如何利用MySQL的性能架构（Performance Schema）与sys模式构建一个基于SQL执行阶段的实时性能监控与预警系统？

基于MySQL性能架构与Sys Schema的实时性能监控与预警系统构建

各位听众，大家好。今天，我将为大家讲解如何利用MySQL的性能架构（Performance Schema）与sys模式构建一个基于SQL执行阶段的实时性能监控与预警系统。这套系统旨在深入了解SQL语句的执行过程，及时发现潜在的性能瓶颈，并进行预警，从而提升数据库的整体性能和稳定性。

1. 理解Performance Schema与Sys Schema

首先，我们需要了解Performance Schema和Sys Schema的作用。

• Performance Schema: Performance Schema是MySQL 5.5及以上版本引入的性能监控特性，它收集了服务器运行时的各种低层级信息，例如：线程活动、内存分配、锁等待、I/O操作等。这些信息以表的形式存储，允许我们通过SQL查询进行分析。Performance Schema默认是关闭的，需要手动开启。

• Sys Schema: Sys Schema是MySQL 5.7及以上版本引入的，它构建于Performance Schema之上，提供了一系列预定义的视图和存储过程，简化了Performance Schema的使用。Sys Schema将复杂的底层数据转化为更易于理解和使用的信息，例如：平均延迟、内存使用情况、锁等待时间等。它本质上是一组SQL脚本，帮助用户更好地利用Performance Schema。

2. 系统架构设计

我们的实时性能监控与预警系统包含以下几个核心组件：

• 数据采集模块： 负责从Performance Schema和Sys Schema中采集数据。
• 数据存储模块： 负责存储采集到的数据，以便后续分析和查询。
• 数据分析模块： 负责对存储的数据进行分析，提取关键性能指标。
• 预警规则引擎： 负责根据预定义的规则，对性能指标进行监控和预警。
• 告警通知模块： 负责将预警信息通知给相关人员。
• 可视化展示模块： 负责将性能指标和预警信息以图形化的方式展示。

3. 数据采集模块的实现

数据采集是整个系统的基础。我们需要选择合适的Performance Schema表和Sys Schema视图，并定期采集数据。

3.1 启用Performance Schema

如果Performance Schema未启用，可以通过以下步骤启用：

-- 检查Performance Schema是否启用
SELECT @@performance_schema;

-- 启用Performance Schema
UPDATE performance_schema.setup_instruments SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE 'statement/%';
UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE '%statement%';

-- 检查是否成功启用
SELECT @@performance_schema;

3.2 选择合适的Performance Schema表和Sys Schema视图

以下是一些常用的Performance Schema表和Sys Schema视图，以及它们提供的关键信息：

Performance Schema 表/Sys Schema视图	关键信息
events_statements_summary_by_digest	按照SQL语句的摘要（digest）进行聚合，提供总执行时间、平均执行时间、最大执行时间、执行次数、错误次数等信息。
events_statements_history_long	记录最近执行的完整SQL语句的执行历史，包括执行时间、锁等待时间、I/O等待时间等详细信息。
performance_timers	提供各种计时器的信息，用于计算时间差。
table_io_waits_summary_by_table	按照表进行聚合，提供表的I/O等待时间、读取次数、写入次数等信息。
table_lock_waits_summary_by_table	按照表进行聚合，提供表的锁等待时间、等待次数等信息。
sys.processlist	提供当前正在执行的线程信息，包括线程ID、用户、主机、数据库、命令、状态、执行时间、SQL语句等。
sys.statement_analysis	基于events_statements_summary_by_digest，提供了更易于理解的SQL语句分析报告，包括执行次数、平均执行时间、总执行时间、最大执行时间、First Seen, Last Seen, Errors, Warnings, Rows Examined, Rows Sent, Full Scans等信息。
sys.io_global_by_wait_by_bytes	按照I/O等待事件进行聚合，提供I/O等待时间和传输的字节数信息。
sys.memory_global_by_event_name	按照内存事件进行聚合，提供内存使用情况。

3.3 数据采集脚本

以下是一个示例的数据采集脚本，用于采集events_statements_summary_by_digest表的数据：

-- 创建用于存储数据的表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS performance_schema_events_statements_summary_by_digest (
  `digest` varchar(32) NOT NULL,
  `schema_name` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `count_star` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_timer_wait` bigint unsigned NOT NULL,
  `min_timer_wait` bigint unsigned NOT NULL,
  `avg_timer_wait` bigint unsigned NOT NULL,
  `max_timer_wait` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_lock_time` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_errors` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_warnings` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_rows_affected` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_rows_sent` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_rows_examined` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_created_tmp_disk_tables` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_created_tmp_tables` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_select_full_join` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_select_full_range_join` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_select_range` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_select_range_check` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_select_scan` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_sort_merge_passes` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_sort_range` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_sort_rows` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_sort_scan` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_no_index_used` bigint unsigned NOT NULL,
  `sum_no_good_index_used` bigint unsigned NOT NULL,
  `first_seen` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  `last_seen` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  `采集时间` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`digest`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 采集数据并插入到存储表中
INSERT INTO performance_schema_events_statements_summary_by_digest (
  `digest`,
  `schema_name`,
  `count_star`,
  `sum_timer_wait`,
  `min_timer_wait`,
  `avg_timer_wait`,
  `max_timer_wait`,
  `sum_lock_time`,
  `sum_errors`,
  `sum_warnings`,
  `sum_rows_affected`,
  `sum_rows_sent`,
  `sum_rows_examined`,
  `sum_created_tmp_disk_tables`,
  `sum_created_tmp_tables`,
  `sum_select_full_join`,
  `sum_select_full_range_join`,
  `sum_select_range`,
  `sum_select_range_check`,
  `sum_select_scan`,
  `sum_sort_merge_passes`,
  `sum_sort_range`,
  `sum_sort_rows`,
  `sum_sort_scan`,
  `sum_no_index_used`,
  `sum_no_good_index_used`,
  `first_seen`,
  `last_seen`
)
SELECT
  `digest`,
  `schema_name`,
  `count_star`,
  `sum_timer_wait`,
  `min_timer_wait`,
  `avg_timer_wait`,
  `max_timer_wait`,
  `sum_lock_time`,
  `sum_errors`,
  `sum_warnings`,
  `sum_rows_affected`,
  `sum_rows_sent`,
  `sum_rows_examined`,
  `sum_created_tmp_disk_tables`,
  `sum_created_tmp_tables`,
  `sum_select_full_join`,
  `sum_select_full_range_join`,
  `sum_select_range`,
  `sum_select_range_check`,
  `sum_select_scan`,
  `sum_sort_merge_passes`,
  `sum_sort_range`,
  `sum_sort_rows`,
  `sum_sort_scan`,
  `sum_no_index_used`,
  `sum_no_good_index_used`,
  `first_seen`,
  `last_seen`
FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest;

-- 清空Performance Schema中的数据，避免重复采集
TRUNCATE TABLE performance_schema.events_statements_summary_by_digest;

这个脚本首先创建了一个用于存储数据的表performance_schema_events_statements_summary_by_digest。然后，它从performance_schema.events_statements_summary_by_digest表中采集数据，并将其插入到存储表中。最后，它清空performance_schema.events_statements_summary_by_digest表中的数据，以便下次采集。

可以将此脚本配置为定期执行，例如每分钟或每五分钟执行一次，可以使用MySQL的事件调度器或者外部的调度工具（如crontab）。

4. 数据存储模块的实现

数据存储模块负责存储采集到的数据。可以选择MySQL本身作为存储介质，也可以选择其他的时序数据库，例如InfluxDB或Prometheus。

如果选择MySQL作为存储介质，可以创建相应的表来存储数据。例如，可以创建一张表来存储events_statements_summary_by_digest表的数据，如上面代码所示。

5. 数据分析模块的实现

数据分析模块负责对存储的数据进行分析，提取关键性能指标。例如，可以分析SQL语句的平均执行时间、最大执行时间、执行次数、错误次数等。

以下是一些示例的SQL查询，用于分析数据：

-- 查询执行时间最长的SQL语句
SELECT
  `digest`,
  `schema_name`,
  `count_star`,
  `sum_timer_wait`,
  `avg_timer_wait`,
  `max_timer_wait`,
  `采集时间`
FROM performance_schema_events_statements_summary_by_digest
ORDER BY `max_timer_wait` DESC
LIMIT 10;

-- 查询执行次数最多的SQL语句
SELECT
  `digest`,
  `schema_name`,
  `count_star`,
  `sum_timer_wait`,
  `avg_timer_wait`,
  `max_timer_wait`,
  `采集时间`
FROM performance_schema_events_statements_summary_by_digest
ORDER BY `count_star` DESC
LIMIT 10;

