假如今天你那“变态”的老板又提出这样“恶心”的需求：核心业务系统，数据库性能再能有个30%~50%左右的提升。
请问这时你该怎么办？
要知道作为核心业务系统，通常运行的已经非常快了。
该调优的系统/数据库参数，该优化的SQL语句，该缩减的不必要事务SQL，应该都已经做了好几轮优化。
所以，你双手插兜对老板说道：“老板，该优化的都优化了，没有空间了。”
老板：“小帅，你再想想呢？挤一挤，空间总是有的。”
你：“老板，AMD 刚推出了最新的 CPU 系列，性能较上一代能有30%的性能提升。”
老板：“钱，都是钱纳。现在的大环境不好。”
你：“老板，挤一挤，空间总是有的。”
老板：“嗯，这样吧，把你辞了，省下的钱可以买几台满配的服务器。空间这不就有了吗？“
你，卒......
编译器优化
今天，姜老师将告诉大家一个黑科技，在不修改任何一行代码的情况下，通过编译器优化，提升 MySQL 数据库的性能。
这种编译器优化称为：PGO（Profile Guided Optimization）。
根据姜老师的测试，通常性能可以有30%~50%的性能提升。
当然，在进行编译器优化前，你应该确保，例行该做的数据库调优都已经完成，否则 PGO 的优化也是毫无意义。
在 PGO 编译器优化前，我们做的比较多的编译器优化是分支预测优化。
这种奇技淫巧通过告诉编译器代码更倾向于走哪个分支，从而提升程序的运行效率。
例如在 MySQL 的源代码中我们可以看到类似这样的代码：
上述代码就是判断status这个变量大概率的值是REC_STATUS_ORDINARY，因此在编译阶段就会对上述代码进行优化，让 CPU 可以提前执行，从而提升效率。
宏 UNIV_EXPECT 就是对 GCC 提供的分支预测函数 __builtin_expect 进行的封装。
除了函数__builtin_expect，GCC 还提供了分支预测函数 __builtin_prefetch 用于预读数据。
一旦预测是正确的，那么程序的性能就能得到有效的提升。
但分支预测优化存在以下几个问题：
1. 需要修改源码，而且需要非常有经验的程序员方能编写可靠的代码；
2. 编写的分支预测可能与实际业务运行的不一样，从而失去性能提升的可能性，反而导致灾难的发生；
为了解决上面这两个问题，可以使用 PGO，更为通用的编译器优化，从而提升程序的运行效率。
简单来说，PGO 会根据程序真实的运行情况，生成一份 profile。
下次编译时，通过上次运行产生的 profile 文件，以产生更加贴近真实运行情况、性能更好的代码。
可以看到，PGO 优化需要两次编译，三个阶段，即：
1、采样编译（Instrument）：第1次编译，并向代码中插入指令，以便下一阶段可以收集数据；
2、训练程序（Train）：运行程序，收集数据，产生 profile 文件；
3、优化编译（Optimization）；第2次编译，利用程序实际运行产生的 profile 文件，对程序进行编译优化；
可以发现 PGO 优化不仅仅对数据库程序优化有效率，其实他是一种通用的优化手段，可以用于任何程序的优化。
常见的 C++、Rust语言都已支持 PGO 优化。
在 C++ 代码中使用 PGO 优化其实也比较简单，并不复杂。
加上编译参数-fprofile-generate用户采样编译，参数-fprofile-use表示用profile 进行优化编译。如：
# 采样编译g++ -o test test.cpp -fprofile-generate=/tmp/pgo# 运行程序./test# 优化编译g++ -o test test.cpp -fprofile-use=/tmp/pgo由于 MySQL 数据库使用 C++ 进行编写，显然可以使用 PGO 优化。
而从 MySQL 8.0.19 版本开始，MySQL 的 cmake 文件支持 PGO 优化，感兴趣小伙伴可以阅读源码：fprofile.cmake
所以，对 MySQL 进行采样编译可以加上参数FPROFILE_GENERATE：
cmake .. -DFPROFILE_GENERATE=ON接着运行采样编译的二进制程 序 mysqld，并运行 sysbench 程序，测试点查询的只读性能：
[ 16s ] thds: 16 tps: 63718.66 qps: 63718.66 (r/w/o: 63718.66/0.00/0.00) lat (ms,95%): 0.39 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00[ 17s ] thds: 16 tps: 65274.25 qps: 65274.25 (r/w/o: 65274.25/0.00/0.00) lat (ms,95%): 0.34 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00[ 18s ] thds: 16 tps: 65445.32 qps: 65445.32 (r/w/o: 65445.32/0.00/0.00) lat (ms,95%): 0.31 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00[ 19s ] thds: 16 tps: 65178.78 qps: 65178.78 (r/w/o: 65178.78/0.00/0.00) lat (ms,95%): 0.32 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00这时，你会发现 MySQL 的 QPS 仅有 6.5W 左右。
这对于一台16核的云主机来说，性能表现也太差了。
