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mysql性能问题是所有业务开发和运维人员的噩梦，有时候会遇到一些疑难杂症，监控系统也无法立即能分析出问题产生的原因，如何更好的定位和分析问题所产生的原因变得尤为重要，以下主要从两个大维度来定位分析，系统层面和进程层面来分析，从正向思维，首先摸清资源的消耗分布，然后才能真正的知道消耗在什么地方，从而推断出问题的产生的原因。
通过主机层面进程调用栈分析
火焰图
火焰图就是看顶层的哪个函数占据的宽度最大。只要有”平顶”，就表示该函数可能存在性能问题。颜色没有特殊含义，因为火焰图表示的是 CPU 的繁忙程度，所以一般选择暖色调。常见的火焰图类型有On-CPU、Off-CPU、Memory等等。
采集原理分析
1）硬件厂商加入PMU单元（performance monitor unit），允许软件针对某种硬件事件设置 counter，此后处理器便开始统计该事件的发生次数，当发生的次数超过 counter 内设置的值后，便产生中断。比如 cache miss 达到某个值后，PMU 便能产生相应的中断。捕获这些中断，便可以考察程序对这些硬件特性的利用效率了。
2）Tracepoint 是散落在内核源代码中的一些 hook，在特定的代码被运行到时被触发，这一特性可以被各种 trace/debug 工具所使用。
工具选择
Perf 利用的就是Tracepoint的hook。假如您想知道在应用程序运行期间，内核内存管理模块的行为，便可以利用潜伏在 slab 分配器中的 tracepoint。当内核运行到这些 tracepoint 时，便会通知 perf。Perf 将 tracepoint 产生的事件记录下来，生成报告，通过分析这些报告，调优人员便可以了解程序运行时期内核的种种细节，对性能症状作出更准确的诊断。
分析使用
perf的使用有很详细的文档，这里就不做介绍，有兴趣的可以去搜索看一下。
开源的火焰图工具
1. github的地址：git clone https://github.com/lidaohang/quick_location.git
- 1）cpu火焰图
cpu占用过高正常做法通过日志等方式去确定问题。有了火焰图，可以很清晰的发现哪个函数占用cpu过高并解决问题。
```
- a）on-CPU
-
cpu占用过高，执行中的时间通常又分为用户态时间user和系统态时间sys。
-
b）off-CPU
- cpu过低，利用率不高。等待下一轮CPU，或者等待I/O、锁、换页等等，其状态可以细分为可执行、匿名换页、睡眠、锁、空闲等状态。 ``` - 2）内存火焰图
程序如果出现内存泄漏，同样也可以使用内存级别火焰图快速分析问题。
总结
利用上面的工具可以很详细的分析出cpu的消耗分布和内存的一个具体占用情况。
通过mysql资源维度统计分析
首先摸清资源的消耗分布，主要从cpu，内存，io来分析可能存在的瓶颈。
A）cpu维度
系统层面主要通过top能看到系统每个进程的cpu消耗情况，从而确定当前mysql进程的cpu消耗情况，如果发现该mysql的cpu确实消耗大，从而进一步分析cpu消耗在什么地方。
可能原因：cpu消耗过大通常情况下都是有慢sql造成的，这里的慢sql包括全表扫描，扫描数据量过大，内存排序，磁盘排序，锁争用等待，等待磁盘io等。
sql执行状态：show processlist后出现大量的语句，sending data，Copying to tmp table，Copying to tmp table on disk，Sorting result，locked，Using filesort，都是有潜在有性能问题的sql。
状态解析：
- sending data: 表示sql正在从表中查询数据，如果查询条件没有走适当的索引，可能会导致sql执行时间过长。
- Copying to tmp table on disk：表示由于临时结果集太大，超过了数据库规定的临时内存大小，需要拷贝临时结果集到磁盘上，这个时候需要用户对sql进行优化，比如从业务角度来增加过滤条件和结果集限制等减少结果集。
- Sorting result, Using filesort：表示sql正在执行排序操作，排序操作会引起较多的cpu消耗，通常的优化方法会添加适当的索引来消除排序，或者缩小排序的结果集。
sql定位:
如何更好的定位这些特别是大并发排序导致cpu飚高，导致cpu忙碌，这里可以从top sql耗时详细阶段分布分析和top sql排序消耗和并发数来定位。
- topsql耗时分析
1）定位top耗时长的前5条sql
``` mysql> SELECT EVENT_ID, TRUNCATE(TIMER_WAIT/1000000000000,6) as Duration, SQL_TEXT FROM performance_schema.events_statements_history_long order by Duration desc limit 5; +—————+—————+—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————-+ | EVENT_ID | Duration | SQL_TEXT | +—————+—————+—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————-+ | 1436 | 0.033460 | SELECT EVENT_ID, TRUNCATE(TIMER_WAIT/1000000000000,6) as Duration, SQL_TEXT FROM performance_schema.events_statements_history_long order by Duration desc limit 5 | | 4323480 | 0.003146 | update node set role = ‘main’, heartbeat = current_timestamp where id = 1960 | | 4445223 | 0.002929 | update node set role = ‘main’, heartbeat = current_timestamp where id = 1960 | | 4689042 | 0.002895 | update node set role = ‘main’, heartbeat = current_timestamp where id = 1960 | | 4380520 | 0.002753 | update node set role = ‘main’, heartbeat = current_timestamp where id = 1960 | +—————+—————+—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————-+
