MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Performance Schema`：如何编写查询以定位`I/O`、`CPU`和锁等待瓶颈。

各位观众老爷，大家好！我是今天的主讲人，江湖人称“MySQL小诸葛”，专门负责给大家诊断数据库疑难杂症。今天咱们聊聊MySQL的Performance Schema，保证让大家以后看到数据库慢，不再抓瞎！

Performance Schema，顾名思义，就是MySQL的性能模式，它就像一个隐藏在数据库深处的“性能雷达”，专门用来监控MySQL服务器的各种性能指标。有了它，咱们就能轻松定位I/O、CPU和锁等待这些让人头疼的瓶颈。

一、Performance Schema 是个啥？（What is Performance Schema?）

Performance Schema 是 MySQL 5.5 版本引入的一个性能监控工具，它收集了数据库服务器运行时的各种低级别事件信息。这些信息包括：

• 事件（Events）： 数据库执行的各种操作，比如 SQL 语句执行、锁的获取与释放、I/O 操作等等。
• 性能指标（Performance Metrics）： CPU 使用率、内存使用情况、I/O 等待时间等等。

说白了，Performance Schema 就像一个超级记事本，把 MySQL 服务器干的每一件事都记录下来。只不过，这个记事本里的信息有点“专业”，需要咱们用特定的 SQL 语句才能解读。

二、Performance Schema 怎么用？（How to Use Performance Schema?）

Performance Schema 默认是开启的，但有时候可能因为配置问题被禁用。我们可以通过以下 SQL 语句检查 Performance Schema 是否启用：

SELECT @@performance_schema;

如果结果是 1，说明 Performance Schema 已经启用。如果是 0，则需要手动启用：

SET GLOBAL performance_schema = 1;

注意：启用 Performance Schema 会带来一定的性能开销，但通常可以忽略不计。

Performance Schema的数据存储在多个表中，这些表按照不同的监控维度进行组织。常用的表包括：

• events_statements_summary_by_digest：按SQL语句摘要统计执行信息。
• events_waits_summary_global_by_event_name：按事件名统计全局等待信息。
• file_summary_by_event_name：按事件名统计文件I/O信息。
• memory_summary_global_by_event_name：按事件名统计内存使用信息。
• threads：当前线程信息。

三、定位 I/O 瓶颈（Identifying I/O Bottlenecks）

I/O 瓶颈通常是指数据库服务器在读写磁盘时花费了大量时间。这可能是因为磁盘速度慢、数据量太大、或者 SQL 语句执行效率低下等等原因。

1. 找出慢速 I/O 操作

我们可以通过 file_summary_by_event_name 表来找出慢速 I/O 操作：

SELECT
    EVENT_NAME,
    COUNT_STAR,
    SUM_TIMER_WAIT,
    AVG_TIMER_WAIT
FROM
    performance_schema.file_summary_by_event_name
WHERE
    EVENT_NAME LIKE 'wait/io/file/%'
ORDER BY
    SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

这条 SQL 语句会列出最耗时的 I/O 事件，包括事件名称、发生次数、总等待时间和平均等待时间。

EVENT_NAME	COUNT_STAR	SUM_TIMER_WAIT	AVG_TIMER_WAIT
wait/io/file/innodb/innodb_data_file	12345	1234567890123	123456789
wait/io/file/innodb/innodb_log_file	67890	6789012345678	678901234
wait/io/file/sql/binlog	1234	123456789012	123456789

从结果中，我们可以看到 innodb_data_file 和 innodb_log_file 是最耗时的 I/O 操作。这说明 InnoDB 数据文件和日志文件的读写速度可能存在问题。

2. 分析特定文件的 I/O 情况

如果我们想进一步分析某个特定文件的 I/O 情况，可以使用 file_instances 表：

SELECT
    FILE_NAME,
    EVENT_NAME,
    COUNT_STAR,
    SUM_TIMER_WAIT,
    AVG_TIMER_WAIT
FROM
    performance_schema.file_instances
WHERE
    FILE_NAME LIKE '%/your_table.ibd' -- 替换成你的表空间文件路径
ORDER BY
    SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

