Solución de problemas de carga de trabajo de bases de datos Aurora MySQL
La carga de trabajo de la base de datos se puede ver como lecturas y escrituras. Si comprende cuál es la carga de trabajo “normal” de una base de datos, podrá ajustar las consultas y el servidor de base de datos para adaptarlos a la demanda a medida que esta vaya cambiando. Existen varios motivos por los que el rendimiento puede cambiar, por lo que el primer paso es entender qué ha cambiado.
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¿Se ha realizado una actualización de una versión principal o secundaria?
Una actualización de la versión principal incluye cambios en el código del motor, especialmente en el optimizador, que pueden cambiar el plan de ejecución de las consultas. Al actualizar las versiones de la base de datos, especialmente las versiones principales, es muy importante analizar la carga de trabajo de la base de datos y ajustarla en consecuencia. Este ajuste puede implicar optimizar y reescribir las consultas o agregar y actualizar la configuración de los parámetros, en función de los resultados de las pruebas. Entender qué es lo que está causando ese efecto le permitirá empezar a centrarse en esa área específica.
Para obtener más información, consulte What is new in MySQL 8.0
y Server and status variables and options added, deprecated, or removed in MySQL 8.0 en la documentación de MySQL y Comparación de Aurora MySQL versión 2 y Aurora MySQL versión 3. -
¿Se ha producido un aumento en el procesamiento de datos (número de filas)?
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¿Hay más consultas ejecutándose simultáneamente?
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¿Hay cambios en el esquema o en la base de datos?
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¿Se han producido errores o correcciones en el código?
Contenido
Métricas de host de la instancia
Supervise las métricas del host de la instancia, como la actividad de la CPU, la memoria y la red, para saber si se ha producido un cambio en la carga de trabajo. Existen dos conceptos principales para entender los cambios en la carga de trabajo:
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Utilización: el uso de un dispositivo, como la CPU o el disco. Puede basarse en el tiempo o en la capacidad.
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Basado en el tiempo: la cantidad de tiempo que un recurso está ocupado durante un período de observación determinado.
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Basado en la capacidad: la cantidad de rendimiento que puede ofrecer un sistema o componente, expresado como porcentaje de su capacidad.
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Saturación: hasta qué punto se requiere más trabajo de un recurso del que puede procesar. Cuando el uso basado en la capacidad alcanza el 100 %, el trabajo adicional no se puede procesar y debe ponerse en cola.
Uso de la CPU
Puede utilizar las siguientes herramientas para identificar el uso y la saturación de la CPU:
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CloudWatch proporciona la métrica
CPUUtilization. Si llega al 100 %, la instancia está saturada. Sin embargo, las métricas de CloudWatch tienen un promedio de más de 1 minuto y carecen de granularidad.Para obtener más información sobre las métricas de CloudWatch, consulte Métricas de nivel de instancia para Amazon Aurora.
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El monitoreo mejorado proporciona métricas que devuelve el comando del sistema operativo
top. Muestra los promedios de carga y los siguientes estados de la CPU, con una granularidad de 1 segundo:-
Idle (%)= tiempo de inactividad -
IRQ (%)= interrupciones de software -
Nice (%)= tiempo nice para los procesos con una prioridad niced. -
Steal (%)= tiempo dedicado a atender a otros inquilinos (relacionado con la virtualización) -
System (%)= tiempo del sistema -
User (%)= tiempo de usuario -
Wait (%)= espera de E/S
Para obtener más información acerca de las métricas de Supervisión mejorada, consulte Métricas del sistema operativo para Aurora.
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Uso de memoria
Si al sistema le falta memoria y el consumo de recursos está a punto de saturarse, debería haber un alto grado de errores de análisis de páginas, paginación, intercambio y falta de memoria.
Puede utilizar las siguientes herramientas para identificar el uso y la saturación de la memoria:
CloudWatch proporciona la métrica FreeableMemory, que muestra la cantidad de memoria que se puede recuperar vaciando algunas de las cachés del sistema operativo y la memoria libre actual.
Para obtener más información sobre las métricas de CloudWatch, consulte Métricas de nivel de instancia para Amazon Aurora.