1. ```
3. 2）根据对应的top5耗时长的sql的event\_id查看该sql具体耗时在哪个地方
5. ```
6. SELECT event_name AS Stage, TRUNCATE(TIMER_WAIT/1000000000000,6) AS Duration FROM performance_schema.events_stages_history_long WHERE NESTING_EVENT_ID=1436;
7. +--------------------------------+----------+
8. | Stage | Duration |
9. +--------------------------------+----------+
10. | stage/sql/starting | 0.000097 |
11. | stage/sql/checking permissions | 0.000014 |
12. | stage/sql/Opening tables | 0.000019 |
13. | stage/sql/init | 0.000026 |
14. | stage/sql/System lock | 0.000009 |
15. | stage/sql/optimizing | 0.000006 |
16. | stage/sql/statistics | 0.000014 |
17. | stage/sql/preparing | 0.000012 |
18. | stage/sql/Sorting result | 0.000007 |
19. | stage/sql/executing | 0.000005 |
20. | stage/sql/Sending data | 0.000009 |
21. | stage/sql/Creating sort index | 0.028948 |
22. | stage/sql/end | 0.000005 |
23. | stage/sql/query end | 0.000006 |
24. | stage/sql/closing tables | 0.000008 |
25. | stage/sql/freeing items | 0.000019 |
26. | stage/sql/cleaning up | 0.000001 |
27. +--------------------------------+----------+
29. ```
- topsql排序分析
排序占用cpu高，可以从平均单条sql指纹的资源占用和并发条数来统计总的一个消耗，这里可以用cout_star（可以每次采集后置0）和sum_sort_rows来计算总的排序行数。
```
- SELECT DIGEST_TEXT, COUNT_STAR,SUM_SORT_ROWS,TRUNCATE(AVG_TIMER_WAIT/1000000000000,6) as AVG_TIMER_WAIT,SUM_ROWS_EXAMINED,SUM_CREATED_TMP_TABLES,SUM_CREATED_TMP_DISK_TABLES,SUM_ROWS_SENT,FIRST_SEEN, LAST_SEEN FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest ORDER BY SUM_SORT_ROWS DESC limit 1\G;
- ***** 1. row *******
- DIGEST_TEXT: SELECT
table_schema, TABLE_NAME , ENGINE ,data_size+index_size+data_freeAStotal_size,data_size,index_size,data_free, CASE WHENdata_size= ? THEN ? ELSEROUND( ? *data_free/ (data_size+index_size+data_free) , ? ) END ASpct_free,table_rowsFROM ( SELECTtable_schema, TABLE_NAME , ENGINE ,IFNULL(ROUND( SUM (data_length) / ? / ?, ... ) , ? )data_size,IFNULL(ROUND( SUM (index_length) / ? / ?, ... ) , ? )index_size,IFNULL(ROUND( SUM (data_free) / ? / ?, ... ) , ? )data_free,table_rowsFROMINFORMATION_SCHEMA.TABLESWHEREtable_schemaNOT IN (...) GROUP BYtable_schema, TABLE_NAME ORDER BYdata_lengthDESC LIMIT ? )t - COUNT_STAR: 309
- SUM_SORT_ROWS: 20040
- AVG_TIMER_WAIT: 24672197000
- SUM_ROWS_EXAMINED: 205704
- SUM_CREATED_TMP_TABLES: 927
- SUM_CREATED_TMP_DISK_TABLES: 0
- SUM_ROWS_SENT: 20040
- FIRST_SEEN: 2018-10-17 17:51:48
- LAST_SEEN: 2018-10-23 11:39:16
- 1 row in set (0.00 sec) ```
B)内存维度
mysql经常性的OOM，通常是内存不够被OS kill掉，内存主要从两个方面分析，系统进程问题的驻留内存和实际的使用内存进行分析。当你选择了mysql首先要清楚mysql会在哪些地方可能大量消耗内存。目前主要分布在两个方面，用户连接独享线程，全局共享内存。
