如何正确理解 RT 并监控 MySQL 的响应时间

一、前言

响应时间(response time 简称 RT)是从系统接收请求开始到返回响应之间的时间跨度,是一项极其重要的性能指标。它可以从侧面反映系统的整体吞吐量,也是业务请求(比如 sql 请求)的性能好坏的判断依据。

举个例子 A 要从杭州坐飞机到北京机场,经历如下:

从公司到萧山机场 40min
机场安检,候机,登机 40min
飞机飞行 耗时 100min
飞机落地,打的到望京 耗时40min
RT= 40 + 40 + 100 + 40 =220min

其中真正的 ‘执行’ 时间就飞机飞行的时间(100min+40+40),其他安检、候机、堵车的都是等待时间。

RT = 等待时间 + 执行时间

假如到机场的过程中发生堵车,或者空中管制导致候机时间延长,整体的 RT 也会变长,但是飞机飞行时间是相对一定的。

从技术的角度来看 SQL 的请求路径:

app <---->(网络建立连接,data 传输)<----> proxy <---->(网络建立连接,data 传输)<----> mysql(执行)

因为网络问题丢包,重传等导致数据传输时间增加,进而导致总体的 RT 时间增加 ,还有常见的案例 app 服务器 cpu 飙高导致程序执行的速度变慢,JAVA 程序 GC 等因素也会导致 RT 升高。所以说 SQL 慢,其实 RT 就会高。但是反过来 RT 高,不一定是 SQL 慢的原因 。如果是开发同学遇到监控尤其是 trace 系统发现某个接口慢了,并不一定是 SQL 慢。

重点: 不要把 trace 系统中的监控 rt 直接当做 db 的执行时间

参考案例:Strace 解决性能问题案例一则

二、如何监控

前面说了 RT 的定义以及它所代表意义。接下来我们看看如何监控数据库的 RT ,现有的方式主要有两种。

2.1 tcprstat

tcprstat 是 Percona 基于 libpcap 研发的工具,是通过测量 TCP 的 request 和 response 所需的时间间隔,适用于一问一答式协议类型的处理。通常用来监测 MySQL 响应时间,或者说是请求在服务器端的处理时间,其输出结果包括了响应时间相关的统计值,用来诊断服务器端性能状况。

举个例子:

其输出结果包括了时间戳,以及响应时间的最大值、均值、方差等信息,输出信息可以通过 -f 参数进行定制,其中响应时间的单位为微妙。

其中对我们比较重要的是:

count:此间隔内处理完成的请求数量。 avg:此间隔内所有完成的请求,响应的平均时间。 95_avg:此间隔内,95% 的请求量的平均响应时间,单位微妙,该值较能体现 MySQL Server 的查询平均响应时间。 如果我们只需要输出 count, 平均时间, 95_avg, 99_avg 则可以用如下命令。tcprstat -p 3312 -t 1 -n 0 -l ip_address -f ‘%T\t%n\t%a\t%95a\t%99a\n’

关于 -f 的参数解释如下,读者朋友可以根据需要来调整输出

如果执行 tcprstat 遇到如下问题:

# tcprstat -p 3312 -t 1 -n 5
pcap: SIOCGIFFLAGS: bonding_masters: No such device

可以通过指定本地 ip -l local_ip 来解决。

2.2 MySQL 插件

Percona Server 提供一个叫做响应时间区间的功能,将 sql 耗时在指定区间的请求次数和总共的执行时间记录到表里面。其中时间区间跨度由 query_response_time_range_base 控制。

常用的区间范围为:(0, 0.000001], (0.000001, 0.000010],(0.000010,0.000100],(0.000100,0.001000],(0.001000, 0.010000], (0.010000,0.100000],(0.100000,1.000000],(1,10] 。

从 MySQL 5.6 开始以插件形式安装:

INSTALL PLUGIN QUERY_RESPONSE_TIME_AUDIT SONAME 'query_response_time.so';
INSTALL PLUGIN QUERY_RESPONSE_TIME SONAME 'query_response_time.so';
INSTALL PLUGIN QUERY_RESPONSE_TIME_READ SONAME 'query_response_time.so';
INSTALL PLUGIN QUERY_RESPONSE_TIME_WRITE SONAME 'query_response_time.so';

然后通过 show plugins 命令检查插件是否安装成功。

&gt; SHOW PLUGINS;
......
| QUERY_RESPONSE_TIME     | ACTIVE  | INFORMATION SCHEMA | query_response_time.so | GPL   |
| QUERY_RESPONSE_TIME_AUDIT  | ACTIVE  | AUDIT       | query_response_time.so | GPL   |
| QUERY_RESPONSE_TIME_READ  | ACTIVE  | INFORMATION SCHEMA | query_response_time.so | GPL   |
| QUERY_RESPONSE_TIME_WRITE  | ACTIVE  | INFORMATION SCHEMA | query_response_time.so | GPL   |
+-----------------------------+----------+--------------------+------------------------+---------

安装完成之后 在 INFORMATION_SCHEMA 生成三张表

QUERY_RESPONSE_TIME_WRITE 记录所有写请求的响应时间分布
QUERY_RESPONSE_TIME_READ 记录所有读请求的响应时间分布
QUERY_RESPONSE_TIME 可以认为是所有请求的响应时间分布。

查看 QUERY_RESPONSE_TIME 的内容

查询结果中 717 个 sql 请求耗时在 (0, 0.000001] 之间。47898 个 sql 请求的耗时在 (0.000001, 0.000010],总耗时 0.29 秒,其他以此类推。 需要注意的是 count 和total是累计值,监控的时候需要取后值减前值除以采样的时间间隔。

如何开启响应时间统计

在命令行中执行

SET GLOBAL query_response_time_stats = 1 ;

在 my.cnf 中

query_response_time_stats = 1

重置(将数据清零)三张表的统计值

SET GLOBAL query_response_time_flush=‘ON’;

常用的 sql

INFORMATION_SCHEMA [RW][TEST:qa_single_0:3312] 11:50:44
>SELECT c.count, c.time, (SELECT SUM(a.count) FROM INFORMATION_SCHEMA.QUERY_RESPONSE_TIME as a WHERE a.count != 0) as query_count, (SELECT COUNT(*)     FROM INFORMATION_SCHEMA.QUERY_RESPONSE_TIME as b WHERE b.count != 0) as not_zero_region_count, (SELECT COUNT(*)     FROM INFORMATION_SCHEMA.QUERY_RESPONSE_TIME) as region_count FROM INFORMATION_SCHEMA.QUERY_RESPONSE_TIME as c WHERE c.count > 0;
+-------+----------------+-------------+-----------------------+--------------+
| count | time           | query_count | not_zero_region_count | region_count |
+-------+----------------+-------------+-----------------------+--------------+
|     1 |       0.000001 |       71370 |                     7 |           14 |
|    86 |       0.000010 |       71370 |                     7 |           14 |
| 47375 |       0.000100 |       71370 |                     7 |           14 |
| 23404 |       0.001000 |       71370 |                     7 |           14 |
|   423 |       0.010000 |       71370 |                     7 |           14 |
|    79 |       0.100000 |       71370 |                     7 |           14 |
|     2 |       1.000000 |       71370 |                     7 |           14 |
+-------+----------------+-------------+-----------------------+--------------+
7 rows in set (0.00 sec)

通过监控脚本获取响应时间的数据在 grafna 展示的结果如下:

其他更详细的介绍可以去查阅 Percona 的官方文档。

三、小结

本文总结介绍 RT 在技术体系中的含义,以及介绍两种监控 MySQL 响应时间的方法。如果有其他更好的方式方法,欢迎读者朋友一起讨论。

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