数据库系列之MySQL和TiDB中慢日志分析

慢日志主要用来记录在数据库中执行时间超过指定时间的SQL语句。通过慢查询日志，可以查找出哪些语句的执行效率低，以便进行优化。本文简要介绍了MySQL和TiDB中的慢日志结构，通过横向对比加深对分布式数据库慢日志结构的理解。

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1、MySQL中的慢日志

1.1 MySQL慢日志介绍

慢日志主要用来记录在数据库中执行时间超过指定时间的SQL语句。通过慢查询日志，可以查找出哪些语句的执行效率低，以便进行优化。默认情况下，MySQL并没有开启慢日志，可以通过修改slow_query_log参数来打开慢日志。与慢日志相关的参数介绍如下：

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一般情况下，我们只需开启慢日志记录，配置下阈值时间，其余参数可按默认配置。在实际生产环境中可以根据需要进行调整，通常设置为long_query_time为100ms。

1.2 慢日志分析工具

1.2.1 开启慢查询

默认情况下slow_query_log的值为OFF，表示慢查询日志是禁用的，可以通过设置slow_query_log的值来开启。下面这种修改方法是临时开启慢查询，不需要重启数据库，但是重启mysql后慢查询失效。如果需要重启后生效，需要修改配置文件。

mysql> show variables like 'slow_query%';
+---------------------+-----------------------------------------------+
| Variable_name       | Value                                         |
+---------------------+-----------------------------------------------+
| slow_query_log      | OFF                                           |
| slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/tango-GDB-DB01-slow.log |
+---------------------+-----------------------------------------------+
2 rows in set (0.11 sec)
mysql> show variables like 'long%';
+-----------------+-----------+
| Variable_name   | Value     |
+-----------------+-----------+
| long_query_time | 10.000000 |
+-----------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

#开启slow query并设置阈值为100ms
mysql> set global slow_query_log=1;
Query OK, 0 rows affected (0.10 sec)

mysql> set long_query_time=0.1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> show variables like 'slow_query%';
+---------------------+-----------------------------------------------+
| Variable_name       | Value                                         |
+---------------------+-----------------------------------------------+
| slow_query_log      | ON                                            |
| slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/tango-GDB-DB01-slow.log |
+---------------------+-----------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> show variables like 'long%';
+-----------------+----------+
| Variable_name   | Value    |
+-----------------+----------+
| long_query_time | 0.100000 |
+-----------------+----------+
1 row in set (0.00 sec)

开启慢日志后，运行简单的SQL查看慢查询日志

mysql> select count(1) from sbtest.sbtest1 where id between 100 and 10000 ;
+----------+
| count(1) |
+----------+
|     9901 |
+----------+
1 row in set (0.55 sec)

[root@tango-GDB-DB01 data]# less tango-GDB-DB01-slow.log 
# Time: 2021-10-17T00:26:03.079183Z
# User@Host: root[root] @ localhost []  Id:     8
# Query_time: 0.546503  Lock_time: 0.386796 Rows_sent: 1  Rows_examined: 9901
SET timestamp=1634430362;
select count(1) from sbtest.sbtest1 where id between 100 and 10000;

通过命令查看有多少慢查询日志

mysql> show global status like '%Slow_queries%';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Slow_queries  | 3     |
+---------------+-------+
1 row in set (0.49 sec)

1.2.2 日志分析工具mysqldumpslow

在生产环境中，如果要手工分析日志，查找、分析SQL，显然是个体力活，MySQL提供了日志分析工具mysqldumpslow。使用很简单，可以跟-h来查看具体的用法

[root@tango-GDB-DB01 data]# ../bin/mysqldumpslow  tango-GDB-DB01-slow.log
Reading mysql slow query log from tango-GDB-DB01-slow.log
Count: 1  Time=0.16s (0s)  Lock=0.39s (0s)  Rows=1.0 (1), root[root]@localhost
  select count(N) from sbtest.sbtest1 where id between N and N

主要功能是, 统计不同慢 sql 下面这些属性：

• 出现次数(Count),
• 执行最长时间(Time),
• 等待锁的时间(Lock),
• 发送给客户端的行总数(Rows),
• 用户以及sql语句本身(抽象了一下格式, 比如 limit 1, 20 用 limit N,N 表示).

