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MySQL的Performance Schema：如何监控和分析存储过程的性能瓶颈？

MySQL Performance Schema：存储过程性能监控与分析

大家好，今天我们来深入探讨如何利用 MySQL 的 Performance Schema 来监控和分析存储过程的性能瓶颈。存储过程是数据库应用中常用的代码模块化方式，但其性能问题往往也比较隐蔽。Performance Schema 提供了强大的工具，可以帮助我们精确定位存储过程中的性能热点，从而优化代码，提升整体应用性能。

1. Performance Schema 简介与启用

Performance Schema 是 MySQL 5.5 引入的一个用于监控 MySQL 服务器内部性能的工具。它通过收集服务器运行时的各种事件信息，并将其存储在内存表中，供用户查询分析。Performance Schema 默认情况下是禁用的，需要手动启用。

启用 Performance Schema 的步骤如下：

  • 检查是否已启用：

    SELECT * FROM performance_schema.setup_instruments WHERE name LIKE 'statement/%' AND enabled = 'YES';
SELECT * FROM performance_schema.setup_consumers WHERE name LIKE '%statement%' AND enabled = 'YES';

    如果 enabled 列的值为 NO，则需要启用相应的 instrument 和 consumer。

  • 启用 Performance Schema (以statement为例):

    UPDATE performance_schema.setup_instruments SET enabled = 'YES', timed = 'YES' WHERE name LIKE 'statement/%';
UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE '%statement%';

    setup_instruments 表用于控制哪些事件被监控，setup_consumers 表用于控制哪些事件数据被存储。 timed = 'YES' 确保事件的耗时信息也被记录。

  • 重启 MySQL 服务: 为了使配置生效，需要重启 MySQL 服务。
  • 验证是否启用成功: 重新执行第一步的查询，确认 enabled 列的值为 YES。

重要提示: 启用 Performance Schema 会带来一定的性能开销，尤其是在高并发环境下。因此，建议只在需要进行性能分析时启用，并在分析完成后禁用。可以使用相同的 UPDATE 语句将 enabled 设置为 NO 来禁用。

2. Performance Schema 与存储过程相关的表

Performance Schema 提供了多个表来存储与存储过程相关的性能数据，以下是一些关键的表：

  • events_statements_current: 当前正在执行的语句事件信息。
  • events_statements_history: 最近执行的语句事件历史信息。
  • events_statements_history_long: 较长时间执行的语句事件历史信息。
  • events_stages_current: 当前正在执行的阶段事件信息。
  • events_stages_history: 最近执行的阶段事件历史信息。
  • events_stages_history_long: 较长时间执行的阶段事件历史信息。
  • events_waits_current: 当前正在发生的等待事件信息。
  • events_waits_history: 最近发生的等待事件历史信息。
  • events_waits_history_long: 较长时间发生的等待事件历史信息。
  • events_transactions_current: 当前正在执行的事务事件信息。
  • events_transactions_history: 最近执行的事务事件历史信息。
  • events_transactions_history_long: 较长时间执行的事务事件历史信息。

这些表中包含诸如语句执行时间、CPU 使用时间、I/O 等待时间等信息，可以帮助我们了解存储过程的性能瓶颈。

3. 监控存储过程的执行时间

最直接的监控存储过程性能的方法是查看其执行时间。可以使用 events_statements_summary_by_program 表来汇总存储过程的执行时间信息。

首先，创建一个简单的存储过程：

DROP PROCEDURE IF EXISTS `test_procedure`;
CREATE PROCEDURE `test_procedure`()
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 0;
  WHILE i < 100000 DO
    SET i = i + 1;
  END WHILE;
END;

然后，执行存储过程多次：

CALL test_procedure();
CALL test_procedure();
CALL test_procedure();

现在，查询 events_statements_summary_by_program 表：

SELECT
    OBJECT_SCHEMA AS db,
    OBJECT_NAME AS sp_name,
    COUNT_STAR AS call_count,
    SUM_TIMER_WAIT / 1000000000000 AS total_latency,
    AVG_TIMER_WAIT / 1000000000000 AS avg_latency,
    MAX_TIMER_WAIT / 1000000000000 AS max_latency
FROM
    performance_schema.events_statements_summary_by_program
WHERE OBJECT_TYPE = 'PROCEDURE'
AND OBJECT_SCHEMA = 'your_database_name' -- Replace with your database name
ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC;

