MySQL 在不修改代码的情况下，通过编译器优化，可以提高特定场景下的运行性能，通常性能可以有 30% ~ 50% 的性能提升。这种特性在某些特定场景的 POC 测试中可以使用，以便更容易的通过测试。

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。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 文件。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：

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/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。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。

这时，你会发现 MySQL 的 QPS 降低了很多。这是因为此时是在对 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。

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，结果较之前有明显的提升，通过 PGO 优化后，性能提升超过 40%。

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