这条 SQL 语句会列出指定文件的 I/O 事件，包括文件名、事件名称、发生次数、总等待时间和平均等待时间。

3. 可能的解决方案

• 升级磁盘： 如果磁盘速度太慢，可以考虑升级到 SSD 固态硬盘。
• 优化 SQL 语句： 避免全表扫描，尽量使用索引。
• 调整 InnoDB 配置： 调整 innodb_buffer_pool_size、innodb_log_file_size 等参数，可以提高 I/O 性能。

四、定位 CPU 瓶颈（Identifying CPU Bottlenecks）

CPU 瓶颈通常是指数据库服务器的 CPU 使用率过高，导致 SQL 语句执行缓慢。

1. 找出 CPU 消耗高的 SQL 语句

我们可以通过 events_statements_summary_by_digest 表来找出 CPU 消耗高的 SQL 语句：

SELECT
    DIGEST_TEXT,
    COUNT_STAR,
    SUM_TIMER_WAIT,
    SUM_CPU_WAIT,
    AVG_TIMER_WAIT,
    AVG_CPU_WAIT
FROM
    performance_schema.events_statements_summary_by_digest
ORDER BY
    SUM_CPU_WAIT DESC
LIMIT 10;

这条 SQL 语句会列出 CPU 消耗最高的 SQL 语句，包括 SQL 语句摘要、执行次数、总执行时间、总 CPU 时间、平均执行时间和平均 CPU 时间。

DIGEST_TEXT	COUNT_STAR	SUM_TIMER_WAIT	SUM_CPU_WAIT	AVG_TIMER_WAIT	AVG_CPU_WAIT
SELECT * FROM your_table WHERE column = ?	12345	1234567890123	123456789	123456789	12345
UPDATE your_table SET column = ? WHERE id = ?	67890	6789012345678	67890123	678901234	6789

从结果中，我们可以看到哪些 SQL 语句消耗了大量的 CPU 资源。

2. 查看 SQL 语句的详细信息

如果我们想查看某个 SQL 语句的详细信息，可以使用 events_statements_history_long 表：

SELECT
    SQL_TEXT,
    CURRENT_SCHEMA,
    TIMER_WAIT,
    CPU_TIME
FROM
    performance_schema.events_statements_history_long
WHERE
    DIGEST = 'your_sql_digest' -- 替换成你的 SQL 语句摘要
ORDER BY
    TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

这条 SQL 语句会列出指定 SQL 语句的详细信息，包括 SQL 语句内容、数据库名称、执行时间和 CPU 时间。

3. 可能的解决方案

• 优化 SQL 语句： 避免复杂的 JOIN 操作，尽量使用索引。
• 增加 CPU 核心数： 如果 CPU 负载过高，可以考虑增加 CPU 核心数。
• 升级数据库服务器： 如果数据库服务器配置太低，可以考虑升级到更高配置的服务器。

五、定位锁等待瓶颈（Identifying Lock Wait Bottlenecks）

锁等待瓶颈通常是指数据库服务器在获取锁时花费了大量时间，导致 SQL 语句执行缓慢。

1. 找出锁等待事件

我们可以通过 events_waits_summary_global_by_event_name 表来找出锁等待事件：

SELECT
    EVENT_NAME,
    COUNT_STAR,
    SUM_TIMER_WAIT,
    AVG_TIMER_WAIT
FROM
    performance_schema.events_waits_summary_global_by_event_name
WHERE
    EVENT_NAME LIKE 'wait/lock/%'
ORDER BY
    SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

这条 SQL 语句会列出锁等待事件，包括事件名称、发生次数、总等待时间和平均等待时间。

EVENT_NAME	COUNT_STAR	SUM_TIMER_WAIT	AVG_TIMER_WAIT
wait/lock/table/sql/handler	12345	1234567890123	123456789
wait/lock/metadata/sql/mdl	67890	6789012345678	678901234

