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MySQL性能监控的利器：Performance Schema (P_S) 深度剖析
大家好，今天我们来深入探讨MySQL运维与监控中一个非常重要的组成部分：Performance Schema (P_S)。P_S是MySQL官方提供的一个强大的性能分析工具，它能够帮助我们深入了解MySQL服务器内部的运行状态，从而进行性能瓶颈的定位和优化。
1. 什么是Performance Schema？
Performance Schema (P_S) 是MySQL 5.5版本引入的一个性能监控特性。它本质上是一个存储引擎，专门用于收集服务器运行时的各种性能数据。 这些数据涵盖了服务器内部大量的操作，如SQL语句的执行、锁的等待、内存的使用、I/O的活动等等。 P_S的数据存储在内存中，并且通过一系列的表对外提供查询接口。 这使得我们可以通过SQL语句来方便地访问和分析这些性能数据。
与传统的慢查询日志不同，P_S 提供了更细粒度的性能信息，可以帮助我们找到更深层次的性能瓶颈，而不仅仅是执行时间长的SQL语句。
2. Performance Schema 的优势
- 低开销： P_S的设计目标之一就是尽可能地降低对服务器性能的影响。 通过采样和聚合等技术，P_S能够在保持较低开销的同时，提供相对准确的性能数据。 默认情况下，P_S只收集有限的事件，以减少性能损耗。
- 细粒度： P_S 能够监控到非常细粒度的操作，例如某个函数的执行时间、某个锁的等待时间、某个I/O操作的延迟等等。 这使得我们可以更加精确地定位性能瓶颈。
- 实时性： P_S 的数据是实时更新的，这意味着我们可以实时地监控服务器的运行状态，及时发现并解决问题。
- SQL接口： P_S的数据通过一系列的表对外提供查询接口，我们可以使用标准的SQL语句来访问和分析这些数据，这大大降低了学习和使用成本。
- 可配置性： P_S 的监控范围和数据收集方式是可以配置的。 我们可以根据自己的需求来选择需要监控的事件，以及调整数据收集的频率。
- 统计信息聚合： P_S能够将低级别的事件信息聚合为高级别的统计信息，方便我们进行分析和监控。例如，可以将单个SQL语句的执行时间聚合为整个语句类型的平均执行时间。
3. Performance Schema 的架构
P_S 的架构可以简单地分为三个部分：
- Instrument： Instrument 是 P_S 中最基本的监控单元。 每一个 Instrument 对应着服务器内部的一个特定操作，例如一个函数的执行、一个锁的获取、一个I/O操作的发生等等。 P_S 通过 Instrument 来跟踪这些操作的性能数据。
- Consumer： Consumer 负责将 Instrument 收集到的数据进行处理和存储。 P_S 提供了多种 Consumer，可以将数据存储到不同的表中，例如事件表、统计表等等。
- Table： Table 是 P_S 对外提供查询接口的方式。 通过查询这些表，我们可以获取到服务器的各种性能数据。 P_S 提供了大量的表，涵盖了服务器内部的各个方面。
可以用下图来简单表示：
+---------------------+ +---------------------+ +---------------------+
| Instrument | -> | Consumer | -> | Table |
| (e.g., SQL Query) | | (e.g., Event Table) | | (e.g., events_statements_summary_by_digest) |
+---------------------+ +---------------------+ +---------------------+4. Performance Schema 的配置
P_S 的配置主要涉及到 Instrument 和 Consumer 的启用和禁用。
-
启用和禁用 Instrument：
可以通过修改
setup_instruments表来启用和禁用 Instrument。 例如，要启用所有与 SQL 语句相关的 Instrument，可以执行以下 SQL 语句：UPDATE performance_schema.setup_instruments SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE 'statement/%';要禁用所有与 SQL 语句相关的 Instrument，可以执行以下 SQL 语句：
UPDATE performance_schema.setup_instruments SET enabled = 'NO' WHERE name LIKE 'statement/%'; -
启用和禁用 Consumer：
可以通过修改
setup_consumers表来启用和禁用 Consumer。 例如，要启用所有事件相关的 Consumer，可以执行以下 SQL 语句：UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE '%events%';要禁用所有事件相关的 Consumer，可以执行以下 SQL 语句：
UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled = 'NO' WHERE name LIKE '%events%';
