TiDB 查询优化及调优系列(三)慢查询诊断监控及排查

PingCAP
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本章节介绍如何利用 TiDB 提供的系统监控诊断工具,对运行负载中的查询进行排查和诊断。除了上一章节介绍的通过 EXPLAIN 语句来查看诊断查询计划问题外,本章节主要会介绍通过 TiDB Slow Query 慢查询内存表,以及 TiDB Dashboard 的可视化 Statements 功能来监控和诊断慢查询。

Slow Query 慢查询内存表

TiDB 默认会启用慢查询日志,并将执行时间超过规定阈值的 SQL 保存到日志文件。慢查询日志常用于定位慢查询语句,分析和解决 SQL 的性能问题。通过系统表information_schema.slow_query 也可以查看当前 TiDB 节点的慢查询日志,其字段与慢查询日志文件内容一致。TiDB 从 4.0 版本开始又新增了系统表 information_schema.cluster_slow_query,可以用于查看全部 TiDB 节点的慢查询。

本节将首先简要介绍慢查询日志的格式和字段含义,然后针对上述两种慢查询系统表给出一些常见的查询示例。

慢查询日志示例及字段说明

下面是一段典型的慢查询日志:

# Time: 2019-08-14T09:26:59.487776265+08:00
# Txn_start_ts: 410450924122144769
# User: root@127.0.0.1
# Conn_ID: 3086
# Query_time: 1.527627037
# Parse_time: 0.000054933
# Compile_time: 0.000129729
# Process_time: 0.07 Wait_time: 0.002 Backoff_time: 0.002 Request_count: 1 Total_keys: 131073 Process_keys: 131072 Prewrite_time: 0.335415029 Commit_time: 0.032175429 Get_commit_ts_time: 0.000177098 Local_latch_wait_time: 0.106869448 Write_keys: 131072 Write_size: 3538944 Prewrite_region: 1
# DB: test
# Is_internal: false
# Digest: 50a2e32d2abbd6c1764b1b7f2058d428ef2712b029282b776beb9506a365c0f1
# Stats: t:414652072816803841
# Num_cop_tasks: 1
# Cop_proc_avg: 0.07 Cop_proc_p90: 0.07 Cop_proc_max: 0.07 Cop_proc_addr: 172.16.5.87:20171
# Cop_wait_avg: 0 Cop_wait_p90: 0 Cop_wait_max: 0 Cop_wait_addr: 172.16.5.87:20171
# Mem_max: 525211
# Succ: true
# Plan_digest: e5f9d9746c756438a13c75ba3eedf601eecf555cdb7ad327d7092bdd041a83e7
# Plan: tidb_decode_plan('ZJAwCTMyXzcJMAkyMAlkYXRhOlRhYmxlU2Nhbl82CjEJMTBfNgkxAR0AdAEY1Dp0LCByYW5nZTpbLWluZiwraW5mXSwga2VlcCBvcmRlcjpmYWxzZSwgc3RhdHM6cHNldWRvCg==')
insert into t select * from t;

以下逐一介绍慢查询日志中各个字段的含义。

注意:慢查询日志中所有时间相关字段的单位都是秒。

(1) 慢查询基础信息:

  • Time:表示日志打印时间。
  • Query_time:表示执行该语句花费的时间。
  • Parse_time:表示该语句在语法解析阶段花费的时间。
  • Compile_time:表示该语句在查询优化阶段花费的时间。
  • Digest:表示该语句的 SQL 指纹。
  • Stats:表示 table 使用的统计信息版本时间戳。如果时间戳显示为 pseudo,表示用默认假设的统计信息。
  • Txn_start_ts:表示事务的开始时间戳,也就是事务的唯一 ID,可以用该值在 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 表示是 TiDB 系统内部执行的 SQL 语句,false 表示是由用户执行的 SQL 语句。
  • Index_ids:表示该语句使用的索引 ID。
  • Succ:表示该语句是否执行成功。
  • Backoff_time:表示遇到需要重试的错误时该语句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_digest:表示 plan 的指纹。
  • Plan:表示该语句的执行计划,运行 select tidb_decode_plan('...') 可以解析出具体的执行计划。
  • Query:表示该 SQL 语句。慢日志里不会打印字段名 Query,但映射到内存表后对应的字段叫 Query

(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 和 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:

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

(4) 和用户相关的字段:

  • User:表示执行语句的用户名。
  • Conn_ID:表示用户的连接 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。

(5) 和 TiKV Coprocessor Task 相关的字段:

  • Process_time:该 SQL 在 TiKV 上的处理时间之和。因为数据会并行发到 TiKV 执行,该值可能会超过 Query_time
  • Wait_time:表示该语句在 TiKV 上的等待时间之和。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;若队列中部分请求耗时很长,后面的请求的等待时间会增加。
  • Request_count:表示该语句发送的 Coprocessor 请求的数量。
  • Total_keys:表示 Coprocessor 扫过的 key 的数量。
  • Process_keys:表示 Coprocessor 处理的 key 的数量。相较于 total_keys,processed_keys 不包含 MVCC 的旧版本。如果 processed_keystotal_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。

Slow Query 内存表使用排查

下面通过一些示例展示如何通过 SQL 查看 TiDB 的慢查询。

检索当前节点 Top N 慢查询

以下 SQL 用于检索当前 TiDB 节点的 Top 2 慢查询:

> select query_time, query
    from information_schema.slow_query   -- 检索当前 TiDB 节点的慢查询
   where is_internal = false             -- 排除 TiDB 内部的慢查询
  order by query_time desc
  limit 2;
+--------------+------------------------------------------------------------------+
| query_time   | query                                                            |
+--------------+------------------------------------------------------------------+
| 12.77583857  | select * from t_slim, t_wide where t_slim.c0=t_wide.c0;          |
|  0.734982725 | select t0.c0, t1.c1 from t_slim t0, t_wide t1 where t0.c0=t1.c0; |
+--------------+------------------------------------------------------------------+

检索全部节点上指定用户的 Top N 慢查询

以下 SQL 会检索全部 TiDB 节点上指定用户 test 的 Top 2 慢查询:

> select query_time, query, user
    from information_schema.cluster_slow_query  -- 检索全部 TiDB 节点的慢查询
  where is_internal = false  
    and user = "test"
  order by query_time desc
  limit 2;
+-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+
| Query_time  | query                                                            | user           |
+-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+
| 0.676408014 | select t0.c0, t1.c1 from t_slim t0, t_wide t1 where t0.c0=t1.c1; | test           |
+-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+

检索同类慢查询

在得到 Top N 慢查询后,可通过 SQL 指纹继续检索同类慢查询。

-- 先获取 Top N 的慢查询和对应的 SQL 指纹
> select query_time, query, digest
    from information_schema.cluster_slow_query
   where is_internal = false
  order by query_time desc
  limit 1;
+-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+
| query_time  | query                       | digest                                                           |
+-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+
| 0.302558006 | select * from t1 where a=1; | 4751cb6008fda383e22dacb601fde85425dc8f8cf669338d55d944bafb46a6fa |
+-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+

-- 再根据 SQL 指纹检索同类慢查询
> select query, query_time
    from information_schema.cluster_slow_query
   where digest = "4751cb6008fda383e22dacb601fde85425dc8f8cf669338d55d944bafb46a6fa";
+-----------------------------+-------------+
| query                       | query_time  |
+-----------------------------+-------------+
| select * from t1 where a=1; | 0.302558006 |
| select * from t1 where a=2; | 0.401313532 |
+-----------------------------+-------------+

检索统计信息为 pseudo 的慢查询

如果慢查询日志中的统计信息被标记为 pseudo,往往说明 TiDB 表的统计信息更新不及时,需要运行 analyze table 手动收集统计信息。以下 SQL 可以找到这一类慢查询:

如果慢查询日志中的统计信息被标记为 pseudo,往往说明 TiDB 表的统计信息更新不及时,需要运行 analyze table 手动收集统计信息。以下 SQL 可以找到这一类慢查询:
> select query, query_time, stats
    from information_schema.cluster_slow_query
  where is_internal = false
    and stats like '%pseudo%';
+-----------------------------+-------------+---------------------------------+
| query                       | query_time  | stats                           |
+-----------------------------+-------------+---------------------------------+
| select * from t1 where a=1; | 0.302558006 | t1:pseudo                       |
| select * from t1 where a=2; | 0.401313532 | t1:pseudo                       |
| select * from t1 where a>2; | 0.602011247 | t1:pseudo                       |
| select * from t1 where a>3; | 0.50077719  | t1:pseudo                       |
| select * from t1 join t2;   | 0.931260518 | t1:407872303825682445,t2:pseudo |
+-----------------------------+-------------+---------------------------------+

查询执行计划发生变化的慢查询

由于统计信息不准,可能导致同类型 SQL 的执行计划发生意料之外的改变。用以下 SQL 可以检索到哪些慢查询具有多种不同的执行计划:

> select count(distinct plan_digest) as count, digest,min(query) 
    from information_schema.cluster_slow_query 
  group by digest 
  having count>1 
  limit 3\G
***************************[ 1. row ]***************************
count      | 2
digest     | 17b4518fde82e32021877878bec2bb309619d384fca944106fcaf9c93b536e94
min(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest25 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: (291638, 291737)];
***************************[ 2. row ]***************************
count      | 2
digest     | 9337865f3e2ee71c1c2e740e773b6dd85f23ad00f8fa1f11a795e62e15fc9b23
min(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest22 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: (215420, 215519)];
***************************[ 3. row ]***************************
count      | 2
digest     | db705c89ca2dfc1d39d10e0f30f285cbbadec7e24da4f15af461b148d8ffb020
min(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest11 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: (303359, 303458)];
-- 借助 SQL 指纹进一步查询执行计划的详细信息
> select min(plan),plan_digest 
    from information_schema.cluster_slow_query
  where digest='17b4518fde82e32021877878bec2bb309619d384fca944106fcaf9c93b536e94' 
  group by plan_digest\G
*************************** 1. row ***************************
  min(plan):    Sort_6                  root    100.00131380758702      sbtest.sbtest25.c:asc
        └─HashAgg_10            root    100.00131380758702      group by:sbtest.sbtest25.c, funcs:firstrow(sbtest.sbtest25.c)->sbtest.sbtest25.c
          └─TableReader_15      root    100.00131380758702      data:TableRangeScan_14
            └─TableScan_14      cop     100.00131380758702      table:sbtest25, range:[502791,502890], keep order:false
plan_digest: 6afbbd21f60ca6c6fdf3d3cd94f7c7a49dd93c00fcf8774646da492e50e204ee
*************************** 2. row ***************************
  min(plan):    Sort_6                  root    1                       sbtest.sbtest25.c:asc
        └─HashAgg_12            root    1                       group by:sbtest.sbtest25.c, funcs:firstrow(sbtest.sbtest25.c)->sbtest.sbtest25.c
          └─TableReader_13      root    1                       data:HashAgg_8
            └─HashAgg_8         cop     1                       group by:sbtest.sbtest25.c,
              └─TableScan_11    cop     1.2440069558121831      table:sbtest25, range:[472745,472844], keep order:false

统计各个节点的慢查询数量

以下 SQL 统计指定时段内各个 TiDB 节点上出现过的慢查询数量:

> select instance, count(*) 
    from information_schema.cluster_slow_query 
   where time >= "2020-03-06 00:00:00" 
     and time < now() 
  group by instance;
+---------------+----------+
| instance      | count(*) |
+---------------+----------+
| 0.0.0.0:10081 | 124      |
| 0.0.0.0:10080 | 119771   |
+---------------+----------+

检索异常时段的慢查询

假定 2020-03-10 13:24:002020-03-10 13:27:00 期间发现 QPS 降低和查询响应时间升高等问题,可以用以下 SQL 过滤出仅仅出现在异常时段的慢查询:

> select * from
    (select /*+ AGG_TO_COP(), HASH_AGG() */ count(*),
         min(time),
         sum(query_time) AS sum_query_time,
         sum(Process_time) AS sum_process_time,
         sum(Wait_time) AS sum_wait_time,
         sum(Commit_time),
         sum(Request_count),
         sum(process_keys),
         sum(Write_keys),
         max(Cop_proc_max),
         min(query),min(prev_stmt),
         digest
    from information_schema.cluster_slow_query
    where time >= '2020-03-10 13:24:00'
      and time < '2020-03-10 13:27:00'
      adn Is_internal = false
    group by  digest) AS t1
  where t1.digest not in
    (select /*+ AGG_TO_COP(), HASH_AGG() */ digest
    from information_schema.cluster_slow_query
    where time >= '2020-03-10 13:20:00' -- 排除正常时段 `2020-03-10 13:20:00` ~ `2020-03-10 13:23:00` 期间的慢查询
      and time < '2020-03-10 13:23:00'
   group by  digest)
  order by t1.sum_query_time desc
  limit 10\G
***************************[ 1. row ]***************************
count(*)           | 200
min(time)          | 2020-03-10 13:24:27.216186
sum_query_time     | 50.114126194
sum_process_time   | 268.351
sum_wait_time      | 8.476
sum(Commit_time)   | 1.044304306
sum(Request_count) | 6077
sum(process_keys)  | 202871950
sum(Write_keys)    | 319500
max(Cop_proc_max)  | 0.263
min(query)         | delete from test.tcs2 limit 5000;
min(prev_stmt)     |
digest             | 24bd6d8a9b238086c9b8c3d240ad4ef32f79ce94cf5a468c0b8fe1eb5f8d03df

