20丨MySQL：数据库级监控及常用计数器解析（上

数据库是一个非常大的话题，我们在很多地方，都会看到对数据库的性能分析会包括以下部分。

但其实呢，以上这些内容都是我们应该具备的基础知识，所以我今天要讲的就是，具备了这些基础知识之后我们应该干什么事情。

也就是说，从性能瓶颈判断分析的角度入手，才是性能从业人员该有的逻辑。每次我分析一个性能问题时，逻辑总是这样的：

1. 先画出整个系统的架构图。
2. 列出整个系统中用到了哪些组件。这一步要确定用哪些监控工具来收集数据，具体的内容你可以看下之前讲到的监控设计相关的内容。
3. 掌握每个组件的架构图。在这一步中需要列出它们的关键性能配置参数。
4. 在压力场景执行的过程中收集状态计数器。
5. 通过分析思路画出性能瓶颈的分析决策树。
6. 找到问题的根本原因。
7. 提出解决方案并评估每个方案的优缺点和成本。

这是我一直强调的分析决策树的创建逻辑。有了这些步骤之后，即使不熟悉一个系统，你也可以进行性能分析。

对于MySQL数据库来说，我们想对它进行分析，同样也需要看它的架构图。如下图所示（这是MySQL5版本的架构示意图）：

这里就有一个问题了：看架构图是看什么？这个图够细吗？

首先，看架构图，一开始肯定是看大而全的架构。比如说上图，我们知道了，MySQL中有Connection Pool、SQL Interface、Parser等这些大的模块。

其次，我们得知道这些模块的功能及运行逻辑。比如说，我们看到了这些模块之后，需要知道，当一个SQL通过Connection Pool进到系统之后，需要先进入SQL Interface模块判断这个语句，知道它是一个什么样的SQL，涉及到了什么内容；然后通过Parser模块进行语法语义检查，并生成相应的执行计划；接着到Optimizer模块进行优化，判断走什么索引，执行顺序之类的；然后就到Caches中找数据，如果在Caches中找不到数据的话，就得通过文件系统到磁盘中找。

这就是一个大体的逻辑。但是知道了这个逻辑还不够。还记得前面我们说的对一个组件进行“全局—定向”的监控思路吧。

这里我们也得找工具实现对MySQL的监控，还好MySQL的监控工具非常多。

在讲MySQL的监控工具之前，我们先来了解下MySQL中的两个Schema，分别是information_schema和performance_schema 。

为什么呢？

information_schema保存了数据库中的所有表、列、索引、权限、配置参数、状态参数等信息。像我们常执行的show processlist;就来自于这个schema中的processlist表。

performance_schema提供了数据库运行时的资源消耗情况，它以较低的代价收集信息，可以提供不少性能数据。

所以这两个Schema对我们来说就非常重要了。

你没事的时候，也可以查一下它们相关的各个表，一个个看着玩。监控工具中的很多数据来自于它们。

还有两个命令是你在分析MySQL时一定要学会的：SHOW GLOBAL VARIABLES;和SHOW GLOBAL status;。前一个用来查看配置的参数值，后一个用来查询状态值。当你没有其他工具可用的时候，就可以用这两个命令的输出结果来分析。对于全局监控来说，这两个命令绝对够用。

对于MySQL的监控工具有很多，但我主要讲的是以下几个工具：
mysqlreport、pt-query-digest、mysql_exportor+Prometheus+Grafana。

今天我们先来说一下mysqlreport。

全局分析：mysqlreport

这个工具执行之后会生成一个文本文件，在这个文本文件中包括了如下这些内容。

我觉得这个工具是属于既不浪费资源，又能全局监控MySQL的很好的工具。

在我们执行性能场景时，如果想让mysqlreport抓取到的数据更为准确，可以先重启一下数据库。如果你觉得重启数据库这个动作实在是有点大，可以先把状态计数器、打开表、查询缓存等数据给刷新一下。

我认为mysqlreport有一些重要的知识点需要你知道，在这里我找一个例子给你解释一下。

索引报表

_ Key _________________________________________________________________
Buffer used     5.00k of   8.00M  %Used:   0.06
  Current       1.46M            %Usage:  18.24

请注意，这里所指的Key Buffer是指MyISAM引擎使用的Shared Key Buffer，InnoDB所使用的Key Buffer不在这里统计。

从上面的数据来看，MySQL每次分配的Key Buffer最大是5K，占8M的0.06%，还是很小的。下一行中的数据可以看到的是当前只用了1.46M，占8M的18.24%。