mysql进程驻留内存
通过 top 进行驻留内存查看，这里注意一个问题，mysql 的 bufferpool 比较特别，正常 bufferpool 的驻留内存会越来越大（即使truncate了表对应的这部分的驻留内存也不会释放的，但free list会增加，可以复用），最大为初始设置的大小。
Mysql Server Memory Usage= Sum of Global Buffers + (number of Connection * Per thread memory variables)
- 1）用户连接线程独享内存 这里可以具体看下独享内存参数的配置：比如线程栈thread_stack，排序sort_buffer_size，关联join_buffer_size，顺序读read_buffer_size，随机读read_rnd_buffer_size，客户端结果集暂存net_buffer_length，插入缓存bulk_insert_buffer_size，临时表tmp_table_size等。
a）单个mysql连接线程的内存消耗统计，这里只是统计分配值（具体驻留内存占用值统计不到）
```
- select b.thd_id, b.user, current_count_used,current_allocated, current_avg_alloc, current_max_alloc,total_allocated,current_statement from memory_by_thread_by_current_bytes a,session b where a.thread_id = b.thd_id limit 1;
- ***** 1. row *******
- thd_id: 30
- user: root@localhost
- current_count_used: 11259
- current_allocated: 8.34 MiB
- current_avg_alloc: 777 bytes
- current_max_alloc: 3.48 MiB
- total_allocated: 215.64 MiB
- current_statement: select b.thd_id, b.user, curre ... b where a.thread_id = b.thd_id ```
注意：
这里要注意的是net_buffer_length，可以动态的申请，根据需求最大能到 max_allowed_packet，所以sql的结果集要尽量小，max_allowed_packet不要设置的过大，如果设置1G，相当于这个连接如果由于大sql可能内存占用会达到1G，如果又是大并发，很可能OOM。 - 2）全局共享内存 这里可以看下全局共享内存参数的配置：比如连接线程数目thread_cache_size、表缓存数目table_open_cache，表定义缓存数目table_definition_cache，二进制日志binlog_cache_size，innodb日志缓存innodb_log_buffer_size，数据索引缓存innodb_buffer_pool_size，数据字典缓存innodb_additional_mem_pool_size，back_log队列等等。
a）统计top 10的buffer pool占用内存的表
```
- mysql> select * from innodb_buffer_stats_by_table order by pages desc limit 10;
- +---------------+--------------------+------------+------------+-------+--------------+-----------+-------------+
- | object_schema | object_name | allocated | data | pages | pages_hashed | pages_old | rows_cached |
- +---------------+--------------------+------------+------------+-------+--------------+-----------+-------------+
- | dbaas | request_stat | 1.69 MiB | 1.17 MiB | 108 | 0 | 41 | 8103 |
- | mysql | innodb_index_stats | 608.00 KiB | 503.25 KiB | 38 | 21 | 0 | 4711 |
- | InnoDB System | SYS_COLUMNS | 400.00 KiB | 332.66 KiB | 25 | 11 | 3 | 5312 |
- | InnoDB System | SYS_TABLES | 160.00 KiB | 50.36 KiB | 10 | 2 | 0 | 357 |
- | InnoDB System | SYS_INDEXES | 128.00 KiB | 84.78 KiB | 8 | 5 | 2 | 1162 |
- | InnoDB System | SYS_FIELDS | 112.00 KiB | 71.89 KiB | 7 | 3 | 3 | 1686 |
- | dbaas | kpi_key_ins | 80.00 KiB | 32.95 KiB | 5 | 0 | 3 | 214 |
- | mysql | innodb_table_stats | 80.00 KiB | 30.85 KiB | 5 | 2 | 0 | 428 |
- | InnoDB System | SYS_DATAFILES | 64.00 KiB | 25.91 KiB | 4 | 3 | 0 | 445 |
- | InnoDB System | SYS_TABLESPACES | 64.00 KiB | 25.48 KiB | 4 | 3 | 0 | 445 |
- +---------------+--------------------+------------+------------+-------+--------------+-----------+-------------+ ```
注意：