但没关系，这是因为这时是在对 MySQL 数据库运行时的各种状态进行收集。
所以，若这时观察二进制文件所在的 xxx-profile-data 文件夹，你会发现该文件夹下已经产生了很多 gcda 结尾的 profile 文件。
$ ls build_release-profile-data#data#Projects#mysql-server#build_release#CMakeFiles#lz4_lib.dir#extra#lz4#lz4-1.9.4#lib#lz4.c.gcda#data#Projects#mysql-server#build_release#CMakeFiles#lz4_lib.dir#extra#lz4#lz4-1.9.4#lib#lz4frame.c.gcda#data#Projects#mysql-server#build_release#CMakeFiles#lz4_lib.dir#extra#lz4#lz4-1.9.4#lib#lz4hc.c.gcda#data#Projects#mysql-server#build_release#CMakeFiles#lz4_lib.dir#extra#lz4#lz4-1.9.4#lib#xxhash.c.gcda接着，停止 mysqld 程序，通过下面的命令重新编译 MySQL：
cmake .. -DFPROFILE_USE=ON通过指定FPROFILE_USE= ON，这时再次进行编译时，MySQL 会自动根据 xxx-profile-data 文件夹下的各种 profile 文件进行编译器优化。
这里产生的 mysqld 程序将会是对应上述 sysbench 测试后的编译优化版本。
因此，在优化编译后，重新启动优化后的 mysqld 程序，再进行同样的 sysbench 性能压测，结果为：
[ 20s ] thds: 16 tps: 367278.48 qps: 367278.48 (r/w/o: 367278.48/0.00/0.00) lat (ms,95%): 0.08 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00[ 21s ] thds: 16 tps: 352094.84 qps: 352094.84 (r/w/o: 352094.84/0.00/0.00) lat (ms,95%): 0.08 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00[ 22s ] thds: 16 tps: 356563.23 qps: 356563.23 (r/w/o: 356563.23/0.00/0.00) lat (ms,95%): 0.08 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00[ 23s ] thds: 16 tps: 356433.08 qps: 356433.08 (r/w/o: 356433.08/0.00/0.00) lat (ms,95%): 0.08 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00这时 sysbench 性能的结果为 35.5W，较之前有明显的提升。
而如果不使用 PGO 优化，原版 MySQL 数据库的性能如下：
[ 20s ] thds: 16 tps: 255977.76 qps: 255977.76 (r/w/o: 255977.76/0.00/0.00) lat (ms,95%): 0.07 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00[ 21s ] thds: 16 tps: 256667.17 qps: 256667.17 (r/w/o: 256667.17/0.00/0.00) lat (ms,95%): 0.07 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00[ 22s ] thds: 16 tps: 246995.82 qps: 246995.82 (r/w/o: 246995.82/0.00/0.00) lat (ms,95%): 0.08 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00[ 23s ] thds: 16 tps: 237734.88 qps: 237734.88 (r/w/o: 237734.88/0.00/0.00) lat (ms,95%): 0.12 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00可以看到，原版 MySQL 仅有 25W左右的 QPS。
简单来说，通过 PGO 优化后，性能提升超过 40%。
PGO优化总结
PGO 优化的效果非常不错，但是任何事物都有两面。
PGO 优化的最大问题在于：场景固定。
换句话说，PGO是一种基于场景反馈的优化。
如果你的场景既有 TP 查询，又有 AP 查询，而且各种业务都在上面跑，场景不单一，那么优化效果并不会特别好。
若你能清晰构造出业务的逻辑，读写的分布比例，事务的大小，那么 PGO 的优化将会非常突出。
就如我们前面看到的那样，可能会有 30% ~ 50% 的性能提升。
当今微服务架构下，可以越来越清楚地梳理出核心的业务逻辑，特别是对数据库的访问。
因此，姜老师非常推荐通过 PGO 这种最底层的编译器优化对数据库进行最后性能”榨干“的手段。
最后，别忘了 PGO 不单单可以给数据库进行性能优化，其他程序也可以通过 PGO 受益，赶紧试试吧~~~
以上。