Percona Toolkit 神器全攻略（监控类）

Percona Toolkit 神器全攻略（监控类）

Percona Toolkit 神器全攻略系列共八篇，前文回顾：

前文回顾
Percona Toolkit 神器全攻略
Percona Toolkit 神器全攻略（实用类）
Percona Toolkit 神器全攻略（配置类）

全文约定：$为命令提示符、greatsql>为GreatSQL数据库提示符。在后续阅读中，依据此约定进行理解与操作

监控类

在Percona Toolkit中监控类共有以下工具

• pt-deadlock-logger：提取和记录MySQL/GreatSQL死锁
• pt-fk-error-logger：提取和记录外键信息
• pt-mext：并行查看status样本信息
• pt-query-digest：分析查询日志，并产生报告
• pt-mongodb-summary：收集有关 MongoDB 集群的信息
• pt-pg-summary：收集有关 PostgreSQL 集群的信息

pt-deadlock-logger

概要

提取和记录MySQL/GreatSQL死锁

用法

• pt-deadlock-logger [OPTIONS] DSN

记录 MySQL/GreatSQL 死锁的信息。信息打印到 STDOUT ，也可以通过指定 --dest 保存到表中。除非指定 --run-time 或 --iterations ，否则该工具将永远运行

选项

该工具所有选项如下

最佳实践

如果想存储 pt-deadlock-logger 提取的有关死锁的所有信息，建议使用以下表结构：

# 可以根据--columns的字段进行调整
CREATE TABLE deadlocks (
server char(20) NOT NULL,
ts timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
thread int unsigned NOT NULL,
txn_id bigint unsigned NOT NULL,
txn_time smallint unsigned NOT NULL,
user char(16) NOT NULL,
hostname char(20) NOT NULL,
ip char(15) NOT NULL, -- alternatively, ip int unsigned NOT NULL
db char(64) NOT NULL,
tbl char(64) NOT NULL,
idx char(64) NOT NULL,
lock_type char(16) NOT NULL,
lock_mode char(1) NOT NULL,
wait_hold char(1) NOT NULL,
victim tinyint unsigned NOT NULL,
query text NOT NULL,
PRIMARY KEY (server,ts,thread)
) ENGINE=InnoDB;

• server：发生死锁的（源）服务器
• ts：上次检测到死锁的日期和时间
• thread：GreatSQL线程编号，和SHOW FULL PROCESSLIST中的ID一致
• txn_id：InnoDB事务ID
• txn_time：发生死锁时事务处于活动状态的时间
• user：连接的数据库用户名
• hostname：连接的主机
• ip：连接的 IP 地址。如果指定--numeric-ip，则将转换为无符号整数
• db：发生死锁的库
• tbl：发生死锁的表
• idx：发生死锁的索引
• lock_type：导致死锁的锁上持有的事务的类型
• lock_mode：导致死锁的锁的锁定模式
• wait_hold：事务是在等待锁还是持有锁
• victim：事务是否被选为死可回滚的事务并进行回滚
• query：导致死锁的查询

首先创建上方提供的deadlocks表，也可以在命令中加入--create-dest-table自动创建表

greatsql> CREATE TABLE deadlocks (
......中间省略
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)

将host1主机产生的死锁信息保存在host2主机test_db库下面的deadlocks表中

$ pt-deadlock-logger h=localhost,P=3306,u=root,p='' --dest h=localhost,P=3307,u=root,p='',D=test_db,t=deadlocks

