[MySQL] time out(wait_timeout) 계산과 설정 - 작성자 : 김칠봉 - 작성일 : 2003-08-11(보완, 그래프 추가) 2003-08-04 - 내 용 : life time 계산에 의한 wait_timeout 설정 - 수 준 : 초중급 이상 - 키워드 : MySQL, wait_timeout, interactive_timeout, connect_timeout, max_connections, Aborted_clients, Connections, Max_used_connections, Slow_queries, Questions, Uptime *주1) 이 문서에 대한 최신 내용은 아래 URL에서 확인할 수 있습니다. http://www.linuxchannel.net/docs/mysql-timeout.txt *주2) 이 문서에서 사용한 life time, EXP, CUR, PAS, POL, DEF, LPT ... 와 같은 용어는 필자가 자의적으로 붙인 가칭용어로써 공식적인 용어가 아닙니다. --------------------------------------------------------- 목차 0. 배경 1. MySQL의 time out 1-1. connect_timeout 1-2. interactive_timeout 1-3. wait_timeout 2. 연결 취소율(POC)과 connection life time 2-1. 연결 취소율(POC) 2-2. connection life time 3. 임계 life time 3-1. 현재 최대(최악) 예상 임계 life time (EXP) 3-2. 현재 평균 임계 life time (CUR) 3-3. 지난 과거 최대 임계 life time (PAS) 3-4. 지난 과거 유추 최대 임계 life time (POL) 4. 임계 life time(LPT) 계산(예제) 5. wait_timeout 계산 및 보정 6. 결과 확인 7. 후기 --------------------------------------------------------- 0. 배경 아주 바쁜 MySQL 서버에서는 간혹 'Too many connections' 이라는 에러를 만날 수 있을 겁니다. 대부분 이 에러를 해결하기 위해서, - max_connections - wait_timeout 이 두개의 파라메터를 튜닝하면서 설정하는 것이 일반적입니다. 그런데, MySQL 매뉴얼에는 이 에러에 대한 자세한 설명이 빠져 있습니다. 예를들어, 실제 Max_used_connections 이 한계 max_connections 에 도달하지 않았는데도 불구하고 이런 에러를 만나면 상당히 난처합니다. 이런 경우는 대부분 max_connections 값을 올리고, wait_timeout 값을 줄여서 튜닝 하곤 하지만 역시 정확한 튜닝이 어렵습니다. 실제로 좀더 정확하게 튜닝하기 위해서는, - 시스템 전체 상황(실제 어느 정도로 바쁜지에 대한 상대적 수치), - 초당 connections 수, - 커넥션당 평균 쿼리 요청수, - 커넥션당 생성된 평균 쓰레드 수 - 초당 평균 전송량 - DISK에 생성된 임시 테이블 생성 비율 - Slow_queries - 한계 도달 N 초 계산 - 커넥션 life time 이런 값들을 계산 및 고려하여, - max_connections - wait_timeout - back_log - thread_cache_size - key_buffer_size - record_buffer (read_buffer_size) - record_rnd_buffer - sort_buffer_size - 기타 메모리 설정 이런 파라메터에 설정을 해줘야 합니다. 실제 MySQL 서버의 파라메터 설정은, 1) 사용가능한 최대 전체 데이터베이스 크기와 각 테이블 평균 크기 계산 2) MySQL 이 사용하는 시스템 물리적 메모리 크기 3) 1)에 의한 shared 메모리와 쓰레드 메모리 할당 및 계산 4) 2)과 3)에 의한 최대 동시 접속 가능한 max_connections 계산 5) time out 설정 6) 그 외 설정 7) 시스템을 운영하면서 지난 통계 데이터에 의한 설정값 다시 튜닝 이와 같은 순서로 튜닝해 나가야 합니다. 2)번과 3)번 같은 경우는 MySQL 이 사용할 물리적 메모리 총합 = ( key_buffer_size + (read_buffer_size + sort_buffer_size) * max_connections ) 이와 같은 공식을 사용합니다. 