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MySQL性能诊断平台
利用eBPF技术实现高效的根因诊断
海信聚好看
数据库研发专家
张纪宽
Cause
Category
Percent
SQL
Performance
12.9%
Data difference
Replication
9.1%
DROP TABLE
Data loss
5.8%
Disk full
Operationg env
5.8%
Network
Operationg env
5.8%
Operating system
Operationg env
5.2%
Schema/indexing
Performance
5.2%
innoDB
Performance
5.2%
Configuration
Performance
4.5%
Configuration
Replication
3.9%
我们在使用或运维MySQL时遇到哪些痛点?
一、性能诊断痛点
原因猜测:
大批量导数据
批量删除数据
难点:
1.依赖经验
2.难以量化
3.难以直达根因
CPU突增
磁盘IO突增
IO写入突增
QPS、TPS正常
一、性能诊断痛点—监控
排序
SQL
执行次数
最大耗时
1
SELECT `a`,`b`,`c`,`d` FROM `order`.`order_history` WHERE `id` >= ?
AND `id` < ?
286
4.1s
2
INSERT INTO point_history values(?,?,?,?,?,?)
230
3.6s
3
DELETE FROM order_history WHERE type = ? AND traedDate < ?
LIMIT 10000
109
4.2s
4
INSERT INTO order_log values(?,?,?,?,?,?,……?)
29
11.6s
5
SELECT max(id) from order_log WHERE type=?
29
9.4s
6
DELETE FROM order_log WHERE id <= ? LIMIT 10000
26
5.2s
慢日志猜测:
难定位根因SQL
结合监控猜测:
1.大批量导数据
2.批量删除数据
一、性能诊断痛点—慢日志
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zhangjikuan
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