慢日志主要用来记录在数据库中执行时间超过指定时间的SQL语句。通过慢查询日志，可以查找出哪些语句的执行效率低，以便进行优化。本文简要介绍了MySQL和TiDB中的慢日志结构，通过横向对比加深对分布式数据库慢日志结构的理解。
1、MySQL中的慢日志
1.1 MySQL慢日志介绍
慢日志主要用来记录在数据库中执行时间超过指定时间的SQL语句。通过慢查询日志，可以查找出哪些语句的执行效率低，以便进行优化。默认情况下，MySQL并没有开启慢日志，可以通过修改slow_query_log参数来打开慢日志。与慢日志相关的参数介绍如下：
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一般情况下，我们只需开启慢日志记录，配置下阈值时间，其余参数可按默认配置。在实际生产环境中可以根据需要进行调整，通常设置为long_query_time为100ms。
1.2 慢日志分析工具
1.2.1 开启慢查询
默认情况下slow_query_log的值为OFF，表示慢查询日志是禁用的，可以通过设置slow_query_log的值来开启。下面这种修改方法是临时开启慢查询，不需要重启数据库，但是重启mysql后慢查询失效。如果需要重启后生效，需要修改配置文件。
mysql> show variables like 'slow_query%';
+---------------------+-----------------------------------------------+
| Variable_name | Value |
+---------------------+-----------------------------------------------+
| slow_query_log | OFF |
| slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/tango-GDB-DB01-slow.log |
+---------------------+-----------------------------------------------+
2 rows in set (0.11 sec)
mysql> show variables like 'long%';
+-----------------+-----------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+-----------+
| long_query_time | 10.000000 |
+-----------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
#开启slow query并设置阈值为100ms
mysql> set global slow_query_log=1;
Query OK, 0 rows affected (0.10 sec)
mysql> set long_query_time=0.1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> show variables like 'slow_query%';
+---------------------+-----------------------------------------------+
| Variable_name | Value |
+---------------------+-----------------------------------------------+
| slow_query_log | ON |
| slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/tango-GDB-DB01-slow.log |
+---------------------+-----------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
mysql> show variables like 'long%';
+-----------------+----------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+----------+
| long_query_time | 0.100000 |
+-----------------+----------+
1 row in set (0.00 sec)
开启慢日志后，运行简单的SQL查看慢查询日志
mysql> select count(1) from sbtest.sbtest1 where id between 100 and 10000 ;
+----------+
| count(1) |
+----------+
| 9901 |
+----------+
1 row in set (0.55 sec)
[root@tango-GDB-DB01 data]# less tango-GDB-DB01-slow.log
# Time: 2021-10-17T00:26:03.079183Z
# User@Host: root[root] @ localhost [] Id: 8
# Query_time: 0.546503 Lock_time: 0.386796 Rows_sent: 1 Rows_examined: 9901
SET timestamp=1634430362;
select count(1) from sbtest.sbtest1 where id between 100 and 10000;
通过命令查看有多少慢查询日志
mysql> show global status like '%Slow_queries%';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Slow_queries | 3 |
+---------------+-------+
1 row in set (0.49 sec)
1.2.2 日志分析工具mysqldumpslow
在生产环境中，如果要手工分析日志，查找、分析SQL，显然是个体力活，MySQL提供了日志分析工具mysqldumpslow。使用很简单，可以跟-h来查看具体的用法
[root@tango-GDB-DB01 data]# ../bin/mysqldumpslow tango-GDB-DB01-slow.log
Reading mysql slow query log from tango-GDB-DB01-slow.log
Count: 1 Time=0.16s (0s) Lock=0.39s (0s) Rows=1.0 (1), root[root]@localhost
select count(N) from sbtest.sbtest1 where id between N and N
主要功能是, 统计不同慢 sql 下面这些属性：
- 出现次数(Count),
- 执行最长时间(Time),
- 等待锁的时间(Lock),
- 发送给客户端的行总数(Rows),
- 用户以及sql语句本身(抽象了一下格式, 比如 limit 1, 20 用 limit N,N 表示).