El monitoreo mejorado proporciona las siguientes métricas que pueden ayudarle a identificar los problemas de uso de la memoria:
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Buffers (KB): la cantidad de memoria utilizada para almacenar en búfer solicitudes de E/S antes de escribir en el dispositivo de almacenamiento, en kilobytes. -
Cached (KB): la cantidad de memoria utilizada para almacenar en la caché las E/S basadas en el sistema de archivos. -
Free (KB): la cantidad de memoria no asignada, en kilobytes. -
Swap: en caché, gratis y total.
Por ejemplo, si ve que la instancia de base de datos utiliza memoria Swap, la cantidad total de memoria para su carga de trabajo es mayor de la que la instancia tiene disponible actualmente. Le recomendamos aumentar el tamaño de la instancia de base de datos o ajustar la carga de trabajo para utilizar menos memoria.
Para obtener más información acerca de las métricas de Supervisión mejorada, consulte Métricas del sistema operativo para Aurora.
Para obtener información más detallada sobre el uso de Performance Schema y el esquema de sys para determinar qué conexiones y componentes utilizan memoria, consulte Solución de problemas de uso de memoria de bases de datos Aurora MySQL.
Network throughput
CloudWatch proporciona las siguientes métricas para el rendimiento total de la red, todas con un promedio de más de 1 minuto:
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NetworkReceiveThroughput: la cantidad de rendimiento de red que recibe de los clientes cada instancia en el clúster de base de datos de Aurora. -
NetworkTransmitThroughput: el rendimiento de red que envía a los clientes cada instancia del clúster de base de datos de Aurora. -
NetworkThroughput: el rendimiento de red que recibe de los clientes y transmite a ellos cada instancia en el clúster de base de datos de Aurora. -
StorageNetworkReceiveThroughput: el rendimiento de red que se recibe del subsistema de almacenamiento de Aurora por cada instancia del clúster de base de datos. -
StorageNetworkTransmitThroughput: el rendimiento de red que se envía al subsistema de almacenamiento de Aurora por cada instancia en el clúster de base de datos de Aurora. -
StorageNetworkThroughput: el rendimiento de red que se recibe del subsistema de almacenamiento de Aurora y se envía a este por cada instancia en el clúster de base de datos de Aurora.
Para obtener más información sobre las métricas de CloudWatch, consulte Métricas de nivel de instancia para Amazon Aurora.
El monitoreo mejorado proporciona los gráficos de network recibidos (RX) y transmitidos (TX), con una granularidad de hasta 1 segundo.
Para obtener más información acerca de las métricas de Supervisión mejorada, consulte Métricas del sistema operativo para Aurora.
Métricas de bases de datos
Examine las siguientes métricas de CloudWatch para ver si hay cambios en la carga de trabajo:
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BlockedTransactions: número medio de transacciones de la base de datos que se bloquean cada segundo. -
BufferCacheHitRatio: porcentaje de solicitudes que se responden desde la caché de búfer. -
CommitThroughput: número medio de operaciones de confirmación por segundo. -
DatabaseConnections: número de conexiones de red de cliente a la instancia de base de datos. -
Deadlocks: número medio de interbloqueos en la base de datos por segundo. -
DMLThroughput: número medio de inserciones, actualizaciones y eliminaciones por segundo. -
ResultSetCacheHitRatio: porcentaje de solicitudes que se responden desde la caché de consultas. -
RollbackSegmentHistoryListLength: registros redo que registran transacciones confirmadas con registros marcados para su eliminación. -
RowLockTime: tiempo total dedicado a adquirir bloqueos de fila para tablas de InnoDB. -
SelectThroughput: número medio de consultas de selección por segundo.
Para obtener más información sobre las métricas de CloudWatch, consulte Métricas de nivel de instancia para Amazon Aurora.
Tenga en cuenta las siguientes preguntas al examinar la carga de trabajo:
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¿Se han producido cambios recientes en la clase de la instancia de base de datos, por ejemplo, se ha reducido el tamaño de la instancia de 8xlarge a 4xlarge o se ha cambiado de db.r5 a db.r6?