显然这个Key Buffer是够用的，如果这个使用率高，你就得增加key_buffer_size的值了。

操作报表

__ Questions ___________________________________________________________
Total         126.82M    32.5/s
  +Unknown     72.29M    18.5/s  %Total:  57.00
  Com_         27.63M     7.1/s           21.79
  DMS          26.81M     6.9/s           21.14
  COM_QUIT     45.30k     0.0/s            0.04
  QC Hits      38.18k     0.0/s            0.03
Slow 2 s        6.21M     1.6/s            4.90  %DMS:  23.17  Log:
DMS            26.81M     6.9/s           21.14
  SELECT       20.73M     5.3/s           16.34         77.30
  INSERT        3.68M     0.9/s            2.90         13.71
  UPDATE        1.43M     0.4/s            1.13          5.33
  DELETE      983.11k     0.3/s            0.78          3.67
  REPLACE           0       0/s            0.00          0.00
Com_           27.63M     7.1/s           21.79
  admin_comma  11.86M     3.0/s            9.35
  set_option   10.40M     2.7/s            8.20
  commit        5.15M     1.3/s            4.06

从这个数据可以看到的信息量就有点大了，它可以反应出来这个数据库现在忙不忙。

从32.5每秒的操作量上来说，还是有点忙的。你还可以看到下面有操作数的细分，其实我不太愿意看下面的这些细分，描述上除了QC Hits和DMS的意思比较清晰之外，其他的几个值理解起来比较费劲。我也不建议你看下面那几个，因为它们对性能分析来说没起到什么正向的作用。

而Slow 那这一行就很重要了，从这行可以看出slow log的时间是设置为2秒的，并且每秒还出现1.6个的慢日志，可见这个系统的SQL的慢日志实在是有点多。

DMS部分可以告诉我们这个数据库中各种SQL所占的比例。其实它是具有指向性的，像我们的这个例子中，显然是SELECT多，那如果要做SQL优化的话，肯定优先考虑SELECT的语句，才会起到立竿见影的效果。

查询和排序报表

__ SELECT and Sort _____________________________________________________
Scan            7.88M     2.0/s %SELECT:  38.04
Range         237.84k     0.1/s            1.15
Full join       5.97M     1.5/s           28.81
Range check   913.25k     0.2/s            4.41
Full rng join  18.47k     0.0/s            0.09
Sort scan     737.86k     0.2/s
Sort range     56.13k     0.0/s
Sort mrg pass 282.65k     0.1/s

这个报表具有着绝对的问题指向性。这里的Scan（全表扫描）和Full join（联合全表扫描）在场景执行过程中实在是太多了，这显然是SQL写得有问题。

Range范围查询很正常，本来就应该多。

查询缓存报表

__ Query Cache _________________________________________________________
Memory usage  646.11k of   1.00M  %Used:  63.10
Block Fragmnt  14.95%
Hits           38.18k     0.0/s
Inserts         1.53k     0.0/s
Insrt:Prune    2.25:1     0.0/s
Hit:Insert    24.94:1

在这部分中，我们看的关键点是，Query Cache没用！因为各种query都没有缓存下来。同时这里我们还要看一个关键值，那就是Block Fragment，它是表明Query Cache碎片的，值越高，则说明问题越大。

如果你看到下面这样的数据，就明显没有任何问题。

__ Query Cache ______________________________________________________
Memory usage   38.05M of 256.00M  %Used:  14.86
Block Fragmnt   4.29%
Hits           12.74k    33.3/s
Inserts        58.21k   152.4/s
Insrt:Prune  58.21k:1   152.4/s
Hit:Insert     0.22:1

这个数据明显看到缓存了挺多的数据。Hits这一行指的是每秒有多少个SELECT语句从Query Cache中取到了数据，这个值是越大越好。

而通过Insrt:Prune的比值数据，我们可以看到Insert远远大于Prune（每秒删除的Query Cache碎片)，这个比值越大就说明Query Cache越稳定。如果这个值接近1：1那才有问题，这个时候就要加大Query Cache或修改你的SQL了。

而通过下面的Hit:Insert的值，我们可以看出命中要少于插入数，说明插入的比查询的还要多，这时就要去看这个性能场景中是不是全是插入了。如果我们查看了，发现SELECT语句还是很多的，而这个比值又是Hit少，那么我们的场景中使用的数据应该并不是插入的数据。其实在性能场景的执行过程中经常这样。所以在性能分析的过程中，我们只要知道这个值就可以了，并不能说明Query Cache就是无效的了。

表信息报表

__ Table Locks _________________________________________________________
Waited              0       0/s  %Total:   0.00
Immediate         996     0.0/s


__ Tables ______________________________________________________________
Open             2000 of 2000    %Cache: 100.00
Opened         15.99M     4.1/s

这个很明显了，表锁倒是不存在。但是你看现在table_open_cache已经达到上限了，设置为2000，而现在已经达到了2000，同时每秒打开表4.1个。

这些数据说明了什么呢？首先打开的表肯定是挺多的了，因为达到上限了嘛。这时候你会自然而然地想到去调table_open_cache参数。但是我建议你调之前先分析下其他的部分，如果在这个性能场景中，MySQL的整体负载就会比较高，同时也并没有报错，那么我不建议你调这个值。如果负载不高，那再去调它。

连接报表和临时表

__ Connections _________________________________________________________
Max used          521 of 2000      %Max:  26.05
Total          45.30k     0.0/s


