MySQL的Performance Schema：如何利用它监控和分析存储过程的性能？

MySQL Performance Schema：深度剖析存储过程性能监控与分析

大家好！今天我们来深入探讨MySQL的Performance Schema，重点是如何利用它来监控和分析存储过程的性能。存储过程是数据库应用中重要的组成部分，优化存储过程的性能对于提升整体应用性能至关重要。Performance Schema提供了一套强大的工具，让我们能够深入了解存储过程的执行细节，从而发现瓶颈并进行优化。

Performance Schema 简介

Performance Schema 是 MySQL 5.5 及更高版本中引入的性能监控和诊断工具。它通过收集服务器运行时的数据，提供关于服务器性能的详细信息。与 information_schema 不同，Performance Schema 主要关注性能，而不是元数据。它通过 instrument 机制收集各种事件的数据，并将其存储在内存中的表中，供我们查询和分析。

启用 Performance Schema

默认情况下，Performance Schema 可能未完全启用。我们需要检查 performance_schema 变量的值，并根据需要进行配置。

SHOW VARIABLES LIKE 'performance_schema';

如果 performance_schema 的值为 OFF，则需要修改 MySQL 配置文件 (my.cnf 或 my.ini) 并重启 MySQL 服务器。

[mysqld]
performance_schema=ON

关键概念：Instruments 和 Consumers

Performance Schema 的核心在于 Instruments 和 Consumers。

• Instruments: Instruments 是 Performance Schema 用来收集特定类型事件数据的代码。 例如，wait/synch/mutex/innodb/buf_pool_mutex 是一个instrument，它收集关于 InnoDB 缓冲池 mutex 等待的信息。
• Consumers: Consumers 是将 Instrument 收集的数据存储到内存表的机制。 这些表包含我们用来分析性能的数据。例如 events_statements_summary_by_digest 是一个consumer，将语句的摘要信息存储到表中。

监控存储过程性能的关键表

Performance Schema 提供了许多表，但对于监控存储过程的性能，以下几个表最为关键：

• events_statements_current/history/history_long: 这些表记录当前正在执行的语句，最近执行过的语句，以及执行时间较长的语句。它们包含存储过程调用语句的信息，例如执行时间、锁等待时间、临时表使用情况等。
• events_statements_summary_by_digest: 此表按语句摘要进行聚合，提供语句的平均执行时间、最大执行时间、总执行时间等信息。 可以帮助我们识别执行频率高且耗时的存储过程。
• events_stages_current/history/history_long: 这些表记录语句执行过程中各个阶段的信息，例如 preparing、executing、sending data 等。 我们可以通过这些信息了解存储过程执行的时间都花费在了哪个阶段。
• events_waits_current/history/history_long: 这些表记录语句执行过程中发生的等待事件，例如锁等待、IO 等待等。通过这些信息，我们可以找到存储过程的瓶颈所在，例如是否存在锁竞争。
• events_errors_summary_by_account_by_error: 此表汇总了不同账户遇到的错误信息，可以用来排查存储过程执行过程中遇到的错误。

监控存储过程性能的步骤

1. 启用相关的 Instruments 和 Consumers: 默认情况下，一些 Instruments 和 Consumers 可能未启用。我们需要根据需要启用它们。

   -- 启用 events_statements_* 表的 instruments
   UPDATE performance_schema.setup_instruments SET enabled = 'YES', timed = 'YES' WHERE name LIKE 'statement/%';
   
   -- 启用 events_stages_* 表的 instruments
   UPDATE performance_schema.setup_instruments SET enabled = 'YES', timed = 'YES' WHERE name LIKE 'stage/%';
   
   -- 启用 events_waits_* 表的 instruments
   UPDATE performance_schema.setup_instruments SET enabled = 'YES', timed = 'YES' WHERE name LIKE 'wait/%';
   
   -- 启用 events_errors_* 表的 instruments
   UPDATE performance_schema.setup_instruments SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE 'events_errors/%';
   
   -- 启用相关的 consumers
   UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE '%statements%';
   UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE '%stages%';
   UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE '%waits%';
   UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE '%errors%';
   
