如何监控MySQL

首先介绍下 pt-stalk，它是 Percona-Toolkit 工具包中的一个工具，说起 PT 工具包大家都不陌生，平时常用的 pt-query-digest、 pt-online-schema-change 等工具都是出自于这个工具包，这里就不多介绍了。

pt-stalk 的主要功能是在出现问题时收集 OS 及 MySQL 的诊断信息，这其中包括：

1. OS 层面的 CPU、IO、内存、磁盘、网络等信息；

2. MySQL 层面的行锁等待、会话连接、主从复制，状态参数等信息。

而且 pt-stalk 是一个 Shell脚本，对于我这种看不懂 perl 的人来说比较友好，脚本里面的监控逻辑与监控命令也可以拿来参考，用于构建自己的监控体系。

三、使用

接着我们来看下如何使用这个工具。

pt-stalk 通常以后台服务形式监控 MySQL 并等待触发条件，当触发条件时收集相关诊断数据。

触发条件相关的参数有以下几个：

function：

∘ 默认为 status，代表监控 SHOW GLOBAL STATUS 的输出；

∘ 也可以设置为 processlist，代表监控 show processlist 的输出；

variable：

∘ 默认为 Threads_running，代表 监控参数，根据上述监控输出指定具体的监控项；

threshold：

∘ 默认为 25，代表 监控阈值，监控参数超过阈值，则满足触发条件；

∘ 监控参数的值非数字时，需要配合 match 参数一起使用，如 processlist 的 state 列；

cycles：

∘ 默认为 5，表示连续观察到五次满足触发条件时，才触发收集；

连接参数：host、password、port、socket。

其他一些重要参数：

iterations：该参数指定 pt-stalk 在触发收集几次后退出，默认会一直运行。

run-time：触发收集后，该参数指定收集多长时间的数据，默认 30 秒。

sleep：该参数指定在触发收集后，sleep 多久后继续监控，默认 300 秒。

interval：指定状态参数的检查频率，判断是否需要触发收集，默认 1 秒。

dest：监控数据存放路径，默认为 /var/lib/pt-stalk。

retention-time ：监控数据保留时长，默认 30 天。

daemonize：以后台服务运行，默认不开启。

log：后台运行日志，默认为 /var/log/pt-stalk.log。

collect：触发发生时收集诊断数据，默认开启。

∘ collect-gdb：收集 GDB 堆栈跟踪，需要 gdb 工具。

∘ collect-strace：收集跟踪数据，需要 strace 工具。

∘ collect-tcpdump：收集 tcpdump 数据，需要 tcpdump 工具。

本期我们用 MySQL 提供的 DBUG 工具来研究 MySQL 的 SQL 处理流程。

起手先造个实例

这里得稍微改一下实例的启动文件 start，将 CUSTOM_MYSQLD 改为 mysqld-debug：

重启一下实例，加上 debug 参数：

我们来做一两个实验，说明 DBUG 包的作用：

先设置一个简单的调试规则，我们设置了两个调试选项：

d：开启各个调试点的输出

O,/tmp/mysqld.trace：将调试结果输出到指定文件

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然后我们创建了一张表，来看一下调试的输出结果：

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可以看到 create table 的过程中，MySQL 的一些细节 *** 作，比如分配内存 alloc_root 等

这样看还不够直观，我们增加一些信息：

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来看看效果：

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可以看到输出变成了调用树的形式，现在就可以分辨出 alloc_root 分配的内存，是为了解析 SQL 时用的（mysql_parse）

我们再增加一些有用的信息：

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可以看到结果中增加了文件名和行号：

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现在我们可以在输出中找一下统计表相关的信息：

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可以看到 MySQL 在这里非常机智，直接执行了一个内置的存储过程来更新统计表。

沿着 que_eval_sql，可以找到其他类似的统计表，比如下面这些：

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本次实验中，我们借助了 MySQL 的 DBUG 包，来让 MySQL 将处理过程暴露出来。MySQL 中类似的技术还有不少，比如 performance_schema，OPTIMIZER_TRACE 等等。

这些技术将 MySQL 的不同方向的信息暴露出来，方便大家理解其中机制。

使用 bcc 工具观测 MySQL：1）dbstat功能：将 MySQL/PostgreSQL 的查询延迟汇总为直方图

语法：

dbstat [-h] [-v] [-p [PID [PID ...]]] [-m THRESHOLD] [-u] [-i INTERVAL]              {mysql,postgres}

选项：

{mysql,postgres}                           # 观测哪种数据库-h, --help                                 # 显示帮助然后退出-v, --verbose                              # 显示BPF程序-p [PID [PID ...]], --pid [PID [PID ...]]  # 要观测的进程号，空格分隔-m THRESHOLD, --threshold THRESHOLD        # 只统计查询延迟比此阈值高的-u, --microseconds                         # 以微秒为时间单位来显示延迟(默认单位：毫秒)-i INTERVAL, --interval INTERVAL           # 打印摘要的时间间隔(单位：秒)

示例：

# 使用 sysbench 在被观测数据库上执行 select[root@liuan tools]# dbstat mysql -p `pidof mysqld` -uTracing database queries for pids 3350 slower than 0 ms...^C[14:42:26]     query latency (us)

2）dbslower

功能：跟踪 MySQL/PostgreSQL 的查询时间高于阈值

语法：

dbslower [-h] [-v] [-p [PID [PID ...]]] [-x PATH] [-m THRESHOLD]                 {mysql,postgres}

参数：

{mysql,postgres}                           # 观测哪种数据库 -h, --help                                 # 显示帮助然后退出 -v, --verbose                              # 显示BPF程序 -p [PID [PID ...]], --pid [PID [PID ...]]  # 要观测的进程号，空格分隔 -m THRESHOLD, --threshold THRESHOLD        # 只统计查询延迟比此阈值高的 -x PATH, --exe PATH                        # 数据库二进制文件的位置

示例：

# 使用sysbench在被观测数据库上执行update_index [root@liuan tools]# dbslower mysql -p `pidof mysqld` -m 2 Tracing database queries for pids 3350 slower than 2 ms... TIME(s)        PID          MS QUERY 1.765087       3350      2.996 UPDATE sbtest1 SET k=k+1 WHERE id=963 3.187147       3350      2.069 UPDATE sbtest1 SET k=k+1 WHERE id=628 5.945987       3350      2.171 UPDATE sbtest1 SET k=k+1 WHERE id=325 7.771761       3350      3.853 UPDATE sbtest1 SET k=k+1 WHERE id=5955. 使用限制

bcc 基于 eBPF 开发（需要 Linux 3.15 及更高版本）。bcc 使用的大部分内容都需要 Linux 4.1 及更高版本。

"bcc.usdt.USDTException: failed to enable probe 'query__start'a possible cause can be that the probe requires a pid to enable" 需要 MySQL 具备 Dtrace tracepoint。

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