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¿Puede crear un clon y reproducir el problema o solo ocurre en esa instancia?
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¿Se agotan los recursos del servidor? ¿La CPU o la memoria sufren un gran agotamiento? En caso afirmativo, esto podría significar que se requiere hardware adicional.
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¿Una o más consultas están tardando más tiempo?
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¿Los cambios se deben a una actualización, especialmente a una actualización de una versión principal? En caso afirmativo, compare las métricas previas y posteriores a la actualización.
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¿Hay cambios en la cantidad de instancias de base de datos de lector?
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¿Ha habilitado el registro general, de auditoría o binario? Para obtener más información, consulte Registro de bases de datos Aurora MySQL.
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¿Ha habilitado, deshabilitado o cambiado el uso de la replicación de registros binarios (binlog)?
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¿Hay transacciones de larga duración que contengan un gran número de bloqueos de filas? Examine la longitud de la lista de historial (HLL) de InnoDB para ver si hay indicios de transacciones de larga duración.
Para obtener más información, consulte La longitud de la lista de historial de InnoDB ha aumentado de forma significativa y la entrada del blog Why is my SELECT query running slowly on my Amazon Aurora MySQL DB cluster?
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Si una HLL de gran tamaño se debe a una transacción de escritura, eso significa que los registros
UNDOse están acumulando (no se limpian con regularidad). En una transacción de escritura de gran tamaño, esta acumulación puede aumentar rápidamente. En MySQL,UNDOse almacena en el espacio de tabla SYSTEM. El espacio de tabla SYSTEMno se puede reducir. El registroUNDOpuede hacer que el espacio de tablaSYSTEMaumente varios GB o incluso TB. Tras la purga, libere el espacio asignado realizando una copia de seguridad lógica (volcado) de los datos y, a continuación, importe el volcado a una nueva instancia de base de datos. -
Si una HLL de gran tamaño se debe a una transacción de lectura (consulta de larga duración), eso puede significar que la consulta utiliza una gran cantidad de espacio temporal. Reinicie para liberar el espacio temporal. Examine las métricas de la base de datos de Información de rendimiento para ver si se ha producido algún cambio en la sección
Temp, por ejemplo,created_tmp_tables. Para obtener más información, consulte Monitoreo de la carga de base de datos con Performance Insights en Amazon Aurora.
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¿Se pueden dividir las transacciones de larga duración en otras más pequeñas que modifiquen menos filas?
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¿Se han producido cambios en las transacciones bloqueadas o han aumentado los interbloqueos? Examine las métricas de base de datos de Información de rendimiento para detectar cualquier cambio en las variables de estado en la sección
Locks, comoinnodb_row_lock_time,innodb_row_lock_waitsyinnodb_dead_locks. Use intervalos de 1 o 5 minutos. -
¿Hay un aumento de los eventos de espera? Examine los eventos de espera y los tipos de espera de Información de rendimiento a intervalos de 1 o 5 minutos. Analice los principales eventos de espera y compruebe si están relacionados con los cambios en la carga de trabajo o con la contención de la base de datos. Por ejemplo,
buf_pool mutexindica una contención del grupo de búferes. Para obtener más información, consulte Ajuste de Aurora MySQL con eventos de espera.
Solución de problemas de uso de memoria de bases de datos Aurora MySQL
Si bien CloudWatch, Supervisión mejorada e Información de rendimiento proporcionan una visión general óptima del uso de la memoria en el sistema operativo, por ejemplo, la cantidad de memoria que utiliza el proceso de la base de datos, no permiten desglosar qué conexiones o componentes del motor podrían estar causando este uso de memoria.