因为没有指定--run-time所以该工具会一直在当前窗口运行，如果要转到后台运行可以使用--daemonize

人为制造一个死锁

查看deadlocks表

+-----------+---------------------+--------+--------+----------+------+-----------+----+---------+-----+---------+-----------+-----------+-----------+--------+--------------------------------------------+
| server | ts | thread | txn_id | txn_time | user | hostname | ip | db | tbl | idx | lock_type | lock_mode | wait_hold | victim | query |
+-----------+---------------------+--------+--------+----------+------+-----------+----+---------+-----+---------+-----------+-----------+-----------+--------+--------------------------------------------+
| localhost | 2024-03-20 15:12:51 | 1216 | 0 | 8 | root | localhost | | test_db | t1 | PRIMARY | RECORD | X | w | 1 | UPDATE t1 SET c2 = 'GreatSQL' WHERE id = 1 |
| localhost | 2024-03-20 15:12:51 | 1230 | 0 | 11 | root | localhost | | test_db | t1 | PRIMARY | RECORD | X | w | 0 | UPDATE t1 SET c2 = 'greatsql' WHERE id = 2 |
+-----------+---------------------+--------+--------+----------+------+-----------+----+---------+-----+---------+-----------+-----------+-----------+--------+--------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

deadlocks表中记录了锁的细节、类型、SQL语句，比起直接看SHOW ENGINE INNODB STATUS方便

pt-fk-error-logger

概要

pt-fk-error-logger工具的作用和pt-deadlock-logger差不多，pt-fk-error-logger是记录MySQL/GreatSQL外键错误信息。

用法

• pt-fk-error-logger [OPTIONS] [DSN]

记录有关给定 DSN 上的外键错误的信息。信息打印到 STDOUT ，也可以通过指定 --dest 保存到表中。除非指定 --run-time 或 --iterations ，否则该工具将永远运行。

选项

该工具所有选项如下

最佳实践

如果想存储 pt-fk-error-logger 可以提取的有关死锁的所有信息，建议使用以下表结构：

CREATE TABLE foreign_key_errors (
ts datetime NOT NULL,
error text NOT NULL,
PRIMARY KEY (ts)
);

• ts：记录时间
• error：错误描述

将host1主机产生的违反外键约束信息保存在host2主机test_db库下面的foreign_key_errors表中

$ pt-fk-error-logger h=localhost,P=3306,u=root,p='',S=/data/GreatSQL01/mysql.sock --dest h=localhost,P=3307,u=root,p='',S=/data/GreatSQL02/mysql.sock,D=test_db,t=foreign_key_errors

人为创建违反索引约束

# 建t_fk1表
CREATE TABLE `t_fk1` (
`id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`k` int unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
`c` char(20) NOT NULL DEFAULT '',
`pad` char(20) NOT NULL DEFAULT '',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `k_2` (`k`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

# 建t_fk2表
CREATE TABLE `t_fk2` (
`id1` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`id2` int unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id1`),
KEY `id2` (`id2`),
CONSTRAINT `t2_ibfk_1` FOREIGN KEY (`id2`) REFERENCES `t1` (`id`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

往t_fk1表插入数据

greatsql> insert into t_fk1 values(1,1,'a','a');
greatsql> insert into t_fk1 values(2,2,'b','b');
greatsql> insert into t_fk1 values(3,3,'c','c');

往t_fk2表插入数据

greatsql> insert into t_fk2 values(5,5);
ERROR 1452 (23000): Cannot add or update a child row: a foreign key constraint fails (`test_db`.`t_fk2`, CONSTRAINT `t2_ibfk_1` FOREIGN KEY (`id2`) REFERENCES `t1` (`id`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE)

查看foreign_key_errors表

greatsql> select * from foreign_key_errors\G
*************************** 1. row ***************************
ts: 2024-03-20 16:21:51
error: 140628737369792 Transaction:
TRANSACTION 21974, ACTIVE 0 sec inserting
mysql tables in use 1, locked 1
3 lock struct(s), heap size 1128, 1 row lock(s), undo log entries 1
MySQL thread id 1235, OS thread handle 140628737369792, query id 90865 localhost root update
insert into t_fk2 values(5,5)
Foreign key constraint fails for table `test_db`.`t_fk2`:
,
CONSTRAINT `t2_ibfk_1` FOREIGN KEY (`id2`) REFERENCES `t1` (`id`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE
Trying to add in child table, in index id2 tuple:
DATA TUPLE: 2 fields;
0: len 4; hex 00000005; asc ;;
1: len 4; hex 00000005; asc ;;

1 row in set (0.00 sec)