1.2.3 开源工具pt-query-digest

pt-query-digest是用于分析mysql慢查询的一个工具，它可以分析binlog、General log、slowlog，也可以通过SHOWPROCESSLIST或者通过tcpdump抓取的MySQL协议数据来进行分析。可以把分析结果输出到文件中，分析过程是先对查询语句的条件进行参数化，然后对参数化以后的查询进行分组统计，统计出各查询的执行时间、次数、占比等，可以借助分析结果找出问题进行优化。

1）安装pt-query-digest

# yum install perl-DBI
# yum install perl-DBD-MySQL
# yum install perl-Time-HiRes
# yum install perl-IO-Socket-SSL
# yum -y install perl-Digest-MD5
cd /usr/local/src
wget percona.com/get/percona-toolkit.tar.gz
tar zxf percona-toolkit.tar.gz
cd percona-toolkit-3.3.1
perl Makefile.PL PREFIX=/usr/local/percona-toolkit
make && make install

2）pt-query-digest语法及重要选项

pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]
--create-review-table  当使用--review参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。
--create-history-table  当使用--history参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。
--filter  对输入的慢查询按指定的字符串进行匹配过滤后再进行分析
--limit    限制输出结果百分比或数量，默认值是20,即将最慢的20条语句输出，如果是50%则按总响应时间占比从大到小排序，输出到总和达到50%位置截止。
--host  mysql服务器地址
--user  mysql用户名
--password  mysql用户密码
--history 将分析结果保存到表中，分析结果比较详细，下次再使用--history时，如果存在相同的语句，且查询所在的时间区间和历史表中的不同，则会记录到数据表中，可以通过查询同一CHECKSUM来比较某类型查询的历史变化。
--review 将分析结果保存到表中，这个分析只是对查询条件进行参数化，一个类型的查询一条记录，比较简单。当下次使用--review时，如果存在相同的语句分析，就不会记录到数据表中。
--output 分析结果输出类型，值可以是report(标准分析报告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便于阅读。
--since 从什么时间开始分析，值为字符串，可以是指定的某个”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的时间点，也可以是简单的一个时间值：s(秒)、h(小时)、m(分钟)、d(天)，如12h就表示从12小时前开始统计。
--until 截止时间，配合—since可以分析一段时间内的慢查询。

3）分析pt-query-digest输出结果

• 第一部分：总体统计结果

# 该工具执行日志分析的用户时间，系统时间，物理内存占用大小，虚拟内存占用大小
# 200ms user time, 130ms system time, 25.73M rss, 220.28M vsz
# 工具执行时间
# Current date: Sat Oct 24 10:30:19 2021
# 运行分析工具的主机名
# Hostname: tango-GDB-DB01
# 被分析的文件名
# Files: /usr/local/mysql/data/tango-GDB-DB01-slow.log
# 语句总数量，唯一的语句数量，QPS，并发数
# Overall: 4 total, 4 unique, 0.01 QPS, 0.11x concurrency________________
# 日志记录的时间范围
# Time range: 2021-10-17T00:24:42 to 2021-10-17T00:29:33
# 属性               总计      最小    最大    平均    95%  标准    中等
# Attribute          total     min     max     avg     95%  stddev  median
# ============     ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# 语句执行时间
# Exec time            33s   398ms     32s      8s     32s     14s     16s
# 锁占用时间
# Lock time          390ms   147us   387ms    97ms   374ms   162ms   188ms
# 发送到客户端的行数
# Rows sent              4       1       1       1       1       0       1
# select语句扫描行数
# Rows examine       9.67k       0   9.67k   2.42k   9.33k   4.04k   4.67k
# 查询的字符数
# Query size           208      28      74      52   72.65   18.73   69.27

1. Overall：总共有多少条查询
2. Time range：查询执行的时间范围
3. unique：唯一查询数量，即对查询条件进行参数化以后，总共有多少个不同的查询
4. total：总计 min：最小 max：最大 avg：平均
5. 95%：把所有值从小到大排列，位置位于95%的那个数，这个数一般最具有参考价值
6. median：中位数，把所有值从小到大排列，位置位于中间那个数

• 第二部分：查询分组统计结果

# Profile
# Rank Query ID                            Response time Calls R/Call  V/M
# ==== =================================== ============= ===== ======= ===
#    1 0x028E79DCDB99AC4C8AE06173AA02BA16  31.9112 95.7%     1 31.9112  0.00 SELECT sbtest?
# MISC 0xMISC                               1.4378  4.3%     3  0.4793   0.0 <3 ITEMS>

