MySQL如何使用内存？
首先，介绍MySQL使用内存的一些方法：
1. 会话级别的内存消耗（连接私有内存）：如sort_buffer_size等，每个会话都会开辟一个sort_buffer_size来进行排序操作。
2. 全局的内存消耗（共享内存）：例如：innodb_buffer_pool_size等，全局共享的内存段。
MySQL内存计算器：http://www.mysqlcalculator.com
全局内存消耗（共享内存）相关参数
1）innodb_buffer_pool_size
使用过Innodb的同学都知道，这块内存是Innodb存储引擎最重要的内存，直接关系到MySQL的读写性能。与MyISAM表只缓存索引，数据寄望于OS系统缓存不同。Innodb一般都会关闭OS的缓存，所有读到数据页和索引都直接存在数据库层的innodb_buffer_pool中的。
InnoDB缓冲池缓存着InnoDB表，索引，及其它辅助缓冲器中的数据。为了实现大容量读取操作的效率，缓冲池被分成可以容纳多行的页。为了缓存管理的效率，缓冲池被实现为页面的链接列表，很少使用的数据使用LRU算法的变体进行页面替换。
缓冲池的大小对于系统性能很重要：
InnoDB使用malloc()方法在服务器启动时为整个缓冲池分配内存，通常，推荐innodb_buffer_pool_size值为系统内存的50％至75％。innodb_buffer_pool_size可以在服务器运行时动态配置。
在具有大量内存的系统上，你可以通过将缓冲池划分为多个缓冲池实例来提高并发性，其innodb_buffer_pool_instances系统变量用来定义缓冲池实例的数量。
缓冲池太小可能会导致过多的交换，因为页面从缓冲池中刷新后仅在短时间内可能再次需要。
缓冲池太大可能会因为内存竞争而导致交换。
2）innodb_additional_mem_pool_size
主要用于存放MySQL内部的数据结构和Innodb的数据字典，所以大小主要与表的数量有关，表越多值越大。庆幸的是这个值是可变的，如果不够用的话，MySQL会向操作系统申请的。该值默认8M，AWS所有规格都是统一的2M，由于这个值可以动态申请，所以我觉得2M应该是满足需求的。
3）innodb_log_buffer_size
这个是redolog的缓冲区，为了提高性能，MySQL每次写日志都将日志先写到一个内存Buffer中，然后将Buffer按照innodb_flush_log_at_trx_commit的配置刷到disk上。目前，我们所有实例的innodb_flush_log_at_trx_commit设置为了1，即每次事务提交都会刷新Buffer到磁盘，保证已经提交的事务，redo是不会丢的。AWS该值也设的是1（为了保证不丢数据），这个值的大小主要影响到刷磁盘的次数，设置的过小，Buffer容易满，就会增加fsync的次数，设置过大，占用内存。该值默认是8M，AWS所有规格统一128M，我觉得目前每次提交都会刷buffer，所以除非有大事务的情况，一般buffer不太可能被占满，所以没必要开的很大， 8M应该是满足需求的。
4）key_buffer_size
MyISAM表的key缓存，这个只对MyISAM存储引擎有效，所以对于我们绝大多数使用Innodb的应用，无需关心。
5）query_cache_size
MySQL对于查询的结果会进行缓存来节省解析SQL、执行SQL的花销，query_cache是按照SQL语句的Hash值进行缓存的，同时SQL语句涉及的表发生更新，该缓存就会失效，所以这个缓存对于特定的读多更新少的库比较有用，对于绝大多数更新较多的库可能不是很适用，比较受限于应用场景，所以AWS也把这个缓存给关了。我觉得这个值默认应该关闭，根据需求调整。
会话级别的内存消耗（连接私有内存）
上面这些就是MySQL主要的共享内存空间，这些空间是在MySQL启动时就分配的，但是并不是立即使用的。MySQL还有一部分内存是在用户连接请求到达时动态分配的，即每个MySQL连接都单独一个缓存，这部分缓存主要包括：
1）read_buffer_size
每个线程连续扫描时为扫描的每个表分配的缓存区的大小（字节）。如果进行多次连续扫描，可能还需要增加该值。默认值为1311072，只有当查询需要的时候，才分配read_buffer_size指定的全部内存。
2）read_rnd_buffer_size
当以任意顺序读取行时，可以分配随机读取缓冲区，通过该缓冲区读取行，以避免磁盘寻找。read_rnd_buffer_size系统变量决定缓冲器大小。
3）sort_buffer_size
每一个要做排序的请求，都会分到一个sort_buffer_size大的缓存，用于做order by和group by的排序，如果设置的缓存大小无法满足需要，MySQL会将数据写入磁盘来完成排序。因为磁盘操作和内存操作不在一个数量级，所以sort_buffer_size对排序的性能影响很大。由于这部分缓存是即使不用这么大，也会全部分配的，所以对系统内存分配开销是比较大的，如果是希望扩大的话，建议在会话层设置，默认值2M，AWS也是2M。
4）thread_stack
默认256K，AWS设置为256K，MySQL为每个线程分配的堆栈大小，当线程堆栈太小时，这限制了服务器可以处理的SQL语句的复杂性。
5）join_buffer_size
每个连接的每次join都分配一个，默认值128K，AWS设置为128K。
6）binlog_cache_size
类似于innodb_log_buffer_size缓存事务日志，binlog_cache_size缓存Binlog，不同的是这个是每个线程单独一个，主要对于大事务有较大性能提升。默认32K，AWS 32K。
7）tmp_table_size
默认16M，用户内存临时表的最大值，如果临时表超过该值，MySQL就会把临时表转换为一个磁盘上mysiam表。如果用户需要做一些大表的groupby的操作，可能需要较大的该值，由于是与连接相关的，同样建议在会话层设置。
MySQL 5.7 OOM问题诊断
其实导致OOM的直接原因并不复杂，就是因为服务器内存不足，内核需要回收内存，回收内存就是kill掉服务器上使用内存最多的程序，而MySQL服务是使用内存最多，所以就OOM了。今天，来谈谈MySQL的OOM（out of memory）问题诊断。之前，这类问题的定位对于普通用户来说并不怎么简单。但是在MySQL 5.7中，OOM问题的定位变得极其容易。还没掌握的小伙伴赶快来看下吧。通常来说，发生OOM时可在系统日志找到类似的日志提示：
Mar 26 00:00:20 AY1301300558264084667 kernel: [4687241.322857] Out of memory: Kill process 6726 (mysqld) score 96 or sacrifice child
