基于上述背景，AliSQL提出了一种全内聚的性能数据解决方案，直接通过系统表的方式对外提供性能数据。用户可以像查询普通数据一样，直接查询库下的PERF_STATISTICS表得到性能数据。

对于MySQL，用户关心的性能数据主要可以分为以下三种：

  1. Host层性能数据，包括主机的CPU占用、内存使用情况、IO调用等；
  2. Server层性能数据，包括各类连接信息、QPS信息、网络流量等；
  3. Engine层性能数据，包括数据读写情况、事务提交情况等；

MySQL内核内部，除了没有统计Host层的性能数据外，Server层和Engine层的性能数据都有统计并且提供了获取方法，例如：

  1. 新增Performance Agent Plugin，在Plugin内部启动一个性能采集线程，按照指定的采样周期，采集Host层、Server层和Engine层的性能数据；
  2. Host层性能数据的获取方式：根据PID信息，直接读取/proc以及/proc/PID目录下的系统文件；
  3. Server层性能数据获取方式：Plugin内调用Server层统计接口，获取Server层性能数据；
  4. Engine层性能数据获取方式：以InnoDB为例，Plugin内调用InnoDB对外接口，获取InnoDB内部性能数据；
  5. 性能数据的汇总计算：不同的性能指标，计算单个采样周期内的差值或者实时值；
  6. 数据保存方式：以CSV文件格式本地保存，同时在INFORMATION_SCHEMA库下新增一张PERF_STATISTICS表，保存最近1小时的性能数据；
  1. /** 获取Server层性能数据 **/
  3. typedef struct system_status_var STATUS_VAR;
  5. struct system_status_var {
  6.   ...
  7.   ulonglong created_tmp_disk_tables;
  8.   ulonglong created_tmp_tables;
  9.   ...
  10.   ulong com_stat[(uint) SQLCOM_END];
  11.   ...
  12. }
  14. void calc_sum_of_all_status(STATUS_VAR *to)
  15. {
  16.   DBUG_ENTER("calc_sum_of_all_status");
  17.   mysql_mutex_assert_owner(&LOCK_status);
  18.   /* Get global values as base. */
  19.   *to= global_status_var;
  20.   Add_status add_status(to);
  21.   Global_THD_manager::get_instance()->do_for_all_thd_copy(&add_status);
  22.   DBUG_VOID_RETURN;
  23. }
  26. /** 获取InnoDB层性能数据 **/
  28. /** Status variables to be passed to MySQL */
  29. extern struct export_var_t export_vars;
  31. struct export_var_t {
  32.   ...
  33.   ulint innodb_data_read;           /*!< Data bytes read */
  34.   ulint innodb_data_writes;         /*!< I/O write requests */
  35.   ulint innodb_data_written;        /*!< Data bytes written */
  36.   ...
  37. }
  39. /* Function to pass InnoDB status variables to MySQL */
  40. void srv_export_innodb_status(void)
  41. {
  42.   ...
  43.   mutex_enter(&srv_innodb_monitor_mutex);
  44.   export_vars.innodb_data_read = srv_stats.data_read;
  45.   export_vars.innodb_data_writes = os_n_file_writes;
  46.   export_vars.innodb_data_written = srv_stats.data_written;
  47.   ...
  48. }

性能测试

AliSQL Performance Agent启动一个独立的线程用于性能数据的采集和处理，不干扰用户线程的处理。Sysbench下oltp_read_write场景的性能测试结果显示，开启Performance Agent带来的性能损失在1%以内，对性能的影响可以忽略。

相比通过外部系统获取MySQL的性能数据，直接读取INFORMATION_SCHEMA库下的PERF_STATISTICS表不仅更加方便，而且数据的实时性也更好。

其中：

  1. performance_agent_enabled: plugin启动开关，支持动态开启/关闭；
  2. performance_agent_file_size: 本地CSV文件大小，单位MB；
  3. performance_agent_interval: 采样周期，单位Second；
  4. performance_agent_perfstat_volume_size: PERF_STATISTICS表大小；

表结构说明

  1. CREATE TEMPORARY TABLE `PERF_STATISTICS` (
  2.   `TIME` datetime NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
  3.   `PROCS_MEM_USAGE` double NOT NULL DEFAULT '0',
  4.   `PROCS_CPU_RATIO` double NOT NULL DEFAULT '0',
  5.   `PROCS_IOPS` double NOT NULL DEFAULT '0',
  6.   `PROCS_IO_READ_BYTES` bigint(21) NOT NULL DEFAULT '0',
  7.   `PROCS_IO_WRITE_BYTES` bigint(21) NOT NULL DEFAULT '0',
  8.   `MYSQL_CONN_ABORT` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  9.   `MYSQL_CONN_CREATED` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  10.   `MYSQL_USER_CONN_COUNT` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  11.   `MYSQL_CONN_COUNT` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  12.   `MYSQL_CONN_RUNNING` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  13.   `MYSQL_LOCK_IMMEDIATE` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  14.   `MYSQL_LOCK_WAITED` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  15.   `MYSQL_COM_INSERT` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  16.   `MYSQL_COM_UPDATE` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  17.   `MYSQL_COM_DELETE` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  18.   `MYSQL_COM_SELECT` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  19.   `MYSQL_COM_COMMIT` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  20.   `MYSQL_COM_ROLLBACK` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  21.   `MYSQL_COM_PREPARE` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  22.   `MYSQL_LONG_QUERY` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  23.   `MYSQL_TCACHE_GET` bigint(21) NOT NULL DEFAULT '0',
  24.   `MYSQL_TCACHE_MISS` bigint(21) NOT NULL DEFAULT '0',
  25.   `MYSQL_TMPFILE_CREATED` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  26.   `MYSQL_TMP_TABLES` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  27.   `MYSQL_TMP_DISKTABLES` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  28.   `MYSQL_SORT_MERGE` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  29.   `MYSQL_SORT_ROWS` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  30.   `MYSQL_BYTES_RECEIVED` bigint(21) NOT NULL DEFAULT '0',
  31.   `MYSQL_BYTES_SENT` bigint(21) NOT NULL DEFAULT '0',
  32.   `MYSQL_BINLOG_OFFSET` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  33.   `MYSQL_IOLOG_OFFSET` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  34.   `MYSQL_RELAYLOG_OFFSET` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  35.   `EXTRA` json NOT NULL DEFAULT 'null'
  36. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

注：EXTRA字段为json类型，记录Engine层统计信息：

AliSQL Performance Agent通过对外提供INFORMATION_SCHEMA库下的PERF_STATISTICS表的方式，让用户可以像查询普通数据的一样直接查询性能数据。

