Performance Schema 深度挖掘：事件消费者、消费者配置与数据分析

Performance Schema 深度挖掘：事件消费者、消费者配置与数据分析 (一场精彩的MySQL性能大戏！)

各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码界段子手”的码农老王。今天，咱们不聊八卦，不谈风月，咱们来聊聊MySQL的Performance Schema，一个被很多人忽略，但实际上能帮你把MySQL性能问题扒得精光的神器！

说起MySQL性能优化，大家可能立马想到加索引、改SQL、分库分表，这些当然重要，但就像医生看病一样，光凭经验和感觉可不行，得有检查报告啊！Performance Schema就是MySQL的“体检报告”，它记录了MySQL内部各种事件的详细信息，让你对MySQL的运行状况了如指掌。

今天，咱们就重点聊聊Performance Schema里的“事件消费者”，以及如何配置这些消费者，最终把收集到的数据变成诊断性能问题的利器。准备好了吗？好戏开锣啦！🥁

第一幕：Performance Schema 登场 – 这可不是个花瓶

首先，咱们得简单了解一下Performance Schema是个什么玩意儿。简单来说，它是一个MySQL自带的、用于收集服务器运行期间各种性能指标的工具。它就像一个无处不在的监控摄像头，记录着SQL执行的耗时、锁的等待情况、I/O操作的频率等等。

Performance Schema的核心概念：

事件 (Events): Performance Schema记录的最小单位，代表MySQL内部发生的某个事件，例如SQL语句的执行、锁的等待、I/O操作等等。
事件生成器 (Event Instruments): 负责生成事件的组件，例如wait/lock/table/sql/stage等等。每个Instrument都有一个名字，用来标识它所监控的事件类型。
事件消费者 (Event Consumers): 负责接收和存储事件的组件，例如events_statements_current、events_waits_history等等。
消费者配置 (Consumer Configuration): 控制哪些事件会被记录，以及如何记录这些事件。

Performance Schema的优点：

内置性： 无需额外安装，MySQL自带，开箱即用。
详细性： 记录的信息非常详细，可以精确到毫秒级别。
实时性： 可以实时查看MySQL的性能指标。
灵活性： 可以根据需要配置Performance Schema，只记录关心的事件。

Performance Schema的缺点：

性能开销： 开启Performance Schema会带来一定的性能开销，尤其是记录大量事件时。
配置复杂： Performance Schema的配置比较复杂，需要一定的学习成本。

但是，权衡利弊，Performance Schema带来的价值远远超过了它带来的开销。就像一个优秀的侦探，虽然会消耗一些能量，但能帮你找到问题的根源！

第二幕：事件消费者 – 信息的接收站

事件消费者是Performance Schema的核心组成部分，它们负责接收事件生成器产生的事件，并将这些事件存储在不同的表中。这些表就是我们最终分析性能数据的来源。

常见的事件消费者：

消费者	描述
`events_statements_current`	记录当前正在执行的SQL语句的事件。
`events_statements_history`	记录最近执行过的SQL语句的事件。
`events_statements_history_long`	记录最近执行过的SQL语句的事件，保存更长时间。
`events_waits_current`	记录当前正在等待的事件，例如锁等待、I/O等待等等。
`events_waits_history`	记录最近发生过的等待事件。
`events_waits_history_long`	记录最近发生过的等待事件，保存更长时间。
`events_transactions_current`	记录当前正在执行的事务的事件。
`events_transactions_history`	记录最近执行过的事务的事件。
`events_transactions_history_long`	记录最近执行过的事务的事件，保存更长时间。
`events_stages_current`	记录当前正在执行的SQL语句的执行阶段的事件。
`events_stages_history`	记录最近执行过的SQL语句的执行阶段的事件。
`events_stages_history_long`	记录最近执行过的SQL语句的执行阶段的事件，保存更长时间。
`events_mutex_instances`	记录互斥锁的实例信息。
`events_rwlock_instances`	记录读写锁的实例信息。
`events_file_summary_by_event_name`	按照事件名称统计文件I/O的情况。
`events_socket_summary_by_event_name`	按照事件名称统计Socket I/O的情况。
`memory_summary_global_by_event_name`	按照事件名称统计全局内存的使用情况。
`memory_summary_by_thread_by_event_name`	按照线程和事件名称统计内存的使用情况。

如何查看事件消费者的状态：

可以使用以下SQL语句查看事件消费者的状态：

SELECT * FROM performance_schema.setup_consumers;