Para solucionar este problema, puede utilizar Performance Schema y el esquema de sys. En Aurora MySQL versión 3, la instrumentación de memoria se habilita de forma predeterminada cuando se habilita Performance Schema. En Aurora MySQL versión 2, solo se habilita por defecto la instrumentación de memoria para el uso de memoria de Performance Schema. Para obtener información sobre las tablas disponibles en Performance Schema para realizar un seguimiento del uso de la memoria y habilitar la instrumentación de memoria de Performance Schema, consulte la tablas de resumen de memoria
Si bien se encuentra disponible información detallada en Performance Schema para realizar un seguimiento del uso actual de la memoria, el esquema sys
En el esquema sys, están disponibles las siguientes vistas para realizar un seguimiento del uso de la memoria por conexión, componente y consulta.
| Visualización | Descripción |
|---|---|
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Proporciona información sobre el uso de la memoria del motor por el host. Esto puede resultar útil para identificar qué servidores de aplicaciones o hosts de clientes consumen memoria. |
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Proporciona información sobre el uso de la memoria del motor por ID de subproceso. El ID de subproceso en MySQL puede ser una conexión de cliente o un subproceso en segundo plano. Puede asignar ID de subprocesos a ID de conexión de MySQL mediante la vista sys.processlist |
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Proporciona información sobre el uso de la memoria del motor por usuario. Esto puede resultar útil para identificar qué cuentas de usuario o clientes consumen memoria. |
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Proporciona información sobre el uso de la memoria del motor por componente del motor. Esto puede resultar útil para identificar el uso de memoria global por parte de búferes o componentes del motor. Por ejemplo, es posible que vea el evento |
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Proporciona una descripción general del uso total de memoria del que se ha hecho un seguimiento en el motor de base de datos. |
En Aurora MySQL versión 3.05 y versiones posteriores, también puede realizar un seguimiento del uso de memoria máximo mediante resumen de instrucciones en las tablas de resumen de instrucciones de Performance SchemaMAX_TOTAL_MEMORY puede ayudarle a identificar la memoria máxima utilizada por el resumen de consultas desde la última vez que se restablecieron las estadísticas o desde que se reinició la instancia de la base de datos. Esto puede resultar útil para identificar consultas específicas que podrían estar consumiendo mucha memoria.
nota
Performance Schema y el esquema sys muestran el uso actual de memoria en el servidor y los niveles máximos de memoria consumida por conexión y componente del motor. Como Performance Schema se mantiene en la memoria, la información se restablece cuando se reinicia la instancia de base de datos. Para mantener un historial a lo largo del tiempo, le recomendamos que configure la recuperación y el almacenamiento de estos datos fuera de Performance Schema.
Ejemplo 1: uso elevado y continuo de memoria
Si observamos globalmente FreeableMemory en CloudWatch, podemos ver que el uso de memoria ha aumentado en gran medida a las 02:59 UTC del 26 de marzo de 2024.
Esto no nos muestra el panorama completo. Para determinar qué componente está consumiendo más memoria, puede iniciar sesión en la base de datos y ver sys.memory_global_by_current_bytes. Esta tabla contiene una lista de eventos de memoria de los que hace seguimiento MySQL, junto con información sobre la asignación de memoria por evento. Cada evento de seguimiento de memoria comienza con memory/%, seguido de otra información sobre el componente o la característica del motor al que está asociado el evento.
Por ejemplo, memory/performance_schema/% es para eventos de memoria relacionados con Performance Schema, memory/innodb/% es para InnoDB, etc. Para obtener información sobre las convenciones de nomenclatura de los eventos, consulte Performance Schema Instrument Naming Conventions
A partir de la siguiente consulta, podemos encontrar al probable culpable en función de current_alloc, pero también podemos ver muchos eventos de memory/performance_schema/%.
mysql> SELECT * FROM sys.memory_global_by_current_bytes LIMIT 10; +-----------------------------------------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | event_name | current_count | current_alloc | current_avg_alloc | high_count | high_alloc | high_avg_alloc | +-----------------------------------------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | memory/sql/Prepared_statement::main_mem_root | 512817 | 4.91 GiB | 10.04 KiB | 512823 | 4.91 GiB | 10.04 KiB | | memory/performance_schema/prepared_statements_instances | 252 | 488.25 MiB | 1.94 MiB | 252 | 488.25 MiB | 1.94 MiB | | memory/innodb/hash0hash | 4 | 79.07 MiB | 19.77 MiB | 4 | 79.07 MiB | 19.77 MiB | | memory/performance_schema/events_errors_summary_by_thread_by_error | 1028 | 52.27 MiB | 52.06 KiB | 1028 | 52.27 MiB | 52.06 KiB | | memory/performance_schema/events_statements_summary_by_thread_by_event_name | 4 | 47.25 MiB | 11.81 MiB | 4 | 47.25 MiB | 11.81 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_summary_by_digest | 1 | 40.28 MiB | 40.28 MiB | 1 | 40.28 MiB | 40.28 MiB | | memory/performance_schema/memory_summary_by_thread_by_event_name | 4 | 31.64 MiB | 7.91 MiB | 4 | 31.64 MiB | 7.91 MiB | | memory/innodb/memory | 15227 | 27.44 MiB | 1.85 KiB | 20619 | 33.33 MiB | 1.66 KiB | | memory/sql/String::value | 74411 | 21.85 MiB | 307 bytes | 76867 | 25.54 MiB | 348 bytes | | memory/sql/TABLE | 8381 | 21.03 MiB | 2.57 KiB | 8381 | 21.03 MiB | 2.57 KiB | +-----------------------------------------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ 10 rows in set (0.02 sec)
Mencionamos anteriormente que Performance Schema se almacena en la memoria, lo que significa que también se realiza un seguimiento de ello en la instrumentación de memoria de performance_schema.
nota
Si observa que Performance Schema utiliza mucha memoria y quiere limitar su uso, puede ajustar los parámetros de la base de datos en función de sus necesidades. Para obtener más información, consulte The Performance Schema memory-allocation model
Para facilitar la lectura, puede volver a ejecutar la misma consulta pero excluir los eventos de Performance Schema. En el resultado se observa lo siguiente:
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El elemento que consume más memoria es
memory/sql/Prepared_statement::main_mem_root. -
La columna
current_allocnos indica que MySQL tiene 4,91 GiB actualmente asignados a este evento. -
high_alloc columnnos indica que 4,91 GiB es el nivel máximo decurrent_allocdesde que se restablecieron las estadísticas por última vez o desde que se reinició el servidor. Esto significa quememory/sql/Prepared_statement::main_mem_rootestá en su valor más alto.
mysql> SELECT * FROM sys.memory_global_by_current_bytes WHERE event_name NOT LIKE 'memory/performance_schema/%' LIMIT 10; +-----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | event_name | current_count | current_alloc | current_avg_alloc | high_count | high_alloc | high_avg_alloc | +-----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | memory/sql/Prepared_statement::main_mem_root | 512817 | 4.91 GiB | 10.04 KiB | 512823 | 4.91 GiB | 10.04 KiB | | memory/innodb/hash0hash | 4 | 79.07 MiB | 19.77 MiB | 4 | 79.07 MiB | 19.77 MiB | | memory/innodb/memory | 17096 | 31.68 MiB | 1.90 KiB | 22498 | 37.60 MiB | 1.71 KiB | | memory/sql/String::value | 122277 | 27.94 MiB | 239 bytes | 124699 | 29.47 MiB | 247 bytes | | memory/sql/TABLE | 9927 | 24.67 MiB | 2.55 KiB | 9929 | 24.68 MiB | 2.55 KiB | | memory/innodb/lock0lock | 8888 | 19.71 MiB | 2.27 KiB | 8888 | 19.71 MiB | 2.27 KiB | | memory/sql/Prepared_statement::infrastructure | 257623 | 16.24 MiB | 66 bytes | 257631 | 16.24 MiB | 66 bytes | | memory/mysys/KEY_CACHE | 3 | 16.00 MiB | 5.33 MiB | 3 | 16.00 MiB | 5.33 MiB | | memory/innodb/sync0arr | 3 | 7.03 MiB | 2.34 MiB | 3 | 7.03 MiB | 2.34 MiB | | memory/sql/THD::main_mem_root | 815 | 6.56 MiB | 8.24 KiB | 849 | 7.19 MiB | 8.67 KiB | +-----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ 10 rows in set (0.06 sec)
Por el nombre del evento, podemos decir que esta memoria se está utilizando para instrucciones preparadas. Si quiere ver qué conexiones utilizan esta memoria, puede consultar memory_by_thread_by_current_bytes
En el siguiente ejemplo, cada conexión tiene aproximadamente 7 MiB asignados, con un nivel máximo de aproximadamente 6,29 MiB (current_max_alloc). Esto tiene sentido, ya que el ejemplo utiliza sysbench con 80 tablas y 800 conexiones con instrucciones preparadas. Si desea reducir el uso de memoria en este caso, puede optimizar el uso que hace su aplicación de las instrucciones preparadas para reducir el consumo de memoria.
mysql> SELECT * FROM sys.memory_by_thread_by_current_bytes; +-----------+-------------------------------------------+--------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-----------------+ | thread_id | user | current_count_used | current_allocated | current_avg_alloc | current_max_alloc | total_allocated | +-----------+-------------------------------------------+--------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-----------------+ | 46 | rdsadmin@localhost | 405 | 8.47 MiB | 21.42 KiB | 8.00 MiB | 155.86 MiB | | 61 | reinvent@10.0.4.4 | 1749 | 6.72 MiB | 3.93 KiB | 6.29 MiB | 14.24 MiB | | 101 | reinvent@10.0.4.4 | 1845 | 6.71 MiB | 3.72 KiB | 6.29 MiB | 14.50 MiB | | 55 | reinvent@10.0.4.4 | 1674 | 6.68 MiB | 4.09 KiB | 6.29 MiB | 14.13 MiB | | 57 | reinvent@10.0.4.4 | 1416 | 6.66 MiB | 4.82 KiB | 6.29 MiB | 13.52 MiB | | 112 | reinvent@10.0.4.4 | 1759 | 6.66 MiB | 3.88 KiB | 6.29 MiB | 14.17 MiB | | 66 | reinvent@10.0.4.4 | 1428 | 6.64 MiB | 4.76 KiB | 6.29 MiB | 13.47 MiB | | 75 | reinvent@10.0.4.4 | 1389 | 6.62 MiB | 4.88 KiB | 6.29 MiB | 13.40 MiB | | 116 | reinvent@10.0.4.4 | 1333 | 6.61 MiB | 5.08 KiB | 6.29 MiB | 13.21 MiB | | 90 | reinvent@10.0.4.4 | 1448 | 6.59 MiB | 4.66 KiB | 6.29 MiB | 13.58 MiB | | 98 | reinvent@10.0.4.4 | 1440 | 6.57 MiB | 4.67 KiB | 6.29 MiB | 13.52 MiB | | 94 | reinvent@10.0.4.4 | 1433 | 6.57 MiB | 4.69 KiB | 6.29 MiB | 13.49 MiB | | 62 | reinvent@10.0.4.4 | 1323 | 6.55 MiB | 5.07 KiB | 6.29 MiB | 13.48 MiB | | 87 | reinvent@10.0.4.4 | 1323 | 6.55 MiB | 5.07 KiB | 6.29 MiB | 13.25 MiB | | 99 | reinvent@10.0.4.4 | 1346 | 6.54 MiB | 4.98 KiB | 6.29 MiB | 13.24 MiB | | 105 | reinvent@10.0.4.4 | 1347 | 6.54 MiB | 4.97 KiB | 6.29 MiB | 13.34 MiB | | 73 | reinvent@10.0.4.4 | 1335 | 6.54 MiB | 5.02 KiB | 6.29 MiB | 13.23 MiB | | 54 | reinvent@10.0.4.4 | 1510 | 6.53 MiB | 4.43 KiB | 6.29 MiB | 13.49 MiB | . . . . . . | 812 | reinvent@10.0.4.4 | 1259 | 6.38 MiB | 5.19 KiB | 6.29 MiB | 13.05 MiB | | 214 | reinvent@10.0.4.4 | 1279 | 6.38 MiB | 5.10 KiB | 6.29 MiB | 12.90 MiB | | 325 | reinvent@10.0.4.4 | 1254 | 6.38 MiB | 5.21 KiB | 6.29 MiB | 12.99 MiB | | 705 | reinvent@10.0.4.4 | 1273 | 6.37 MiB | 5.13 KiB | 6.29 MiB | 13.03 MiB | | 530 | reinvent@10.0.4.4 | 1268 | 6.37 MiB | 5.15 KiB | 6.29 MiB | 12.92 MiB | | 307 | reinvent@10.0.4.4 | 1263 | 6.37 MiB | 5.17 KiB | 6.29 MiB | 12.87 MiB | | 738 | reinvent@10.0.4.4 | 1260 | 6.37 MiB | 5.18 KiB | 6.29 MiB | 13.00 MiB | | 819 | reinvent@10.0.4.4 | 1252 | 6.37 MiB | 5.21 KiB | 6.29 MiB | 13.01 MiB | | 31 | innodb/srv_purge_thread | 17810 | 3.14 MiB | 184 bytes | 2.40 MiB | 205.69 MiB | | 38 | rdsadmin@localhost | 599 | 1.76 MiB | 3.01 KiB | 1.00 MiB | 25.58 MiB | | 1 | sql/main | 3756 | 1.32 MiB | 367 bytes | 355.78 KiB | 6.19 MiB | | 854 | rdsadmin@localhost | 46 | 1.08 MiB | 23.98 KiB | 1.00 MiB | 5.10 MiB | | 30 | innodb/clone_gtid_thread | 1596 | 573.14 KiB | 367 bytes | 254.91 