전자의 key_buffer_size 는 모든 쓰레드들이 항상 공유해서 사용하는 shared 메모리이고, 그 밑의 두개는 각 쓰레드마다 사용하는 not shared 메모리입니다. 간략하게 정리하면 다음과 같습니다. MySQL caches(all threads shared) ( - key_buffer_size : 8MB < INDEX key - table_cache : 64 < number of open tables for all threads - thread_cache_size : 0 < number of keep in a cache for reuse ) MySQL buffers(not shared) ( - join_buffer_size : 1MB < FULL-JOIN - myisam_sort_buffer_size : 8MB < REPAIR, ALTER, LOAD - record_buffer : 2MB < sequential scan allocates - record_rnd_buffer : 2MB < ORDER BY(avoid disk) - sort_buffer : 2MB < ORDER BY, GROUP BY - tmp_table_size : 32MB < advanced GROUP BY(avoid disk) ) MySQL memory size ( - INDEX(key) : 8MB < key_buffer_size (shared) - JOIN : 1MB < join_buffer_size (not shared) - RECORD(read) : 2MB < record_buffer (not shared) : 2MB < record_rnd_buffer (not shared) - SORT : 8MB < myisam_sort_buffer_size (not shared) : 2MB < sort_buffer (not shared) - TABLE(temporary) : 32MB< tmp_table_size(not shared) ) MySQL timeout ( - connect_timeout : 5 > bad handshake timeout - interactive_timeout : 28800 > interactive to re-interactive timeout - wait_timeout : 28000 > none active to re-active timeout ) MySQL connections ( - max_connections : 100 < 'to many connections' error - max_user_connections : 0(no limit) < user limit ) 이 글은 메모리 설정에 관한 내용은 상당히 방대하므로 여기에서는 제외하고, MySQL 의 time out 계산에 관한 내용입니다. 이 글의 전제 조건 ( - MySQL 서버가 상당히 바빠서 time out 설정이 필요하다. - 서버의 바쁜 정도와 데이터베이스 크기에서 계산한 max_connections 설정값이 현재 MySQL 서버의 한계점이다. (초과시 서버 증설이 필요함) - 연결 취소율(Aborted_clients*100/Connections)이 높은 경우 (튜닝 기준 0.1% 또는 0.5% 이상) ) time out 설정 목적 ( - 제한된 자원(메모리)의 효율적 이용 - MySQL 성능 극대 (한계점에 극대, 한계점을 초과하지 않음) - 원할한 커넥션 처리 - 절대적으로 불필요한 커넥션을 강제로 close(불필요한 커넥션 반환) - 기타 ) 1. MySQL의 time out MySQL 서버(정확히 `mysqld')의 time out 설정은 크게 3가지가 있습니다. mysqld time out ( - connect_timeout (bad handshake timeout) - interactive_timeout (interactive 모드에서 connection time out) - wait_timeout (none interactive 모드에서 connection time out) ) connect_timeout, interactive_timeout 은 튜닝과 좀 거리가 멀고, 실제로 바쁜 서버라면, 반드시 wait_timeout 을 따로 튜닝하여 설정해줘야 합니다. (실제 이 글의 내용임) 1-1. connect_timeout 이 설정은 mysqld 와 mysql client 가 연결(connection)을 맺기 위해서 mysqld 가 연결 패킷을 기다리는 최대 시간입니다. 