1.2.3 开源工具pt-query-digest
pt-query-digest是用于分析mysql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。
1）安装pt-query-digest
# yum install perl-DBI
# yum install perl-DBD-MySQL
# yum install perl-Time-HiRes
# yum install perl-IO-Socket-SSL
# yum -y install perl-Digest-MD5
cd /usr/local/src
wget percona.com/get/percona-toolkit.tar.gz
tar zxf percona-toolkit.tar.gz
cd percona-toolkit-3.3.1
perl Makefile.PL PREFIX=/usr/local/percona-toolkit
make && make install
2）pt-query-digest语法及重要选项
pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]
--create-review-table 当使用--review参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。
--create-history-table 当使用--history参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。
--filter 对输入的慢查询按指定的字符串进行匹配过滤后再进行分析
--limit 限制输出结果百分比或数量，默认值是20,即将最慢的20条语句输出，如果是50%则按总响应时间占比从大到小排序，输出到总和达到50%位置截止。
--host mysql服务器地址
--user mysql用户名
--password mysql用户密码
--history 将分析结果保存到表中，分析结果比较详细，下次再使用--history时，如果存在相同的语句，且查询所在的时间区间和历史表中的不同，则会记录到数据表中，可以通过查询同一CHECKSUM来比较某类型查询的历史变化。
--review 将分析结果保存到表中，这个分析只是对查询条件进行参数化，一个类型的查询一条记录，比较简单。当下次使用--review时，如果存在相同的语句分析，就不会记录到数据表中。
--output 分析结果输出类型，值可以是report(标准分析报告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便于阅读。
--since 从什么时间开始分析，值为字符串，可以是指定的某个”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的时间点，也可以是简单的一个时间值：s(秒)、h(小时)、m(分钟)、d(天)，如12h就表示从12小时前开始统计。
--until 截止时间，配合—since可以分析一段时间内的慢查询。
3）分析pt-query-digest输出结果
- 第一部分：总体统计结果
# 该工具执行日志分析的用户时间，系统时间，物理内存占用大小，虚拟内存占用大小
# 200ms user time, 130ms system time, 25.73M rss, 220.28M vsz
# 工具执行时间
# Current date: Sat Oct 24 10:30:19 2021
# 运行分析工具的主机名
# Hostname: tango-GDB-DB01
# 被分析的文件名
# Files: /usr/local/mysql/data/tango-GDB-DB01-slow.log
# 语句总数量，唯一的语句数量，QPS，并发数
# Overall: 4 total, 4 unique, 0.01 QPS, 0.11x concurrency________________
# 日志记录的时间范围
# Time range: 2021-10-17T00:24:42 to 2021-10-17T00:29:33
# 属性 总计 最小 最大 平均 95% 标准 中等
# Attribute total min max avg 95% stddev median
# ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# 语句执行时间
# Exec time 33s 398ms 32s 8s 32s 14s 16s
# 锁占用时间
# Lock time 390ms 147us 387ms 97ms 374ms 162ms 188ms
# 发送到客户端的行数
# Rows sent 4 1 1 1 1 0 1
# select语句扫描行数
# Rows examine 9.67k 0 9.67k 2.42k 9.33k 4.04k 4.67k
# 查询的字符数
# Query size 208 28 74 52 72.65 18.73 69.27
- Overall：总共有多少条查询
- 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
- 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
- 第二部分：查询分组统计结果
# Profile
# Rank Query ID Response time Calls R/Call V/M
# ==== =================================== ============= ===== ======= ===
# 1 0x028E79DCDB99AC4C8AE06173AA02BA16 31.9112 95.7% 1 31.9112 0.00 SELECT sbtest?
# MISC 0xMISC 1.4378 4.3% 3 0.4793 0.0 <3 ITEMS>
- Rank：所有语句的排名，默认按查询时间降序排列，通过–order-by指定
- Query ID：语句的ID，（去掉多余空格和文本字符，计算hash值）
- 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
- V/M：响应时间Variance-to-mean的比率
- Item：查询对象
- 第三部分：每一种查询的详细统计结果
# Query 1: 0 QPS, 0x concurrency, ID 0x028E79DCDB99AC4C8AE06173AA02BA16 at byte 382
# This item is included in the report because it matches --limit.
# Scores: V/M = 0.00
# Time range: all events occurred at 2021-10-17T00:24:42
# Attribute pct total min max avg 95% stddev median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count 25 1
# Exec time 95 32s 32s 32s 32s 32s 0 32s
# Lock time 0 2ms 2ms 2ms 2ms 2ms 0 2ms
# Rows sent 25 1 1 1 1 1 0 1
# Rows examine 0 0 0 0 0 0 0 0
# Query size 13 28 28 28 28 28 0 28
# String:
# Hosts localhost
# Users root
# Query_time distribution
# 1us
# 10us
# 100us
# 1ms
# 10ms
# 100ms
# 1s
# 10s+ ################################################################
# Tables
# SHOW TABLE STATUS LIKE 'sbtest1'\G
# SHOW CREATE TABLE `sbtest1`\G
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select count(1) from sbtest1\G
- 由下面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。
- ID：查询的ID号，和上图的Query ID对应
- Databases：数据库名
- 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：SQL语句
2、TiDB中的慢日志
2.1 TiDB中慢日志介绍
TiDB会将执行时间超过slow-threshold（默认值为300毫秒）的语句输出到slow-query-file日志文件中，用于帮助用户定位慢查询语句，分析和解决SQL执行的性能问题。TiDB默认启用慢查询日志，可以修改配置 enable-slow-log来启用或禁用它。
- tidb_slow_log_threshold：设置慢日志的阈值，执行时间超过阈值的 SQL 语句将被记录到慢日志中。默认值是 300 ms。
- tidb_query_log_max_len：设置慢日志记录 SQL 语句的最大长度。默认值是 4096 byte。
- tidb_redact_log：设置慢日志记录 SQL 时是否将用户数据脱敏用 ? 代替。默认值是 0 ，即关闭该功能。
- tidb_enable_collect_execution_info：设置是否记录执行计划中各个算子的物理执行信息，默认值是 1。该功能对性能的影响约为 3%。
用户可通过查询INFORMATION_SCHEMA.SLOW_QUERY表来查询慢查询日志中的内容，表中列名和慢日志中字段名一一对应。在TiDB 4.0中，SLOW_QUERY已经支持查询任意时间段的慢日志，即支持查询已经被rotate的慢日志文件的数据。用户查询时只需要指定TIME时间范围即可定位需要解析的慢日志文件。如果查询不指定时间范围，则只解析当前的慢日志文件
2.2 使用pt-query-digest分析慢日志
TiDB中的慢日志可以使用工具pt-query-digest进行解析：
[root@tango-centos01 bin]# ./pt-query-digest --report /tidb-deploy/tidb-4000/log/tidb_slow_query.log > /tmp/result.txt