TiDB Dashboard 可视化 Statements

上一节介绍了利用 Slow Query 内存表来排查慢查询,但 Slow Query 只会记录超过慢日志阈值的 SQL 而缺少对全部运行负载的诊断排查。本节会介绍通过使用 TiDB Dashboard 来排查定位问题查询。TiDB Dashboard 提供了 Statements 用来监控和统计 SQL,例如页面上提供了丰富的列表信息,包括延迟、执行次数、扫描行数、全表扫描次数等,用来分析哪些类别的 SQL 语句耗时过长、消耗内存过多等情况,帮助用户定位性能问题。

TiDB 已支持多种性能排查工具。但在多种应用场景需求下,仍有不足,例如:

1.Grafana 不能排查单条 SQL 的性能问题

2.Slow log 只记录超过慢日志阀值的 SQL

3.General log 本身对性能有一定影响

4.Explain analyze 只能查看可以复现的问题

5.Profile 只能查看整个实例的瓶颈

因此推出可视化 Statements,可以直接在页面观察 SQL 执行情况,不需要查询系统表,便于用户定位性能问题。

使用 TiDB Dashboard

从4.0版本开始,TiDB 提供了一个新的 Dashboard 运维管理工具,集成在 PD 组件上,默认地址为 http://pd-url:pd_port/dashboard 。 不同于 Grafana 监控是从数据库的监控视角出发,TiDB Dashboard 从 DBA 管理员角度出发,最大限度的简化管理员对 TiDB 数据库的运维,可在一个界面查看到整个分布式数据库集群的运行状况,包括数据热点、SQL 运行情况、集群信息、日志搜索、实时性能分析等。

查看 Statements 整体情况

登录后,在左侧点击「SQL 语句分析」即可进入此功能页面。

在时间区间选项框中选择要分析的时间段,即可得到该时段所有数据库的 SQL 语句执行统计情况。

如果只关心某些数据库,则可以在第二个选项框中选择相应的数据库对结果进行过滤,支持多选。

结果以表格的形式展示,并支持按不同的列对结果进行排序,如下图所示。

1.选择需要分析的时间段

2.支持按数据库过滤

3.支持按不同的指标排序

注意:这里所指的 SQL 语句实际指的是某一类 SQL 语句。语法一致的 SQL 语句会规一化为一类相同的 SQL 语句。

例如:

SELECT * FROM employee WHERE id IN (1, 2, 3);
select * from EMPLOYEE where ID in (4, 5);

规一化为

select * from employee where id in (...);

1.png

在 SQL 类别列,点击某类 SQL 语句,可以进入该 SQL 语句的详情页查看更详细的信息,以及该 SQL 语句在不同节点上执行的统计情况。

单个 Statements 详情页关键信息如下图所示。

1.SQL 执行总时长

2.平均影响行数(一般是写入)

3.平均扫描行数(一般是读)

4.各个节点执行指标(可以快速定位出某个节点性能瓶颈)

2.png

Statements 参数配置

  • tidb_enable_stmt_summary
    Statements 功能默认开启,也可以通过设置系统变量打开,例如:
set global tidb_enable_stmt_summary = true;
  • tidb_stmt_summary_refresh_interval

设置 performance_schema.events_statements_summary_by_digest 表的的清空周期,单位是秒 (s),默认值是 1800,例如:

set global tidb_stmt_summary_refresh_interval = 1800;
  • tidb_stmt_summary_history_size
    设置 performance_schema.events_statements_summary_by_digest_history 表保存每种 SQL 的历史的数量,默认值是 24,例如:
set global tidb_stmt_summary_history_size = 24;

由于 Statements 信息是存储在内存表中,为了防止内存溢出等问题,需要限制保存的 SQL 条数和 SQL 的最大显示长度。这两个参数需要在 config.toml 的 [stmt-summary] 类别下配置:

  • 通过 max-stmt-count 更改保存的 SQL 种类数量,默认 200 条。当 SQL 种类超过 max-stmt-count 时,会移除最近没有使用的 SQL
  • 通过 max-sql-length 更改 DIGEST_TEXTQUERY_SAMPLE_TEXT 的最大显示长度,默认是 4096

注意:tidb_stmt_summary_history_sizemax-stmt-countmax-sql-length 几项配置影响内存占用,建议根据实际情况调整,不宜设置得过大。

综上所述,可视化 Statements 可以快速定位某个 SQL 性能问题。

本文为「TiDB 查询优化及调优」系列文章的第三篇,前文我们分别介绍了优化器的基本概念TiDB 的查询计划,后续将继续对 TiDB 调整及优化查询执行计划、其他优化器开发或规划中的诊断调优功能等进行介绍。
如果您对 TiDB 的产品有任何建议,欢迎来到 internals.tidb.io 与我们交流。

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