这个查询会返回一个结果集，其中包含了每个事件消费者的名称 (NAME) 和是否启用 (ENABLED) 的信息。

举个例子：

如果我们想知道events_statements_history_long这个消费者是否启用，可以执行以下SQL：

SELECT * FROM performance_schema.setup_consumers WHERE NAME = 'events_statements_history_long';

如果ENABLED列的值是YES，说明该消费者已经启用；如果是NO，则需要手动启用。

第三幕：消费者配置 – 精准打击，避免误伤

Performance Schema的强大之处在于它的可配置性。我们可以根据实际需求，选择性地开启或关闭某些事件消费者，以及配置事件的收集方式，从而降低性能开销，提高分析效率。

配置Performance Schema的主要方式：

修改setup_consumers表： 控制哪些事件消费者被启用或禁用。
修改setup_instruments表： 控制哪些事件生成器被启用或禁用。
修改setup_objects表： 控制哪些对象（例如数据库、表）的事件会被收集。
修改全局变量： 例如performance_schema_max_sql_length、performance_schema_max_thread_instances等等。

配置示例：

1. 启用或禁用事件消费者：

例如，我们要启用events_statements_history_long这个消费者，可以执行以下SQL：

UPDATE performance_schema.setup_consumers SET ENABLED = 'YES' WHERE NAME = 'events_statements_history_long';

要禁用events_statements_history_long，可以将ENABLED设置为NO。

2. 启用或禁用事件生成器：

例如，我们要启用所有SQL相关的事件生成器，可以执行以下SQL：

UPDATE performance_schema.setup_instruments SET ENABLED = 'YES' WHERE NAME LIKE 'statement/%';

注意： 修改setup_consumers和setup_instruments表后，需要重启MySQL服务才能生效。

3. 配置事件对象的收集：

setup_objects表允许我们控制哪些数据库或表的事件会被收集。例如，我们只想收集mydatabase数据库中所有表的事件，可以执行以下SQL：

INSERT INTO performance_schema.setup_objects (OBJECT_TYPE, OBJECT_SCHEMA, OBJECT_NAME, ENABLED, TIMED) VALUES
('TABLE', 'mydatabase', '%', 'YES', 'YES');

OBJECT_TYPE: 指定对象类型，例如TABLE、PROCEDURE、FUNCTION等等。
OBJECT_SCHEMA: 指定数据库名称。
OBJECT_NAME: 指定表名称，可以使用%作为通配符。
ENABLED: 指定是否启用事件收集。
TIMED: 指定是否记录事件的耗时。

4. 配置全局变量：

MySQL提供了很多全局变量来控制Performance Schema的行为。例如，performance_schema_max_sql_length控制了SQL语句的最大长度，超过这个长度的SQL语句会被截断。

可以使用以下SQL语句查看全局变量的值：

SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'performance_schema%';

可以使用以下SQL语句修改全局变量的值：

SET GLOBAL performance_schema_max_sql_length = 1024;

配置建议：

按需配置： 不要盲目地开启所有事件消费者，只开启你真正需要的。
逐步调整： 先开启一些关键的事件消费者，观察一段时间的性能表现，再逐步增加。
监控开销： 定期检查Performance Schema的性能开销，避免过度消耗资源。
文档参考： 仔细阅读MySQL官方文档，了解每个事件消费者和全局变量的含义。

第四幕：数据分析 – 从海量数据中提炼真知

收集到Performance Schema的数据后，接下来就是最重要的环节：数据分析。只有对数据进行深入分析，才能发现潜在的性能问题。

常见的数据分析方法：

慢查询分析： 找出执行时间超过阈值的SQL语句，并进行优化。
锁等待分析： 找出锁等待时间过长的线程，并优化锁的使用方式。
I/O瓶颈分析： 找出I/O操作频繁的表和文件，并优化I/O操作。
内存泄漏分析： 找出内存使用量持续增长的线程，并解决内存泄漏问题。

分析工具：

SQL查询： 可以使用SQL语句直接查询Performance Schema的表，进行数据分析。
MySQL Workbench： MySQL Workbench提供了一个Performance Schema报表，可以方便地查看各种性能指标。
第三方工具： 有很多第三方工具可以用于分析Performance Schema的数据，例如Percona Toolkit、pt-query-digest等等。