这里的内存消耗主要在bufferpool这块，可以查看bufferpool中的free list的状况和命中率来决定配置多大的bufferpool合适，不是越大越好。
C)空间IO维度
物理空间
空间问题是线上经常出现的用户痛点，怎么规划好自己的实例空间很重要，能更好的利用好资源。
- 1）临时空间ibtmp
ibtmp相当于一个共享表空间，用来存放sql查询的临时表，大实例上有大的sql和大并发的临时表sql会导致这个文件空间越来越大，从而可能把主机空间磁盘打满。
注意:
如果想清理ibtmp空间需要重启mysql实例，然后会进行初始化这个ibtmp。 - 2）日志空间
日志空间的快速增长主要体现在主库的binlog和从库的binlog、relaylog。根据需求合理的删除对应的binlog，可以对应上传日志到oss来保留增量。
注意:
清除binlog purge就好了，但如果对于从库有大量的relaylog导致空间打满，可以考虑暂停io线程来拉取主库的日志。可以利用sql线程把本地已有的relaylog给回放掉。 - 3）数据空间
数据空间主要体现在数据ibd文件和索引文件上， 经常性的看下top表的数据大小或者索引大小，杜绝这种大表或者大索引导致空间满。
注意:
表数据量不要太大，要做好拆分方案，对于分区表，不要过多分区，做好定期的清除掉不要的分区。如果有表没去考虑做拆分或者分区的，有大量的delete，要考虑做定期的表重组，减少碎片。
IO消耗
磁盘的io直接关系到mysql的吞吐率，对于io的消耗能精准的定位到资源的分布显得尤为重要。
- 1）逻辑io请求数
逻辑io请求数能更好的反映对应表的访问频率，也能让业务人员能更好的把握系统数据库的一个调用情况。
a) 统计top表的逻辑io次数（根据增删改查的请求频率来了解当前数据库的一个压力情况）
1. mysql> SELECT object_schema AS tb_schema, object_name AS table_name, count_star AS rows_io_total, count_read AS rows_read, count_write AS rows_write, count_fetch AS rows_fetchs, count_insert AS rows_inserts, count_update AS rows_updates, count_delete AS rows_deletes, CONCAT(ROUND(sum_timer_fetch / 3600000000000000, 2), 'h') AS fetch_latency, CONCAT(ROUND(sum_timer_insert / 3600000000000000, 2), 'h') AS insert_latency, CONCAT(ROUND(sum_timer_update / 3600000000000000, 2), 'h') AS update_latency, CONCAT(ROUND(sum_timer_delete / 3600000000000000, 2), 'h') AS delete_latency FROM table_io_waits_summary_by_table ORDER BY sum_timer_wait DESC limit 10 ;
2. +-----------+-----------------------+---------------+-----------+------------+-------------+--------------+--------------+--------------+---------------+----------------+----------------+----------------+
3. | tb_schema | table_name | rows_io_total | rows_read | rows_write | rows_fetchs | rows_inserts | rows_updates | rows_deletes | fetch_latency | insert_latency | update_latency | delete_latency |
4. +-----------+-----------------------+---------------+-----------+------------+-------------+--------------+--------------+--------------+---------------+----------------+----------------+----------------+
5. | dba11 | sys_test | 318474368 | 317338900 | 1135468 | 317338900 | 6 | 1135462 | 0 | 0.25h | 0.00h | 0.05h | 0.00h |
6. | dba11 | dba_montest | 17688 | 17688 | 0 | 17688 | 0 | 0 | 0 | 0.00h | 0.00h | 0.00h | 0.00h |
7. | dba11 | sys_test11 | 220 | 220 | 0 | 220 | 0 | 0 | 0 | 0.00h | 0.00h | 0.00h | 0.00h |
8. | dba11 | dba_operation | 208 | 208 | 0 | 208 | 0 | 0 | 0 | 0.00h | 0.00h | 0.00h | 0.00h |
9. | dba11 | dba_diagnosis_test11 | 208 | 208 | 0 | 208 | 0 | 0 | 0 | 0.00h | 0.00h | 0.00h | 0.00h |
10. | tst | aa | 43 | 42 | 1 | 42 | 1 | 0 | 0 | 0.00h | 0.00h | 0.00h | 0.00h |
11. | dba11 | sys_actest_log | 12 | 0 | 12 | 0 | 12 | 0 | 0 | 0.00h | 0.00h | 0.00h | 0.00h |
12. | as | instance_test | 8 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0.00h | 0.00h | 0.00h | 0.00h |