즉 TCP 연결을 맺는 과정(3-way handshake)에서, connect_timeout 동안에도 연결 패킷이 들어오지 않으면 연결이 실패(취소가 아님)되고, bad handshake 로 응답합니다. *참고) ( - 연결 실패 : 연결 과정중에서 fail 되는 경우 (Aborted_connects) - 연결 취소 : 연결이 된 상태에서 강제로 close 된 경우 (Aborted_clients) ) 바꾸어 말하면 mysqld 와 mysql client 가 TCP 연결을 맺는 최대 시간으로 이 시간보다 큰 경우는 모두 Aborted_connects 에 해당됩니다. (단위는 초) 연결 실패율(POF) = ( Aborted_connects * 100 / Connections ) 연결이 실패되는 경우 ( - 연결 패킷에 올바른 연결 정보가 없는 경우 - 특정 user 가 권한이 없는 데이터베이스에 접근할 경우 - mysqld 접근 password 가 틀린 경우 - connect_timeout 보다 긴 연결 과정 ) 연결 실패율(POF)이 높은 경우는, 대부분 권한이 없는 데이터베이스 연결이나, 틀린 password 를 사용할 경우가 많습니다. 기본값은 대부분 5(초)로 설정되어 있으며, 따로 튜닝할 필요는 없습니다. mysqld 의 --warnings 옵션 사용과 xxx.err 파일에 기록됩니다. 1-2. interactive_timeout interactive 모드에서 time out 을 말합니다. interactive 모드는 'mysql>' 과 같은 프롬프트 있는 콘솔이나 터미널 모드를 말합니다. mysqld 와 mysql client 가 연결을 맺은 다음, 다음 쿼리까지 기다리는 최대 시간을 의미합니다. 설정된 interactive_timeout 까지도 아무런 요청(쿼리)이 없으면 연결은 취소되고, 그 이후에 다시 요청이 들어오면 연결은 자동으로 맺어집니다. interactive_timeout 안에 다시 요청이 들어오면 wait time은 0으로 초기화 됩니다(CLIENT_INTERACTIVE). ERROR 2006: MySQL server has gone away No connection. Trying to reconnect... Connection id: 12002 Current database: xxx 이와 같은 연결 취소는 Aborted_clients 에 누계되고, wait_timeout 의 결과도 함께 포함됩니다 기본 값은 28800(8시간) 초로 설정되어 있는데 상당히 관대한(?) 설정입니다. 약 1시간(3600) 정도로 설정하는 것을 권장합니다. 1-3. wait_timeout 이 설정은 제일 중요한 파라메터 항목입니다. interactive 모드가 아닌 경우에 해당되며, mysqld 와 mysql client 가 연결을 맺은 후, 다음 쿼리까지 기다리는 최대 시간을 의미합니다. 즉 대부분 PHP 나 C, PERL, python 등등의 API 를 이용한 client 프로그램 모드를 말합니다. interactive_timeout 과 마찬가지로 wait_timeout 까지 아무런 요청(쿼리)이 없으면 연결은 취소되고 그 결과는 Aborted_clients 에 누계됩니다. wait_timeout 안에 다시 요청이 들어오면 wait time 은 0 으로 초기화 됩니다. (SESSION.WAIT_TIMEOUT) 연결 취소율(POC) = ( Aborted_clients * 100 / Connections ) 연결이 취소되는 경우(강제 종료됨) ( - 종료(exit) 되기전 mysql_close() 가 없는 경우 - wait_timeout 이나 interactive_timeout 시간까지 아무런 요청(쿼리) 이 없는 경우 ) 기본 값은 interactive_timeout 과 마찬가지로 28800(8시간) 초로 설정되어 있는데, 역시 너무 관대한(?) 설정이라고 할 수 있습니다. 앞에서 연결 취소율(POC)을 계산해 보면, MySQL 서버가 어느 정도 비율로 강제 종료하는지 알 수 있습니다. 예를 들어 POC 가 1 % 이라면, 100 개의 커넥션당 하나 정도는 mysql_close() 없이 강제 종료(exit)되고 있다는 의미입니다. 이 값이 0 %에 가까울수록 좋습니다. 이 의미는 클라이언트 프로그램에서 모두 정상적으로 종료했다는 의미입니다. 2. 연결 취소율(POC)과 connection life time 2-1. 연결 취소율(POC) 연결 취소율 값이 지나치게 높으면, wait_timeout 설정이 너무 짧거나, 대부분 client 프로그램이 exit(종료)를 정상적으로 하지 않은 경우이므로 반드시 튜닝이 필요합니다. 특히 서버가 매우 바쁜 경우는, 이 wait_timeout 시간을 짧게 설정하여 불필요한 커넥션을 모두 제거해 줘야합니다(메모리 한계 문제). wait_timeout 튜닝이 필요한 경우 ( - 보통 POC(연결 취소율)가 1 % 이상인 경우 - 아주 바쁜 서버에서는 튜닝전 0.01 % 이상인 경우 - 기타 튜닝 기준에 따라 다름 ) 주의할 점은, client 프로그램(예: PHP)을 수정하지 않는 상태에서, wait_timeout 을 튜닝하면 튜닝전에 비해서 POC 가 더 올라가야 정상입니다. 이 의미는 비정상적인 커넥션을 반환하는 비율이므로, 정상적인 서비스하에서 이 값이 올라가야 함을 이미합니다. warning ( 이하 다루는 'life time' 이나 '임계 life time' 등의 내용은 반드시 wait_timeout 튜닝이 필요한 경우에 해당됩니다. 만약, wait_timeout 튜닝이 필요하지 않다면 이하 내용을 필요하지 않습니다. ) 그럼 이제 wait_timeout 값을 계산해 봅시다. 이 값을 계산하기 위해서 mysqld 로그 파일을 분석해야 하는데, 불행히도 시간 기록이 1 초 간격으로 기록되어 있어서 접속이나 close 또는 각 쿼리 시간 통계를 구하기 어렵습니다. (표본을 하루 단위로 축출하여 계산할 경우, 좀더 정확한 자료가 됨) 따라서, 현재 MySQL 서버의 STATUS 통계 자료를 이용하는 것도 하나의 방법입니다. 통계를 얻는 방법 ( mysql> tee /path/to/mysql.status.txt mysql> SHOW STATUS; or shell> mysqladmin [OPTIONS] extended-status > mysql.status.txt ) 주요 MySQL STATUS ( Aborted_clients Connections Max_used_connections Slow_queries Questions Uptime ... ) 직접적인 평균 wait_timeout 값을 구할 수 없기 때문에, 각 커넥션을 일렬로 늘어놓은 상태의 평균적인 커넥션 life time 값을 구해야 합니다. 2-2. connection life time 'life time' 은 하나의 커넥션이 연결된 후 완전히 close 될 때까지 시간을 말하며, 필자가 자의적으로 붙인 용어입니다. 즉, 여기에서의 life time 은 하나의 커넥션이 살아있는 동안의 시간을 말하며, 이 시간에는 쿼리 실행, connection idle, wait timeout, interactive timeout 등등이 모두 포함되어 있는 time을 말합니다. 조건 ( connection idle ==> wait time out interval of connection ==> 0 ) 가정 ( +----------------------------+------------------->+---------> |connection | close|connection |<-- queries execute time -->|<-- wait timeout -->| |<------------- connection life time ------------>| ) life time (하나의 커넥션당 평균) ( = 쿼리 실행 시간(long query 포함) += { wait timeout | interactive timeout } ) life time = ( connection [ wait time out ] [ += 1'th query execute time ] [ += wait time out] [ += 2'th query execute time ] [ += wait time out] [ ... ] [ += wait time out] [ += n'th query execute time ] [ += wait time out] close ) 커넥션 관련 통계 ( cps = Connecions / Uptime ; // 초당 커넥션 수 spc = Uptime / Connections ; // 커넥션 주기(초) cpq = Question / Connections ; // 커넥션당 요청 쿼리 수 ) 실제 life time 은 mysqld 로그 파일을 분석해봐야 하는데, 이것 역시 상당히 까다롭습니다(exit 시간 기록이 없기 때문). 