关于MySQL报警的一次分析处理详解

网络编程 2021-07-05 14:37www.168986.cn编程入门

这篇文章主要给大家介绍了关于MySQL报警的一次分析处理的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们狼蚁网站SEO优化随着长沙网络推广来一起学习学习吧

最近有一个服务出现了报警，已经让我到了忍无可忍的地步，报警信息如下

Metric:mysql.innodb_row_lock_waits Tags:port=4306,service=xxxx diff(#1): 996>900

大概的意思是有一个数据库监控指标 innodb_row_lock_waits 目前超出了阈值900

尴尬的是，每次报警后去环境中查看，得到的信息都很有限，慢日志，错误日志里面都没有充分的信息可以分析，一来二去之后，我开始静下心来分析这个问题的原因。

这个报警信息的时间点貌似是有些规律的，我拿着最近几天的报警时间做了比对，发现还是比较有规律的，那么在系统层面有哪些任务可能会触发呢，我查找比对了相关的任务配置，发现有一个定时任务每1分钟会执行一次，到了这里疑问就来了，如果每1分钟执行1次，为什么在特定的时间会产生差异较大的处理结果？这个现象的解释是个起始。

其实要证明这一点还是蛮容易的，今天我就采取了守株待兔的模式，我在临近报警的时间前后打开了通用日志，从日志输出来看，操作的频率还是相对有限的。

很快得到了规律性的报警，于是我开始抓取相关的通用日志记录，比如11:18分，我们可以采用如下的模式得到相关的日志，得到一个临时的通用日志文件，把各种DML和执行操作都网罗进来。

cat general.log|grep -E "insert|delete|update|select|exec" > general_tmp.log

我们以11:18分为例，可以在前后1两分钟做比对，结果如下

# less general_tmp.log |grep "11:18"|wc -l

400

# less general_tmp.log |grep "11:17"|wc -l

666

# less general_tmp.log |grep "11:16"|wc -l

15

发现在报警的那1分钟前后，数量是能够对得上的。

这个表的数据量有200多万，表结构如下

CREATE TABLE `task_queue` (
 `AID` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',
 `TaskStepID` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '任务步骤ID task_step_conf',
 `QOrder` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '队列排序 task_step_confi.Step_ID',
 `QState` tinyint(4) DEFAULT '1' COMMENT '队列状态 1待执行 2执行中 3执行成功 4执行失败',
 `QExcCount` int(11) DEFAULT '1' COMMENT '执行次数',
 `CrtTime` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
 `ModTime` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
 PRIMARY KEY (`AID`),
 KEY `idx_taskstepid` (`TaskStepID`),
 KEY `idx_qstate` (`QState`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3398341 DEFAULT CHARSET=utf8

在日志中根据分析和比对，基本能够锁定SQL是在一类Update操作上面，SQL的执行计划如下

>>explain update task_queue set QState=1,QExcCount=QExcCount+1,modtime=now() where QState=0 and taskstepid =411\G
 1. row 
   id: 1
 select_type: UPDATE
  table: task_queue
 partitions: NULL
   type: index_merge
possible_keys: idx_taskstepid,idx_qstate
   key: idx_qstate,idx_taskstepid
  key_len: 2,9
   ref: NULL
   rows: 11
  filtered: 100.00
  Extra: Using intersect(idx_qstate,idx_taskstepid); Using where; Using temporary

这个执行结果中key_len是2,9，是和以往的ken_len计算法则不一样的。其中Extra列已经给出了明确的提示，这是一个intersect处理，特别的是它是基于二级索引级别的处理，在优化器层面是有一个相关的参数index_merge_intersection。

我们知道在MySQL中主键是一等公民，而二级索引都会映射到主键层面处理，而索引级别的intersect其实有点我们的左右手，左手对应一些数据结果映射到一批主键id,右手对应一些数据结果映射到一批主键id,把两者的主键id值进行intersect交集计算,所以在当前的场景中，索引级别的intersect到底好不好呢？

在此我设想了3个对比场景进行分析，这是一个update语句，我们为了保证后续测试的可重复性，可以转换为一个select语句。

select  from task_queue where QState=0 and taskstepid =411;

所以我们的对比测试基于查询语句进行比对分析。

场景1:优化器保持默认index_merge_intersection开启，基于profile提取执行明细信息

>explain select  from task_queue where QState=0 and taskstepid =411\G
 1. row 
   id: 1
 select_type: SIMPLE
  table: task_queue
 partitions: NULL
   type: index_merge
possible_keys: idx_qstate,idx_taskstepid
   key: idx_qstate,idx_taskstepid
  key_len: 2,9
   ref: NULL
   rows: 11
  filtered: 100.00
  Extra: Using intersect(idx_qstate,idx_taskstepid); Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

profile信息为

场景2:优化器关闭index_merge_intersection，基于profile进行对比

>set session optimizer_switch='index_merge_intersection=off';


>explain select  from task_queue where QState=0 and taskstepid =411\G
 1. row 
   id: 1
 select_type: SIMPLE
  table: task_queue
 partitions: NULL
   type: ref
possible_keys: idx_qstate,idx_taskstepid
   key: idx_qstate
  key_len: 2
   ref: const
   rows: 1451
  filtered: 0.82
  Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

profile信息为

场景3重构索引，进行比对分析

根据业务逻辑，如果创建一个复合索引，是能够大大减少结果集的量级的，依然保留 idx_ qsta te 索引，使得一些业务依然能够正常使用。

>alter table task_queue drop key idx_taskstepid;
>alter table task_queue add key `idx_taskstepid` (`TaskStepID`,QState);
explain select  from task_queue where QState=0 and taskstepid =411\G
 1. row 
      id: 1
 select_type: SIMPLE
    table: task_queue
  partitions: NULL
     type: ref
possible_keys: idx_qstate,idx_taskstepid
     key: idx_taskstepid
   key_len: 11
     ref: const,const
     rows: 1
   filtered: 100.00
    Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

profile信息为

可以明显看到通过索引重构，“Sending data”的部分少了两个数量级

所以接下里的事情就是进一步进行分析和验证，有理有据，等待的过程也不再彷徨，一天过去了，再没有收到1条报警，说明在工作中不要小看这些报警。

到此这篇关于关于MySQL报警分析处理的文章就介绍到这了,更多相关MySQL报警处理内容请搜索狼蚁SEO以前的文章或继续浏览狼蚁网站SEO优化的相关文章希望大家以后多多支持狼蚁SEO！

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