# Query 1: 0.00 QPS, 0.00x concurrency, ID 0xF56F9650E481C1EAE6740F83A3E451C9 at byte 1705729
# This item is included in the report because it matches --limit.
# Scores: V/M = 45.86
# Time range: 2020-11-15T18:02:59 to 2021-03-15T19:32:58
# Attribute pct total min max avg 95% stddev median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count 27 1151
# Exec time 28 5698s 301ms 344s 5s 21s 15s 1s
# Query size 20 201.21k 179 183 179.01 174.84 0 174.84
# Backoff time 32 18s 2ms 6s 1s 5s 2s 91ms
# Compile time 33 577s 190us 42s 501ms 2s 2s 3ms
# Cop backoff 29 15s 2s 6s 4s 6s 2s 5s
# Cop backoff 29 57s 11s 19s 14s 19s 3s 17s
# Cop backoff 9 2ms 2ms 2ms 2ms 2ms 0 2ms
# Cop backoff 14 1s 1s 1s 1s 1s 0 1s
# Cop backoff 78 3s 61ms 2s 256ms 163ms 513ms 82ms
# Cop backoff 61 16s 1s 5s 1s 2s 1s 992ms
# Cop backoff 31 222ms 2ms 164ms 56ms 163ms 66ms 108ms
# Cop backoff 25 27s 1s 18s 7s 18s 7s 12s
# Cop proc avg 19 1.57 0 0.93 0.00 0 0.03 0
# Cop time 37 715s 1us 38s 639ms 2s 2s 219ms
# Cop wait avg 45 16.85 0 2.46 0.02 0.00 0.15 0
# Mem max 39 33.54M 30.69k 30.70k 30.69k 30.09k 0 30.09k
# Num cop task 27 1.09k 0 1 0.97 0.99 0.16 0.99
# Parse time 22 359s 47us 66s 312ms 705ms 3s 144us
# Process time 15 2s 1ms 934ms 31ms 56ms 134ms 972us
# Request coun 27 1.09k 1 1 1 1 0 1
# Total keys 0 1.09k 1 1 1 1 0 1
# Txn start ts 27 410.92E 0 376.21P 365.58P 1.25P 209.72T 1.25P
# Wait time 35 17s 1ms 2s 86ms 393ms 346ms 972us
# String:
# Cop proc add 192.168.112.102:20160 (656/56%)... 2 more
# Cop wait add 192.168.112.102:20160 (656/56%)... 2 more
# Digest e0cf0e2dccc824f34e52c6341356354f77cce9342074...
# Has more res false
# Index names [bind_info:time_index]
# Is internal true
# Plan tidb_decod... (1149/99%), tidb_decod... (2/0%)
# Plan digest 76900b4634678820c876c2855d6bd7e7a7b0f9b46a8d...
# Plan from ca false
# Prepared false
# Stats bind_info:pseudo
# Succ true (1119/97%), false (32/2%)
# Query_time distribution
# 1us
# 10us
# 100us
# 1ms
# 10ms
# 100ms #######################################################
# 1s ################################################################
# 10s+ ############
# Tables
# SHOW TABLE STATUS FROM `mysql` LIKE 'bind_info'\G
# SHOW CREATE TABLE `mysql`.`bind_info`\G
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select original_sql, bind_sql, default_db, status, create_time, update_time, charset, collation from mysql.bind_info where update_time > "0000-00-00 00:00:00" order by update_time\G
2.3 慢查询中的字段
1）Slow Query 基础信息：
- Time：表示日志打印时间。
- Query_time：表示执行这个语句花费的时间。
- Parse_time：表示这个语句在语法解析阶段花费的时间。
- Compile_time：表示这个语句在查询优化阶段花费的时间。
- Query：表示 SQL 语句。慢日志里面不会打印 Query，但映射到内存表后，对应的字段叫 Query。
- Digest：表示 SQL 语句的指纹。
- Txn_start_ts：表示事务的开始时间戳，也是事务的唯一 ID，可以用这个值在 TiDB 日志中查找事务相关的其他日志。
- Is_internal：表示是否为 TiDB 内部的 SQL 语句。true 表示 TiDB 系统内部执行的 SQL 语句，false 表示用户执行的 SQL 语句。