分析示例：

1. 查找慢查询：

可以使用以下SQL语句查找执行时间超过1秒的SQL语句：

SELECT
    SQL_TEXT,
    COUNT_STAR,
    SUM_TIMER_WAIT,
    AVG_TIMER_WAIT,
    MIN_TIMER_WAIT,
    MAX_TIMER_WAIT
FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest
WHERE SUM_TIMER_WAIT > 1000000000000 -- 1秒 = 1000000000000皮秒
ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

这个查询会返回执行时间最长的10条SQL语句的摘要信息，包括SQL语句的文本、执行次数、总执行时间、平均执行时间、最小执行时间和最大执行时间。

2. 查找锁等待：

可以使用以下SQL语句查找锁等待时间最长的线程：

SELECT
    THREAD_ID,
    EVENT_NAME,
    COUNT_STAR,
    SUM_TIMER_WAIT,
    AVG_TIMER_WAIT,
    MIN_TIMER_WAIT,
    MAX_TIMER_WAIT
FROM performance_schema.events_waits_summary_by_thread_by_event_name
WHERE EVENT_NAME LIKE 'lock/%'
ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

这个查询会返回等待锁时间最长的10个线程的ID、等待的事件名称、等待次数、总等待时间、平均等待时间、最小等待时间和最大等待时间。

3. 查找I/O瓶颈：

可以使用以下SQL语句查找I/O操作最频繁的表：

SELECT
    OBJECT_SCHEMA,
    OBJECT_NAME,
    COUNT_STAR,
    SUM_TIMER_WAIT,
    AVG_TIMER_WAIT,
    MIN_TIMER_WAIT,
    MAX_TIMER_WAIT
FROM performance_schema.file_summary_by_instance
WHERE FILE_NAME LIKE '%.ibd'
ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

这个查询会返回I/O操作最频繁的10个表的数据库名称、表名称、操作次数、总操作时间、平均操作时间、最小操作时间和最大操作时间。

分析技巧：

对比分析： 将不同时间段的数据进行对比，找出性能变化的趋势。
关联分析： 将不同类型的事件关联起来分析，例如将慢查询和锁等待关联起来，找出慢查询是否是由于锁等待引起的。
可视化分析： 使用可视化工具将数据以图表的形式展示出来，更直观地发现问题。

第五幕：实战演练 – 解决一个真实的性能问题

为了让大家更好地理解Performance Schema的应用，我们来模拟一个真实的性能问题，并使用Performance Schema来解决它。

问题描述：

我们的一个在线商城网站突然变得很慢，用户反馈加载时间很长，经常出现超时错误。经过初步排查，发现数据库CPU使用率很高，但是具体原因不明。

解决方案：

开启Performance Schema： 如果Performance Schema没有开启，需要先开启它。

UPDATE performance_schema.setup_consumers SET ENABLED = 'YES' WHERE NAME LIKE '%history%';
UPDATE performance_schema.setup_instruments SET ENABLED = 'YES' WHERE NAME LIKE '%statement/%';
UPDATE performance_schema.setup_instruments SET ENABLED = 'YES' WHERE NAME LIKE '%wait/%';

然后重启MySQL服务。

查找慢查询： 使用之前介绍的SQL语句查找慢查询。

SELECT
    SQL_TEXT,
    COUNT_STAR,
    SUM_TIMER_WAIT,
    AVG_TIMER_WAIT,
    MIN_TIMER_WAIT,
    MAX_TIMER_WAIT
FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest
WHERE SUM_TIMER_WAIT > 1000000000000
ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

经过分析，发现一条SQL语句的执行时间非常长，而且执行次数很多。这条SQL语句是查询商品库存的。

分析SQL语句： 仔细分析这条SQL语句，发现它没有使用索引。

添加索引： 在商品库存表的product_id列上添加索引。

ALTER TABLE product_inventory ADD INDEX idx_product_id (product_id);

验证结果： 再次运行慢查询分析，发现这条SQL语句的执行时间大大缩短，数据库CPU使用率也恢复正常。

总结：

通过使用Performance Schema，我们快速定位了慢查询，并找到了问题的根源，最终解决了性能问题。

尾声：Performance Schema – 你的MySQL性能守护神

Performance Schema是MySQL提供的一个非常强大的性能监控和分析工具。虽然它的配置比较复杂，学习成本较高，但是只要掌握了它的基本原理和使用方法，就能轻松地解决各种MySQL性能问题。

希望通过今天的讲解，大家对Performance Schema有了更深入的了解。记住，Performance Schema不是一个花瓶，而是一个真正的MySQL性能守护神！💪

好了，今天的分享就到这里。感谢大家的观看！我们下期再见！👋