mysql服务器的性能分析

53次阅读
没有评论

共计 2206 个字符,预计需要花费 6 分钟才能阅读完成。

自动写代码机器人,免费开通

这篇文章主要介绍 mysql 服务器的性能分析,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!

3.3.3 使用性能剖析:有限 3.4 诊断简歇性问题

如系统偶尔停顿、慢查询、唤影问题,尽量不要使用试错的方式解决问题:风险大

3.4.1 单条查询问题还是服务问题使用 SHOW GLOBAL STATUS

较高频率:1s/ 次执行该命令铺获数据,问题出现通过计数器的

使用 SHOW PROCESSLIST【参考】显示哪些线程正在运行

mysql 服务器的性能分析

使用查询日志

开启慢查询,设置全局的 long_query_time=0, 确认 all 连接采用了新设置(可能需要重置 all 连接使生效)

注意吞吐量突然下降时间段的日志,查询是在完成阶段才写入到慢查询日志的

好的工具事半功倍:tcpdump、pt-query-digest、Percona Server

理解发现的问题

可视化数据:gnuplot /R(绘图工具)

gnuplot:

安装     一些命令:    常用技巧       入门教程 2         Gnuplot       数据可视化

建议:先使用前两种方法,开销低且通简单 shell 脚本或反复执行的查询交互式收集数据

3.4.2 铺获诊断数据

现间歇性问题,尽量多收集数据(不只是问题出现时的)

弄清楚:1、有区分 何时出现了问题   的方法:触发器;2、收集诊断数据的工具

诊断触发器

误差:在没有发生问题期间收集了很多诊断数据,浪费时间(这个和前的、仔细读一下 不矛盾)

漏检:在问题出现时没有铺获到数据,错失了机会,开始收集前确认触发器能够真正地识别问题

好的触发器:

找到些能和正常时的阈值进行比较的指标

选择一个合适的阈值:足够高(正常时不会触发)、不能太高(问题发生时不错过)

推荐工具 pt-stalk【参考】【2】触发器,设定到某个条件记录 配置需监控的变量 阈值 检查的频率

收集什么样的数据

执行时间:工作的时间和等待的时间

在需要的时间段内收集 all 能收集的数据

未知问题发生的原因:1、服务器需做大量工作、导致大量消耗 CPU;2、在等待资源释放

不同的方法收集诊断数据,确认原因:

1、剖析报告:确认是否有太多工作,工具:tcpdump 监听 TCP 流量 模式开闭慢查询日志

2、等待分析:确认是否存在大量等待,GDB 堆栈跟踪信息、show processlist  ,show innodb status 观察线程、事务状态

解释结果数据

目的:1、问题是否真的发生了;2、是否有明显的跳跃性变化

工具:

oprofile 利用 cpu 硬件层面提供的性能计数器 (performance counter),通过计数采样,帮助我们从进程、函数、代码层面找出占用 cpu 的 罪魁祸首。实例【参考】

opreport 命令,分别从进程和函数层面查看 cpu 使用情况的方法

 samples | %|
-----------------------------------------------------
  镜像内发生的采样次数   采样次数所占总采样次数的百分比   镜像名称 

opannotate 命令可显示代码层面占用 cpu 的统计信息

GDB:Linux 应用程序开发中,最常用的调试器是 gdb(调试的对象是可执行文件),它可以在程序中设置断点、查看变量值、一步一步跟踪程序的执行过程 (数据、源码)、查看内存、堆栈信息。利用调试器的这些功能可以方便地找出程序中存在的非语法错误。【参考】【参考】语法和实例

3.4.3 一个诊断案例

间歇性性能问题,具备 MySQL、innodb、GNU/Linux 相关知识

明确:1、问题是什么,清晰描述;2、为解决问题已做过什么操作?

开始:1、了解服务器的行为;2、梳理服务器的状态 参数配置 软硬件环境(pt-summary pt-mysql-summary)

不要被离题太多的各种情况分散了注意力,问题写在纸条上,检查一个划掉一个

是原因还是结果???

资源变得效率低下可能的原因:

1、资源过度使用,余额不足;2、资源未被正确匹配;3、资源损坏或失灵

3.5 其他剖析工具

USER_STATISTICS: 一些表对数据库活动进行测量、审计

strace:调查系统调用情况,使用实际时间、不可预期性、开销的,oprofile 使用花费 CPU 周期

小结:

定义性能最有效的方法是响应时间

无法测量便无法有效优化,性能优化工作需要基于高质量、全方位及完整的响应时间测量

测量的最佳开始点是应用程序,即使问题出在底层的数据库,借助良好的测量较容易发现问题

大多数系统无法完整地测量,测量有时候也会有错误的结果,想办法绕过些限制,要能意识到方法的缺陷和不确定性在哪

完整的测量会产生大量需要分析的数据,so 需要用到剖析器(最佳工具)

剖析报告:汇总信息,掩盖和丢弃了很多细节,不会告诉你缺了什么,不能完全依赖

两种消耗时间的操作:工作或等待,almost 剖析器只能测量因工作而消耗的时间,so 等待分享有时候是很有用的补充,特别是 cpu 利用率低但工作一直无法完成的情况

优化和提升两回事,当继续提升的成本超过收益时,应停止优化

注意你的直接,思路,决策尽量基于数据

in a words: 首先澄清问题、选择合适技术、善用工具、足够细心、逻辑清晰且坚持下去,不要把原因和结果搞混,在确定问题前不要随便针对系统做变动

以上是“mysql 服务器的性能分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注丸趣 TV 行业资讯频道!

向 AI 问一下细节

正文完
 
丸趣
版权声明:本站原创文章,由 丸趣 2023-12-16发表,共计2206字。
转载说明:除特殊说明外本站除技术相关以外文章皆由网络搜集发布,转载请注明出处。
评论(没有评论)