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首頁資料庫mysql教程【MySQL資料庫】第三章解讀:伺服器效能剖析 (下)

容我感慨一下:DBA真的不是蓋的

3.3.3使用效能剖析:有限

3.4診斷簡歇性問題

#如係統偶爾停頓、慢查詢、喚影問題,盡量不要用試錯的方式解決問題:風險大

3.4.1單一查詢問題或服務問題

使用SHOW GLOBAL STATUS

較高頻率:1s/次執行該指令鋪獲數據,問題出現透過計數器的

使用SHOW PROCESSLIST 【參考】顯示哪些執行緒正在執行

【MySQL資料庫】第三章解讀:伺服器效能剖析 (下)

# 使用查詢日誌

開啟慢查詢,設定全域的long_query_time=0,確認all連線採用了新設定(可能需要重設all連線使生效)

注意吞吐量突然下降時間段的日誌,查詢是在完成階段才寫入到慢查詢日誌的

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

瞭解發現的問題

視覺化資料:gnuplot /R(繪圖工具)

gnuplot:

安裝    一些指令:    常用技巧       入門 

建議:先使用前兩種方法,開銷低且通簡單shell腳本或重複執行的查詢交互式收集資料

3.4.2鋪獲診斷資料

現間歇性問題,盡量多收集資料(不只是問題出現時的)

弄清楚:1、有區分何時出現了問題 的方法:觸發器;2、收集診斷資料的工具

診斷觸發器

誤差:在沒有發生問題期間收集了很多診斷數據,浪費時間(這個和前的、仔細讀一下不矛盾)

漏檢:在問題出現時沒有鋪獲到數據,錯失了機會,開始收集前確認觸發器能夠真正地識別問題

#好的觸發器:

找到些能和正常時的閾值進行比較的指標

選擇一個合適的閾值:足夠高(正常時不會觸發)、不能太高(問題發生時不錯過)

推薦工具pt-stalk【參考】【2】觸發器,設定到某個條件記錄配置需監控的變數閾值檢查的頻率

收集什麼樣的資料

執行時間:工作的時間和等待的時間

在需要的時間段內收集all能收集的資料

未知問題發生的原因:1 、伺服器需做大量工作、導致大量消耗CPU;2、在等待資源釋放

不同的方法收集診斷數據,確認原因:

1、剖析報告:確認是否有太多工作,工具:tcpdump 監聽TCP流量模式開閉慢查詢日誌

2、等待分析:確認是否有大量等待,GDB堆疊追蹤資訊、show processlist  ,show innodb status觀察線程、交易狀態

解釋結果數據

目的:1、問題是否真的發生了;2、是否有明顯的跳躍性變化

工具:

#   

oprofile利用cpu硬體層面提供的效能計數器(performance counter),透過計數取樣,幫助我們從行程、函數、程式碼層面找出佔用cpu的"罪魁禍首"。實例【參考】

   opreport指令,分別從進程和函數層面檢視cpu使用情況的方法

 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指令可顯示程式碼層級佔用cpu的統計資料

#GDB:Linux應用程式開發中,最常用的偵錯器是gdb(偵錯的物件是可執行檔),它可以在程式中設定斷點、查看變數值、一步一步追蹤程式的執行過程(資料、來源碼)、檢視記憶體、堆疊資訊。利用偵錯器的這些功能可以方便地找出程式中存在的非語法錯誤。 【參考】【參考】 語法與實例

3.4.3一個診斷案例

間歇性效能問題,具備MySQL、innodb、GNU/Linux相關知識

#明確:1、問題是什麼,清楚描述;2、為解決問題已做過什麼操作?

開始:1、了解伺服器的行為;2、梳理伺服器的狀態參數配置軟硬體環境(pt-summary pt-mysql-summary)

#不要被離題太多的各種情況分散了注意力,問題寫在紙條上,檢查一個劃掉一個

是原因還是結果? ? ?

資源變得效率低可能的原因:

1、資源過度使用,餘額不足;2、資源未被正確配對;3、資源損壞或失靈

3.5其他剖析工具

USER_STATISTICS:一些表格對資料庫活動進行測量、審計

strace:調查系統呼叫情況,使用實際時間、不可預期性、開銷的,

oprofile使用花費CPU週期

#小結:

  • 定義效能最有效的方法是回應時間

  • 無法測量便無法有效優化,性能優化工作需要基於高品質、全方位及完整的響應時間測量

  • 測量的最佳開始點是應用程序,即使問題出在底層的資料庫,借助良好的測量較容易發現問題

  • #大多數系統無法完整地測量,測量有時也會有錯誤的結果,想辦法繞過些限制,要能意識到方法的缺陷和不確定性在哪

  • 完整的測量會產生大量需要分析的數據,so需要用到剖析器(最佳工具)

  • 剖析報告:總結訊息,掩蓋和丟棄了很多細節,不會告訴你缺了什麼,不能完全依賴

  • 兩種消耗時間的操作:工作或等待,almost剖析器只能測量因工作而消耗的時間,so等待分享有時是很有用的補充,特別是cpu利用率低但工作一直無法完成的情況

  • 優化和提升兩回事,當繼續提升的成本超過收益時,應停止優化

  • 注意你的直接,思路,決策盡量基於數據

in a words:首先澄清問題、選擇合適技術、善用工具、足夠細心、邏輯清晰且堅持下去,不要把原因和結果搞混,在確定問題前不要隨便針對系統做變動

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#【MySQL資料庫】第二章解讀:MySQL基準測試

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陳述
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