当前位置:首页 > 文章列表 > 数据库 > MySQL > 社区投稿 | 如何正确理解 RT 并监控 MySQL 的响应时间

社区投稿 | 如何正确理解 RT 并监控 MySQL 的响应时间

来源:SegmentFault 2023-01-24 10:56:08 0浏览 收藏

对于一个数据库开发者来说,牢固扎实的基础是十分重要的,golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《社区投稿 | 如何正确理解 RT 并监控 MySQL 的响应时间》,主要介绍了MySQL、数据库,希望对大家的知识积累有所帮助,快点收藏起来吧,否则需要时就找不到了!

作者:杨奇龙
网名“北在南方”,7年DBA老兵,目前任职于杭州有赞科技DBA,主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作,擅长数据库性能调优、故障诊断。

一、前言

响应时间(response time 简称 RT)是从系统接收请求开始到返回响应之间的时间跨度,是一项极其重要的性能指标。它可以从侧面反映系统的整体吞吐量,也是业务请求(比如 sql 请求)的性能好坏的判断依据。

举个例子 A 要从杭州坐飞机到北京机场,经历如下:

从公司到萧山机场 40min
机场安检,候机,登机 40min
飞机飞行  耗时 100min
飞机落地,打的到望京  耗时40min
RT= 40 + 40 + 100 + 40 =220min

其中真正的'执行'时间就飞机飞行的时间(100min+40+40),其他安检、候机、堵车的都是等待时间。

RT = 等待时间 + 执行时间

假如到机场的过程中发生堵车,或者空中管制导致候机时间延长,整体的 RT 也会变长,但是飞机飞行时间是相对一定的。从技术的角度来看 SQL 的请求路径

app (网络建立连接,data 传输) proxy (网络建立连接,data 传输) mysql(执行)

因为网络问题丢包,重传等导致数据传输时间增加,进而导致总体的 RT 时间增加 ,还有常见的案例 app 服务器 cpu 飙高导致程序执行的速度变慢,JAVA 程序 GC 等因素也会导致 RT 升高。所以说 SQL 慢,其实 RT 就会高。但是反过来 RT 高,不一定是 SQL 慢的原因。如果是开发同学遇到监控尤其是 trace 系统发现某个接口慢了,并不一定是 SQL 慢。

重点:不要把 trace 系统中的监控 rt 直接当做 db 的执行时间

参考案例 strace 案例

二、如何监控

前面说了 RT 的定义以及它所代表意义。接下来我们看看如何监控数据库的 RT ,现有的方式主要有两种。

2.1 tcprstat

tcprstat 是 Percona 基于 libpcap 研发的工具,是通过测量 TCP 的 request 和 response 所需的时间间隔,适用于一问一答式协议类型的处理。通常用来监测 MySQL 响应时间,或者说是请求在服务器端的处理时间,其输出结果包括了响应时间相关的统计值,用来诊断服务器端性能状况。
举个例子:

999

其输出结果包括了时间戳,以及响应时间的最大值、均值、方差等信息,输出信息可以通过 -f 参数进行定制,其中响应时间的单位为微妙。其中对我们比较重要的是:
count:此间隔内处理完成的请求数量。
avg:此间隔内所有完成的请求,响应的平均时间。
# tcprstat -p 3312 -t 1 -n 5
pcap: SIOCGIFFLAGS: bonding_masters: No such device

可以通过指定本地 ip -l local_ip 来解决。

2.2 MySQL 插件

Percona Server 提供一个叫做响应时间区间的功能,将 sql 耗时在指定区间的请求次数和总共的执行时间记录到表里面。其中时间区间跨度由

INSTALL PLUGIN QUERY_RESPONSE_TIME_AUDIT SONAME 'query_response_time.so';
INSTALL PLUGIN QUERY_RESPONSE_TIME SONAME 'query_response_time.so';
INSTALL PLUGIN QUERY_RESPONSE_TIME_READ SONAME 'query_response_time.so';
INSTALL PLUGIN QUERY_RESPONSE_TIME_WRITE SONAME 'query_response_time.so';

然后通过 show plugins 命令检查插件是否安装成功。

> SHOW PLUGINS;
......
| QUERY_RESPONSE_TIME         | ACTIVE   | INFORMATION SCHEMA | query_response_time.so | GPL     |
| QUERY_RESPONSE_TIME_AUDIT   | ACTIVE   | AUDIT              | query_response_time.so | GPL     |
| QUERY_RESPONSE_TIME_READ    | ACTIVE   | INFORMATION SCHEMA | query_response_time.so | GPL     |
| QUERY_RESPONSE_TIME_WRITE   | ACTIVE   | INFORMATION SCHEMA | query_response_time.so | GPL     |
+-----------------------------+----------+--------------------+------------------------+---------

安装完成之后 在

INFORMATION_SCHEMA [RW][TEST:qa_single_0:3312] 11:50:44 
>SELECT c.count, c.time, (SELECT SUM(a.count) FROM INFORMATION_SCHEMA.QUERY_RESPONSE_TIME as a WHERE a.count != 0) as query_count, (SELECT COUNT(*)     FROM INFORMATION_SCHEMA.QUERY_RESPONSE_TIME as b WHERE b.count != 0) as not_zero_region_count, (SELECT COUNT(*)     FROM INFORMATION_SCHEMA.QUERY_RESPONSE_TIME) as region_count FROM INFORMATION_SCHEMA.QUERY_RESPONSE_TIME as c WHERE c.count > 0;
+-------+----------------+-------------+-----------------------+--------------+
| count | time           | query_count | not_zero_region_count | region_count |
+-------+----------------+-------------+-----------------------+--------------+
|     1 |       0.000001 |       71370 |                     7 |           14 |
|    86 |       0.000010 |       71370 |                     7 |           14 |
| 47375 |       0.000100 |       71370 |                     7 |           14 |
| 23404 |       0.001000 |       71370 |                     7 |           14 |
|   423 |       0.010000 |       71370 |                     7 |           14 |
|    79 |       0.100000 |       71370 |                     7 |           14 |
|     2 |       1.000000 |       71370 |                     7 |           14 |
+-------+----------------+-------------+-----------------------+--------------+
7 rows in set (0.00 sec)

通过监控脚本获取响应时间的数据在 grafna 展示的结果如下:

rt_grafna.png

rt_avg.png

其他更详细的介绍可以去查阅 Percona 的官方文档。

三、小结

本文总结介绍 RT 的在技术体系中的含义,以及介绍两种监控 MySQL 响应时间的方法。如果有其他更好的方式方法,欢迎读者朋友一起讨论。

参考文章

  1. https://www.percona.com/doc/p...
  2. https://jin-yang.github.io/po...
  3. https://www.percona.com/doc/p...
  4. https://www.aikaiyuan.com/546...

今天带大家了解了MySQL、数据库的相关知识,希望对你有所帮助;关于数据库的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~

版本声明
本文转载于:SegmentFault 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
Linux运维必会的100道MySql面试题之(二)Linux运维必会的100道MySql面试题之(二)
上一篇
Linux运维必会的100道MySql面试题之(二)
MySQL事务,这篇文章就够了
下一篇
MySQL事务,这篇文章就够了
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    667次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    684次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    731次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    699次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    534次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码