将 your_database_name 替换为你的数据库名称。 这个查询会返回存储过程的调用次数、总执行时间、平均执行时间和最大执行时间。SUM_TIMER_WAIT， AVG_TIMER_WAIT和 MAX_TIMER_WAIT 的单位是皮秒，需要除以 1000000000000 转换为秒。

4. 分析存储过程内部的性能瓶颈

仅仅知道存储过程的执行时间是不够的，我们需要深入了解存储过程内部的性能瓶颈。可以使用 events_statements_history 和 events_stages_history 表来分析存储过程内部的语句和阶段的执行情况。

修改之前的存储过程，添加一些 SQL 语句：

DROP PROCEDURE IF EXISTS `test_procedure`;
CREATE PROCEDURE `test_procedure`()
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 0;
  SELECT SLEEP(0.1); -- Simulate I/O wait
  WHILE i < 100000 DO
    SET i = i + 1;
  END WHILE;
  SELECT COUNT(*) FROM information_schema.tables; -- Simulate query execution
END;

再次执行存储过程：

CALL test_procedure();

现在，查询 events_statements_history 表：

SELECT
    EVENT_ID,
    SQL_TEXT,
    DIGEST,
    DIGEST_TEXT,
    SUM_TIMER_WAIT / 1000000000000 AS latency,
    LOCK_TIME / 1000000000000 AS lock_time,
    ROWS_SENT,
    ROWS_EXAMINED,
    CREATED_TMP_DISK_TABLES,
    CREATED_TMP_TABLES
FROM performance_schema.events_statements_history
WHERE SOURCE LIKE '%test_procedure%'
ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

这个查询会返回存储过程执行过程中执行的 SQL 语句的执行时间、锁等待时间、返回的行数、扫描的行数等信息。 SUM_TIMER_WAIT 和 LOCK_TIME 的单位是皮秒，需要除以 1000000000000 转换为秒。SOURCE LIKE '%test_procedure%' 确保只显示与 test_procedure 相关的语句。

查询 events_stages_history 表：

SELECT
    EVENT_ID,
    NESTING_EVENT_ID,
    STAGE_NAME,
    SUM_TIMER_WAIT / 1000000000000 AS latency
FROM performance_schema.events_stages_history
WHERE SOURCE LIKE '%test_procedure%'
ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

这个查询会返回存储过程执行过程中经历的阶段的执行时间。SUM_TIMER_WAIT 的单位是皮秒，需要除以 1000000000000 转换为秒。

通过分析这些数据，我们可以找到存储过程中执行时间最长的语句或阶段，从而定位性能瓶颈。例如，如果发现 SELECT SLEEP(0.1) 的执行时间很长，说明存储过程可能存在 I/O 等待问题。如果发现 SELECT COUNT(*) FROM information_schema.tables 的执行时间很长，说明查询可能需要优化。

5. 分析存储过程的锁等待

锁是数据库并发控制的重要机制，但不合理的锁使用会导致性能下降。可以使用 events_waits_history 表来分析存储过程的锁等待情况。

修改之前的存储过程，添加一个表锁：

DROP PROCEDURE IF EXISTS `test_procedure`;
CREATE PROCEDURE `test_procedure`()
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 0;
  LOCK TABLE information_schema.tables READ;
  WHILE i < 100000 DO
    SET i = i + 1;
  END WHILE;
  UNLOCK TABLES;
END;

再次执行存储过程：

CALL test_procedure();

现在，查询 events_waits_history 表：

SELECT
    EVENT_ID,
    OBJECT_SCHEMA,
    OBJECT_NAME,
    INDEX_NAME,
    COUNT_STAR,
    SUM_TIMER_WAIT / 1000000000000 AS latency
FROM performance_schema.events_waits_summary_by_instance
WHERE OBJECT_SCHEMA = 'information_schema'
AND OBJECT_NAME = 'TABLES'
ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

这个查询会返回存储过程执行过程中发生的锁等待事件的信息，包括等待的数据库、表、索引、等待次数和总等待时间。SUM_TIMER_WAIT 的单位是皮秒，需要除以 1000000000000 转换为秒。

