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本篇文章為大家展示了percona監控mysql的幾張圖形是怎樣的,內容簡明扼要并且容易理解,絕對能使你眼前一亮,通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
percona監控mysql的幾張圖形解釋
最近,我仔細研究了一下percona監控mysql的幾張圖的含義。
Com_XXX表示每個XXX語句執行的次數如:
Com_select 執行select操作的次數,一次查詢只累計加1
Com_update 執行update操作的次數
Com_insert 執行insert操作的次數,對批量插入只算一次。
Com_delete 執行delete操作的次數
只針對于InnoDB存儲引擎的操作次數:
Innodb_rows_deleted 從InnoDB表刪除的行數。
Innodb_rows_inserted 插入到InnoDB表的行數。
Innodb_rows_read 從InnoDB表讀取的行數。
Innodb_rows_updated InnoDB表內更新的行數。
上圖數據來源于: show global status like '%innodb_row%'
InnoDB semaphore
InnoDB信號量圖顯示有關InnoDB信號量活動的信息:旋轉輪數,旋轉
等待,操作系統等待。您可能會看到這些圖在高并發或爭用期間出現峰值。這些圖表
基本上表示獲取行鎖或互斥鎖所涉及的不同類型的活動,這是導致性能不佳的原因
在某些情況下,縮放。
上面數據來源于:
mysql> show engine innodb status \G;
SEMAPHORES(信號量)
OS WAIT ARRAY INFO: reservation count 6428579
OS WAIT ARRAY INFO: signal count 6391102
Mutex spin waits 10807638, rounds 51362184, OS waits 1135246
RW-shared spins 5183147, rounds 154424701, OS waits 5133668
RW-excl spins 187041, rounds 4866289, OS waits 132629
Spin rounds per wait: 4.75 mutex, 29.79 RW-shared, 26.02 RW-excl
czxin注釋:"spin waits" 和 "spin rounds" 的數量。相較于系統等待,自旋鎖是低成本的等待;不過它是一個活躍的等待,會浪費一些cpu資源。因此如果看到大量的自旋等待和自旋輪轉,則很顯然它浪費 了很多cpu資源。浪費cpu時間和無謂的上下文切換之間可以用 innodb_sync_spin_loops 來平衡。
reservation count" 和 "signal count" 顯示了 innodb 使用內部同步陣列的活躍程度 - 時間片(slot)分配以及線程信號使用同步陣列的頻繁程度。這些統計信息可以用于表示 innodb 回退到系統等待的頻率。還有關于系統等待的直接相關信息,可以看到"OS Waits"的互斥信號燈(mutexes),以及讀寫鎖。這些信息中顯示了互斥鎖和共享鎖。系統等待和 "保留(reservation)" 不完全一樣,在回退到用 sync_array 的復雜等待模式前,innodb 會嘗試 "輸出(yield)" 到系統,希望下一次調度時間對象里命名線程已經釋放了。系統等待相對較慢,如果每秒發生了上萬次系統等待,則可能會有問題。另一個觀察方法是查看系統狀態 中的上下文(context)交換頻率。
鎖資源
上圖表示行鎖的等待。
innodb_lock_wait 指的是不能立即獲取行鎖而需要等待的次數/每秒。
上圖的數據來源于show global status like 'innodb_lock_wait'
MySQL table locks
上圖表示的是表級鎖的等待
Table_locks_immediate 指的是能夠立即獲得表級鎖的次數/每秒,
Table_locks_waited指的是不能立即獲取表級鎖而需要等待的次數/每秒。
上圖數據來源于show global status like '%table_lock%'
Innodb table in use
InnoDB Tables In Use(使用中的InnoDB表)圖顯示了InnoDB有多少表在使用中以及有多少表被鎖定。如果有
在這些圖中,您可能還會看到鎖等待中的峰值以及查詢之間的其他爭用跡象。
上面的innodb tables in use和innodb locked tables兩個參數值來自于show engine innodb status \G;搜索 table即可找到。注意這兩個值不是每秒的值,而是真實值。
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