如何利用MySQL的性能架构（Performance Schema）构建一个实时的SQL性能监控系统？ - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

利用MySQL Performance Schema构建实时SQL性能监控系统

大家好，今天我们来聊聊如何利用MySQL的Performance Schema构建一个实时的SQL性能监控系统。Performance Schema是MySQL内置的性能监控工具，它提供了丰富的运行时性能数据，允许我们深入了解数据库内部的运作情况，并及时发现和解决性能瓶颈。

1. Performance Schema简介

Performance Schema是一个专门为监视MySQL服务器执行性能而设计的数据库。它以事件的形式记录服务器的各种活动，例如SQL语句的执行、锁的等待、I/O操作等。这些事件数据可以被用于分析性能瓶颈，优化SQL查询，以及调整服务器配置。

主要特点：

基于事件： Performance Schema记录服务器发生的各种事件，包括语句执行、锁等待、文件I/O等。
低开销： Performance Schema的设计目标之一是尽可能降低对服务器性能的影响。虽然会引入一些开销，但通常可以忽略不计，尤其是在合理配置的情况下。
可配置： 可以根据需要启用或禁用不同的instrumentation，从而控制收集的数据类型和数量。
实时性： Performance Schema提供近乎实时的性能数据，可以用于构建实时监控系统。

常用表：

表名	描述
`events_statements_current`	当前正在执行的SQL语句。
`events_statements_history`	最近执行的SQL语句历史记录（线程级别）。
`events_statements_history_long`	最近执行的SQL语句历史记录（全局级别）。
`events_waits_current`	当前正在发生的等待事件。
`events_waits_history`	最近发生的等待事件历史记录（线程级别）。
`events_waits_history_long`	最近发生的等待事件历史记录（全局级别）。
`threads`	数据库线程的信息，包括线程ID、状态、连接信息等。
`global_status`	全局状态变量，例如连接数、查询数等。
`global_variables`	全局系统变量，例如`max_connections`、`innodb_buffer_pool_size`等。
`memory_summary_global_by_event_name`	按事件名称汇总的全局内存使用情况。
`file_summary_by_event_name`	按事件名称汇总的文件I/O情况。
`socket_summary_by_event_name`	按事件名称汇总的Socket I/O情况。

2. 启用和配置 Performance Schema

默认情况下，Performance Schema可能没有完全启用。我们需要进行一些配置才能使用它。

步骤：

检查是否启用：
```
SELECT @@performance_schema;
```
如果返回 0，则需要启用它。
修改配置文件 (my.cnf/my.ini)：

在 [mysqld] 部分添加或修改以下配置：
```
performance_schema=ON
performance_schema_instrument='%=ON'
```
performance_schema=ON 启用Performance Schema。
performance_schema_instrument='%=ON' 启用所有的instrumentation，这意味着Performance Schema会收集所有类型的事件数据。生产环境中，应根据需要选择性启用，以减少开销。可以通过查询 performance_schema.setup_instruments 表来查看可用的instrumentation。
重启 MySQL 服务：

修改配置文件后，需要重启 MySQL 服务才能使配置生效。

选择性启用 Instrumentation：

为了降低开销，我们可以根据实际需求选择性地启用 Instrumentation。例如，只启用与SQL语句相关的Instrumentation：

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

这些SQL语句会启用所有以 statement/ 和 stage/ 开头的instrumentation，并启用相应的consumer。timed = 'YES' 表示启用计时功能，可以记录事件的持续时间。

调整 History 大小：

events_statements_history 和 events_statements_history_long 表存储最近执行的SQL语句历史记录。默认情况下，这些表的大小可能不足以满足我们的需求。可以通过修改 performance_schema.setup_instruments 表中的 HISTORY_SIZE 列来调整它们的大小。
```
UPDATE performance_schema.setup_instruments SET HISTORY_SIZE = 100 WHERE name = 'events_statements_history_long';
```
将 events_statements_history_long 表的大小调整为 100。

3. 构建实时监控系统

我们可以使用各种编程语言（如Python、Java等）来连接MySQL，查询Performance Schema的数据，并将其展示在监控面板上。

基本架构：

数据采集： 编写脚本定期从Performance Schema中查询数据。
数据存储： 将采集到的数据存储到时序数据库（如InfluxDB、Prometheus）或其他数据库中。
数据展示： 使用监控面板工具（如Grafana、Kibana）从数据库中读取数据，并以图表的形式展示出来。