__ Created Temp ________________________________________________________
Disk table    399.77k     0.1/s
Table           5.81M     1.5/s    Size:  16.0M
File            2.13k     0.0/s

这个数据连接还完全够用，但是从临时表创建在磁盘（Disk table）和临时文件（File)上的量级来说，还是有点偏大了，所以，可以增大tmp_table_size。

线程报表

__ Threads _____________________________________________________________
Running            45 of   79
Cached              9 of   28      %Hit:  72.35
Created        12.53k     0.0/s
Slow                0       0/s


__ Aborted _____________________________________________________________
Clients             0       0/s
Connects            7     0.0/s


__ Bytes _______________________________________________________________
Sent          143.98G   36.9k/s
Received       21.03G    5.4k/

当Running的线程数超过配置值时，就需要增加thread_cache_size。但是从这里来看，并没有超过，当前配置了79，只用到了45。而这里Cached的命中%Hit是越大越好，我们通常都希望在99%以上。

InnoDB缓存池报表

__ InnoDB Buffer Pool __________________________________________________
Usage           1.87G of   4.00G  %Used:  46.76
Read hit      100.00%
Pages
  Free        139.55k            %Total:  53.24
  Data        122.16k                     46.60 %Drty:   0.00
  Misc            403                      0.15
  Latched                                  0.00
Reads         179.59G   46.0k/s
  From file    21.11k     0.0/s            0.00
  Ahead Rnd         0       0/s
  Ahead Sql                 0/s
Writes         54.00M    13.8/s
Flushes         3.16M     0.8/s
Wait Free           0       0/s

这个部分对MySQL来说是很重要的，innodb_buffer_pool_size为4G，它会存储表数据、索引数据等。通常在网上或书籍里，你能看到有人建议将这个值设置为物理内存的50%，当然这个值没有绝对的，还要在具体的应用场景中测试才能知道。

这里的Read hit达到100%，这很好。

下面还有些其他的读写数据，这部分的数据将和我们在操作系统上看到的I/O有很大关系。有些时候，由于写入的过多，导致操作系统的I/O wait很高的时候，我们不得不设置innodb_flush_log_at_trx_commit参数（0：延迟写，实时刷；1：实时写，实时刷；2：实时写，延迟刷）和sync_binlog 参数（0：写入系统缓存，而不刷到磁盘；1：同步写入磁盘；N：写N次系统缓存后执行一次刷新操作）来降低写入磁盘的频率，但是这样做的风险就是当系统崩溃时会有数据的丢失。

这其实是我们做测试时，存储性能不高的时候常用的一种手段，为了让TPS更高一些。但是，你一定要知道生产环境中的存储是什么样的能力，以确定在生产环境中应该如何配置这个参数。

InnoDB锁报表

__ InnoDB Lock _________________________________________________________
Waits          227829     0.1/s
Current             1
Time acquiring
  Total     171855224 ms
  Average         754 ms
  Max            6143 ms

这个信息就有意思了。显然在这个例子中，锁的次数太多了，并且锁的时间都还不短，平均时间都能达到754ms，这显然是不能接受的。

那就会有人问了，锁次数和锁的平均时间多少才是正常呢？在我的经验中，锁平均时间最好接近零。锁次数可以有，这个值是累加的，所以数据库启动时间长，用得多，锁次数就会增加。

InnoDB其他信息

__ InnoDB Data, Pages, Rows ____________________________________________
Data
  Reads        35.74k     0.0/s
  Writes        6.35M     1.6/s
  fsync         4.05M     1.0/s
  Pending
    Reads           0
    Writes          0
    fsync           0


Pages
  Created      87.55k     0.0/s
  Read         34.61k     0.0/s
  Written       3.19M     0.8/s


Rows
  Deleted     707.46k     0.2/s
  Inserted    257.12M    65.9/s
  Read        137.86G   35.3k/s
  Updated       1.13M     0.3/

这里的数据可以明确告诉你的一点是，在这个性能场景中，插入占有着绝对的量级。

总结

好了，我们拿一个mysqlreport报表从上到下看了一遍之后，你是不是觉得对MySQL有点感觉了？这里我给一个结论性的描述吧：

1. 在这个性能场景中，慢日志太多了，需要定向监控看慢SQL，找到慢SQL的执行计划。
2. 在这个插入多的场景中，锁等待太多，并且等待的时候又太长，解决慢SQL之后，这里可能会解决，但还是要分析具体的原因的，所以这里也是指向了SQL。

这里为什么要描述得这么细致呢？主要是因为当你看其他一些工具的监控数据时，分析思路是可以共用的。

但是有人说这里还有一个问题：SQL怎么看？

其实对于我们分析的逻辑来说，在数据库中看SQL就是在做定向的分析了。请你不要相信一些人所吹嘘的那样，一开始就把所有的SQL执行时间统计出来，这真的是完全没有必要的做法。因为成本太高了。

在下一篇文章里，我们换个工具来看看SQL的执行时间到底应该怎么分析。