Mar 26 00:00:20 AY1301300558264084667 kernel: [4687241.322922] Killed process 6726 (mysqld) total-vm:1673084kB, anon-rss:147984kB, file-rss:0kB
Mar 26 00:00:20 AY1301300558264084667 kernel: [4687241.947815] python invoked oom-killer: gfp_mask=0x201da, order=0, oom_adj=0, oom_score_adj=0
Mar 26 00:00:20 AY1301300558264084667 kernel: [4687241.947819] python cpuset=/ mems_allowed=0
Mar 26 00:00:20 AY1301300558264084667 kernel: [4687241.947822] Pid: 25708, comm: python Not tainted 3.2.0-29-generic #46-Ubuntu
MySQL 5.7的库performance_schema新增了以下这几张表，用于从各维度查看内存的消耗：
memory_summary_by_account_by_event_name
memory_summary_by_host_by_event_name
memory_summary_by_thread_by_event_name
memory_summary_by_user_by_event_name
memory_summary_global_by_event_name
简单来说，就是可以根据用户、主机、线程、账号、全局的维度对内存进行监控。同时库sys也就这些表做了进一步的格式化，可以使得用户非常容易的观察到每个对象的内存开销：
mysql> select event_name,current_alloc from memory_global_by_current_bytes limit 10;
+-----------------------------------------------------------------------------+---------------+
| event_name | current_alloc |
+-----------------------------------------------------------------------------+---------------+
| memory/mysys/IO_CACHE | 482.41 MiB |
| memory/performance_schema/events_statements_summary_by_thread_by_event_name | 198.38 MiB |
| memory/performance_schema/memory_summary_by_thread_by_event_name | 129.38 MiB |
| memory/performance_schema/events_statements_current | 80.41 MiB |
| memory/performance_schema/events_statements_history | 80.41 MiB |
| memory/performance_schema/events_waits_summary_by_thread_by_event_name | 74.39 MiB |
| memory/performance_schema/events_statements_current.sqltext | 57.50 MiB |
| memory/performance_schema/events_statements_current.tokens | 57.50 MiB |
| memory/performance_schema/events_statements_history.tokens | 57.50 MiB |
| memory/performance_schema/events_statements_history.sqltext | 57.50 MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+---------------+
10 rows in set (0.04 sec)
细心的同学可能会发现，默认情况下performance_schema只对performance_schema进行了内存开销的统计。根据你的MySQL安装代码区域可能包括performance_schema、sql、client、innodb、myisam、csv、memory、blackhole、archive、partition和其他。
但是在对OOM进行诊断时，需要对所有可能的对象进行内存监控。因此，还需要做下面的设置：
mysql> update performance_schema.setup_instruments set enabled = 'yes' where name like 'memory%';
Query OK, 306 rows affected (0.00 sec)
Rows matched: 376 Changed: 306 Warnings: 0
mysql> select * from performance_schema.setup_instruments where name like 'memory%innodb%' limit 5;
+-------------------------------------------+---------+-------+
| NAME | ENABLED | TIMED |
+-------------------------------------------+---------+-------+
| memory/innodb/adaptive hash index | YES | NO |
| memory/innodb/buf_buf_pool | YES | NO |
| memory/innodb/dict_stats_bg_recalc_pool_t | YES | NO |
| memory/innodb/dict_stats_index_map_t | YES | NO |
| memory/innodb/dict_stats_n_diff_on_level | YES | NO |
+-------------------------------------------+---------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)