Python 代码示例 (使用 mysql.connector 和 psutil 库):

import mysql.connector
import time
import psutil
import datetime

# 数据库连接配置
config = {
    'user': 'your_user',
    'password': 'your_password',
    'host': 'your_host',
    'database': 'performance_schema'
}

# 时序数据库 (这里简化为打印到控制台，实际应用中应存储到InfluxDB/Prometheus等)
def store_data(timestamp, data):
    print(f"[{timestamp}] {data}")

def get_cpu_usage():
    return psutil.cpu_percent(interval=1)

def get_memory_usage():
    memory = psutil.virtual_memory()
    return memory.percent

def get_disk_usage():
    disk = psutil.disk_usage('/')  # 根目录
    return disk.percent

def collect_performance_data():
    try:
        cnx = mysql.connector.connect(**config)
        cursor = cnx.cursor(dictionary=True)

        # 查询当前正在执行的SQL语句
        query_current_statements = """
        SELECT thread_id, sql_text, current_stage, timer_wait FROM events_statements_current;
        """

        # 查询全局状态变量
        query_global_status = """
        SHOW GLOBAL STATUS;
        """

        # 查询等待事件
        query_waits = """
        SELECT event_name, COUNT(*) AS count, SUM(timer_wait) AS total_wait_time
        FROM events_waits_summary_global_by_event_name
        WHERE event_name LIKE 'wait/synch/mutex/%' OR event_name LIKE 'wait/io/file/%'
        ORDER BY total_wait_time DESC
        LIMIT 10;
        """

        while True:
            timestamp = datetime.datetime.now().isoformat()
            # 1. CPU、内存和磁盘使用率
            cpu_usage = get_cpu_usage()
            memory_usage = get_memory_usage()
            disk_usage = get_disk_usage()
            store_data(timestamp, {"type": "system_metrics", "cpu_usage": cpu_usage, "memory_usage": memory_usage, "disk_usage": disk_usage})

            # 2. 当前执行的SQL语句
            cursor.execute(query_current_statements)
            current_statements = cursor.fetchall()
            store_data(timestamp, {"type": "current_statements", "data": current_statements})

            # 3. 全局状态变量
            cursor.execute(query_global_status)
            global_status = cursor.fetchall()
            status_dict = {}
            for item in global_status:
                status_dict[item['Variable_name']] = item['Value']
            store_data(timestamp, {"type": "global_status", "data": status_dict})

            # 4. 等待事件
            cursor.execute(query_waits)
            waits = cursor.fetchall()
            store_data(timestamp, {"type": "wait_events", "data": waits})

            time.sleep(5)  # 每5秒采集一次数据

    except mysql.connector.Error as err:
        print(f"MySQL Error: {err}")
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")
    finally:
        if cnx:
            cursor.close()
            cnx.close()

if __name__ == "__main__":
    collect_performance_data()

代码解释：

mysql.connector: 用于连接 MySQL 数据库。
psutil: 用于获取系统级别的CPU，内存，磁盘信息。
config: 数据库连接配置信息。
store_data: 将采集到的数据存储到时序数据库（这里简化为打印到控制台）。
collect_performance_data: 主函数，循环采集数据。
SQL 查询： 代码中包含了几个常用的 SQL 查询，用于获取当前执行的 SQL 语句、全局状态变量和等待事件。
time.sleep(5): 每 5 秒采集一次数据。

监控指标：

我们可以监控以下指标：

CPU 使用率： 反映服务器的 CPU 负载情况。
内存使用率： 反映服务器的内存使用情况。
磁盘 I/O： 反映服务器的磁盘 I/O 负载情况。
活跃连接数： 反映当前连接到数据库的客户端数量。
查询吞吐量 (QPS)： 每秒执行的查询数量。
慢查询数量： 执行时间超过阈值的查询数量。
锁等待时间： 线程等待锁的时间。
等待事件： 数据库中发生的各种等待事件，例如I/O等待、锁等待等。
当前正在执行的SQL语句： 实时查看数据库正在执行的SQL，定位问题SQL。