注意： 修改 setup_instruments 和 setup_consumers 表需要 SUPER 权限。 修改后，需要重启 MySQL 服务器才能生效，或者执行 FLUSH INSTRUMENTS 和 FLUSH TABLES 命令。 建议重启服务器，以确保配置完全生效。
5. Performance Schema 常用表
P_S 提供了大量的表，涵盖了服务器内部的各个方面。 下面列出一些常用的表：
| 表名 | 描述 |
|---|---|
events_statements_current |
包含当前正在执行的语句的事件信息。 |
events_statements_history |
包含最近执行的语句的事件信息。 默认情况下，只保存最近10个事件。 |
events_statements_history_long |
包含更长时间段内执行的语句的事件信息。 默认情况下，只保存最近10000个事件。 |
events_statements_summary_by_digest |
按照SQL语句的摘要（digest）进行分组，统计每个SQL语句的执行次数、总执行时间、平均执行时间、最大执行时间等等。 这是最常用的表之一，可以帮助我们找到执行频率高、执行时间长的SQL语句。 |
events_waits_current |
包含当前正在等待的事件信息，例如锁等待、I/O等待等等。 |
events_waits_history |
包含最近发生的等待事件信息。 |
events_waits_summary_global_by_event_name |
按照事件名称进行分组，统计每个事件的等待次数、总等待时间、平均等待时间、最大等待时间等等。 可以帮助我们找到导致服务器性能瓶颈的等待事件。 |
global_status |
包含服务器的全局状态信息，例如连接数、线程数、QPS、TPS等等。 虽然不是P_S的专属，但是通常与P_S结合使用。 |
global_variables |
包含服务器的全局变量信息。 虽然不是P_S的专属，但是通常与P_S结合使用。 |
threads |
包含当前所有线程的信息，例如线程ID、线程状态、线程执行的SQL语句等等。 |
memory_summary_global_by_event_name |
按照事件名称进行分组，统计每个事件的内存使用情况。 可以帮助我们找到内存泄漏或者内存使用过多的事件。 |
file_summary_by_event_name |
按照事件名称进行分组，统计每个事件的文件I/O操作情况。 可以帮助我们找到I/O瓶颈。 |
6. Performance Schema 的使用示例
下面通过几个示例来演示如何使用 P_S 进行性能分析。
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示例 1：查找执行时间最长的 SQL 语句
SELECT DIGEST_TEXT, COUNT_STAR, 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_digest ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC LIMIT 10;这个查询语句会返回执行时间最长的 10 条 SQL 语句的摘要信息、执行次数、总执行时间、平均执行时间和最大执行时间。
其中，DIGEST_TEXT是 SQL 语句的摘要，COUNT_STAR是执行次数，SUM_TIMER_WAIT是总执行时间，AVG_TIMER_WAIT是平均执行时间，MAX_TIMER_WAIT是最大执行时间。 时间单位是皮秒，需要除以 1000000000000 转换为秒。 -
示例 2：查找锁等待时间最长的事件
SELECT EVENT_NAME, COUNT_STAR, 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_waits_summary_global_by_event_name WHERE EVENT_NAME LIKE 'wait/lock/%' ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC LIMIT 10;这个查询语句会返回锁等待时间最长的 10 个事件的名称、等待次数、总等待时间、平均等待时间和最大等待时间。
其中，EVENT_NAME是事件的名称，COUNT_STAR是等待次数，SUM_TIMER_WAIT是总等待时间，AVG_TIMER_WAIT是平均等待时间，MAX_TIMER_WAIT是最大等待时间。 时间单位是皮秒，需要除以 1000000000000 转换为秒。 -
示例 3：查找当前正在执行的 SQL 语句
SELECT THREAD_ID, PROCESSLIST_ID, PROCESSLIST_USER, PROCESSLIST_HOST, PROCESSLIST_DB, SQL_TEXT FROM performance_schema.threads WHERE PROCESSLIST_STATE != '';这个查询语句会返回当前正在执行的 SQL 语句的线程ID、进程ID、用户名、主机名、数据库名和SQL语句。
其中，THREAD_ID是线程ID，PROCESSLIST_ID是进程ID，PROCESSLIST_USER是用户名，PROCESSLIST_HOST是主机名，PROCESSLIST_DB是数据库名，SQL_TEXT是SQL语句。 -