  1. -- 查询最近30S内的内存和CPU使用情况 --
  2. MySQL [information_schema]> SELECT TIME, PROCS_MEM_USAGE, PROCS_CPU_RATIO
  3.     -> FROM PERF_STATISTICS ORDER BY TIME DESC LIMIT 30;
  4. +---------------------+-----------------+-----------------+
  5. | TIME                | PROCS_MEM_USAGE | PROCS_CPU_RATIO |
  6. +---------------------+-----------------+-----------------+
  7. | 2020-03-19 15:09:50 |      6070943744 |          101.11 |
  8. | 2020-03-19 15:09:49 |      6070837248 |          100.99 |
  9. | 2020-03-19 15:09:48 |      6070546432 |          101.11 |
  10. | 2020-03-19 15:09:47 |      6071123968 |          101.17 |
  11. | 2020-03-19 15:09:46 |      6070509568 |          101.23 |
  12. | 2020-03-19 15:09:45 |      6070030336 |          101.63 |
  13. | 2020-03-19 15:09:44 |      6069497856 |          100.72 |
  14. | 2020-03-19 15:09:43 |      6069764096 |          100.85 |
  15. | 2020-03-19 15:09:42 |      6069522432 |          101.23 |
  16. | 2020-03-19 15:09:40 |      6069272576 |          100.87 |
  17. | 2020-03-19 15:09:39 |      6069297152 |          101.31 |
  18. | 2020-03-19 15:09:38 |      6069706752 |          101.04 |
  20. | 2020-03-19 15:09:36 |      6069907456 |          103.72 |
  21. | 2020-03-19 15:09:35 |      6069235712 |           99.05 |
  22. | 2020-03-19 15:09:34 |      6068707328 |          101.32 |
  23. | 2020-03-19 15:09:33 |      6068723712 |          100.66 |
  24. | 2020-03-19 15:09:32 |      6069379072 |          101.25 |
  25. | 2020-03-19 15:09:31 |      6069243904 |          103.62 |
  26. | 2020-03-19 15:09:30 |      6069567488 |          101.17 |
  27. | 2020-03-19 15:09:29 |      6069641216 |           98.15 |
  28. | 2020-03-19 15:09:28 |      6069968896 |          101.12 |
  29. | 2020-03-19 15:09:27 |      6070087680 |          104.15 |
  30. | 2020-03-19 15:09:26 |      6069633024 |           101.3 |
  31. | 2020-03-19 15:09:25 |      6069846016 |          100.94 |
  32. | 2020-03-19 15:09:24 |      6068805632 |          101.26 |
  33. | 2020-03-19 15:09:23 |      6068228096 |           98.45 |
  34. | 2020-03-19 15:09:22 |      6067957760 |          103.89 |
  35. | 2020-03-19 15:09:21 |      6067544064 |           98.66 |
  36. +---------------------+-----------------+-----------------+
  37. 30 rows in set (0.26 sec)
  39. -- 查询最近30S内InnoDB层的读取和插入行数 --
  40. MySQL [information_schema]> SELECT TIME, EXTRA->'$.INNODB_ROWS_READ' AS INNODB_ROWS_READ,
  41.     -> EXTRA->'$.INNODB_ROWS_INSERTED' AS INNODB_ROWS_INSERTED
  42.     -> FROM information_schema.PERF_STATISTICS ORDER BY TIME DESC LIMIT 30;
  43. +---------------------+------------------+----------------------+
  44. | TIME                | INNODB_ROWS_READ | INNODB_ROWS_INSERTED |
  45. +---------------------+------------------+----------------------+
  46. | 2020-03-19 15:09:50 | 1588696          | 6309                 |
  47. | 2020-03-19 15:09:49 | 1534831          | 22712                |
  48. | 2020-03-19 15:09:48 | 1445766          | 25011                |
  49. | 2020-03-19 15:09:47 | 1455092          | 25038                |
  50. | 2020-03-19 15:09:46 | 1427958          | 24966                |
  51. | 2020-03-19 15:09:45 | 1460370          | 25054                |
  52. | 2020-03-19 15:09:44 | 1441310          | 24989                |
  53. | 2020-03-19 15:09:43 | 1430437          | 25963                |
  54. | 2020-03-19 15:09:42 | 1512929          | 24179                |
  55. | 2020-03-19 15:09:41 | 1432366          | 24979                |
  56. | 2020-03-19 15:09:40 | 1471565          | 25075                |
  57. | 2020-03-19 15:09:39 | 1440499          | 24995                |
  58. | 2020-03-19 15:09:38 | 1442158          | 24996                |
  59. | 2020-03-19 15:09:37 | 1457681          | 25035                |
  60. | 2020-03-19 15:09:36 | 1401060          | 24865                |
  61. | 2020-03-19 15:09:35 | 1538809          | 25281                |
  62. | 2020-03-19 15:09:34 | 1465982          | 25073                |
  63. | 2020-03-19 15:09:33 | 1441252          | 24997                |
  64. | 2020-03-19 15:09:32 | 1478242          | 24235                |
  65. | 2020-03-19 15:09:31 | 1449499          | 22237                |
  66. | 2020-03-19 15:09:30 | 1460754          | 25021                |
  67. | 2020-03-19 15:09:29 | 1461106          | 25029                |
  68. | 2020-03-19 15:09:28 | 1471250          | 22653                |
  69. | 2020-03-19 15:09:27 | 1453101          | 21005                |
  70. | 2020-03-19 15:09:26 | 1468384          | 21649                |
  71. | 2020-03-19 15:09:25 | 1413783          | 28213                |
  72. | 2020-03-19 15:09:24 | 1510981          | 16213                |
  73. | 2020-03-19 15:09:23 | 1432580          | 27732                |
  74. | 2020-03-19 15:09:22 | 1486866          | 20387                |
  75. | 2020-03-19 15:09:21 | 1430200          | 26969                |
  76. 30 rows in set (0.20 sec)

BI集成

由于库下的PERF_STATISTICS表中保存了标准的时间信息，所以用户可以直接与BI系统进行集成，例如：Grafana。以下是利用Grafana实现的实时监控平台。

参考SQL如下：