TiDB 会将执行时间超过 slow-threshold(默认值为 300 毫秒)的语句记录到 slow-query-file(默认值:"tidb-slow.log")日志中,用于帮助定位慢查询语句,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。
# Time: 2019-08-14T09:26:59.487776265+08:00
# Txn_start_ts: 410450924122144769
****
# User: [email protected]
# Conn_ID: 3086
# Query_time: 1.527627037
# Parse_time: 0.000054933
# Compile_time: 0.000129729
# Process_time: 0.07 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: tidb_decode_plan('ZJAwCTMyXzcJMAkyMAlkYXRhOlRhYmxlU2Nhbl82CjEJMTBfNgkxAR0AdAEY1Dp0LCByYW5nZTpbLWluZiwraW5mXSwga2VlcCBvcmRlcjpmYWxzZSwgc3RhdHM6cHNldWRvCg==')
insert into t select * from t;
注意: 慢查询日志中所有时间相关字段的单位都是 “秒”
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。
- 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。
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。
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。
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。
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。
通过查询 INFORMATION_SCHEMA.SLOW_QUERY 表来查询当前节点的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,表结构可查看 Information Schema 中关于 SLOW_QUERY 表的介绍。
TiDB 4.0 中的 SLOW_QUERY 已经支持查询任意时间段的慢日志,即支持查询已经被切换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,则和 4.0 版本之前行为一致,只解析当前的慢日志文件。
TiDB 4.0 中新增了 CLUSTER_SLOW_QUERY 系统表,用来查询所有 TiDB 节点的 SLOW_QUERY 数据,使用上和 SLOW_QUERY 是一样的。
注意: 每次查询 SLOW_QUERY 表时,TiDB 都会去读取和解析一次当前节点的慢查询日志。
查询 Top 2 的慢查询。is_internal=false 表示排除 TiDB 内部的慢查询:
select query_time, query
from information_schema.slow_query
where is_internal = false -- 排除 TiDB 内部的慢查询 SQL
order by query_time desc
limit 2;
输出样例:
+--------------+------------------------------------------------------------------+
| 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; |
+--------------+------------------------------------------------------------------+
下面例子中搜索 test 用户执行的慢查询 SQL,且按执行消耗时间逆序排序显式前 2 条:
select query_time, query, user
from information_schema.slow_query
where is_internal = false -- 排除 TiDB 内部的慢查询 SQL
and user = "test" -- 查找的用户名
order by query_time desc
limit 2;
输出样例:
+-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+
| Query_time | query | user |
+-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+
| 0.676408014 | select t0.c0, t1.c1 from t_slim t0, t_wide t1 where t0.c0=t1.c1; | test |
+-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+
在得到 Top N 的慢查询 SQL 后,可通过 SQL 指纹继续搜索同类慢查询 SQL。 先获取 Top N 的慢查询和对应的 SQL 指纹:
select query_time, query, digest
from information_schema.slow_query
where is_internal = false
order by query_time desc
limit 1;
输出样例:
+-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+
| query_time | query | digest |
+-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+
| 0.302558006 | select * from t1 where a=1; | 4751cb6008fda383e22dacb601fde85425dc8f8cf669338d55d944bafb46a6fa |
+-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+
再根据 SQL 指纹搜索同类慢查询:
select query, query_time
from information_schema.slow_query
where digest = "4751cb6008fda383e22dacb601fde85425dc8f8cf669338d55d944bafb46a6fa";
输出样例:
+-----------------------------+-------------+
| query | query_time |
+-----------------------------+-------------+
| select * from t1 where a=1; | 0.302558006 |
| select * from t1 where a=2; | 0.401313532 |
+-----------------------------+-------------+
select query, query_time, stats
from information_schema.slow_query
where is_internal = false
and stats like '%pseudo%';
输出样例:
+-----------------------------+-------------+---------------------------------+
| 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 |
+-----------------------------+-------------+---------------------------------+
select instance, count(*) from information_schema.cluster_slow_query where time >= "2020-03-06 00:00:00" and time < now() group by instance;
输出样例:
+---------------+----------+
| instance | count(*) |
+---------------+----------+
| 0.0.0.0:10081 | 124 |
| 0.0.0.0:10080 | 119771 |
+---------------+----------+
在 TiDB 4.0 之前,由于只支持解析 当前的慢日志文件,如果需要解析其他的慢日志文件,可以通过设置 session 变量 tidb_slow_query_file 控制查询 INFORMATION_SCHEMA.SLOW_QUERY 时要读取和解析的文件,示例如下:
set tidb_slow_query_file = "/path-to-log/tidb-slow.log"
由于 TiDB 4.0 已经支持解析任意时间段的慢日志,所以几乎不需要上面的 session 变量了。
可以用 pt-query-digest 工具分析 TiDB 慢日志。
注意: 建议使用 pt-query-digest 3.0.13 及以上版本。
示例如下:
pt-query-digest --report tidb-slow.log
输出样例:
# 320ms user time, 20ms system time, 27.00M rss, 221.32M vsz
# Current date: Mon Mar 18 13:18:51 2019
# Hostname: localhost.localdomain
# Files: tidb-slow.log
# Overall: 1.02k total, 21 unique, 0 QPS, 0x concurrency _________________
# Time range: 2019-03-18-12:22:16 to 2019-03-18-13:08:52
# Attribute total min max avg 95% stddev median
# ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Exec time 218s 10ms 13s 213ms 30ms 1s 19ms
# Query size 175.37k 9 2.01k 175.89 158.58 122.36 158.58
# Commit time 46ms 2ms 7ms 3ms 7ms 1ms 3ms
# Conn ID 71 1 16 8.88 15.25 4.06 9.83
# Process keys 581.87k 2 103.15k 596.43 400.73 3.91k 400.73
# Process time 31s 1ms 10s 32ms 19ms 334ms 16ms
# Request coun 1.97k 1 10 2.02 1.96 0.33 1.96
# Total keys 636.43k 2 103.16k 652.35 793.42 3.97k 400.73
# Txn start ts 374.38E 0 16.00E 375.48P 1.25P 89.05T 1.25P
# Wait time 943ms 1ms 19ms 1ms 2ms 1ms 972us
.
