作者：老张
原文：http://blog.51cto.com/sumongo...
今儿给大家分享一篇，关于MySQL DBA必备工具的使用。可以方便帮助我们管理我们的数据库，让我们的工作更高效。
这款工具是 MySQL 一个重要分支 percona 的，名称叫做 percona-toolkit（一把锋利的瑞士军刀），它呢是一组命令的集合。今儿给大家介绍几个我们在生产环境中最长用到的。
工具包的下载地址：https://www.percona.com/downl...
安装过程很简单，先解压：
tar -zxvf percona-toolkit-3.0.3_x86_64.tar.gz
由于是二进制的包，解压完可以直接进到percona-toolkit-3.0.3/bin目录下使用。
锦囊妙计一：
pt-online-schema-change
功能可以在线整理表结构，收集碎片，给大表添加字段和索引。避免出现锁表导致阻塞读写的操作。针对 MySQL 5.7 版本，就可以不需要使用这个命令，直接在线 online DDL 就可以了。
展现过程如下：
由于是测试环境，就不创建一张数据量特大的表，主要让大家理解这个过程。
这是表里面数据的情况和表结构
mysql> select count(*) from su;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 100000 |
+----------+
1 row in set (0.03 sec)
mysql> desc su;
+-------+------------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+------------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+
| id | int(10) unsigned | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| c1 | int(11) | NO | | 0 | |
| c2 | int(11) | NO | | 0 | |
| c3 | int(11) | NO | | 0 | |
| c4 | int(11) | NO | | 0 | |
| c5 | timestamp | NO | | CURRENT_TIMESTAMP | on update CURRENT_TIMESTAMP |
| c6 | varchar(200) | NO | | | |在线增加字段的过程：
[root@node3 bin]# ./pt-online-schema-change --user=root --password=root123
--host=localhost --alter="ADD COLUMN city_id INT" D=test,t=su --execute
No slaves found. See --recursion-method if host node3 has slaves.
Not checking slave lag because no slaves were found and --check-slave-lag was not specified.
Operation, tries, wait:
analyze_table, 10, 1
copy_rows, 10, 0.25
create_triggers, 10, 1
drop_triggers, 10, 1
swap_tables, 10, 1
update_foreign_keys, 10, 1
Altering `test`.`su`...
Creating new table...
Created new table test._su_new OK.
Altering new table...
Altered `test`.`_su_new` OK.
2017-08-10T14:53:59 Creating triggers...
2017-08-10T14:53:59 Created triggers OK.
2017-08-10T14:53:59 Copying approximately 100163 rows...
2017-08-10T14:54:00 Copied rows OK.
2017-08-10T14:54:00 Analyzing new table...
2017-08-10T14:54:00 Swapping tables...
2017-08-10T14:54:00 Swapped original and new tables OK.
2017-08-10T14:54:00 Dropping old table...
2017-08-10T14:54:00 Dropped old table `test`.`_su_old` OK.
2017-08-10T14:54:00 Dropping triggers...
2017-08-10T14:54:00 Dropped triggers OK.
Successfully altered `test`.`su`.查看结果新增了一个 city_id 的字段：
mysql> desc su;
+---------+------------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+---------+------------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+
| id | int(10) unsigned | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| c1 | int(11) | NO | | 0 | |
| c2 | int(11) | NO | | 0 | |
| c3 | int(11) | NO | | 0 | |
| c4 | int(11) | NO | | 0 | |
| c5 | timestamp | NO | | CURRENT_TIMESTAMP | on update CURRENT_TIMESTAMP |
| c6 | varchar(200) | NO | | | |
| city_id | int(11) | YES | | NULL | |
+---------+------------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+锦囊妙计二：
pt-query-digest
功能：现在捕获线上TOP 10 慢 sql 语句。
大家都知道数据库大多数的性能问题是 sql 语句造成的，所以我们要抓住它们这些犯罪分子。及时做相关的优化处理。
展现过程如下：
可以根据时间间隔，来采样慢 sql 语句。since 是可以调整的 sql 语句
[root@node3 bin]# ./pt-query-digest --since=24h /data/mysql/slow.log > 1.log查看 sql 报告，总结慢语句有哪些，并可以看针对时间的消耗。
如下只是部分报告过程
cat 1.log
# Profile
# Rank Query ID Response time Calls R/Call V/M Item
# ==== ================== ============= ===== ======= ===== ==============
# 1 0x040ADBE3A1EED0A2 16.8901 87.2% 1 16.8901 0.00 CALL insert_su
# 2 0x8E44F4ED46297D4C 1.3013 6.7% 3 0.4338 0.18 INSERT SELECT test._su_new test.su
# 3 0x12E7CAFEA3145EEF 0.7431 3.8% 1 0.7431 0.00 DELETE su
# MISC 0xMISC 0.4434 2.3% 3 0.1478 0.0 <3ITEMS>
# Query 1: 0 QPS, 0x concurrency, ID 0x040ADBE3A1EED0A2 at byte 19060 ____
# Scores: V/M = 0.00
# Time range: all events occurred at 2017-08-02 12:12:07
# Attribute pct total min max avg 95% stddev median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count 2 1
# Exec time 47 18s 18s 18s 18s 18s 0 18s
# Lock time 0 103us 103us 103us 103us 103us 0 103us
# Rows sent 0 0 0 0 0 0 0 0
# Rows examine 0 0 0 0 0 0 0 0
# Query size 0 21 21 21 21 21 0 21
# String:# Databases test
# Hosts localhost
# Users root
# Query_time distribution
# 1us
# 10us
# 100us
# 1ms
# 10ms
# 100ms
# 1s
# 10s+
################################################################