4. 优化 SQL 查询

Performance Schema 可以帮助我们找到执行缓慢的 SQL 查询。通过分析 events_statements_summary_global_by_event_name 表，我们可以找到执行时间最长的 SQL 查询。

示例：

SELECT
    DIGEST_TEXT,
    COUNT_STAR,
    SUM_TIMER_WAIT / 1000000000000 AS total_latency,
    AVG_TIMER_WAIT / 1000000000000 AS avg_latency
FROM
    events_statements_summary_global_by_digest
ORDER BY
    SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

这个查询会返回执行时间最长的 10 个 SQL 查询的摘要信息。DIGEST_TEXT 是 SQL 查询的规范化版本，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。

找到慢查询后，我们可以使用 EXPLAIN 命令分析查询计划，找出性能瓶颈，并进行优化，例如添加索引、重写查询等。

5. 总结

Performance Schema 是一个强大的 MySQL 性能监控工具，可以帮助我们构建实时的 SQL 性能监控系统，及时发现和解决性能瓶颈。通过合理配置 Performance Schema，并结合监控面板工具，我们可以深入了解数据库的运作情况，优化 SQL 查询，提高数据库性能。通过持续监控和分析，我们可以构建一个稳定、高效的 MySQL 数据库系统。

6. 优化 Performance Schema 开销

即使Performance Schema设计为低开销，但仍然需要关注其对生产环境的影响。以下是一些优化建议：

只启用需要的instrumentation： 不要盲目启用所有instrumentation。根据监控需求，选择性地启用。
限制history的大小： events_statements_history 和 events_statements_history_long 表会占用内存。合理设置HISTORY_SIZE，避免过度占用内存。
定期清理history： 定期清理events_statements_history 和 events_statements_history_long 表，释放内存。可以使用 TRUNCATE TABLE 命令。
使用合适的存储引擎： Performance Schema 的表使用 MEMORY 存储引擎，这意味着数据存储在内存中。如果需要持久化数据，可以考虑将数据导出到其他数据库。
监控 Performance Schema 的内存使用情况： 通过 memory_summary_global_by_event_name 表可以监控 Performance Schema 的内存使用情况。

7. 告警机制的构建

光有监控数据还不够，我们需要建立告警机制，以便在出现性能问题时及时通知相关人员。

告警策略：

CPU 使用率过高： 当 CPU 使用率超过某个阈值（例如 80%）时，触发告警。
内存使用率过高： 当内存使用率超过某个阈值（例如 90%）时，触发告警。
活跃连接数过多： 当活跃连接数接近 max_connections 时，触发告警。
慢查询数量过多： 当慢查询数量超过某个阈值时，触发告警。
锁等待时间过长： 当锁等待时间超过某个阈值时，触发告警。
等待事件持续时间过长： 某些关键等待事件持续时间超过阈值，触发告警。

告警方式：

邮件： 发送邮件通知相关人员。
短信： 发送短信通知相关人员。
即时通讯工具： 通过企业微信、钉钉等即时通讯工具发送通知。

实现方式：

集成到监控系统中： 大多数监控系统（如 Grafana）都支持告警功能。
编写独立的告警脚本： 编写脚本定期检查监控数据，如果满足告警条件，则发送通知。

8. 监控系统的可扩展性

随着业务的发展，数据库的规模可能会不断扩大。因此，我们需要考虑监控系统的可扩展性。

可扩展性策略：

使用分布式监控系统： 使用分布式监控系统（如 Prometheus）可以轻松扩展到监控多个数据库实例。
使用消息队列： 使用消息队列（如 Kafka）可以解耦数据采集和数据存储模块，提高系统的可靠性和可扩展性。
使用容器化技术： 使用 Docker 等容器化技术可以快速部署和扩展监控系统。

9. 持续优化和改进

构建实时 SQL 性能监控系统是一个持续的过程。我们需要不断收集和分析数据，优化 SQL 查询，调整服务器配置，并改进监控系统本身。通过持续的优化和改进，我们可以确保数据库系统始终保持最佳性能。

10. 围绕Performance Schema 构建性能监控系统的关键点

利用Performance Schema构建实时SQL性能监控系统，关键在于合理配置、选择合适的监控指标、构建告警机制，并且关注Performance Schema自身的开销。持续优化和改进，可以确保数据库系统始终保持最佳性能。