获取连接数 --- 获取最大连接数SHOW VARIABLES LIKE '%max_connections%'; --- 获取连接列表SHOW PROCESSLIST; --- 获取连接列表SHOW FULL PROCESSLIST; --- 获取当前的链接信息 Threads_connected是当前的连接数SHO
获取连接数
--- 获取最大连接数
SHOW VARIABLES LIKE '%max_connections%';
--- 获取连接列表
SHOW PROCESSLIST;
--- 获取连接列表
SHOW FULL PROCESSLIST;
--- 获取当前的链接信息 Threads_connected是当前的连接数
SHOW STATUS LIKE 'Threads%';
--- 获取连接统计 比如历史最大连接数以及最大连接时长等
SHOW STATUS LIKE '%Connection%';
mysql> SHOW STATUS LIKE 'Threads%';
+-------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+-------------------+-------+
| Threads_cached | 58 |
| Threads_connected | 57 | ---这个数值指的是打开的连接数
| Threads_created | 3676 |
| Threads_running | 4 | ---这个数值指的是激活的连接数，这个数值一般远低于connected数值
+-------------------+-------+
Threads_connected 跟show processlist结果相同，表示当前连接数。准确的来说，Threads_running是代表当前并发数
设置连接数
临时设置
mysql>show variables like 'max_connections'; --- 查可以看当前的最大连接数
msyql>set global max_connections=1000; --- 设置最大连接数为1000，可以再次查看是否设置成功
mysql>exit --- 退出
永久设置
可以在/etc/my.cnf里面设置数据库的最大连接数
[mysqld]
max_connections = 1000
项目中连接池设置
下面公式由 PostgreSQL 提供，不过底层原理是不变的，它适用于市面上绝大部分数据库产品。还有，你应该模拟预期的访问量，并通过下面的公式先设置一个偏合理的值，然后在实际的测试中，通过微调，来寻找最合适的连接数大小。
连接数 = ((核心数 * 2) + 有效磁盘数)
核心数不应包含超线程(hyper thread)，即使打开了超线程也是如此，如果热点数据全被缓存了，那么有效磁盘数实际是0，随着缓存命中率的下降，有效磁盘数也逐渐趋近于实际的磁盘数。另外需要注意，这一公式作用于SSD 的效果如何，尚未明了。
好了，按照这个公式，如果说你的服务器 CPU 是 4核 i7 的，连接池大小应该为 ((4*2)+1)=9。
取个整, 我们就设置为 10 吧。你这个行不行啊？10 也太小了吧！
你要是觉得不太行的话，可以跑个性能测试看看，我们可以保证，它能轻松支撑 3000 用户以 6000 TPS 的速率并发执行简单查询的场景。你还可以将连接池大小超过 10，那时，你会看到响应时长开始增加，TPS 开始下降。
你需要的是一个小连接池，和一个等待连接的线程队列
假设说你有 10000 个并发访问，而你设置了连接池大小为 10000，你怕是石乐志哦。
改成 1000，太高？改成 100？还是太多了。
你仅仅需要一个大小为 10 数据库连接池，然后让剩下的业务线程都在队列里等待就可以了。
连接池中的连接数量大小应该设置成：数据库能够有效同时进行的查询任务数（通常情况下来说不会高于 2*CPU核心数）。
你应该经常会看到一些用户量不是很大的 web 应用中，为应付大约十来个的并发，却将数据库连接池设置成 100， 200 的情况。请不要过度配置您的数据库连接池的大小。
是不是越大约好
模拟 9600 个并发线程来操作数据库，每两次数据库操作之间 sleep 550ms，注意，视频中刚开始设置的线程池大小为 2048。
让我们来看看数据库连接池的大小为 2048 性能测试结果的鬼样子：
每个请求要在连接池队列里等待 33ms，获得连接之后，执行SQL需要耗时77ms, CPU 消耗维持在 95% 左右；
接下来，我们将连接池的大小改小点，设置成 1024，其他测试参数不变，结果咋样？
“这里，获取连接等待时长基本不变，但是 SQL 的执行耗时降低了！”
哎呦，有长进哦！
接下来，我们再设置小些，连接池的大小降低到 96，并发数等其他参数不变，看看结果如何：
每个请求在连接池队列中的平均等待时间为 1ms, SQL 执行耗时为 2ms.
我去！什么鬼？
我们没调整任何东西，仅仅只是将数据库连接池的大小降低了，这样，就能把之前平均 100ms 响应时间缩短到了 3ms。吞吐量指数级上升啊！
你这也太溜了！
为啥有这种效果?
我们不妨想一下，为啥 Nginx 内部仅仅使用了 4 个线程，其性能就大大超越了 100 个进程的 Apache HTTPD 呢？追究其原因的话，回想一下计算机科学的基础知识，答案其实非常明显。
要知道，即使是单核 CPU 的计算机也能“同时”运行着数百个线程。但我们其实都知道，这只不过是操作系统快速切换时间片，跟我们玩的一个小把戏罢了。
一核 CPU同一时刻只能执行一个线程，然后操作系统切换上下文，CPU 核心快速调度，执行另一个线程的代码，不停反复，给我们造成了所有进程同时运行假象。
其实，在一核 CPU 的机器上，顺序执行A和B永远比通过时间分片切换“同时”执行A和B要快，其中原因，学过操作系统这门课程的童鞋应该很清楚。一旦线程的数量超过了 CPU 核心的数量，再增加线程数系统就只会更慢，而不是更快，因为这里涉及到上下文切换耗费的额外的性能。
说到这里，应该恍然大悟了 ……
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