.
.
SLOW_QUERY 中的语句并不是都是有问题的。造成集群整体压力增大的是那些 process_time 很大的语句。如果wait_time 很大,但 process_time 很小的语句通常不是问题语句,而是因为被问题语句阻塞,在执行队列等待造成的响应时间过长。
除了基于TiDB 日志,还有一种定位慢查询的方式是通过 admin show slow SQL 命令:
注意: 此命令仅显示当前TiDB节点的慢查询
admin show slow recent N;
admin show slow top [internal | all] N;
recent N 会显示最近的 N 条慢查询记录,例如:
admin show slow recent 10;
top N 则显示最近一段时间(大约几天)内,最慢的查询记录。如果指定 internal 选项,则返回查询系统内部 SQL 的慢查询记录;如果指定 all 选项,返回包含系统内部的所有SQL 汇总以后的慢查询记录;默认只返回非系统内部的SQL中的慢查询记录。
说明: N的最大值是30,显示时间范围为最近7天
例如显示最慢的3条SQL:
admin show slow top 3;
输出样例:
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------+----------+--------------------------------------+------+---------+--------------------+----------------+--------------------+-----------------------+-----------+----------+------------------------------------------------------------------+
| SQL | START | DURATION | DETAILS | SUCC | CONN_ID | TRANSACTION_TS | USER | DB | TABLE_IDS | INDEX_IDS | INTERNAL | DIGEST |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------+----------+--------------------------------------+------+---------+--------------------+----------------+--------------------+-----------------------+-----------+----------+------------------------------------------------------------------+
| select instance, count(*) from `CLUSTER_SLOW_QUERY` where time >= "2020-03-05 20:55:00" and time < "2020-03-05 20:57:00" group by instance | 2020-03-07 18:14:48.815964 | 0:00:03 | Backoff_time: 0.077 Request_count: 2 | 1 | 4 | 415124970215833601 | [email protected] | information_schema | [4611686018427387951] | | 0 | 9b4f3ab5d876d60b89d74a0023850a09f35689014a29ef2b5a83f79cfaba8137 |
| select instance, count(*) from information_schema.cluster_slow_query where time >= "2020-03-06 00:00:00" and time < now() group by instance | 2020-03-07 18:21:27.653822 | 0:00:02 | Request_count: 2 | 1 | 4 | 415125074771968002 | [email protected] | information_schema | [4611686018427387951] | | 0 | de3ef2894becb6f562cfaf6234339c86573688637686b45c4a0262be3b8095c8 |
| select instance, count(*) from `CLUSTER_SLOW_QUERY` where time >= "2020-03-06 00:00:00" and time < now() group by instance | 2020-03-07 18:19:28.689143 | 0:00:02 | Request_count: 2 | 1 | 4 | 415125043590987777 | [email protected] | information_schema | [4611686018427387951] | | 0 | 5cfb4b56d41e12ce3674ef069c568deb7dbedf14a2d5745055f66f63d40c72cb |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------+----------+--------------------------------------+------+---------+--------------------+----------------+--------------------+-----------------------+-----------+----------+------------------------------------------------------------------+
由于内存限制,保留的慢查询记录的条数是有限的。当命令查询的 N 大于记录条数时,返回的结果记录条数会小于 N。
输出内容详细说明,如下:
列名 | 描述 |
---|---|
start | SQL 语句执行开始时间 |
duration | SQL 语句执行持续时间 |
details | 执行语句的详细信息 |
succ | SQL 语句执行是否成功,1: 成功,0: 失败 |
conn_id | session 连接 ID |
transcation_ts | 事务提交的 commit ts |
user | 执行该语句的用户名 |
db | 执行该 SQL 涉及到 database |
table_ids | 执行该 SQL 涉及到表的 ID |
index_ids | 执行该 SQL 涉及到索引 ID |
internal | 表示为 TiDB 内部的 SQL 语句 |
digest | 表示 SQL 语句的指纹 |
sql | 执行的 SQL 语句 |