13. | dba11 | dba_diagnosis_tratest | 104 | 104 | 0 | 104 | 0 | 0 | 0 | 0.00h | 0.00h | 0.00h | 0.00h |
14. | dba11 | sys_actest | 36 | 30 | 6 | 30 | 0 | 6 | 0 | 0.00h | 0.00h | 0.00h | 0.00h |
15. +-----------+-----------------------+---------------+-----------+------------+-------------+--------------+--------------+--------------+---------------+----------------+----------------+----------------+
b）统计mysql物理文件的物理io写入字节数(可以定位出一个表的读写io占比和实际的平均写入量来判断占用io资源)
1. mysql> select * from io_global_by_file_by_bytes limit 10;
2. +---------------------------------------------------+------------+------------+-----------+-------------+---------------+-----------+------------+-----------+
3. | file | count_read | total_read | avg_read | count_write | total_written | avg_write | total | write_pct |
4. +---------------------------------------------------+------------+------------+-----------+-------------+---------------+-----------+------------+-----------+
5. | @@basedir/data/ibtmp1 | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 326 | 16.91 MiB | 53.10 KiB | 16.91 MiB | 100.00 |
6. | @@basedir/data/ibdata1 | 419 | 8.56 MiB | 20.93 KiB | 5 | 96.00 KiB | 19.20 KiB | 8.66 MiB | 1.08 |
7. | @@basedir/data/dbaas/request_test.ibd | 110 | 1.72 MiB | 16.00 KiB | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 1.72 MiB | 0.00 |
8. | @@basedir/data/mysql/innodb_index_stats.ibd | 42 | 672.00 KiB | 16.00 KiB | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 672.00 KiB | 0.00 |
9. | @@basedir/data/clouddba/sys_test.ibd | 14 | 224.00 KiB | 16.00 KiB | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 224.00 KiB | 0.00 |
10. | @@basedir/data/clouddba/sys_actest_log.ibd | 11 | 176.00 KiB | 16.00 KiB | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 176.00 KiB | 0.00 |
11. | @@basedir/data/clouddba/dba_diagnosis_adtest.ibd | 8 | 128.00 KiB | 16.00 KiB | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 128.00 KiB | 0.00 |
12. | @@basedir/data/dbaas/testkey_ins.ibd | 7 | 112.00 KiB | 16.00 KiB | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 112.00 KiB | 0.00 |
13. | @@basedir/data/mysql/innodb_table_stats.ibd | 7 | 112.00 KiB | 16.00 KiB | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 112.00 KiB | 0.00 |
14. | @@basedir/data/clouddba/dba_diagnosis_tratest.ibd | 6 | 96.00 KiB | 16.00 KiB | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 96.00 KiB | 0.00 |
15. +---------------------------------------------------+------------+------------+-----------+-------------+---------------+-----------+------------+-----------+
16. 10 rows in set (0.01 sec)
总结
mysql的性能诊断除了上面我提的几点，当然还有很多其他的办法我就不一一列出了（比如网络等等），更微粒度的监控数据采集，更多维度多功能的问题诊断分析，数据库性能问题的诊断将不是问题。以后的数据库将迈着自治的道路上去走，有感兴趣的同学可以与我交流，共同进步。
