MySQL慢日志优化的案例分析过程

这期内容当中小编将会给大家带来有关MySQL慢日志优化的案例分析过程，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

最近在分析一个问题的时候，尝试了很多的方法，算是一个逐步明朗的过程。

首先问题的现象是慢日志报警比较多，这是一套内部运维业务的数据库，涉及两个独立的数据库，我们暂且称为devopsdb(运维管理系统数据库），taskopsdb(任务管理数据库）。

现在报警的是taskopsdb这个数据库。

在开始之前，我先说下整体的环境和架构，数据库版本是5.7.25，使用了MGR架构模式，并且略微冒一些，使用了双活的模式，从业务上来说，devopsdb和taskopsdb数据写入上是独立的，所以直接的数据冲突可能性几乎没有。

devopdb的写入是实时的，业务种类比较多，而taskopsdb的写入相对要少很多，从我的直观关键，两者的压力基本是9:1或者差异更大。

有慢日志了就进行优化吧，但是这个慢日志报告让我有些懵，可以看到里面94%的响应时间是在处理commit的请求。

从慢日志的整体情况可以看到来自于两个客户端。

我们直接看下commit相关的SQL吧，结果打开一看慢日志文件，基本就是这样的输出结果，既然是慢日志，那么影响的数据行数应该是比较明显的，但是这里看到“Rows_examined”和“Rows_sent"都是0，但是很直白的是commit的执行时间依旧很长。

问题到了这里似乎有些两难，想优化但是苦于没有太直接有效的信息，在把整个慢日志梳理了一遍之后，我开始关注那5%的慢日志信息，发现确实有几个表的扫描代价太高了，算是一个优化点。

做完优化之后，发现报警频率确实少了很多，但是问题依旧存在。每次收到这样的报警信息，总是让人感觉到不舒服。

于是我开始想有没有其他的思路和方法。

我们从报警入手，报警的阈值是统计慢日志条数超过300就报警，所以我们可以入手的一个显式指标是300个慢日志，如何找到这300个慢查询，按照近期的报警信息，可以看到这些报警的时间相对是比较固定的，比如晚上22:00，或者早上9:00这样的时间，所以问题的发生存在周期性。

基于MGR的方案自身有一些特点，我们暂且先放下，嘉定我们不了解MGR.

两个节点的数据同步，基本是这样的场景，taskopsdb的短时间产生了大量的慢日志，而这些慢日志的表现是commit，这个commit的本质其实不是taskopsdb里面存在大量的commit操作，而是因为其他原因，导致原本无害的commit操作产生了堆积或者阻塞。所以commit的部分只是表象。

另外两个节点的数据同步，devopsdb的DML,DDL才会直接影响taskopsdb的负载，也就意味着devopsdb上面的慢日志从表面来看是不会影响taskopsdb的相关操作的。

顺着这个思路，我们往下分析，我下午的时候做了一个大胆的尝试，那就是从原来的MGR的模式降级为异步双主的模式，结果就好像潮水褪去一样，这些慢日志都付出水面了。

也就意味着根本的慢日志就是taskopsdb上面的两类不起眼的慢日志，修复了索引之后，这个问题就没有出现，当然这个问题的反思还在进行中。

上述就是小编为大家分享的MySQL慢日志优化的案例分析过程了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。