示例 4：分析特定SQL语句的执行计划
首先，找到你需要分析的SQL语句的
DIGEST值，可以通过示例1中的查询找到。然后，你可以使用MySQL的EXPLAIN命令结合SQL语句的摘要来分析执行计划。 但是，P_S本身不直接提供执行计划，需要结合其他工具和命令。-- 假设你找到了一个 DIGEST 值为 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' 的SQL语句 -- 你需要构造一个与该摘要对应的SQL语句，然后使用 EXPLAIN 命令 EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE your_condition; -- 将 'your_table' 和 'your_condition' 替换为实际的表名和条件EXPLAIN命令会返回SQL语句的执行计划，包括使用的索引、扫描的行数等等。 通过分析执行计划，你可以找到SQL语句的性能瓶颈，例如缺少索引、全表扫描等等。 -
示例 5：监控内存使用情况
SELECT EVENT_NAME, COUNT_ALLOC, SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOCATED, SUM_NUMBER_OF_BYTES_FREE FROM performance_schema.memory_summary_global_by_event_name ORDER BY SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOCATED DESC LIMIT 10;这个查询语句会返回内存使用最多的 10 个事件的名称、分配次数、总分配字节数和总释放字节数。
其中，EVENT_NAME是事件的名称，COUNT_ALLOC是分配次数，SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOCATED是总分配字节数，SUM_NUMBER_OF_BYTES_FREE是总释放字节数。 通过分析内存使用情况，你可以找到内存泄漏或者内存使用过多的事件。
7. Performance Schema 的注意事项
- 启用 P_S 会带来一定的性能开销。 虽然 P_S 的设计目标之一就是尽可能地降低对服务器性能的影响，但是启用 P_S 仍然会带来一定的性能开销。 因此，建议只在需要进行性能分析的时候才启用 P_S，并在分析完成后及时禁用 P_S。
- P_S 的数据存储在内存中。 这意味着服务器重启后，P_S 的数据会丢失。 如果需要长期保存 P_S 的数据，可以将 P_S 的数据定期导出到磁盘上。
- P_S 的数据量可能会很大。 P_S 能够监控到非常细粒度的操作，因此 P_S 的数据量可能会很大。 为了避免 P_S 占用过多的内存，可以调整 P_S 的配置，例如减少监控的事件数量、降低数据收集的频率等等。
- P_S 的数据可能不准确。 P_S 通过采样和聚合等技术来降低对服务器性能的影响，因此 P_S 的数据可能不完全准确。 但是，P_S 的数据仍然可以提供有价值的参考信息，帮助我们进行性能分析。
- 权限问题： 访问和修改 Performance Schema 需要特定的权限，例如
SELECT和UPDATE权限。 确保你的用户拥有足够的权限来使用 P_S。 - 数据类型： P_S 中很多时间相关的字段使用皮秒作为单位。 在进行数据分析时，需要将其转换为更常用的单位，例如秒或毫秒。
- 与其他监控工具结合使用： P_S 可以与其他监控工具结合使用，例如 Prometheus、Grafana 等。 可以将 P_S 的数据导出到这些工具中，进行更加灵活和可视化的监控。
8. P_S 与其他监控工具的比较
| 特性 | Performance Schema (P_S) | 慢查询日志 (Slow Query Log) | MySQL Enterprise Monitor (MEM) |
|---|---|---|---|
| 数据来源 | 服务器内部实时数据 | 基于文件记录的慢查询语句 | 基于代理的监控数据 |
| 数据粒度 | 非常细粒度，涵盖各种事件 | 仅限于慢查询语句 | 汇总的性能指标 |
| 性能开销 | 较低，但仍有一定开销 | 较低，但可能影响磁盘I/O | 较高，需要部署和维护代理 |
| 实时性 | 实时更新 | 延迟较高 | 准实时 |
| 易用性 | SQL接口，需要一定的SQL知识 | 文本文件，需要解析 | 图形化界面，易于使用 |
| 可配置性 | 非常灵活，可以配置各种事件 | 有限，只能设置阈值 | 可配置，但不如P_S灵活 |
| 功能 | 深入的性能分析 | 慢查询语句的定位 | 全面的监控和管理 |
| 适用场景 | 深入的性能瓶颈分析 | 快速定位慢查询语句 | 整体的服务器监控和管理 |
| 是否需要付费 | 免费 | 免费 | 需要付费 |
9. 总结：Performance Schema 是性能监控的强大工具
Performance Schema 是 MySQL 运维和监控中不可或缺的工具。 它提供了细粒度、实时、可配置的性能数据，可以帮助我们深入了解服务器的运行状态，找到性能瓶颈，并进行优化。 虽然使用 P_S 需要一定的 SQL 知识，并且会带来一定的性能开销，但是它所提供的价值是巨大的。 通过合理地配置和使用 P_S，我们可以更好地管理和优化 MySQL 服务器的性能。