따라서, 여기에서는 '실제 life time'이 아닌 가상의 '임계 life time' 를 구해서 wait time out 설정에 중요한 자료로 활용하고자 하는 것이 이 문서의 본 내용입니다. 3. 임계 life time 모든 커넥션이 close 되지 않는다는 가정하에서, 즉 모든 커넥션이 한번 접속후 계속적으로 살아있다는 가설을 내리고, 한계 도달 N sec 를 구해서 이에 대한 평균값(AVG)을 구해보면 이 평균값이 커넥션당 '평균 임계 life time'이 됩니다. 바꾸어 말하면, 모든 커넥션들을 꼬리에 꼬리를 무는 가상의 평균적인 일직선으로 만들어 놓고, 한계 도달 N sec 를 구하는 방법입니다 (커넥션과 커넥션 간격을 0으로 봄). 문제가 되는 경우' ( 동시 접속 connection 수(Y) | + Max connection ------+------+------ | '| | | ' | | | ' | | | . | | | . | | | . | | | . . . . . ' | | | | | +----------------------+------+-------> X sec N sec * 시간이 지남에 따라 급격한 기울기(오목한 분포) ) 잘 튜닝된 경우 ( 동시 접속 connection 수(Y) | + Max connection ------+------+------ | . ' ' | | . | | ' | | ' | | . | | . | | . . . . . ' | | | +----------------------+------+-------> X sec N sec * 시간이 지남에 따라 완만한 기울기(볼록한 분포) ) 가정 ( 동시 접속 connection 수(Y) | + Max connection -------------+------ | | . '| | | . ' | | | . ' | | + ' | | . ' | | | . ' | | | . ' | | | | | +--------------+--------------+-------> X sec (N+1)/2 N sec * 커넥션 간격을 0으로 봄(직선적 기울기) ) 한계 도달 N sec 계산법 ( 1 sec : 1 * cps 2 sec : 2 * cps 3 sec : 3 * cps ... N sec : N * cps => max_connections or Max_used_connections ) or ( N sec : max_connections or Max_used_connections / cps ) 최대(최악 상태) 한계 도달 life times 분포와 그 평균값(AVG) 계산법 ( 1 sec : 1 * cps'th connection : N sec (life time) 2 sec : 2 * cps'th connection : N - 1 sec 3 sec : 3 * cps'th connection : N - 2 sec ... N sec : N * cps'th connection(max) : N - (N -1) sec AVG : (N + 1) / 2 sec (life time) ; // 임계 life time ) 모든 커넥션이 각각(평균) 이 '임계 life time'와 같거나 더 클 경우 결국 N sec 에 도달해서 full connection 이 된다는 의미입니다. 그 반대로, 커넥션 평균 life time 이 임계 life time 보다 작으면 N sec 이후에서 full connection 이 된다는 결론이 나옵니다. 이것은 mysqld 가 최악의 상태를 말하며, 아주 바쁜 MySQL 서버이거나 아주 바쁜 시간대(rush hour)에 충분히 이런 상황이 될 수 있다는 것을 반증합니다. 이 '임계 life time' 을 구해서 wait_timeout 설정하는데 중요한 자료로 활용하는 것이 본 글의 목적이며, 이 '임계 life time'을 다른 변수값들과 서로 보정하여 최종 wait_timeout 으로 설정하는 내용입니다. 