慢查询日志

    字段含义说明

    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。
    • 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_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。

    用户可通过查询 表来查询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 中关于 SLOW_QUERY 表的介绍。

    查询 SLOW_QUERY 示例

    1. select query_time, query
    2. from information_schema.slow_query
    3. where is_internal = false -- 排除 TiDB 内部的慢查询 SQL
    4. order by query_time desc
    5. limit 2;

    输出样例:

    1. +--------------+------------------------------------------------------------------+
    2. | query_time | query |
    3. +--------------+------------------------------------------------------------------+
    4. | 12.77583857 | select * from t_slim, t_wide where t_slim.c0=t_wide.c0; |
    5. | 0.734982725 | select t0.c0, t1.c1 from t_slim t0, t_wide t1 where t0.c0=t1.c0; |
    6. +--------------+------------------------------------------------------------------+

    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:

    1. select query_time, query, user
    2. from information_schema.slow_query
    3. where is_internal = false -- 排除 TiDB 内部的慢查询 SQL
    4. and user = "test" -- 查找的用户名
    5. order by query_time desc
    6. limit 2;

    输出样例:

    1. +-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+
    2. | Query_time | query | user |
    3. +-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+
    4. | 0.676408014 | select t0.c0, t1.c1 from t_slim t0, t_wide t1 where t0.c0=t1.c1; | test |
    5. +-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+

    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:

    1. select query_time, query, digest
    2. from information_schema.slow_query
    3. where is_internal = false
    4. order by query_time desc
    5. limit 1;

    输出样例:

    再根据 SQL 指纹搜索同类慢查询:

    1. select query, query_time
    2. from information_schema.slow_query
    3. where digest = "4751cb6008fda383e22dacb601fde85425dc8f8cf669338d55d944bafb46a6fa";

    输出样例:

    1. +-----------------------------+-------------+
    2. | query | query_time |
    3. +-----------------------------+-------------+
    4. | select * from t1 where a=1; | 0.302558006 |
    5. | select * from t1 where a=2; | 0.401313532 |
    1. select query, query_time, stats
    2. from information_schema.slow_query
    3. where is_internal = false
    4. and stats like '%pseudo%';

    输出样例:

    1. +-----------------------------+-------------+---------------------------------+
    2. | query | query_time | stats |
    3. | select * from t1 where a=1; | 0.302558006 | t1:pseudo |
    4. | select * from t1 where a=2; | 0.401313532 | t1:pseudo |
    5. | select * from t1 where a>2; | 0.602011247 | t1:pseudo |
    6. | select * from t1 where a>3; | 0.50077719 | t1:pseudo |
    7. | select * from t1 join t2; | 0.931260518 | t1:407872303825682445,t2:pseudo |
    8. +-----------------------------+-------------+---------------------------------+

    TiDB 通过 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,可通过修改改 session 变量的值来查询其他慢查询日志文件的内容:

    1. set tidb_slow_query_file = "/path-to-log/tidb-slow.log"

    pt-query-digest 工具分析 TiDB 慢日志

    示例如下:

    输出样例:

    1. # 320ms user time, 20ms system time, 27.00M rss, 221.32M vsz
    2. # Current date: Mon Mar 18 13:18:51 2019
    3. # Hostname: localhost.localdomain
    4. # Files: tidb-slow.log
    5. # Overall: 1.02k total, 21 unique, 0 QPS, 0x concurrency _________________
    6. # Time range: 2019-03-18-12:22:16 to 2019-03-18-13:08:52
    7. # Attribute total min max avg 95% stddev median
    8. # ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
    9. # Exec time 218s 10ms 13s 213ms 30ms 1s 19ms
    10. # Query size 175.37k 9 2.01k 175.89 158.58 122.36 158.58
    11. # Commit time 46ms 2ms 7ms 3ms 7ms 1ms 3ms
    12. # Conn ID 71 1 16 8.88 15.25 4.06 9.83
    13. # Process keys 581.87k 2 103.15k 596.43 400.73 3.91k 400.73
    14. # Process time 31s 1ms 10s 32ms 19ms 334ms 16ms
    15. # Request coun 1.97k 1 10 2.02 1.96 0.33 1.96
    16. # Total keys 636.43k 2 103.16k 652.35 793.42 3.97k 400.73
    17. # Txn start ts 374.38E 0 16.00E 375.48P 1.25P 89.05T 1.25P
    18. # Wait time 943ms 1ms 19ms 1ms 2ms 1ms 972us
    19. .
    20. .
    21. .

    并不是所有 SLOW_QUERY 的语句都是有问题的。会造成集群整体压力增大的,是那些 process_time 很大的语句。wait_time 很大,但 process_time 很小的语句通常不是问题语句,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。

    除了获取 TiDB 日志,还有一种定位慢查询的方式是通过 admin show slow SQL 命令:

    1. admin show slow recent N;
    1. admin show slow top [internal | all] N;

    recent N 会显示最近的 N 条慢查询记录,例如:

    1. 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,返回系统内部和用户 SQL 汇总以后的慢查询记录;默认只返回用户 SQL 中的慢查询记录。

    1. admin show slow top 3;
    2. admin show slow top internal 3;
    3. admin show slow top all 5;

    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: