对于MySQL数据库主从复制延迟的监控,我们可以借助percona的有力武器pt-heartbeat来实现。pt-heartbeat通过使用时间戳方式在主库上更新特定表,然后在从库上读取被更新的时间戳然后与本地系统时间对比来得出其延迟。本文主要是通过脚本来定期检查从库与主库复制的延迟度并发送邮件,供大家参考。
有关pt-heartbeat工具的安装可以参考:percona-toolkit的安装及简介
有关pt-heartbeat工具的介绍可以参考:使用pt-heartbeat监控主从复制延迟
1、脚本概述
a、脚本定期使用--check方式单次检查当前的延迟性(定期的方式可以使用cron job比如每1分钟或5分钟)
b、通过设定指定的延迟阀值来判断当时的延迟性是否在可控范围
c、一旦当前的延迟大于指定阀值,则马上使用--monitor方式不停的监控其延迟性并写入到日志文件
d、对于--monitor方式,其进程运行超过30分钟,自kill其进程,以避免无限期运行导致日志过大,空间不够用
2、脚本内容
[mysql@SZDB run]$ more ck_slave_lag.sh #!/bin/bash #set -x if [ $# -ne 3 ];then echo "usage:" echo "ck_slave_lag.sh <Servier-id> <MaxLag> <LogDir>" exit 0; fi # Author : Leshami # Blog : http://www.php.cn/ ServerID=$1 MaxLag=$2 LogDir=$3 Timestamp=`date +%Y%m%d_%H%M%S` Rentition=7 LogFile=$LogDir/slave_lag_$Timestamp.log LagDetail=$LogDir/slave_lag_Detail_$Timestamp.log mailadd=leshami@12306.cn echo $ServerID echo $MaxLag echo $LogDir echo $LogFile echo $LagDetail echo $mailadd if [ ! -d $LogDir ];then mkdir -p $LogDir fi Lag=`/usr/bin/pt-heartbeat --user=monitor --password=xxx -S /tmp/mysql.sock -D test --master-server-id=$ServerID --check` Lag=`echo ${Lag%.*}` #Lag=3 echo $Lag ptStatus=`ps -ef|grep pt-heart|grep daemonize` echo $ptStatus if [ $Lag -gt $MaxLag ]; then echo "The current date is `date` at `hostname`." >>$LogFile echo "The current lag log file is $LogFile." >>$LogFile echo "The current replication lag is $Lag." >>$LogFile echo "The replication lag is larger than max lag $MaxLag." >>$LogFile if [ -z "$ptStatus" ] ; then echo "Start a monitor daemon with below command: " >>$LogFile echo "pt-heartbeat --user=monitor --password=xxx -S /tmp/mysql.sock -D test " >>$LogFile echo " --master-server-id=11 --monitor --print-master-server-id --daemonize --log=$LagDetail" >>$LogFile /usr/bin/pt-heartbeat --user=monitor --password=xxx -S /tmp/mysql.sock -D test \ --master-server-id=$ServerID --monitor --print-master-server-id --daemonize --log=$LagDetail echo "More detail please check lag log from $LagDetail." >>$LogFile cat $LogFile | mutt -s "Found slave lag on `hostname`." $mailadd fi fi if [ -n "$ptStatus" ] ; then STime=`ps -ef|grep pt-heart|grep daemonize |gawk '{print $5}'` Pid=`ps -ef|grep pt-heart|grep daemonize |gawk '{print $2}'` STime=`date '+%Y%m%d'`" "$STime s_STime=`date -d "$STime" '+%s'` s_ETime=`date +%s` DiffSec=`expr $s_ETime - $s_STime` echo $STime echo $s_STime echo $s_ETime echo $DiffSec if [ "$DiffSec" -gt 1800 ]; then echo "kill -9 $Pid" kill -9 $Pid fi fi # Remove history slave lag log. find $LogDir -name "*slave_lag*" -ctime +$Rentition -delete exit
3、部署参考
[mysql@SZDB run]$ crontab -l #check slave lag */1 * * * * /run/ck_slave_lag.sh 11 3 /log/SlaveLag
以上就是MySQL 主从延迟监控脚本(pt-heartbeat)的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.

MySQL Asynchronous Master-Slave-Replikation ermöglicht die Datensynchronisation durch Binlog, die die Leseleistung und die hohe Verfügbarkeit verbessert. 1) Der Master -Server -Datensatz ändert sich am Binlog; 2) Der Slave -Server liest Binlog über E/A -Threads; 3) Der Server -SQL -Thread wendet BinLog an, um Daten zu synchronisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Die Installation und die grundlegenden Vorgänge von MySQL umfassen: 1. MySQL herunterladen und installieren, das Stammbenutzerkennwort festlegen. 2. Verwenden Sie SQL -Befehle, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, wie z. 3. Ausführen von CRUD -Operationen, verwenden Sie Einfügen, auswählen, aktualisieren, Befehle löschen; 4. Erstellen Sie Indizes und gespeicherte Verfahren, um die Leistung zu optimieren und komplexe Logik zu implementieren. Mit diesen Schritten können Sie MySQL -Datenbanken von Grund auf neu erstellen und verwalten.

InnoDbbufferpool verbessert die Leistung von MySQL -Datenbanken durch das Laden von Daten und Indexseiten in den Speicher. 1) Die Datenseite wird in das Bufferpool geladen, um die Festplatten -E/A zu reduzieren. 2) Schmutzige Seiten sind regelmäßig markiert und auf der Festplatte aktualisiert. 3) LRU -Algorithmusverwaltungsdatenseite Eliminierung. 4) Der Lese-Out-Mechanismus lädt die möglichen Datenseiten im Voraus.

MySQL ist für Anfänger geeignet, da es einfach zu installieren, leistungsfähig und einfach zu verwalten ist. 1. Einfache Installation und Konfiguration, geeignet für eine Vielzahl von Betriebssystemen. 2. Unterstützung grundlegender Vorgänge wie Erstellen von Datenbanken und Tabellen, Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Daten. 3. Bereitstellung fortgeschrittener Funktionen wie Join Operations und Unterabfragen. 4. Die Leistung kann durch Indexierung, Abfrageoptimierung und Tabellenpartitionierung verbessert werden. 5. Backup-, Wiederherstellungs- und Sicherheitsmaßnahmen unterstützen, um die Datensicherheit und -konsistenz zu gewährleisten.

Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.


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