- Index_ids：表示语句涉及到的索引的 ID。
- Succ：表示语句是否执行成功。
- Backoff_time：表示语句遇到需要重试的错误时在重试前等待的时间。常见的需要重试的错误有以下几种：遇到了 lock、Region 分裂、tikv server is busy。
- Plan：表示语句的执行计划，用 select tidb_decode_plan(‘xxx…’) SQL 语句可以解析出具体的执行计划。
- Prepared：表示这个语句是否是 Prepare 或 Execute 的请求。
- Plan_from_cache：表示这个语句是否命中了执行计划缓存。
- Rewrite_time：表示这个语句在查询改写阶段花费的时间。
- Preproc_subqueries：表示这个语句中被提前执行的子查询个数，如 where id in (select if from t) 这个子查询就可能被提前执行。
- Preproc_subqueries_time：表示这个语句中被提前执行的子查询耗时。
- Exec_retry_count：表示这个语句执行的重试次数。一般出现在悲观事务中，上锁失败时重试执行该语句。
- Exec_retry_time：表示这个语句的重试执行时间。例如某个查询一共执行了三次（前两次失败），则 Exec_retry_time 表示前两次的执行时间之和，Query_time 减去 Exec_retry_time 则为最后一次执行时间。
2）和事务执行相关的字段：
- Prewrite_time：表示事务两阶段提交中第一阶段（prewrite 阶段）的耗时。
- Commit_time：表示事务两阶段提交中第二阶段（commit 阶段）的耗时。
- Get_commit_ts_time：表示事务两阶段提交中第二阶段（commit 阶段）获取 commit 时间戳的耗时。
- Local_latch_wait_time：表示事务两阶段提交中第二阶段（commit 阶段）发起前在 TiDB 侧等锁的耗时。
- Write_keys：表示该事务向 TiKV 的 Write CF 写入 Key 的数量。
- Write_size：表示事务提交时写 key 或 value 的总大小。
- Prewrite_region：表示事务两阶段提交中第一阶段（prewrite 阶段）涉及的 TiKV Region 数量。每个 Region 会触发一次远程过程调用。
3）和内存使用相关的字段：
- Mem_max：表示执行期间 TiDB 使用的最大内存空间，单位为 byte。
4）和硬盘使用相关的字段：
- Disk_max: 表示执行期间 TiDB 使用的最大硬盘空间，单位为 byte。
5）和 SQL 执行的用户相关的字段：
- User：表示执行语句的用户名。
- Conn_ID：表示用户的链接 ID，可以用类似 con:3 的关键字在 TiDB 日志中查找该链接相关的其他日志。
- DB：表示执行语句时使用的 database。
6）和TiKV Coprocessor Task 相关的字段：
- Request_count：表示这个语句发送的 Coprocessor 请求的数量。
- Total_keys：表示 Coprocessor 扫过的 key 的数量。
- Process_time：执行 SQL 在 TiKV 的处理时间之和，因为数据会并行的发到 TiKV 执行，这个值可能会超过 Query_time。
- Wait_time：表示这个语句在 TiKV 的等待时间之和，因为 TiKV 的 Coprocessor 线程数是有限的，当所有的 Coprocessor 线程都在工作的时候，请求会排队；当队列中有某些请求耗时很长的时候，后面的请求的等待时间都会增加。
- Process_keys：表示 Coprocessor 处理的 key 的数量。相比 total_keys，processed_keys 不包含 MVCC 的旧版本。如果 processed_keys 和 total_keys 相差很大，说明旧版本比较多。
- Cop_proc_avg：cop-task 的平均执行时间。
- Cop_proc_p90：cop-task 的 P90 分位执行时间。
- Cop_proc_max：cop-task 的最大执行时间。
- Cop_proc_addr：执行时间最长的 cop-task 所在地址。
- Cop_wait_avg：cop-task 的平均等待时间。
- Cop_wait_p90：cop-task 的 P90 分位等待时间。
- Cop_wait_max：cop-task 的最大等待时间。
- Cop_wait_addr：等待时间最长的 cop-task 所在地址。
- Cop_backoff_{backoff-type}_total_times：因某种错误造成的 backoff 总次数。
- Cop_backoff_{backoff-type}_total_time：因某种错误造成的 backoff 总时间。
- Cop_backoff_{backoff-type}_max_time：因某种错误造成的最大 backoff 时间。
- Cop_backoff_{backoff-type}_max_addr：因某种错误造成的最大 backoff 时间的 cop-task 地址。
- Cop_backoff_{backoff-type}_avg_time：因某种错误造成的平均 backoff 时间。
- Cop_backoff_{backoff-type}_p90_time：因某种错误造成的 P90 分位 backoff 时间。
参考资料：
- https://blog.csdn.net/enweitech/article/details/80239189
- https://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6265873.html
- https://www.cnblogs.com/mysqljs/p/14779645.html
- https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/identify-slow-queries
转载请注明原文地址：https://blog.csdn.net/solihawk/article/details/120932818
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