从结果中，我们可以看到哪些锁等待事件最耗时。

2. 查看锁等待的详细信息

我们可以通过 events_waits_current 表来查看当前正在发生的锁等待事件：

SELECT
    THREAD_ID,
    EVENT_NAME,
    OBJECT_SCHEMA,
    OBJECT_NAME,
    INDEX_NAME,
    SOURCE,
    TIMER_WAIT
FROM
    performance_schema.events_waits_current
WHERE
    EVENT_NAME LIKE 'wait/lock/%'
ORDER BY
    TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

这条 SQL 语句会列出当前正在发生的锁等待事件，包括线程 ID、事件名称、数据库名称、表名、索引名称、源代码和等待时间。

3. 找出持有锁的线程

我们可以通过 threads 表来找出持有锁的线程：

SELECT
    THREAD_ID,
    NAME,
    PROCESSLIST_ID,
    PROCESSLIST_USER,
    PROCESSLIST_HOST,
    PROCESSLIST_DB,
    PROCESSLIST_COMMAND,
    PROCESSLIST_TIME,
    PROCESSLIST_STATE,
    PROCESSLIST_INFO
FROM
    performance_schema.threads
WHERE
    THREAD_ID IN (SELECT THREAD_ID FROM performance_schema.events_waits_current WHERE EVENT_NAME LIKE 'wait/lock/%');

这条 SQL 语句会列出持有锁的线程的详细信息，包括线程 ID、名称、进程 ID、用户名、主机名、数据库名称、命令、执行时间、状态和 SQL 语句。

4. 可能的解决方案

• 优化事务： 尽量缩短事务的执行时间，避免长时间持有锁。
• 减少锁的粒度： 尽量使用行锁，避免使用表锁。
• 调整锁等待超时时间： 调整 innodb_lock_wait_timeout 参数，可以避免长时间的锁等待。
• 避免死锁： 确保事务按照相同的顺序获取锁，避免死锁的发生。

六、总结（Conclusion）

Performance Schema 是一个强大的性能监控工具，可以帮助我们定位 I/O、CPU 和锁等待等瓶颈。通过分析 Performance Schema 的数据，我们可以找出性能问题的根源，并采取相应的措施来优化数据库性能。

一些小技巧：

• 善用 WHERE 子句： 在查询 Performance Schema 表时，尽量使用 WHERE 子句来过滤数据，避免扫描大量无用数据。
• 合理使用 LIMIT 子句： 在查询 Performance Schema 表时，尽量使用 LIMIT 子句来限制返回结果的数量，避免一次性返回大量数据。
• 定期清理 Performance Schema 数据： Performance Schema 会不断记录数据，时间长了可能会占用大量磁盘空间。我们可以定期清理 Performance Schema 数据，保持数据库的性能。

举个例子：

假设你发现数据库的 CPU 使用率很高，但是不知道是哪些 SQL 语句导致的。你可以使用以下 SQL 语句来找出 CPU 消耗最高的 SQL 语句：

SELECT
    DIGEST_TEXT,
    COUNT_STAR,
    SUM_TIMER_WAIT,
    SUM_CPU_WAIT,
    AVG_TIMER_WAIT,
    AVG_CPU_WAIT
FROM
    performance_schema.events_statements_summary_by_digest
ORDER BY
    SUM_CPU_WAIT DESC
LIMIT 10;

然后，你可以针对这些 SQL 语句进行优化，比如添加索引、优化查询逻辑等等。

最后的最后，记住一点：

Performance Schema 虽然强大，但也要灵活运用。不同的场景需要使用不同的 SQL 语句来分析数据。希望今天的讲座能帮助大家更好地理解和使用 Performance Schema，让你的数据库性能飞起来！

感谢大家收听！如果有什么问题，欢迎在评论区留言，我会尽力解答。下次有机会再见！