-- 查询错误次数最多的SQL语句
SELECT
  `digest`,
  `schema_name`,
  `count_star`,
  `sum_errors`,
  `采集时间`
FROM performance_schema_events_statements_summary_by_digest
ORDER BY `sum_errors` DESC
LIMIT 10;

-- 使用sys schema分析statement
SELECT * FROM sys.statement_analysis ORDER BY avg_latency DESC LIMIT 10;

6. 预警规则引擎的实现

预警规则引擎负责根据预定义的规则，对性能指标进行监控和预警。可以根据实际情况定义不同的预警规则。

以下是一些示例的预警规则：

• 如果SQL语句的平均执行时间超过阈值，则发出警告。
• 如果SQL语句的执行次数超过阈值，则发出警告。
• 如果SQL语句的错误次数超过阈值，则发出警告。
• 如果表的锁等待时间超过阈值，则发出警告。
• 如果表的I/O等待时间超过阈值，则发出警告。

可以使用SQL语句来实现预警规则的判断。例如，以下SQL语句用于判断SQL语句的平均执行时间是否超过阈值：

-- 定义阈值（单位：微秒）
SET @threshold = 1000000; -- 1秒

-- 查询平均执行时间超过阈值的SQL语句
SELECT
  `digest`,
  `schema_name`,
  `count_star`,
  `sum_timer_wait`,
  `avg_timer_wait`,
  `max_timer_wait`,
  `采集时间`
FROM performance_schema_events_statements_summary_by_digest
WHERE `avg_timer_wait` > @threshold;

如果查询结果不为空，则表示存在平均执行时间超过阈值的SQL语句，需要发出警告。

7. 告警通知模块的实现

告警通知模块负责将预警信息通知给相关人员。可以使用邮件、短信、微信等方式发送告警通知。

可以使用MySQL的存储过程来实现告警通知功能。例如，以下存储过程用于发送邮件告警通知：

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE send_email_alert (
  IN p_subject VARCHAR(255),
  IN p_body TEXT
)
BEGIN
  -- 邮件配置信息
  SET @email_recipient = '[email protected]';
  SET @email_sender = '[email protected]';

  -- 构建邮件内容
  SET @email_subject = p_subject;
  SET @email_body = p_body;

  -- 执行发送邮件的命令 (需要配置MySQL的邮件发送功能)
  SET @command = CONCAT('echo "', @email_body, '" | mail -s "', @email_subject, '" -r "', @email_sender, '" "', @email_recipient, '"');

  -- 使用sys_exec执行系统命令
  DO sys_exec(@command);

END //
DELIMITER ;

注意: 为了让这个存储过程能够正常工作，你需要配置MySQL的邮件发送功能。这通常涉及到在MySQL服务器上安装和配置sendmail或其他邮件传输代理（MTA）。 此外， sys_exec 函数默认是不允许执行的，需要手动开启， 并且具有一定的安全风险，请谨慎使用。 更推荐使用外部的脚本或者程序来发送邮件。

可以在预警规则判断完成后，调用此存储过程发送告警通知。

8. 可视化展示模块的实现

可视化展示模块负责将性能指标和预警信息以图形化的方式展示。可以使用各种可视化工具，例如Grafana、Tableau等。

可以使用Grafana连接到MySQL数据库，并创建相应的图表来展示性能指标。例如，可以创建图表来展示SQL语句的平均执行时间、最大执行时间、执行次数、错误次数等。还可以创建仪表盘来展示整体的数据库性能状况。

9. 完善的基于SQL执行阶段的实时性能监控和预警系统

一个完善的系统需要考虑以下方面：

• 全面的监控指标： 不仅要监控SQL语句的执行时间，还要监控锁等待时间、I/O等待时间、内存使用情况等。
• 灵活的预警规则： 可以根据不同的业务场景定义不同的预警规则。
• 多种告警通知方式： 支持邮件、短信、微信等多种告警通知方式。
• 可定制的可视化展示： 可以根据不同的需求定制可视化展示界面。
• 历史数据分析： 可以对历史数据进行分析，找出性能瓶颈的根源。
• 自动化优化建议： 可以根据分析结果，给出自动化优化建议。
• 权限控制： 对系统的访问权限进行控制，确保安全性。

