保持空杯精神，使用性能剖析，专注于测量服务器的时间花费在哪里，思考1、如何确认服务器是否达到了性能最佳状态，2、某条语句为什么不够快，诊断被用户描述为“停顿、堆积、卡死”的某些间歇性疑难故障；
接下来将介绍一些工具、技巧优化整机性能、优化单条语句执行速度，诊断 解决那些很难观察到的问题，展示如何测量系统并生成剖析报告、如何分析系统的堆栈；
性能：为完成某件任务所需要的时间度量，in other words 性能即响应时间
吞吐量：单位时间内的查询数据（性能定义的倒数）
第一步：弄清楚时间都去哪了，在哪消耗了时间
如果通测量没有找到答案，测量方式错了或不够完善，只测量需要优化的活动
不要在错误的时间启动或停止测试，测量的是聚合后的信息而不是目标活动本身；需要定位和优化子任务
原则：无法测量便无法有效地优化
性能剖析：测量、分析时间花费在哪里的主要方法
1、测量任务所花费的时间；2、对结果统计、排序（重要前排）
可将相似任务分组汇总，通过性能剖析报告获需要的结果；报告会列出all任务，每行记录一个任务：
任务名、执行时间、消耗时间、平均执行时间，执行占全部时间的百分比；按照任务的消耗时间降序排序；
基于执行时间的分析：什么任务的执行时间最长
基于等待的分析：判断任务在什么地方呗阻塞的时间最长
性能剖析中缺失但是重要的信息：
1、值得优化的查询
占总响应时间比重很小的查询不值得优化；成本大于收益、停止优化
2、异常情况
没有显式要优化的也要优化，如执行次数少但每次都特别慢的任务
3、未知的未知
丢失时间：任务总时间与实际测量到的时间的差，即使没有发现也要注意这类问题存在的可能性
4、被掩藏的细节
无法显示all响应时间的分布，更多信息、直方图、百分比、标准差、偏差指数
5、无法再更高层次的堆栈中进行交互式 分析
性能瓶颈的影响因素：
1、外部资源，调用外部web服务或搜索引擎
2、应用需要处理大量数据，分析一个超大的xml文件
3、循环中执行昂贵的操作：滥用正则
4、使用低效的算法：暴力搜索算法
建议：新的项目中应考虑包含性能剖析的代码
铺获MySQL查询到日志文件：
1、慢查询日志：开销低、精度高，大的磁盘空间，长期开启 注意部署日志轮转工具，只在收集负载样本期间开启即可，5.1后微秒级别；
2、通用日志，查询请求到服务器时进行记录，不包含响应时间和执行计划
自顶向下，先生成剖析报告（pt-query-digest），查看特别关注的部分
思考为什么花费这么长时间、如何去优化
查看： show variables like "%pro%";【源】
默认禁用，开启：set profiling=1；然后在服务器执行语句（关闭 set profiling=off;）
语法：
SHOW PROFILE [type [, type] ... ]
[FOR QUERY n]
[LIMIT row_count [OFFSET offset]]
type:
ALL --显示所有的开销信息
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