoria en database/memory/components.cache y database/memory/components.free combinados, el riesgo de que se produzca un evento OOM es alto.
Para monitorizar el uso de memoria y evitar eventos de falta de memoria, te recomendamos que configures una política de alertas con una condición de umbral de métrica del 95% o más en database/memory/components.usage.
En la siguiente tabla se muestra la relación entre la memoria de tu instancia y el umbral de alerta recomendado:
| Memoria de la instancia | Umbral de alerta recomendado |
|---|---|
| Hasta 100 GB | 95 % |
| De 100 a 200 GB | 96 % |
| De 200 a 300 GB | 97 % |
| Más de 300 GB | 98 % |
Calcular el consumo de memoria
Calcula el uso máximo de memoria de tu base de datos MySQL para seleccionar el tipo de instancia adecuado. Usa la siguiente fórmula:
Uso máximo de memoria de MySQL = innodb_buffer_pool_size + innodb_additional_mem_pool_size + innodb_log_buffer_size + tmp_table_size + key_buffer_size + ((read_buffer_size + read_rnd_buffer_size + sort_buffer_size + join_buffer_size) × max_connections)
Estos son los parámetros que se usan en la fórmula:
innodb_buffer_pool_size: tamaño en bytes del grupo de búferes, el área de memoria donde InnoDB almacena en caché los datos de tablas e índices.innodb_additional_mem_pool_size: tamaño en bytes de un grupo de memoria que usa InnoDB para almacenar información del diccionario de datos y otras estructuras de datos internas.innodb_log_buffer_size: tamaño en bytes del búfer que usa InnoDB para escribir en los archivos de registro del disco.tmp_table_size: El tamaño máximo de las tablas temporales internas en memoria creadas por el motor de almacenamiento MEMORY y, a partir de MySQL 8.0.28, el motor de almacenamiento TempTable.Key_buffer_size: tamaño del búfer usado para los bloques de índice. Los bloques de índice de las tablas MyISAM se almacenan en búfer y se comparten entre todos los hilos.Read_buffer_size: cada subproceso que realiza un análisis secuencial de una tabla MyISAM asigna un búfer de este tamaño (en bytes) a cada tabla que analiza.Read_rnd_buffer_size: esta variable se usa para las lecturas de tablas MyISAM, para cualquier motor de almacenamiento y para la optimización de lectura de varios intervalos.Sort_buffer_size: cada sesión que debe realizar una ordenación asigna un búfer de este tamaño. sort_buffer_size no es específico de ningún motor de almacenamiento y se aplica de forma general para la optimización.Join_buffer_size: tamaño mínimo del búfer que se usa para los análisis de índice sin formato, los análisis de índice de intervalo y las combinaciones que no usan índices y, por lo tanto, realizan análisis de tabla completos.Max_connections: número máximo permitido de conexiones de cliente simultáneas.
Solucionar problemas de consumo elevado de memoria
Ejecuta
SHOW PROCESSLISTpara ver las consultas en curso que están consumiendo memoria. Muestra todos los subprocesos conectados y sus instrucciones SQL en ejecución, e intenta optimizarlos. Presta atención a las columnas de estado y duración.mysql> SHOW [FULL] PROCESSLIST;Consulta
SHOW ENGINE INNODB STATUSen la secciónBUFFER POOL AND MEMORYpara ver el uso actual del espacio de almacenamiento y de la memoria, lo que te ayudará a definir el tamaño del espacio de almacenamiento.mysql> SHOW ENGINE INNODB STATUS \G ---------------------- BUFFER POOL AND MEMORY ---------------------- Total memory allocated 398063986; in additional pool allocated 0 Dictionary memory allocated 12056 Buffer pool size 89129 Free buffers 45671 Database pages 1367 Old database pages 0 Modified db pages 0Usa el comando
SHOW variablesde MySQL para consultar los valores del contador, que te proporcionan información como el número de tablas temporales, el número de subprocesos, el número de cachés de tablas, las páginas sucias, las tablas abiertas y el uso del grupo de búferes.mysql> SHOW variables like 'VARIABLE_NAME'
Aplicar cambios
Después de analizar el uso de memoria de los diferentes componentes, define la marca adecuada en tu base de datos MySQL. Para cambiar la marca en una instancia de Cloud SQL para MySQL, puedes usar la Google Cloud consola o gcloud CLI. Para cambiar el valor de la marca mediante la Google Cloud consola, edita la sección Marcas, selecciona la marca e introduce el nuevo valor.
Por último, si el uso de memoria sigue siendo elevado y crees que las consultas y los valores de las marcas están optimizados, considera la posibilidad de aumentar el tamaño de la instancia para evitar errores de falta de memoria.