   FLUSH performance_schema; -- 刷新 Performance Schema，使配置生效

2. 运行存储过程: 执行需要监控的存储过程。

3. 查询 Performance Schema 表: 使用 SQL 查询 Performance Schema 表，获取存储过程的性能数据。

4. 分析数据: 分析查询结果，找出存储过程的瓶颈，例如执行时间长的语句、锁等待、IO 等待等。

5. 优化存储过程: 根据分析结果，优化存储过程，例如优化 SQL 语句、减少锁竞争、减少 IO 操作等。

实例分析：查找执行时间最长的存储过程

假设我们想要找出执行时间最长的存储过程，可以使用以下 SQL 查询：

SELECT
    DIGEST_TEXT,
    COUNT(*) AS exec_count,
    AVG(TIMER_WAIT) AS avg_latency,
    SUM(TIMER_WAIT) AS total_latency,
    MIN(TIMER_WAIT) AS min_latency,
    MAX(TIMER_WAIT) AS max_latency,
    SUM(LOCK_TIME) AS total_lock_time,
    SUM(ERRORS) AS total_errors,
    SUM(WARNINGS) AS total_warnings,
    FIRST_SEEN,
    LAST_SEEN
FROM
    performance_schema.events_statements_summary_by_digest
WHERE
    DIGEST_TEXT LIKE 'call%' -- 过滤存储过程调用语句
ORDER BY
    total_latency DESC
LIMIT 10;

这个查询会返回执行时间最长的 10 个存储过程调用语句的摘要信息，包括执行次数、平均执行时间、总执行时间、最大执行时间、锁等待时间、错误数、警告数等。通过分析这些信息，我们可以找到需要优化的存储过程。

字段解释:

• DIGEST_TEXT: 语句摘要，通常包含存储过程的调用语句。
• exec_count: 执行次数。
• avg_latency: 平均执行时间 (皮秒)。
• total_latency: 总执行时间 (皮秒)。
• min_latency: 最小执行时间 (皮秒)。
• max_latency: 最大执行时间 (皮秒)。
• total_lock_time: 总锁等待时间 (皮秒)。
• total_errors: 总错误数。
• total_warnings: 总警告数。
• FIRST_SEEN: 第一次执行的时间。
• LAST_SEEN: 最后一次执行的时间。

实例分析：深入分析存储过程内部的性能瓶颈

如果我们已经确定了一个需要优化的存储过程，我们可以进一步分析存储过程内部的性能瓶颈。例如，我们可以使用以下 SQL 查询来查看存储过程执行过程中各个阶段的耗时情况：

SELECT
    event_name,
    SUM(TIMER_WAIT) AS total_latency
FROM
    performance_schema.events_stages_summary_global_by_event_name
WHERE
    event_name LIKE 'stage/sql/executing' -- 过滤执行阶段
GROUP BY
    event_name
ORDER BY
    total_latency DESC
LIMIT 10;

这个查询会返回存储过程执行过程中各个阶段的耗时情况，例如 preparing、executing、sending data 等。通过分析这些信息，我们可以了解存储过程执行的时间都花费在了哪个阶段，从而找到性能瓶颈。

例如，如果 stage/sql/executing 阶段的耗时很长，那么说明存储过程的 SQL 语句执行效率不高，需要进行优化。

另外，我们还可以使用以下 SQL 查询来查看存储过程执行过程中发生的等待事件：

SELECT
    event_name,
    SUM(TIMER_WAIT) AS total_latency,
    COUNT(*) AS event_count
FROM
    performance_schema.events_waits_summary_global_by_event_name
WHERE
    event_name LIKE 'wait/synch/mutex/innodb%' -- 过滤 InnoDB mutex 等待事件
GROUP BY
    event_name
ORDER BY
    total_latency DESC
LIMIT 10;

这个查询会返回存储过程执行过程中发生的等待事件，例如锁等待、IO 等待等。通过分析这些信息，我们可以找到存储过程的瓶颈所在，例如是否存在锁竞争。

例如，如果 wait/synch/mutex/innodb/buf_pool_mutex 事件的耗时很长，那么说明存储过程存在 InnoDB 缓冲池 mutex 的锁竞争，需要进行优化。

