2018年7月4日，周三
一、初级玩法
1. 在BIOS及内核层面关闭NUMA
2. 在BIOS层面将CPU、内存均设置最大性能模式
3. 在BIOS层面关闭CPU节能模式
4. 修改IO Scheduler为deadline 或 noop
5. 使用xfs文件系统，挂载选项noatime、nodiratime、nobarrier
6. 在内核层面设置vm.swappiness<=5，vm.dirty_ratio<=10， vm.dirty_background_rati<=5
7. 在内核层面修改用户可最大打开文件数和线程数为65535
8. 禁用SWAP分区
二、高端玩法
1. 使用最新稳定Linux发行版
2. 升级各个硬件设备到最新稳定firmware版本
3. 使用SSD时，开启TRIM功能，并且可以的话文件系统block size和SSD对齐
4. 当磁盘I/O存在瓶颈时，除了常规因素外，还需要关注中断不均衡的可能性
2018年7月5日，周四
1. 数据字典全部采用InnoDB引擎存储，支持DDL原子性、crash safe，metadata管理更完善
2. 快速在线加新列（腾讯互娱DBA团队贡献）
3. 并行redo log，并提升redo log的I/O性能
4. 新增倒序索引
5. 增强CBO特性
6. 消除了buffer pool mutex（Percona的贡献）
7. 自增ID持久化
8. 行锁增加SKIP LOCKED和NOWAIT特性选项
9. 新增事务CATS特性，大大提升事务性能（Michigan大学贡献）
10. memcached plugin增强
11. 增强JSON性能、功能
12. 新增智能选项 innodb_dedicated_server
2018年6月26日，周二
1. MySQL使用资源过高导致服务器太累扛不住。例如CPU、内存、 I/O等开销。
2. 磁盘无可用空间。
3. MySQL频繁的创建和销毁连接。
4. MySQL使用的最大文件打开数和连接数，超过了操作系统的限制。
5. MySQL的锁不能有效的释放。例如持有行锁或者表锁，造成了MDL等待。
6. MySQL的bug导致的。
导致MySQL hang住的原因有很多，不局限于上述因素，还需要机智的你来挖掘
2018年6月27日，周三
1. 传统方式，采用mysqldump等工具将数据文件上传至HDFS
2. 使用Sqoop Kettle等ETL工具，将数据表对应导入Hive的数据表
3. 使用kafka+flume方案，将mysql binlog通过流式采集的方式导入Hadoop
4. 设计实现Hive的快照表、增量表、全量表，实现MySQL到Hive数据的增量导入，并支持分库分表等特性。