该表中很清晰的记录了在t_fk2表的id2字段中尝试插入值5，但是根据外键约束t2_ibfk_1，这个值必须在t1表的id字段中存在。

pt-mext

概要

并排查看 MySQL/GreatSQL SHOW GLOBAL STATUS 的例子

用法

• pt-mext [OPTIONS] -- COMMAND

选项

该工具所有选项如下

最佳实践

$ pt-mext -r -- mysqladmin ext -i10 -c3

Aborted_clients 84 0
Aborted_connects 18 0
Acl_cache_items_count 0 0
Binlog_cache_disk_use 15 0
Binlog_cache_use 118 0
······下方省略

• -i10：采集间隔
• -c5：采集次数
• -r：相对的

上述命令中会有三次迭代，但只会输出第一次的结果，第二次和第一次相差的结果。意味着这会详细的列出每个变量在这一阶段的一个初始值(第一列)以及每两个采样点的差异值。

上面例子中Aborted_clients中的84是采样的初始值，后面的0是每两个采样点的差异值。

pt-query-digest

概要

pt-query-digest是用于分析 MySQL/GreatSQL 慢查询的一个工具，它可以分析Binlog、General log、Slowlog，也可以通过SHOWPROCESSLIST或者通过tcpdump抓取的 MySQL/GreatSQL 协议数据来进行分析。可以把分析结果输出到文件中，分析过程是先对查询语句的条件进行参数化，然后对参数化以后的查询进行分组统计，统计出各查询的执行时间、次数、占比等，可以借助分析结果找出问题进行优化。

用法

• pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]

选项

该工具所有选项如下

最佳实践

直接分析慢查询日志

$ pt-query-digest ./slow.log

第一部分

# 用户时间，系统时间，物理内存占用大小，虚拟内存占用大小
170ms user time, 0 system time, 29.88M rss, 38.17M vsz
# 执行工具的时间
Current date: Thu Mar 21 10:13:18 2024
# 主机名
Hostname: myarch
# 被分析的文件名字
Files: ./slow.log
# 语句总数量，唯一的语句数量，QPS，并发数
Overall: 119 total, 18 unique, 0.00 QPS, 0.00x concurrency _____________
# 日志记录时间范围
Time range: 2024-03-08T09:52:08 to 2024-03-20T14:37:23
# 属性 总计 最小 最大 平均 95% 标准 中位数
Attribute total min max avg 95% stddev median
============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
Exec time 122s 189us 44s 1s 1s 6s 384us
Lock time 489us 0 198us 4us 6us 17us 1us
Rows sent 1.10M 0 535.35k 9.44k 1.26k 68.78k 97.36
Rows examine 97.56M 102 35.09M 839.55k 961.27k 4.59M 97.36
Rows affecte 0 0 0 0 0 0 0
Bytes sent 285.10M 56 202.68M 2.40M 9.76M 18.45M 5.45k
Query size 15.50k 30 250 133.39 202.40 52.84 143.84
......下方省略

• unique：唯一查询数量，即对查询条件进行参数化以后，总共有多少个不同的查询
• 95%：把所有值从小到大排列，位置位于95%的那个数
• median：中位数，把所有值从小到大排列，位置位于中间那个数

如果没有命令hostname可能会导致报错error: Can't exec "hostname"此时下载inetutils即可，因本文使用arch系统，该系统比较干净，所以导致报错。

第二部分

Profile
Rank Query ID Response time Calls R/Call V/M Item
==== =================================== ============= ===== ======= ==== ========
1 0x4029831C8032DEE4724E42576E2C52A6 83.1656 68.2% 2 41.5828 0.37 SELECT tpch.lineitem
2 0x6472467F1FD96D847221959F021B8110 22.8429 18.7% 1 22.8429 0.00 SELECT xxl_job_log
3 0x34BC467D466B794E79C020BEF3BFFE95 6.3289 5.2% 7 0.9041 1.17 SELECT test_index
4 0x14810CF629251E9A8950ED961EA04448 4.3492 3.6% 6 0.7249 0.06 SELECT test_db.xxl_job_log