현재 최대(최악) 예상 임계 life time 계산(EXP) ( N sec = max_connections / cps = max_connections * spc = max_connections * Uptime / Connections 임계 life time(EXP) = (N + 1) / 2 ) 현재 평균 임계 life time 계산(CUR) ( N sec = Max_used_connections / cps = Max_used_connections * spc = Max_used_connections * Uptime / Connections 임계 life time(CUR) = (N + 1) / 2 ) 지난 과거 최대 임계 life time 계산(PAS) ( N sec = Max_used_connections / maximum of cps = Max_used_connections * minimum of spc 임계 life time(PAS) = (N + 1) / 2 ) 지난 과거 유추 최대 임계 life time 계산(POL) ( N sec = max_connections / maximum of cps = max_connections * minimum of spc 임계 life time(POL) = (N + 1) / 2 ) 3-1. 현재 최대(최악) 예상 임계 life time(EXP) 이 값은 MySQL 서버가 시작후 현재까지의 초당 평균 커넥션 수('이하 'cps') 를 기준으로 계산할 때, full connection 인 max_connections 에 도달할 때의 평균 임계 life time 입니다. 즉 모든 커넥션은 각각 절대로 이 EXP 보다 크면 안된다는 의미가 됩니다. (한계점이므로) 실제로 (wait_timeout > EXP) 경우는 wait_timeout 효과를 기대하기 어렵습니다. 예를 들어 ( wait_timeout = 120 EXP = 63 ) 이와 같은 경우가 많은데, 이것을 분석(해석)해 보면, 모든 커넥션의 평균 임계 life time 이 64 초인데 굳이 120 초까지 기다려서 close 하는 경우가 거의 없다는 의미가 됩니다. 물론 평균적인 계산할 때의 얘기입니다. 따라서 최소한 wait_timeout 은 EXP 와 같거나 이 값보다 작게 설정해주는 것이 효과가 있습니다.(크면 별 효과를 기대하기 어려움) 3-2. 현재 평균 임계 life time (CUR) 이 값은 현재까지 최대 동시 접속 커넥션(Max_used_connections)에 도달할 때의 평균 임계 life time 입니다. 즉 life time 이 현재 추세로, 평균적으로 진행할 때의 임계 life time 입니다. EXP 보다 항상 작거나 같습니다. 서로 같은 경우는 지난 과거에 벌써 full connection 까지 도달했다는 의미가 됩니다. 이 값은 단지 평균적인 현재 추세를 알아보는데 유용합니다. 그런데, EXP 와 CUR 모두 현재 평균적인 추세에 대한 life time 입니다. 모든 프로그램이 그렇듯이 평균적인 작동원리는 설정은 상당히 위험합니다. 즉 최악의 상태까지 고려해서 프로그램에 임해야 한다는 것입니다. 따라서, EXP와 CUR 값보다 더 작은 임계 life time 을 구해야 하는데, 이것은 지난 과거에 가장 바빴던 cps 로 계산한 POL 해야 합니다. 3-3. 지난 과거 최대 임계 life time (PAS) 지난 과거중에서 최대 cps 값을 선택하여 계산할 때의 임계 life time 입니다. 이 값은 다른 임계 life time 보다 항상 작습니다. 과거중에서 최대 cps 구하는 방법이 조금 까로운데 이것은 매 시간대마다 또는 rush hour 에 체크하여 그 통계의 결과치를 구해야 합니다. 만약 최대 cps 를 구하기 어려우면 현재 평균 cps * (1.5 ~ 2.0) 정도로 계산하면 됩니다. 이 PAS 값은 wait_timeout 값을 구하는데 결정적인 자료로 쓰이며, CUR 의 보정값이라고 생각하면 됩니다. 3-4. 지난 과거 유추 최대 임계 life time (POL) EXP 가 현재 평균 cps 값으로 계산한 임계 life time 에 반해서, POL 은 PAS 와 같이 과거중 최대 cps 값으로 계산한 임계 life time 입니다. 즉, EXP 는 평균적 cps 에 의해서 각 커넥션을 일직선으로 늘어 놓는데 반해서, POL 은 최대 cps 에 의해서 각 커넥션을 일직선으로 늘어 놓은 상태에서 계산한 life tiem 값입니다. 이 값도 PAS 와 같이 wait_timeout 값을 구하는데 결정적인 자료로 쓰이며, EXP 의 보정값이라고 생각하면 됩니다. 4. 