1. Rank：所有语句的排名，默认按查询时间降序排列，通过–order-by指定
2. Query ID：语句的ID，（去掉多余空格和文本字符，计算hash值）
3. Response：总的响应时间
4. time：该查询在本次分析中总的时间占比
5. calls：执行次数，即本次分析总共有多少条这种类型的查询语句
6. R/Call：平均每次执行的响应时间
7. V/M：响应时间Variance-to-mean的比率
8. Item：查询对象

• 第三部分：每一种查询的详细统计结果

# Query 1: 0 QPS, 0x concurrency, ID 0x028E79DCDB99AC4C8AE06173AA02BA16 at byte 382
# This item is included in the report because it matches --limit.
# Scores: V/M = 0.00
# Time range: all events occurred at 2021-10-17T00:24:42
# Attribute    pct   total     min     max     avg     95%  stddev  median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count         25       1
# Exec time     95     32s     32s     32s     32s     32s       0     32s
# Lock time      0     2ms     2ms     2ms     2ms     2ms       0     2ms
# Rows sent     25       1       1       1       1       1       0       1
# Rows examine   0       0       0       0       0       0       0       0
# Query size    13      28      28      28      28      28       0      28
# String:
# Hosts        localhost
# Users        root
# Query_time distribution
#   1us
#  10us
# 100us
#   1ms
#  10ms
# 100ms
#    1s
#  10s+  ################################################################
# Tables
#    SHOW TABLE STATUS LIKE 'sbtest1'\G
#    SHOW CREATE TABLE `sbtest1`\G
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select count(1) from sbtest1\G

1. 由下面查询的详细统计结果，最上面的表格列出了执行次数、最大、最小、平均、95%等各项目的统计。
2. ID：查询的ID号，和上图的Query ID对应
3. Databases：数据库名
4. Users：各个用户执行的次数（占比）
5. Query_time distribution ：查询时间分布, 长短体现区间占比，本例中1s-10s之间查询数量是10s以上的两倍。
6. Tables：查询中涉及到的表
7. Explain：SQL语句

2、TiDB中的慢日志

2.1 TiDB中慢日志介绍

TiDB会将执行时间超过slow-threshold（默认值为300毫秒）的语句输出到slow-query-file日志文件中，用于帮助用户定位慢查询语句，分析和解决SQL执行的性能问题。TiDB默认启用慢查询日志，可以修改配置 enable-slow-log来启用或禁用它。

• tidb_slow_log_threshold：设置慢日志的阈值，执行时间超过阈值的 SQL 语句将被记录到慢日志中。默认值是 300 ms。
• tidb_query_log_max_len：设置慢日志记录 SQL 语句的最大长度。默认值是 4096 byte。
• tidb_redact_log：设置慢日志记录 SQL 时是否将用户数据脱敏用 ? 代替。默认值是 0 ，即关闭该功能。
• tidb_enable_collect_execution_info：设置是否记录执行计划中各个算子的物理执行信息，默认值是 1。该功能对性能的影响约为 3%。

用户可通过查询INFORMATION_SCHEMA.SLOW_QUERY表来查询慢查询日志中的内容，表中列名和慢日志中字段名一一对应。在TiDB 4.0中，SLOW_QUERY已经支持查询任意时间段的慢日志，即支持查询已经被rotate的慢日志文件的数据。用户查询时只需要指定TIME时间范围即可定位需要解析的慢日志文件。如果查询不指定时间范围，则只解析当前的慢日志文件

2.2 使用pt-query-digest分析慢日志

TiDB中的慢日志可以使用工具pt-query-digest进行解析：

[root@tango-centos01 bin]# ./pt-query-digest --report /tidb-deploy/tidb-4000/log/tidb_slow_query.log > /tmp/result.txt