代码示例：使用Sys Schema查询Full Table Scans

SELECT * FROM sys.statements_with_full_table_scans WHERE full_scan_rows > 100 ORDER BY rows_examined DESC LIMIT 10;

这个查询可以帮助我们找到执行了全表扫描且扫描行数超过100行的SQL语句，从而可以针对这些语句进行优化，例如添加索引。

代码示例：使用Performance Schema和Sys Schema诊断锁等待

SELECT
    event_name,
    COUNT(*) AS event_count,
    SUM(wait) AS total_wait_time,
    AVG(wait) AS avg_wait_time
FROM sys.events_waits_summary_global_by_event_name
WHERE event_name LIKE 'wait/lock/table%'
ORDER BY total_wait_time DESC
LIMIT 10;

-- 更详细的锁等待信息
SELECT * FROM sys.innodb_lock_waits;

这段代码可以帮助我们找到导致锁等待的主要事件，以及正在等待的锁的信息，从而可以分析锁竞争的原因，并进行优化。

表：关键性能指标及推荐监控频率

性能指标	监控频率	数据来源	预警阈值示例
SQL平均执行时间	1分钟	events_statements_summary_by_digest, sys.statement_analysis	> 1秒
SQL最大执行时间	1分钟	events_statements_summary_by_digest, sys.statement_analysis	> 5秒
SQL执行次数	1分钟	events_statements_summary_by_digest, sys.statement_analysis	> 1000次/分钟
SQL错误次数	1分钟	events_statements_summary_by_digest, sys.statement_analysis	> 10次/分钟
表锁等待时间	5分钟	table_lock_waits_summary_by_table	> 1秒
表I/O等待时间	5分钟	table_io_waits_summary_by_table	> 1秒
全表扫描语句数量	5分钟	sys.statements_with_full_table_scans	> 5条
当前连接数	1分钟	sys.processlist	> 最大连接数的80%
活跃连接数（执行SQL的连接）	1分钟	sys.processlist	> 最大连接数的50%
临时表创建数量	1分钟	events_statements_summary_by_digest, sys.statement_analysis	> 10个/分钟
慢查询数量（超过long_query_time）	1分钟	slow_log (需要开启 slow_query_log)	> 5条

10. 构建基于SQL执行阶段的实时性能监控和预警系统的关键点

以上我们了解了如何利用MySQL的性能架构（Performance Schema）与sys模式构建一个基于SQL执行阶段的实时性能监控与预警系统. 在实践过程中，有以下关键点需要注意：

• 性能影响： 启用Performance Schema会带来一定的性能开销，需要根据实际情况进行调整。可以通过调整setup_instruments和setup_consumers的配置来减少性能开销。
• 数据量控制： Performance Schema会产生大量的数据，需要定期清理。可以使用TRUNCATE TABLE语句清理数据，或者使用MySQL的事件调度器定期执行清理操作。
• 预警规则的合理性： 预警规则的合理性直接影响到预警的准确性。需要根据实际情况进行调整，避免误报和漏报。
• 监控频率的选择： 监控频率的选择需要根据实际情况进行权衡。监控频率过高会增加系统负担，监控频率过低可能无法及时发现问题。
• 安全问题： 如果使用存储过程发送邮件告警通知，需要注意安全问题，例如防止SQL注入攻击。

实时监控和预警系统的重要性

构建一个基于SQL执行阶段的实时性能监控和预警系统对于保障数据库的稳定性和性能至关重要。它可以帮助我们及时发现潜在的性能瓶颈，并进行优化，从而提升数据库的整体性能和稳定性。

一些实践建议

• 从小处着手： 可以先从监控一些关键的性能指标开始，例如SQL平均执行时间、最大执行时间、执行次数等。
• 逐步完善： 随着对系统的了解深入，可以逐步增加监控指标和预警规则。
• 持续优化： 需要不断地对系统进行优化，例如调整Performance Schema的配置、优化SQL查询、调整预警规则等。

希望本次讲座能帮助大家更好地理解和应用MySQL的性能架构和Sys Schema，构建出高效的实时性能监控与预警系统。

掌握关键工具和技术，提升数据库性能

深入理解Performance Schema和Sys Schema，是构建高效MySQL监控系统的基石。选择合适的工具和技术，并根据实际业务需求进行定制，才能真正提升数据库的性能和稳定性。