call insert_su(50000)\G可以看到报告中，列举出了一些sql语句响应时间占比情况，和sql语句的执行时间情况。方便我们可以很直观的观察哪些语句有问题。（这里只列举了一条sql）
锦囊妙计三：
pt-heartbeat
功能监控主从延迟。监控从库落后主库大概多少时间。
环境介绍：192.168.56.132主库，192.168.56.133从库
操作如下：
在主库上执行：
[root@node3 bin]# ./pt-heartbeat --database test --update
--create-table --daemonize -uroot -proot123test为我监控同步的库，在该库下创建一张监控表heartbeat，后台进程会时时更新这张表。
在从库上执行监控主从同步延迟时间的语句：
master-server-id是主库的server-id, -h（主库ip）
[root@node4 bin]# ./pt-heartbeat --master-server-id=1323306
--monitor --database test -uzs -p123456 -h 192.168.56.132
0.00s [ 0.00s, 0.00s, 0.00s ]
0.00s [ 0.00s, 0.00s, 0.00s ]
0.00s [ 0.00s, 0.00s, 0.00s ]
0.00s [ 0.00s, 0.00s, 0.00s ]
0.00s [ 0.00s, 0.00s, 0.00s ]
0.00s [ 0.00s, 0.00s, 0.00s ]时间是0s，目前没有延迟的出现。
锦囊妙计四：
pt-table-checksum
功能检查主从复制一致性
原理：在主上执行检查语句去检查 mysql主从复制的一致性，生成 replace 语句，然后通过复制传递到从库，再通过update 更新 master_src 的值。最后通过检测从上 this_src 和 master_src 的
值从而判断复制是否一致。
比较test库的差异情况，在主库上面执行：
[root@node3 bin]# ./pt-table-checksum --no-check-binlog-format --nocheck-replication-filters
--databases=test --replicate=test.checksums --host=192.168.56.132 -uzs -p123456
TS ERRORS DIFFS ROWS CHUNKS SKIPPED TIME TABLE
08-10T16:01:02 0 0 1 1 0 0.013 test.heartbeat
08-10T16:01:02 0 0 0 1 0 0.015 test.su
08-10T16:01:02 0 0 0 1 0 0.011 test.t可见diff都为0，证明主从的test库没有差异情况。
比较test库哪些表有差异(需要添加replicate-check-only)，在主库上面执行：
[root@node3 bin]# ./pt-table-checksum --no-check-binlog-format
--nocheck-replication-filters --databases=test --replicate=test.checksums
--replicate-check-only --host=192.168.56.132 -uzs -p123456
Differences on node4
TABLE CHUNK CNT_DIFF CRC_DIFF CHUNK_INDEX LOWER_BOUNDARY UPPER_BOUNDARY
test.t 1 1 1可见test库下面t这张表主从数据不一致。
锦囊妙计五：
pt-slave-restart
功能：监控主从错误，并尝试重启MySQL主从
注意事项：跳过错误这个命令，解决从库多数据的现象（错误代码1062）。如果从库少数据，还跳过错误，就不能从根儿上解决主从同步的问题了（错误代码1032），就需要先找到缺少的数据是什么了，如果缺少的特别多，建议重新搭建主从环境。
从库出现1062的错误：
Slave_IO_Running: Yes
Slave_SQL_Running: No
Last_Errno: 1062
Last_Error: Could not execute Write_rows event on table test.t;
Duplicate entry '1' for key 'PRIMARY', Error_code: 1062; handler error HA_ERR_FOUND_DUPP_KEY;
the event's master log mysql-bin.000006, end_log_pos 757482需要在从库上面执行：
[root@node4 bin]# ./pt-slave-restart -uroot -proot123 --error-numbers=1062
2017-08-10T16:28:12 p=...,u=root node4-relay-bin.000002 751437 1062跳过错误之后，检查主从结果：
Slave_IO_Running: Yes
Slave_SQL_Running: Yes同步状态又恢复一致了。
锦囊妙计六：
pt-ioprofile
功能：方便定位IO问题，可通过IO吞吐量来定位。
[root@node3 bin]# ./pt-ioprofile
Thu Aug 10 16:33:47 CST 2017
Tracing process ID 3907
total read pwrite write fsync filename
13.949355 0.839006 0.000000 0.286556 12.823793 /data/mysql/mysql-bin.000006
7.454844 0.000000 2.913702 0.000000 4.541142 /data/mysql/ib_logfile0 0.000193
0.000000 0.000000 0.000193 0.000000 /data/mysql/slow.logread：从文件中读出数据。要读取的文件用文件描述符标识，数据读入一个事先定义好的缓冲区。
write：把缓冲区的数据写入文件中。
pread：由于lseek和read调用之间，内核可能会临时挂起进程，所以对同步问题造成了问题，调用pread相当于顺序调用了lseek和read，这两个操作相当于一个捆绑的原子操作。
pwrite：由于lseek和write调用之间，内核可能会临时挂起进程，所以对同步问题造成了问题，
调用pwrite相当于顺序调用了lseek 和write，这两个操作相当于一个捆绑的原子操作。
fsync：确保文件所有已修改的内容已经正确同步到硬盘上，该调用会阻塞等待直到设备报告IO完成。
filename：与磁盘交互的文件名称
通过这个报告我们可以看到，哪个文件占用IO的时间比较多，跟磁盘交互最为繁忙，便于锁定IO问题。
因为这个工具集命令很多，今儿先给大家介绍这些比较常用的，其他的一些大家感兴趣可以私下去研究下。
官方地址：https://www.percona.com/doc/p...
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