存储过程性能优化的常见策略

根据 Performance Schema 的分析结果，我们可以采取以下常见的存储过程性能优化策略：

• 优化 SQL 语句: 检查存储过程中的 SQL 语句，确保使用了正确的索引，避免全表扫描，使用高效的连接方式等。可以使用 EXPLAIN 命令来分析 SQL 语句的执行计划。
• 减少锁竞争: 如果存储过程存在锁竞争，可以考虑使用更细粒度的锁，或者使用乐观锁等技术来减少锁竞争。
• 减少 IO 操作: 尽量将需要频繁访问的数据缓存到内存中，避免频繁的 IO 操作。可以使用 MySQL 的查询缓存或者应用程序级别的缓存。
• 优化存储过程的逻辑: 检查存储过程的逻辑，避免不必要的计算和循环，尽量使用高效的算法和数据结构。
• 使用存储过程参数: 尽量使用存储过程参数来传递数据，避免在存储过程中进行字符串拼接等操作。
• 避免在存储过程中使用临时表: 临时表会带来额外的 IO 开销，尽量避免在存储过程中使用临时表。如果必须使用临时表，可以使用内存临时表。
• 定期维护数据库: 定期进行数据库的优化和维护，例如重建索引、分析表等。

一个完整的示例

假设我们有以下存储过程：

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE `get_user_orders`(IN user_id INT)
BEGIN
    SELECT * FROM orders WHERE user_id = user_id;
    SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE user_id = user_id AND status = 'pending';
END //
DELIMITER ;

现在我们想要监控这个存储过程的性能。

1. 启用 Performance Schema 并执行存储过程: 按照前面的步骤启用 Performance Schema，然后执行 CALL get_user_orders(123);

2. 查询 Performance Schema:

   SELECT
       DIGEST_TEXT,
       COUNT(*) AS exec_count,
       AVG(TIMER_WAIT) AS avg_latency,
       SUM(TIMER_WAIT) AS total_latency
   FROM
       performance_schema.events_statements_summary_by_digest
   WHERE
       DIGEST_TEXT LIKE 'call get_user_orders(%)'
   ORDER BY
       total_latency DESC;

   这个查询会显示 get_user_orders 存储过程的执行统计信息。

3. 深入分析 (如果需要): 如果发现这个存储过程的执行时间较长，我们可以进一步分析它内部的性能瓶颈。

   SELECT
       SQL_TEXT,
       SUM(TIMER_WAIT) AS total_latency
   FROM
       performance_schema.events_statements_history_long
   WHERE
       SQL_TEXT LIKE '%get_user_orders%'
   GROUP BY
       SQL_TEXT
   ORDER BY
       total_latency DESC;

   这个查询会显示存储过程中执行的每个 SQL 语句的耗时情况。 通过这个信息，我们可以判断是哪个查询语句导致了性能瓶颈。 例如，如果发现 SELECT * FROM orders WHERE user_id = user_id; 语句的执行时间很长，那么说明 orders 表上可能缺少 user_id 字段的索引。

Performance Schema 的注意事项

• 性能开销: Performance Schema 会带来一定的性能开销，因为它需要收集和存储大量的性能数据。因此，在生产环境中，需要根据实际情况调整 Performance Schema 的配置，避免对性能产生过大的影响。
• 数据量: Performance Schema 会产生大量的数据，需要定期清理，避免占用过多的内存。可以使用 TRUNCATE TABLE 命令来清空 Performance Schema 表。
• 配置: Performance Schema 的配置比较复杂，需要仔细阅读官方文档，了解每个 Instrument 和 Consumer 的作用，并根据实际需要进行配置。
• 权限: 访问 Performance Schema 表需要相应的权限。

总结：利用Performance Schema 精准优化存储过程

Performance Schema 是一个强大的性能监控和分析工具，可以帮助我们深入了解存储过程的执行细节，从而发现瓶颈并进行优化。 通过合理地配置和使用 Performance Schema，我们可以显著提升存储过程的性能，从而提升整体应用性能。 记住，优化是一个持续的过程，需要不断地监控和分析性能数据，并根据实际情况进行调整。 祝大家都能写出高效的存储过程！