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HandlerSocket的应用场景：
MySQL自身的局限性，很多站点都采用了MySQL+Memcached的经典架构，甚至一些网站放弃MySQL而采用NoSQL产品，比如Redis/MongoDB等。不可否认，在做一些简单查询（尤其是PK查询）的时候，很多NoSQL产品比MySQL要快很多，而且前台网站上的80%以上查询都是简洁的查询业务。
MySQL通过HandlerSocket插件提供了API访问接口，在我们的基准测试中，普通的R510服务器单实例Percona/XtraDB达到了72W+QPS（纯读），如果采用更强劲的CPU增加更多的网卡，理论上可以获得更高的性能。而同等条件下Memcached仅有40W+QPS（纯读），并且在R510上Memcached单实例已经无法提升性能，因为Memcached对内存的一把大锁限制了它的并发能力。
HandlerSocket原理：
MySQL的架构是“数据库管理”和“数据管理”分离，即MySQL Server+Storage Engine的模式。MySQL Server是直接与Client交互的一层，它负责管理连接线程，解析SQL生成执行计划，管理和实现视图、触发器、存储过程等这些与具体数据操作管理无关的事情，通过调用Handler API让存储引擎去操作具体的数据。Storage Engine通过继承实现Handler API的函数，负责直接与数据交互，数据存取实现（必须实现），事务实现（可选），索引实现（可选），数据缓存实现（可选）。
（图1-1 MySQL架构）
HandlerSocket是在MySQL的内部组件，以MySQL Daemon Plugin的形式提供类似NoSQL的网络服务，它并不直接处理数据，只是侦听配置好的某个端口方式，接收采用NoSQL/API的通讯协议，然后通过MySQL内部的Handler API来调用存储引擎（例如InnoDB）处理数据。理论上，HanderSocket可以处理各种MySQL存储引擎，但是用MyISAM时，会出现插入的数据查不出来，这个实际上是构造行时第一字节没有初始化为0xff，初始化以后就没有问题，MyISAM也一样可以支持，但是为了更好地利用内存，用HandlerSocket都会搭配InnoDB存储引擎一起使用。
图1-2描述HandlerSocket具体做了哪些事情：
（图1-2 HandlerSocket原理）
因为HandlerSocket是以MySQL Daemon Plugin形式存在，所以在应用中，可把MySQL当NoSQL使用。它最大的功能是实现了与存储引擎交互，比如InnoDB，而这不需要任何SQL方面的初始化开销。访问MySQL的TABLE时，当然也是需要open/close table的，但是它并不是每次都去open/close table，因为它会将以前访问过的table cache保存下来以重复使用，而opening/closing tables是最耗资源的，而且很容易引起互斥量的争夺，这样一来，对于提高性能非常有效。在流量变小时，HandlerSocket会close tables，所以它一般不会阻塞DDL。
HandlerSocket与MySQL+Memcached的区别在哪呢？对比图1-2和图1-3，可从中看出其不同点，图1-3展示了典型的MySQL+Memecached的应用架构。因为Memcached的get操作比MySQL的内存中或磁盘上的主键查询要快很多，所以Memcached用于缓存数据库记录。若是HandlerSocket的查询速度和相应时间能与Memcached媲美，我们就可以考虑替换Memcached缓存记录的架构层。
（图1-3 典型MySQL+Memcached架构）
HandlerSocket的优势和特点：
1) 支持多种查询模式
HandlerSocket目前支持索引查询（主键索引和非主键的普通索引均可），索引范围扫描，LIMIT子句，也即支持增加、删除、修改、查询完整功能，但还不支持无法使用任何索引的操作。另外支持execute_multi() 一次网络传输多个Query请求，节省网络传输时间。
2) 处理大量并发连接
HandlerSocket的连接是轻量级的，因为HandlerSocket采用epoll() 和worker-thread/thread-pooling架构，而MySQL内部线程的数量是有限的（可以由my.cnf中的handlersocket_threads/handlersocket_threads_wr参数控制），所以即使建立上千万的网络连接到HandlerSocket，也不会消耗很多内存，它的稳定性不会受到任何影响（消耗太多的内存，会造成巨大的互斥竞争等其他问题，如bug#26590，bug#33948，bug#49169）。
3) 优秀的性能
HandlerSocket的性能见文章HandlerSocket的性能测试报告描述，相对于其它NoSQL产品，性能表现一点也不逊色，它不仅没有调用与SQL相关的函数，还优化了网络/并发相关的问题：
(1). 更小的网络数据包：和传统 MySQL 协议相比，HandlerSocket 协议更简短，因此整个网络的流量更小。
(2). 运行有限的MySQL内部线程数：参考上面的内容。
(3). 将客户端请求分组：当大量的并发请求到达HandlerSocket时，每个工作线程尽可能多地聚集请求，然后同时执行聚集起来的请求和返回结果。这样，通过牺牲一点响应时间，而大大地提高性能。例如，可以减少fsync()调用的次数，减少复制延迟。
4) 无重复缓存
当使用Memcached缓存MySQL/InnoDB记录时，在Memcached和InnoDB Buffer Pool中均缓存了这些记录，因此效率非常低（实际上有两份数据，Memcached本身可能还需要做HA支持），而采用 HandlerSocket插件, 它直接访问 InnoDB 存储引擎，记录缓存在InnoDB Buffer Pool，于是其它SQL语句还可以重复使用缓存的数据。
5) 无数据不一致的现象
由于数据只存储在一个地方（InnoDB存储引擎缓存区内)，不像使用Memcached时，需要在Memcached和MySQL之间维护数据一致性。
6) 崩溃安全
后端存储是InnoDB引擎，支持事务的ACID特性，能确保事务的安全性，即使设置innodb_flush_log_at_trx_commit=2，若数据库服务器崩溃时，也只会丢掉<= 1s的数据。