# Query 1: 0.00 QPS, 0.00x concurrency, ID 0xF56F9650E481C1EAE6740F83A3E451C9 at byte 1705729
# This item is included in the report because it matches --limit.
# Scores: V/M = 45.86
# Time range: 2020-11-15T18:02:59 to 2021-03-15T19:32:58
# Attribute    pct   total     min     max     avg     95%  stddev  median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count         27    1151
# Exec time     28   5698s   301ms    344s      5s     21s     15s      1s
# Query size    20 201.21k     179     183  179.01  174.84       0  174.84
# Backoff time  32     18s     2ms      6s      1s      5s      2s    91ms
# Compile time  33    577s   190us     42s   501ms      2s      2s     3ms
# Cop backoff   29     15s      2s      6s      4s      6s      2s      5s
# Cop backoff   29     57s     11s     19s     14s     19s      3s     17s
# Cop backoff    9     2ms     2ms     2ms     2ms     2ms       0     2ms
# Cop backoff   14      1s      1s      1s      1s      1s       0      1s
# Cop backoff   78      3s    61ms      2s   256ms   163ms   513ms    82ms
# Cop backoff   61     16s      1s      5s      1s      2s      1s   992ms
# Cop backoff   31   222ms     2ms   164ms    56ms   163ms    66ms   108ms
# Cop backoff   25     27s      1s     18s      7s     18s      7s     12s
# Cop proc avg  19    1.57       0    0.93    0.00       0    0.03       0
# Cop time      37    715s     1us     38s   639ms      2s      2s   219ms
# Cop wait avg  45   16.85       0    2.46    0.02    0.00    0.15       0
# Mem max       39  33.54M  30.69k  30.70k  30.69k  30.09k       0  30.09k
# Num cop task  27   1.09k       0       1    0.97    0.99    0.16    0.99
# Parse time    22    359s    47us     66s   312ms   705ms      3s   144us
# Process time  15      2s     1ms   934ms    31ms    56ms   134ms   972us
# Request coun  27   1.09k       1       1       1       1       0       1
# Total keys     0   1.09k       1       1       1       1       0       1
# Txn start ts  27 410.92E       0 376.21P 365.58P   1.25P 209.72T   1.25P
# Wait time     35     17s     1ms      2s    86ms   393ms   346ms   972us
# String:
# Cop proc add 192.168.112.102:20160 (656/56%)... 2 more
# Cop wait add 192.168.112.102:20160 (656/56%)... 2 more
# Digest       e0cf0e2dccc824f34e52c6341356354f77cce9342074...
# Has more res false
# Index names  [bind_info:time_index]
# Is internal  true
# Plan         tidb_decod... (1149/99%), tidb_decod... (2/0%)
# Plan digest  76900b4634678820c876c2855d6bd7e7a7b0f9b46a8d...
# Plan from ca false
# Prepared     false
# Stats        bind_info:pseudo
# Succ         true (1119/97%), false (32/2%)
# Query_time distribution
#   1us
#  10us
# 100us
#   1ms
#  10ms
# 100ms  #######################################################
#    1s  ################################################################
#  10s+  ############
# Tables
#    SHOW TABLE STATUS FROM `mysql` LIKE 'bind_info'\G
#    SHOW CREATE TABLE `mysql`.`bind_info`\G
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select original_sql, bind_sql, default_db, status, create_time, update_time, charset, collation from mysql.bind_info where update_time > "0000-00-00 00:00:00" order by update_time\G

2.3 慢查询中的字段

1）Slow Query 基础信息：

• Time：表示日志打印时间。
• Query_time：表示执行这个语句花费的时间。
• Parse_time：表示这个语句在语法解析阶段花费的时间。
• Compile_time：表示这个语句在查询优化阶段花费的时间。
• Query：表示 SQL 语句。慢日志里面不会打印 Query，但映射到内存表后，对应的字段叫 Query。
• Digest：表示 SQL 语句的指纹。
• Txn_start_ts：表示事务的开始时间戳，也是事务的唯一 ID，可以用这个值在 TiDB 日志中查找事务相关的其他日志。
• Is_internal：表示是否为 TiDB 内部的 SQL 语句。true 表示 TiDB 系统内部执行的 SQL 语句，false 表示用户执行的 SQL 语句。
• Index_ids：表示语句涉及到的索引的 ID。
• Succ：表示语句是否执行成功。
• Backoff_time：表示语句遇到需要重试的错误时在重试前等待的时间。常见的需要重试的错误有以下几种：遇到了 lock、Region 分裂、tikv server is busy。
• Plan：表示语句的执行计划，用 select tidb_decode_plan(‘xxx…’) SQL 语句可以解析出具体的执行计划。
• Prepared：表示这个语句是否是 Prepare 或 Execute 的请求。
• Plan_from_cache：表示这个语句是否命中了执行计划缓存。
• Rewrite_time：表示这个语句在查询改写阶段花费的时间。
• Preproc_subqueries：表示这个语句中被提前执行的子查询个数，如 where id in (select if from t) 这个子查询就可能被提前执行。
• Preproc_subqueries_time：表示这个语句中被提前执行的子查询耗时。
• Exec_retry_count：表示这个语句执行的重试次数。一般出现在悲观事务中，上锁失败时重试执行该语句。
• Exec_retry_time：表示这个语句的重试执行时间。例如某个查询一共执行了三次（前两次失败），则 Exec_retry_time 表示前两次的执行时间之和，Query_time 减去 Exec_retry_time 则为最后一次执行时间。

2）和事务执行相关的字段：

• Prewrite_time：表示事务两阶段提交中第一阶段（prewrite 阶段）的耗时。
• Commit_time：表示事务两阶段提交中第二阶段（commit 阶段）的耗时。
• Get_commit_ts_time：表示事务两阶段提交中第二阶段（commit 阶段）获取 commit 时间戳的耗时。
• Local_latch_wait_time：表示事务两阶段提交中第二阶段（commit 阶段）发起前在 TiDB 侧等锁的耗时。
• Write_keys：表示该事务向 TiKV 的 Write CF 写入 Key 的数量。
• Write_size：表示事务提交时写 key 或 value 的总大小。
• Prewrite_region：表示事务两阶段提交中第一阶段（prewrite 阶段）涉及的 TiKV Region 数量。每个 Region 会触发一次远程过程调用。

3）和内存使用相关的字段：

• Mem_max：表示执行期间 TiDB 使用的最大内存空间，单位为 byte。

4）和硬盘使用相关的字段：

• Disk_max: 表示执行期间 TiDB 使用的最大硬盘空间，单位为 byte。

5）和 SQL 执行的用户相关的字段：

• User：表示执行语句的用户名。
• Conn_ID：表示用户的链接 ID，可以用类似 con:3 的关键字在 TiDB 日志中查找该链接相关的其他日志。
• DB：表示执行语句时使用的 database。

6）和TiKV Coprocessor Task 相关的字段：

• Request_count：表示这个语句发送的 Coprocessor 请求的数量。
• Total_keys：表示 Coprocessor 扫过的 key 的数量。
• Process_time：执行 SQL 在 TiKV 的处理时间之和，因为数据会并行的发到 TiKV 执行，这个值可能会超过 Query_time。
• Wait_time：表示这个语句在 TiKV 的等待时间之和，因为 TiKV 的 Coprocessor 线程数是有限的，当所有的 Coprocessor 线程都在工作的时候，请求会排队；当队列中有某些请求耗时很长的时候，后面的请求的等待时间都会增加。
• Process_keys：表示 Coprocessor 处理的 key 的数量。相比 total_keys，processed_keys 不包含 MVCC 的旧版本。如果 processed_keys 和 total_keys 相差很大，说明旧版本比较多。
• Cop_proc_avg：cop-task 的平均执行时间。
• Cop_proc_p90：cop-task 的 P90 分位执行时间。
• Cop_proc_max：cop-task 的最大执行时间。
• Cop_proc_addr：执行时间最长的 cop-task 所在地址。
• Cop_wait_avg：cop-task 的平均等待时间。
• Cop_wait_p90：cop-task 的 P90 分位等待时间。
• Cop_wait_max：cop-task 的最大等待时间。
• Cop_wait_addr：等待时间最长的 cop-task 所在地址。
• Cop_backoff_{backoff-type}_total_times：因某种错误造成的 backoff 总次数。
• Cop_backoff_{backoff-type}_total_time：因某种错误造成的 backoff 总时间。
• Cop_backoff_{backoff-type}_max_time：因某种错误造成的最大 backoff 时间。
• Cop_backoff_{backoff-type}_max_addr：因某种错误造成的最大 backoff 时间的 cop-task 地址。
• Cop_backoff_{backoff-type}_avg_time：因某种错误造成的平均 backoff 时间。
• Cop_backoff_{backoff-type}_p90_time：因某种错误造成的 P90 分位 backoff 时间。

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参考资料：

1. https://blog.csdn.net/enweitech/article/details/80239189
2. https://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6265873.html
3. https://www.cnblogs.com/mysqljs/p/14779645.html
4. https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/identify-slow-queries

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