通过分析这些数据，我们可以找到存储过程中发生锁等待的表和索引，从而优化锁的使用方式，减少锁冲突。

6. 优化存储过程性能的建议

基于 Performance Schema 的分析结果，可以采取以下措施来优化存储过程的性能：

  • 优化 SQL 语句： 使用 EXPLAIN 命令分析 SQL 语句的执行计划，找出慢查询，并进行优化，例如添加索引、重写查询语句等。
  • 减少 I/O 操作： 尽量减少存储过程中的 I/O 操作，例如使用缓存、批量读取数据等。
  • 优化锁的使用： 尽量减少锁的使用，并选择合适的锁粒度，例如使用行锁代替表锁。
  • 避免循环： 尽量避免在存储过程中使用循环，可以使用 SQL 语句代替循环。
  • 使用临时表： 对于复杂的计算，可以使用临时表来存储中间结果，避免重复计算。
  • 使用存储过程缓存： MySQL 8.0 引入了存储过程缓存，可以提高存储过程的执行效率。
  • 合理设置参数: 调整 MySQL 的配置参数，例如 innodb_buffer_pool_size、query_cache_size 等，以提高数据库的整体性能。

7. 一个更复杂的例子：分析存储过程中的慢查询

假设我们有一个存储过程，用于处理订单数据：

DROP PROCEDURE IF EXISTS `process_order`;
CREATE PROCEDURE `process_order`(IN order_id INT)
BEGIN
  -- 1. 获取订单信息
  SELECT * FROM orders WHERE id = order_id;

  -- 2. 获取订单详情
  SELECT * FROM order_items WHERE order_id = order_id;

  -- 3. 更新库存
  UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE id IN (SELECT product_id FROM order_items WHERE order_id = order_id);

  -- 4. 记录日志
  INSERT INTO order_logs (order_id, status) VALUES (order_id, 'processed');
END;

假设我们发现 process_order 存储过程的执行速度很慢，我们可以使用 Performance Schema 来分析其性能瓶颈。

首先，执行存储过程多次：

CALL process_order(1);
CALL process_order(2);
CALL process_order(3);

然后，查询 events_statements_history 表：

SELECT
    EVENT_ID,
    SQL_TEXT,
    DIGEST,
    DIGEST_TEXT,
    SUM_TIMER_WAIT / 1000000000000 AS latency,
    LOCK_TIME / 1000000000000 AS lock_time,
    ROWS_SENT,
    ROWS_EXAMINED,
    CREATED_TMP_DISK_TABLES,
    CREATED_TMP_TABLES
FROM performance_schema.events_statements_history
WHERE SOURCE LIKE '%process_order%'
ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

通过分析查询结果，我们可能会发现以下问题：

  • SELECT * FROM order_items WHERE order_id = order_id 的执行时间很长，因为 order_items 表没有 order_id 索引。
  • UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE id IN (SELECT product_id FROM order_items WHERE order_id = order_id) 的执行时间很长，因为子查询效率低下。

针对这些问题，我们可以采取以下优化措施：

  • 为 order_items 表的 order_id 列添加索引：

    ALTER TABLE order_items ADD INDEX idx_order_id (order_id);

  • 将 UPDATE 语句改写为 JOIN 语句：

    UPDATE products p
JOIN order_items oi ON p.id = oi.product_id
SET p.stock = p.stock - 1
WHERE oi.order_id = order_id;

通过这些优化措施，可以显著提高 process_order 存储过程的执行速度。

8. 总结：Performance Schema 是分析存储过程性能的利器

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情况，定位性能瓶颈，并采取相应的优化措施。 掌握 Performance Schema 的使用方法，可以显著提高数据库应用的性能。 通过分析存储过程的执行时间、内部语句和阶段的执行情况、锁等待情况等，可以精确定位性能瓶颈，并采取优化措施，例如优化 SQL 语句、减少 I/O 操作、优化锁的使用等。

使用 Performance Schema 时的注意事项

Performance Schema 固然强大，但使用时也需要注意以下几点：

  • 性能开销： 启用 Performance Schema 会带来一定的性能开销，尤其是在高并发环境下。因此，建议只在需要进行性能分析时启用，并在分析完成后禁用。
  • 数据量： Performance Schema 会收集大量的性能数据，需要定期清理，以避免占用过多的内存空间。可以使用 TRUNCATE TABLE 命令来清理 Performance Schema 的表。
  • 版本兼容性： Performance Schema 的功能和表结构在不同的 MySQL 版本中可能会有所差异，需要根据实际使用的 MySQL 版本选择合适的查询语句。
  • 权限： 需要有足够的权限才能访问 Performance Schema 的表。通常需要 PROCESS 和 SUPER 权限。

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