7) SQL/NOSQL并存
在许多情况下，我们仍然希望使用SQL（例如复杂的报表查询），而大多数NoSQL产品都不支持SQL接口，HandlerSocket仅仅是一个 MySQL 插件，我们依然可以通过MySQL客户端发送SQL语句，但当需要高吞吐量和快速响应时，则使用 HandlerSocket。
8) 继承MySQL的功能
因为HandlerSocket运行于MySQL，因此所有MySQL的功能依然被支持，例如：SQL、在线备份、复制、HA、监控等等。
9) 不需要修改/重建MySQL
因为HandlerSocket是一个插件并且开源，所以它支持从任何MySQL源码、甚至是第三方版本（例如Percona）构建，而无需对MySQL做出任何修改。
10) 独立于存储引擎
虽然我们只测试了MySQL-EnterpriseInnoDB和Percona XtraDB插件，但HandlerSocket理论上可以和任何存储引擎交互。MyISAM通过简单的修改也是可以被支持的，但是从数据缓存而利用内存的角度看这个意义不大。
HandlerSocket的缺陷和注意事项
1) 协议不兼容
HandlerSocket API与Memcached API并不兼容，尽管它很容易使用，但仍然需要一点学习来学会如何与HandlerSocket交互。不过我们可以通过重载Memecached函数来翻译到HandlerSocket API。
2) 没有安全功能
与其它NoSQL数据库类似，HandlerSocket不支持安全功能，HandlerSocket的工作线程以系统用户权限运行，因此应用程序可以通过HandlerSocket协议访问所有的表对象，但是可以通过简单的修改协议，在my.cnf中增加一个配置项为密码，连接时通过这个配置的密码验证，当然也可以通过网络防火墙来过滤数据包。
3) 对于磁盘IO密集的场景没有优势
对于IO密集的应用场景，数据库每秒无法执行数千次查询，通常只有1-10%的CPU利用率，在这种情况下，SQL解析不会成为性能瓶颈，因此使用HandlerSocket没有什么优势，应当只在数据完全装载到内存的服务器上使用 HandlerSocket。但是对于PCI-E SSD（例如Fusion-IO）设备，每秒可以提供4w+ IOPS，并且IO设备本身消耗CPU比较大，使用HandlerSocket依然具有优势。
HandlerSocket Oprofile测试报告
(MySQL通过SQL执行K/V查询的Oprofile信息)
MySQL执行SQL语句，首先要经过SQL解析阶段，调用MYSQLparse() 和MYSQLlex() 进行语法和词法解析；然后进入查询优化阶段，调用make_join_statistics() 和JOIN::optimize() 获得统计信息和生成执行计划，可以清洗第发现，主要耗资源的是SQL解析和优化层，而不是InnoDB存储层，row_search_for_mysql只消耗了很少的时间。
因此我们对比Memcached/NoSQL，知道MySQL除了数据操作，还要很多额外的步骤需要完成：
1 Parsing SQL statements【解析SQL】
2 Opening, locking tables【打开并锁定表】
3 Making SQL execution plans SQL【解析SQL并生成执行计划】
4 Unlocking, closing tables【解锁并关闭表】
另外，MySQL 还必须要做大量的并发控制，比如在发送/接收网络数据包的时候，fcntl() 就要被调用很多次；Global mutexes比如LOCK_open，LOCK_thread_count也被频繁地取得/释放。所以在Oprofile的输出中，排在第二位的是my_pthread_fastmutex_lock()。并且Mutex的竞争带来的上下文切换，导致%system占用CPU使用比例相当高（>20%）。
其实， MySQL 开发团队和外围的开发团体早已意识到大量并发控制对性能的影响，MySQL 5.5中已经解决了一些问题，Percona也对Mutex做了一些拆分处理，未来的MySQL版本中，也应该会越来越好。
在完全内存操作的情况时，CPU的效率非常重要。如果只有一小部分数据进入内存，那么SQL语句带来的消耗可以忽略不计。很简单，因为机械磁盘IO操作的时间消耗远比CPU解析SQL语句的时间消耗多，这种情况下，就不需要过分考虑SQL语句所带来的消耗。但是对于SSD盘，尤其是PCI-E SSD盘，响应时间在微秒级（Fusion I/O为30us左右），就必须考虑SQL带来的消耗了。
在大多数的MySQL 服务器中，大部分的热点数据都缓存在内存中，因而访问变得只受CPU的限制。Profiling 的结果就类似上所述的情况：SQL 层消耗了大量的资源。假设需要做大量的PK查询（例如：SELECT x FROM t WHERE id=?）或者是做LIMIT的范围查询，即使有70-80%都是在同一张表中做PK查询（仅仅只是查询条件中给定的值不同，即value不同而已）， MySQL 还是每次需要去做 parse/open/lock/unlock/close， 这对我们来说是非常影响效率的事情。
(MySQL通过HandlerSocket执行K/V查询的Oprofile信息)
HandlerSocket性能测试报告：
【测试主机】
机型：R510
CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E5520 @ 2.27GHz
内存：4G*6
磁盘：146G*2(OS) + 300G*12 RAID10(data)
1) 完全随机测试
测试场景描述：
单实例MySQL 5.1.48 InnoDB Plugin
测试SQL：INSERT INTO table (key, value) VALUES(#key#, #value#) / SELECT value FROM table WHERE key=#key#
HS API：execute_single
2) 重复获取同一条数据
测试场景描述：
1 单实例Percona 5.1.57-12.8 XtraDB
2 测试SQL：SELECT value FROM table WHERE key=#key#
3 HS API：execute_single
4 MC API：get
【转自】http://www.uml.org.cn/sjjm/201211093.asp