但是这种在线打开内存统计的方法仅对之后新增的内存对象有效：
mysql> select event_name,current_alloc from memory_global_by_current_bytes where event_name like '%innodb%';
+-------------------------+---------------+
| event_name | current_alloc |
+-------------------------+---------------+
| memory/innodb/row0sel | 21.10 MiB |
| memory/innodb/btr0pcur | 89.53 KiB |
| memory/innodb/os0event | 33.73 KiB |
| memory/innodb/dict0dict | 32.05 KiB |
| memory/innodb/trx0undo | 30.94 KiB |
| memory/innodb/rem0rec | 13.35 KiB |
| memory/innodb/fil0fil | 5.57 KiB |
+-------------------------+---------------+
7 rows in set (0.04 sec)
如想要对全局生命周期中的对象进行内存统计，必须在配置文件中进行设置，然后重启：
[mysqld]
performance-schema-instrument='memory/%=COUNTED'
mysql> select event_name,current_alloc from memory_global_by_current_bytes limit 5;
+-----------------------------------------------------------------------------+---------------+
| event_name | current_alloc |
+-----------------------------------------------------------------------------+---------------+
| memory/mysys/IO_CACHE | 498.47 MiB |
| memory/performance_schema/events_statements_summary_by_thread_by_event_name | 198.38 MiB |
| memory/performance_schema/memory_summary_by_thread_by_event_name | 129.38 MiB |
| memory/performance_schema/events_statements_current | 80.41 MiB |
| memory/performance_schema/events_statements_history | 80.41 MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+---------------+
5 rows in set (0.04 sec)
通过上面的结果，是不是可以发现可疑的内存使用了呢？
另外可以看看buffer pool page的使用情况。
mysql> show engine innodb status\G
----------------------
INDIVIDUAL BUFFER POOL INFO
----------------------
---BUFFER POOL 0
Buffer pool size 49146
Free buffers 22120
Database pages 26248
Old database pages 9669
Modified db pages 1
对于MySQL 5.7，可以使用sys库下的memory_global_by_current_bytes表来查询相同的底层数据，该模式表显示了全局服务器内当前内存使用情况，按分配类型进行细分。
mysql> SELECT * FROM sys.memory_global_by_current_bytes WHERE event_name LIKE 'memory/innodb/buf_buf_pool'\G
*************************** 1. row ***************************
event_name: memory/innodb/buf_buf_pool
current_count: 1
current_alloc: 131.06 MiB
current_avg_alloc: 131.06 MiB
high_count: 1
high_alloc: 131.06 MiB
high_avg_alloc: 131.06 MiB
此sys模式查询通过current_alloc()代码区域聚合当前分配的内存：
mysql> SELECT SUBSTRING_INDEX(event_name,'/',2) AS
code_area, sys.format_bytes(SUM(current_alloc))
AS current_alloc
FROM sys.x$memory_global_by_current_bytes
GROUP BY SUBSTRING_INDEX(event_name,'/',2)
ORDER BY SUM(current_alloc) DESC;
+---------------------------+---------------+
| code_area | current_alloc |
+---------------------------+---------------+
| memory/innodb | 843.24 MiB |
| memory/performance_schema | 81.29 MiB |
| memory/mysys | 8.20 MiB |
| memory/sql | 2.47 MiB |
| memory/memory | 174.01 KiB |
| memory/myisam | 46.53 KiB |
| memory/blackhole | 512 bytes |
| memory/federated | 512 bytes |
| memory/csv | 512 bytes |
| memory/vio | 496 bytes |
+---------------------------+---------------+
转自：http://www.ywnds.com/?p=7658
