利用percona-toolkit定位数据库性能问题

当你的性能瓶颈卡在数据库这块的时候，可以通过percona-toolkit来进行问题定位。

那么，首先，介绍下percona-toolkit。percona-toolkit是一组高级命令行工具的集合，用来执行各种通过手工执行非常复杂和麻烦的mysql和系统任务，这些任务包括：

1）检查master和slave数据的一致性

2）有效地对记录进行归档

3）查找重复的索引

4）对服务器信息进行汇总

5）分析来自日志和tcpdump的查询

6）当系统出问题的时候收集重要的系统信息

percona-toolkit源自Maatkit 和Aspersa工具，这两个工具是管理mysql的最有名的工具，现在Maatkit工具已经不维护了，所以使用percona-toolkit吧！

 

一、percona-toolkit工具包的安装

1）  percona的安装十分简单，去percona的官网下载percona-toolkit：

https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/

2）  在云主机中进行解压：tar -xvf percona-toolkit_2.2.15-2.tar.gz

3）  进入到解压后的目录 /percona-toolkit-2.2.16/bin 中，就有我们需要的各种有用命令工具

4）  安装完成后，可以用以下命令来确认是否安装成功

# pt-query-digest --help

# pt-table-checksum –help

 

二、percona-toolkit命令使用说明

percona-toolkit有32个命令，可以分为7大类，详细见下表：

工具类别	工具命令	工具作用	备注
开发类	pt-duplicate-key-checker	列出并删除重复的索引和外键
pt-online-schema-change	在线修改表结构
pt-show-grants	规范化和打印权限
pt-upgrade	在多个服务器上执行查询，并比较不同
性能类	pt-index-usage	分析日志中索引使用情况，并出报告
pt-pmp	为查询结果跟踪，并汇总跟踪结果
pt-visual-explain	格式化执行计划
pt-table-usage	分析日志中查询并分析表使用情况	pt 2.2新增命令
配置类	pt-config-diff	比较配置文件和参数
pt-mysql-summary	对mysql配置和status进行汇总
pt-variable-advisor	分析参数，并提出建议
监控类	pt-deadlock-logger	提取和记录mysql死锁信息
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	常用命令
复制类	pt-heartbeat	监控mysql复制延迟
pt-slave-delay	设定从落后主的时间
pt-slave-find	查找和打印所有mysql复制层级关系
pt-slave-restart	监控salve错误，并尝试重启salve
pt-table-checksum	校验主从复制一致性
pt-table-sync	高效同步表数据
系统类	pt-diskstats	查看系统磁盘状态
pt-fifo-split	模拟切割文件并输出
pt-summary	收集和显示系统概况
pt-stalk	出现问题时，收集诊断数据
pt-sift	浏览由pt-stalk创建的文件	pt 2.2新增命令
pt-ioprofile	查询进程IO并打印一个IO活动表	pt 2.2新增命令
实用类	pt-archiver	将表数据归档到另一个表或文件中
pt-find	查找表并执行命令
pt-kill	Kill掉符合条件的sql	常用命令
pt-align	对齐其他工具的输出	pt 2.2新增命令
pt-fingerprint	将查询转成密文	pt 2.2新增命令

 本文中主要解锁了pt-query-digest这个命令，其他命令还待解锁。

 

三、结合tcpdump命令一起定位问题

1）  用tcpdump命令抓包，抓取需要操作数据的包，本文中以数据库地址为10.165.182.2:3306为例进行说明：

sudo tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 100000 port 3306 > mysql.tcp.txt

2）  采用pt-query-digest分析查询日志，并产生报告： 

./pt-query-digest  --type tcpdump --watch-server  10.165.182.2:3306  ../../mysql.tcp.txt  > ~/sql.txt

3）  查看sql.txt这个文档

 

四、Percona的报告解读

上面第三部分的步骤2产生的percona的报告如下：

1.       总体统计结果,如下图

Overall: 总共有多少条查询，上例为总共3.33k个查询。

Time range: 查询执行的时间范围。

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，该例为10。

total: 总计   min:最小   max: 最大  avg:平均

95%: 把所有值从小到大排列，位置位于95%的那个数，这个数一般最具有参考价值。

median: 中位数，把所有值从小到大排列，位置位于中间那个数。

Exec time：语句执行时间

Lock time：锁占有时间

Rows sent：发送到客户端的行数

Row examine：扫描的行数(SELECT语句)

Row affecte：发送改变的行数(UPDATE, DELETE, INSERT语句)

Bytes sent：发送多少bytes的查询结果集

Query size：查询语句的字符数

 

2.       查询分组统计结果,如下图

由上图可见，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: 总的响应时间。

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。

Item : 查询对象

3.       第三部分：每一种查询的详细统计结果，如下图：

查询的详细统计结果，最上面的表格列出了执行次数、最大、最小、平均、95%等各项目的统计。

QPS：每秒查询数

concurrency：该查询的近似并发值

ID：16进制，查询语句的指纹，去掉了多余空格、和文本字符、转换成小写，使用--filter可以用来进行过滤

at byte 289141：查询语句在日志文件中的偏移量(byte offset)，不一定精确，根据偏移量在日志文件中查找语句(如tail -c +289141 mysql-slow.201407250000 |head)

pct在整个日志文件中，执行语句占用百分比(91%)，总计执行了3055次【本文中的数据】

Databases: 库名

Users: 各个用户执行的次数（占比）

Query_time distribution : 查询时间分布, 长短体现区间占比，本例中1s-10s之间查询数量是10s以上的两倍。

Tables: 查询中涉及到的表

Explain: 示例

所以可以通过这里的耗时来定位到底是哪个sql语句耗时较长，从而进一步进行定位，看是否由于缺少索引等问题造成的耗时较长。

综上，就是用percona来分析定位数据库的问题过程，后续会解锁更多技能。

本文来自网易实践者社区，经作者齐红方授权发布。