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分类: Mysql/postgreSQL

2014-08-08 14:17:20

原文地址:mysql 性能监控 作者:wangjj20

重点关注的性能状态:
##########################################################################################
QPS(每秒Query 量):这里的QPS 实际上是指MySQL Server 每秒执行的Query总量:
QPS =  Queries / Seconds

##########################################################################################
TPS(每秒事务量): 在MySQL Server 中并没有直接事务计数器,我们只能通过回滚和提交计数器来计算出系统的事务量。所以,我们需要通过以下方式来得到客户端应用程序所请求的TPS 值:
TPS = (Com_commit + Com_rollback) / Seconds

##########################################################################################
Key Buffer 命中率:Key Buffer 命中率代表了MyISAM 类型表的索引的Cache命中率。该命中率的大小将直接影响MyISAM 类型表的读写性能。Key Buffer 命
中率实际上包括读命中率和写命中率两种,MySQL 中并没有直接给出这两个命中率的值,但是可以通过如下方式计算出来:
key_buffer_read_hits = (1 - Key_reads / Key_read_requests) * 100%
key_buffer_write_hits= (1 - Key_writes / Key_write_requests) * 100%

##########################################################################################
Innodb Buffer 命中率:这里Innodb Buffer 所指的是innodb_buffer_pool,也就是用来缓存Innodb 类型表的数据和索引的内存空间。类似Key buffer,我们
同样可以根据MySQL Server 提供的相应状态值计算出其命中率:
innodb_buffer_read_hits=(1-Innodb_buffer_pool_reads/Innodb_buffer_pool_read_requests) * 100%

##########################################################################################
Query Cache 命中率:如果我们使用了Query Cache,那么对Query Cache 命中率进行监控也是有必要的,因为他可能告诉我们是否在正确的使用Query Cache。
Query Cache 命中率的计算方式如下:
Query_cache_hits= (Qcache_hits / (Qcache_hits + Qcache_inserts)) * 100%

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Table Cache 状态量:Table Cache 的当前状态量可以帮助我们判断系统参数table_open_cache 的设置是否合理。如果状态变量Open_tables 与Opened_tables 之间的比率过低,则代表Table Cache 设置过小:
SHOW STATUS LIKE 'Open%';

##########################################################################################
Thread Cache 命中率:Thread Cache 命中率能够直接反应出我们的系统参数thread_cache_size 设置的是否合理。一个合理的thread_cache_size 参数能够
节约大量创建新连接时所需要消耗的资源。
Thread Cache 命中率计算方式如下:
Thread_cache_hits = (1 - Threads_created / Connections) * 100%

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锁定状态:锁定状态包括表锁和行锁两种,我们可以通过系统状态变量获得锁定总次数,锁定造成其他线程等待的次数,以及锁定等待时间信息。
SHOW  STATUS  LIKE '%lock%';
通过锁相关的系统变量,我们可以得出表锁总次数,其中造成其他现线程等待的次数。同时还可以得到非常详细的行锁信息,如行锁总次数,行锁总时间,每次行锁等待时间,行锁造成最大等待时间以及当前等待行锁的线程数。通过对这些量的监控,我们可以清晰的了解到系统整体的锁定是否严重。如当Table_locks_waited 与Table_locks_immediate 的比值较大,则说明我们的表锁造成的阻塞比较严重,可能需要调整Query 语句,或者更改存储引擎,亦或者需要调整业务逻辑。当然,具体改善方式必须根据实际场景来判断。而Innodb_row_lock_waits 较大,则说明Innodb 的行锁也比较严重,且影响了其他线程的正常处理。同样需要查找出原因并解决。造成Innodb 行锁严重的原因可能是Query 语句所利用的索引不够合理(Innodb 行锁是基于索引来锁定的),造成间隙锁过大。也可能是系统本身处理能力有限,则需要从其他方面(如硬件设备)来考虑解决。

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复制延时量:复制延时量将直接影响了Slave 数据库处于不一致状态的时间长短。
在Slave 节点上执行“SHOW SLAVE STATUS”命令,取Seconds_Behind_Master 项的值来了解Slave 当前的延时量(单位:秒)。

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Tmp table 状况:Tmp Table 的状况主要是用于监控MySQL 使用临时表的量是否过多,是否有临时表过大而不得不从内存中换出到磁盘文件上。临时表使用状态信息可以通过如下方式获得:
SHOW STATUS LIKE 'Created_tmp%';
+-------------------------+-------+
| Variable_name           | Value |
+-------------------------+-------+
| Created_tmp_disk_tables | 0     |
| Created_tmp_tables      | 0     |
+-------------------------+-------+

如果Created_tmp_tables 非常大,则可能是系统中排序操作过多,或者是表连接方式不是很优化。而如果是Created_tmp_disk_tables Created_tmp_tables 的比率过高,如超过10%,则我们需要考虑是否tmp_table_size 这个系统参数所设置的足够大。


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Binlog Cache 使用状况:Binlog Cache 用于存放还未写入磁盘的Binlog 信息。
相关状态变量如下:
SHOW STATUS LIKE 'Binlog_cache%';
Binlog_cache_disk_use 值不为0,则说明Binlog Cache 大小可能不够,可以增加binlog_cache_size 系统参数大小。

##########################################################################################
Innodb_log_waits 量:Innodb_log_waits 状态变量直接反应出Innodb Log Buffer 空间不足造成等待的次数。
SHOW STATUS LIKE 'Innodb_log_waits';
该变量值发生的频率将直接影响系统的写入性能,所以当该值达到每秒1 次时就该增加系统参数innodb_log_buffer_size 的值,毕竟这是一个系统共用的缓存,适当增加并不会造成内存不足的问题。





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