这部分对查询进行参数化并分组，然后对各类查询的执行情况进行分析，结果按总执行时长，从大到小排序。

• Response：总响应时间
• time：该查询在本次分析中总的时间占比
• Calls：执行次数，即本次分析总共有多少条这种类型的查询语句
• R/Call：平均每次执行的响应时间
• V/M：响应时间Variance-to-mean的比率
• Item：查询对象

第三部分

此部分列出了第一个查询的详细统计结果，列出了执行次数、最大、最小、平均、95%、标准、中位数的统计

Query 1: 0.02 QPS, 0.92x concurrency, ID 0x4029831C8032DEE4724E42576E2C52A6 at byte 1789
This item is included in the report because it matches --limit.
Scores: V/M = 0.37
Time range: 2024-03-08T09:53:37 to 2024-03-08T09:55:07
Attribute pct total min max avg 95% stddev median
============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
Count 1 2
Exec time 68 83s 39s 44s 42s 44s 4s 42s
Lock time 2 11us 5us 6us 5us 6us 0 5us
Rows sent 0 273 133 140 136.50 140 4.95 136.50
Rows examine 71 70.19M 35.09M 35.09M 35.09M 35.09M 0 35.09M
Rows affecte 0 0 0 0 0 0 0 0
Bytes sent 0 38.41k 18.81k 19.60k 19.20k 19.60k 567.10 19.20k
Query size 0 98 49 49 49 49 0 49
String:
Databases test_db
End 2024-03-08... (1/50%), 2024-03-08... (1/50%)
Hosts localhost
Start 2024-03-08... (1/50%), 2024-03-08... (1/50%)
Users root
Query_time distribution
1us
10us
100us
1ms
10ms
100ms
1s
10s+ ################################################################
Tables
SHOW TABLE STATUS FROM `tpch` LIKE 'lineitem'\G
SHOW CREATE TABLE `tpch`.`lineitem`\G
EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select * from tpch.lineitem where l_suppkey=23045\G

• Exec time：表示查询的执行时间
• Lock time：表示查询在等待锁的时间
• Rows sent：表示查询返回的行数
• Rows examined：表示查询扫描的行数
• Rows affected：表示查询影响的行数
• Bytes sent：表示查询发送的字节数
• Query size：表示查询的大小
• Query_time distribution：查询时间的分布，可以看到这个SQL查询执行时间都是10秒以上
• Tables：该SQL查询涉及的表
• EXPLAIN：查询的SQL语句

分析指定时间内的查询

分析12小时内的查询

$ pt-query-digest --since=12h ./slow.log

分析指定时间段内的查询

$ pt-query-digest slow.log --since '2024-03-19 00:00:00' --until '2024-03-21 23:59:59'

分析指含有查询语句的慢查询

$ pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log

分析指定用户的查询

修改m/^root/i'中的root换成对应用户即可

$ pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log

分析其他日志

分析binlog

分析前要先解析

$ mysqlbinlog binlog.000023 > binlog.000023.sql
$ pt-query-digest --type=binlog binlog.000023.sql > binlog_analysis.log

分析general log

$ pt-query-digest --type=genlog general.log > general_analysis.log

查询结果存储到表

把查询保存到query_review表或query_review_history表，先来查看下query_review表结构

CREATE TABLE IF NOT EXISTS query_review (
checksum CHAR(32) NOT NULL PRIMARY KEY,
fingerprint TEXT NOT NULL,
sample TEXT NOT NULL,
first_seen DATETIME,
last_seen DATETIME,
reviewed_by VARCHAR(20),
reviewed_on DATETIME,
comments TEXT
)

把查询保存到query_review表，使用--create-review-table会自动创建

$ pt-query-digest --user=root,-password='' --review h=localhost,D=test_db,t=query_review --create-review-table slow.log

分析tcpdump抓取的数据

$ tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > GreatSQL.tcp.txt
$ pt-query-digest --type tcpdump GreatSQL.tcp.txt> tcp_analysis.log

如果没有tcpdump，请手动安装

本文完 🙂 下章节将介绍Percona Toolkit 神器全攻略（系统类）