최종 임계 life time(LPT) 계산(예제) 실제 예를 들어 보겠습니다. ex1 ( max_connections = 100 Max_used_connections = 13 AVG of cps = 0.1 MAX of cps = 0.3 ); // 매우 바쁘지 않지만 과거 어느 순간에 극대로 바빴던 경우 ex2 ( max_connections = 100 Max_used_connections = 92 AVG of cps = 0.8 MAX of cps = 1.1 ); // 비교적 바쁜 서버로써 거의 한계점에 도달하고 있는 경우 ex3 ( max_connections = 100 Max_used_connections = 100 AVG of cps = 2.4 MAX of cps = 2.7 ); // 아주 바쁜 서버로 과거에 이미 한계점에 초과한 경우 +------+------+------+---------+-----------+-------+-------+ | 구분 | EXP | POL | | CUR (C%) | PAS | (DEF) | |------+------+------+---------+-----------+-------+-------| | ex1 | 201 | 167 | | 66 (33%) | 22 | 44 | |------+------+------+---------+-----------+-------+-------| | ex2 | 63 | 46 | | 58 (92%) | 42 | 16 | |------+------+------+---------+-----------+-------+-------| | ex3 | 21 | 19 | | 21(100%) | 19 | 2 | +------+------+------+---------+-----------+-------+-------+ * C% : (CUR * 100 / EXP) ; // 평균 cps 에 대한 임계 도달 사용율 * DEF : CUR - PAS ; // 편차 서버가 바쁠수록 EXP 나 CUR 값이 점점 작아지고, C% 값은 점점 커집니다. 각각 max_connections이 서버의 한계라는 설정에서 EXP 나 CUR 값이 10 보다 작으면 서버의 증설이 필요하다는 것을 의미합니다. (slow query 10 sec 에 기준을 둔다면) 여기에서 중요한 임계 life time 은 PAS 값인데, 이 PAS 값은 제일 바쁜 상태가 계속된다는 가정이므로 다른 값보다 항상 제일 작습니다. 실제 위의 예를 보면, ex1이 ex2 보다 평균적으로 더 바쁘지 않지만 PAS 값이 더 작습니다. 이 의미는 과거의 어느 순간에 ex2 보다 더 바빴다는 증거이고 앞으로 그럴 가능성이 있다는 의미입니다. DEF 값이 크다는 의미는 평균과 최대치의 life time 의 차가 크다는 의미로 서버가 바쁠때와 그렇지 않을때의 차가 크다는 의미입니다. 또한 PAS 값이 10 보다 작으면 서버 증설 필요성이 상당히 높다는 의미가 됩니다. (slow query 10 sec 에 기준을 둔다면) EXP, POL, CUR, PAS 중에서 튜닝할 임계 life time 값을 선택해야 하는데, POL 이나 PAS 값 중에서 하나를 선택하면 됩니다. POL 값을 선택할 경우는 매우 관대한 정책(설정)이 될 것이고, PAS 값을 선택하면 매우 제한적인 설정이 됩니다. 주의할 점은 선택한 임계 life time 이 10 보다 작으면 서버가 아주 바쁜 상태에 목표를 두고 튜닝해야 하므로 주의해야 합니다. 여기에서는 편의상 PAS 값을 선택하겠습니다. 그런데 ex1 같은 경우는 DEF 편차가 상당히 큰데, ex1 비교적 그리 바쁘지 않으므로 그 다음으로 작은 CUR 값을 선택하는 것이 좋습니다. 만약 서버가 전체적으로 비교적 바쁘다고 생각하면 제일 작은 PAS 값을 선택하면 됩니다. +------+----------------------------------+ | 구분 | 최종 임계 life time (LPT) | |------+----------------------------------| | ex1 | 66 | |------+----------------------------------| | ex2 | 42 | |------+----------------------------------| | ex3 | 19 | +------+----------------------------------+ 5. wait_timeout 계산 및 보정 이제 life time 이 결정되었으니 wait_timeout 값을 설정해 봅시다. 앞서 얘기했듯이 life time 은 각 커넥션을 평균적으로 일직선상에 놓았을 경우, 한계 도달 시간을 의미합니다. 