一条MySQL报警的分析思路 _MySQL报警

今天带着同事一起分析了一个常见的MySQL慢日志报警，从分析的过程希望带给大家一些启示和反思。
报警信息类似：
PROBLEM P5 Endpoint:xxxx Metric:mysql.slow_queries Tags:idc=IDC1,port=4306,service=test diff(#1): 335>300 Note:[[warning]SQL语句执行效率慢] Max:3, .....
看到这条报警信息，可以明确一个任务，此时数据库中存在大量的慢日志，条数为335 ，超出了阈值设置的300
当然打开日志来分析的时候，会发现比想象的要复杂一些，因为慢日志文件可能有几百兆甚至更大，要分析整个文件显然是不可行的，所以我们需要过滤条件，把慢日志限定在一个较小的范围内来分析。
这里我们可以使用mysqldumpslow来做一个简单的分析，推荐更好的一款工具是pt-query-digest 。
如下是慢日志的头部：

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【一条MySQL报警的分析思路】可以明显看到在1分钟的时间里SQL执行的整体情况， 1分钟内有400多的SQL执行。但是仔细看指标“Exec time”会有一个明显的问题，那就是这个时长指标其实很低，总数才881ms,显然是不符合我们理解中的慢日志阈值的。
所以我们可以得到一个基本的印象，这个指标是和一个慢日志相关的参数：log_queries_not_using_indexes 相关，这个参数意思是如果SQL没有使用索引则会计入慢日志。
为了做进一步验证，我们往下看profile.

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看profile信息的时候我们要按照重点来把握，即那些明显的性能SQL占比通常很高。如果检查前两个表会发现，根据现在的条件，这两条SQL的where条件部分是没有相关的索引的。
第一个SQL有点意思。
UPDATE SELECT dic_push_dao_assistant tem_selectAssDAO 。。。
这是什么意思，我们可以详细的Query ID的解析来得到。对于update语句会转义成等价的select语句
update `dic_push_dao_assistant` set `state` = 1 where `id` in(select `id` from `tem_selectAssDAO` )G# Converted for EXPLAIN# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/select `state` = 1 from `dic_push_dao_assistant` where `id` in(select `id` from `tem_selectAssDAO` )G当然这个语句本身是有些粗糙，完全可以进一步优化。
我们再分析一下第2条SQL ，问题是很明显的，即相关的SQL缺少索引而走了全表扫描。
但是建议还是做下补充，可能这些信息是在慢日志之外，就是建表语句：

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从这里我们可以清晰的看出，这个表只有2190条记录，目前的扫描基本就是少数几个页就搞定了，但是自增列已经到了1000万左右，可以看出这个表的变更是极为频繁的，那么是否存在碎片呢。验证的方式我们可以直接查看对应的物理文件，可以看到2000条记录大概占用了20M左右的空间，这能不能说明有碎片呢。
# ll *cccd*
-rw-r----- 1 mysql mysql 70494 Nov 20 09:37 dic_fsm_cccd_info.frm
-rw-r----- 1 mysql mysql 26214400 Feb 27 17:50 dic_fsm_cccd_info.ibd
验证方式其实也不难，我们在另外一个库中模拟创建一个表补充数据即可，大概是10M左右。
# ll *cccd*
-rw-r----- 1 mysql mysql 70494 Feb 27 23:47 dic_fsm_cccd_info.frm
-rw-r----- 1 mysql mysql 10485760 Feb 27 23:48 dic_fsm_cccd_info.ibd
所以目前来看这个表是存在碎片的，说明大量的数据是写入了库中，然后很可能做了delete操作，导致数据总量变化不大，按照这种方式是存在隐患的。
从自增列来看，很可能数据会出现较大的增长，就会导致这个操作马上成为瓶颈，这条SQL一分钟执行了144次，算是比较频繁了,所以从目前的情况来看，这个表很可能成为性能的瓶颈，所以需要建议业务评估添加相关的索引。而之前根据业务的反馈，说这个库经常会有一些操作的延迟，也不难理解了。
我们在这里处理应该得出什么结论呢？
1）关闭参数log_queries_not_using_indexes
2）对相关的表进行分析，根据条件和频率创建相应的索引