A Simple Approach to Troubleshooting High CPU in MySQL

A Simple Approach to Troubleshooting High CPU in MySQL

我们的一位客户最近问，是否有可能从MySQL方面识别导致系统CPU使用率高的查询。 PostgreSQL和Oracle DBA长期以来一直使用简单的OS工具查找罪魁祸首，但是它对MySQL无效，因为历史上我们一直缺乏将OS线程与内部线程进行匹配的工具 - 直到最近。

Percona添加了支持，可从针对MySQL 5.6.27的Percona Server开始，通过information_schema.processlist表的TID列将进程列表ID映射到OS线程ID。 在5.7发行版中，MySQL扩展了PERFORMANCE_SCHEMA.THREADS表并添加了一个名为THREAD_OS_ID的新列，从而实现了自己的实现，Percona Server for MySQL代替了自己的列，因为它通常尽可能地靠近上游。

对于在其他内核正常运行时查询使一个特定CPU过载的情况，以下方法很有用。 对于一般的CPU使用问题，可以使用不同的方法，例如另一篇博客文章Reducing High CPU on MySQL: A Case Study的方法.

我们如何使用这个新列来找出哪个会话使用了数据库中最多的CPU资源?

让我们举个例子：

要解决CPU问题，我们可以使用几种工具，例如top或pidstat（需要sysstat程序包）。 在下面的示例中，我们将使用pidstat。 该工具有一个选项（-t），可将其视图从进程（默认值）更改为线程，在其中显示给定进程内的关联线程。 我们可以使用它来找出哪个线程在服务器中消耗了最多的CPU。 将-p参数与mysql进程ID一起添加，以便该工具仅显示MySQL线程，从而使我们更容易进行故障排除。 最后一个参数（1）是每秒显示一个样本：

命令为pidstat -t -p 1：

shell> pidstat -t -p 31258 1
03:31:06 PM   UID      TGID       TID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
[...]
03:31:07 PM 10014         -     32039    5.00    1.00    0.00    6.00    22  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -     32040    5.00    1.00    0.00    6.00    23  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -     32042    6.00    1.00    0.00    7.00     8  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -     32047    5.00    1.00    0.00    6.00     6  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -     32048    5.00    1.00    0.00    6.00    15  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -     32049    5.00    1.00    0.00    6.00    14  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -     32052    5.00    1.00    0.00    6.00    14  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -     32053   94.00    0.00    0.00   94.00     9  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -     32055    4.00    1.00    0.00    5.00    10  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -      4275    5.00    1.00    0.00    6.00    10  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -      4276    5.00    1.00    0.00    6.00     7  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -      4277    6.00    1.00    0.00    7.00    15  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -      4278    5.00    1.00    0.00    6.00    18  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -      4279    5.00    1.00    0.00    6.00    10  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -      4280    5.00    1.00    0.00    6.00    12  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -      4281    5.00    1.00    0.00    6.00    11  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -      4282    4.00    1.00    0.00    5.00     2  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -     35261    0.00    0.00    0.00    0.00     4  |__mysqld
03:31:07 PM 10014         -     36153    0.00    0.00    0.00    0.00     5  |__mysqld

我们可以看到线程32053在很大程度上消耗了最多的CPU，并且我们确保验证了在pidstat的多个样本之间的消耗是否恒定。 利用这些信息，我们可以登录数据库，并使用以下查询来找出哪个MySQL Thread是罪魁祸首：

mysql > select * from performance_schema.threads where THREAD_OS_ID = 32053 \G
*************************** 1. row ***************************
          THREAD_ID: 686
               NAME: thread/sql/one_connection
               TYPE: FOREGROUND
     PROCESSLIST_ID: 590
   PROCESSLIST_USER: msandbox
   PROCESSLIST_HOST: localhost
     PROCESSLIST_DB: NULL
PROCESSLIST_COMMAND: Query
   PROCESSLIST_TIME: 0
  PROCESSLIST_STATE: Sending data
   PROCESSLIST_INFO: select * from test.joinit where b = 'a a eveniet ut.'
   PARENT_THREAD_ID: NULL
               ROLE: NULL
       INSTRUMENTED: YES
            HISTORY: YES
    CONNECTION_TYPE: SSL/TLS
       THREAD_OS_ID: 32053
1 row in set (0.00 sec)

好了！ 现在我们知道，CPU高消耗来自joinit表中的查询，该查询由数据库测试中来自本地主机的用户msandbox执行。 使用此信息，我们可以对查询进行故障排除，并使用EXPLAIN命令检查执行计划，以查看是否还有任何改进的余地。

mysql > explain select * from test.joinit where b = 'a a eveniet ut.' \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: joinit
   partitions: NULL
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 7170836
     filtered: 10.00
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

In this case, it was a simple index that was missing!

mysql > alter table test.joinit add index (b) ;
Query OK, 0 rows affected (15.18 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

After we create the index, we are no longer seeing CPU spikes:

shell> pidstat -t -p 31258 1
03:37:53 PM   UID      TGID       TID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
[...]
03:37:54 PM 10014         -     32039   25.00    6.00    0.00   31.00     0  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -     32040   25.00    5.00    0.00   30.00    21  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -     32042   25.00    6.00    0.00   31.00    20  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -     32047   25.00    4.00    0.00   29.00    23  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -     32048   25.00    7.00    0.00   32.00    22  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -     32049   23.00    6.00    0.00   29.00     4  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -     32052   23.00    7.00    0.00   30.00    14  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -     32053   10.00    2.00    0.00   12.00    11  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -     32055   24.00    6.00    0.00   30.00     1  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -      4275   25.00    6.00    0.00   31.00     7  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -      4276   25.00    6.00    0.00   31.00     1  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -      4277   24.00    5.00    0.00   29.00    14  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -      4278   24.00    6.00    0.00   30.00     9  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -      4279   25.00    5.00    0.00   30.00     6  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -      4280   26.00    5.00    0.00   31.00    14  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -      4281   24.00    6.00    0.00   30.00    10  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -      4282   25.00    6.00    0.00   31.00    10  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -     35261    0.00    0.00    0.00    0.00     4  |__mysqld
03:37:54 PM 10014         -     36153    0.00    0.00    0.00    0.00     5  |__mysqld

为什么不使用这种方法来解决IO和内存问题?

从OS端测量线程IO的问题在于，大多数MySQL IO操作是由后台线程完成的，例如读取，写入和页面清理程序线程。 要测量线程IO，您可以使用带有-d（IO而不是CPU）选项的pidstat或带有-H（每个线程）的iostat之类的工具。 如果您有一个非常消耗IO的线程，您也许可以看到它，但是要警告，由于后台线程操作，结果可能会产生误导。

内存消耗是要从OS端衡量的一个更加棘手的资源，因为所有内存都是在MySQL进程下分配的，并且由于是MySQL管理其内存访问，因此对于OS来说哪个线程消耗最多的内存是透明的。 为此，我们可以使用从5.7开始使用perfomance_schema memory instrumentation available starting in 5.7.

结论

有很多方法可以解决CPU使用率过高的问题，但是从5.7版开始，我们在Oracle和PostgreSQL数据库上提供了一种简单且广泛使用的方法，该方法可以适应MySQL。 通过从OS线程消耗跟踪到数据库端，我们可以快速检测到影响系统性能的CPU密集型查询。