즉 각 커넥션은 평균적으로 이 life time 값을 넘어서면 안된다는 의미 입니다. (max_connections 값이 이미 정해진 한계이기 때문에) LPT 값이 19 이라면(ex3의 경우), cpq = 8(예) ( Questions / Connections ); // 커넥션당 평균 쿼리 요청수 LPT = ( (connection) ( [ = wait time out] [ += 1'th query execute time ] ) ( [ += wait time out] [ += 2'th query execute time ] ) ( [ ... ] ) ( [ += wait time out] [ += n'th query execute time ] ; // n => cpq [ += wait time out] ) (close) ) < 19 이런 조건식이 나옵니다. 그리고 하나의 쿼리가 실행한 시간과 그 다음 쿼리까지의 시간을 평균적으로 계산하면 다음과 같습니다. 2.4 sec = 19 / 8 = LPT / cpq 보통 하나의 쿼리가 실행하는 시간은 상당히 짧은 0.001 ~ 2.0 sec 정도 되는 것이 보통입니다.(물론 예외도 있음) 그러면 대충 wait time out 값을 계산 또는 짐착할 수 있습니다. 즉 평균적으로 2.4 초 보다 항상 작다는 결론이 나옵니다. 그러나 이 값을 곧바로 wait_timeout 값으로 설정하면 상당히 위험합니다. 이 값은 어디까지나 평균적인 수치일 뿐 편차에 대한 고려가 전혀 없습니다. 예를 들어, 각 커넥션마다 쿼리가 하나이면 상관은 없지만, 다음과 같은 경우가 상당히 많기 때문입니다. life time ( connection ( = wait time out ; // 0.1 sec = 1'th query execute time ; // 0.4 sec ) (실제 쿼리에 상관없는 작업 시간 = 3.1 sec) ( += wait time out ; // 3.1 sec > 2.4 sec += 2'th query execute time ; // 0.2 sec ) close ) < 19 ; // 예제 따라서 앞에서 계산한 2.4 sec 는 실제로 wait_timeout 에 적용하기에는 매우 적절하지 않습니다. 결론적으로 하나의 커넥션이 최소한 하나 이상의 쿼리가 있는 경우가 거의 대부분이므로 이 점을 고려서 계산하면 다름과 같은 최종적인 계산식이 나옵니다. wait_timeout ( = LPT - (LPT / cpq) = LPT - (LPT * Connections / Questions) ) * 단) LPT > 10 * 단) cpq > 1 * 단) wait_timeout > 10 (한계값, slow query 고려) +------+-------+----------+--------------------+---------+ | 구분 | LPT | cpq(예) | wait_timeout | AVG | |------+-------+----------+--------------------+---------| | ex1 | 66 | 5 | 53 | 59 | |------+-------+----------+--------------------+---------| | ex2 | 42 | 7 | 36 | 39 | |------+-------+----------+--------------------+---------| | ex3 | 19 | 9 | 17 | 18 | +------+-------+----------+--------------------+---------+ 이 wait_timeout 은 상당히 제한적인 정책입니다. 좀더 관대한 설정을 원한다면 LPT 값을 wait_timeout 값으로 설정하거나 LPT와 계산한 wait_timeout 과 평균값(AVG)을 최종 wait_timeout 값으로 설정하면 됩니다. 6. 결과 확인 이제 최종적으로 wait_timeout 값이 정해졌므로 이 값을 서버에 적용해 봅니다. 적용 예 ( shell> safe_mysqld ... -O wait_timeout=17 & or [mysqld] ... set-variable = wait_timeout=17 ) 튜닝전에 비해서 연결 취소율(POC)이 더 올라가야 정상입니다. 이 의미는 비정상적인 커넥션을 반환하는 비율이므로, 성공적인 튜닝이라고 할 수 있습니다. 7. 후기 헙... 어디에서 쇠(?) 타는 냄새가 난다했더니.... CPU 팬이 안도네요(설마 설마 했더니)....T.T 그것도 AMD CPU .... 제가 냄새에 민감해서 천만다행.. EOF