KiB | 970.69 KiB | | 40 | rdsadmin@localhost | 235 | 245.19 KiB | 1.04 KiB | 128.88 KiB | 808.64 KiB | | 853 | rdsadmin@localhost | 96 | 94.63 KiB | 1009 bytes | 29.73 KiB | 422.45 KiB | | 36 | rdsadmin@localhost | 33 | 36.29 KiB | 1.10 KiB | 16.08 KiB | 74.15 MiB | | 33 | sql/event_scheduler | 3 | 16.27 KiB | 5.42 KiB | 16.04 KiB | 16.27 KiB | | 35 | sql/compress_gtid_table | 8 | 14.20 KiB | 1.77 KiB | 8.05 KiB | 18.62 KiB | | 25 | innodb/fts_optimize_thread | 12 | 1.86 KiB | 158 bytes | 648 bytes | 1.98 KiB | | 23 | innodb/srv_master_thread | 11 | 1.23 KiB | 114 bytes | 361 bytes | 24.40 KiB | | 24 | innodb/dict_stats_thread | 11 | 1.23 KiB | 114 bytes | 361 bytes | 1.35 KiB | | 5 | innodb/io_read_thread | 1 | 144 bytes | 144 bytes | 144 bytes | 144 bytes | | 6 | innodb/io_read_thread | 1 | 144 bytes | 144 bytes | 144 bytes | 144 bytes | | 2 | sql/aws_oscar_log_level_monitor | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 4 | innodb/io_ibuf_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 7 | innodb/io_write_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 8 | innodb/io_write_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 9 | innodb/io_write_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 10 | innodb/io_write_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 11 | innodb/srv_lra_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 12 | innodb/srv_akp_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 18 | innodb/srv_lock_timeout_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 248 bytes | | 19 | innodb/srv_error_monitor_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 20 | innodb/srv_monitor_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 21 | innodb/buf_resize_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 22 | innodb/btr_search_sys_toggle_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 32 | innodb/dict_persist_metadata_table_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 34 | sql/signal_handler | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | +-----------+-------------------------------------------+--------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-----------------+ 831 rows in set (2.48 sec)
Como se mencionó antes, el valor de ID de subproceso (thd_id) aquí puede hacer referencia a subprocesos en segundo plano del servidor o a conexiones de bases de datos. Si desea asignar valores de ID de subprocesos a ID de conexión a la base de datos, puede utilizar la tabla performance_schema.threads o la vista sys.processlist, donde conn_id es el ID de conexión.
mysql> SELECT thd_id,conn_id,user,db,command,state,time,last_wait FROM sys.processlist WHERE user='reinvent@10.0.4.4'; +--------+---------+-------------------+----------+---------+----------------+------+-------------------------------------------------+ | thd_id | conn_id | user | db | command | state | time | last_wait | +--------+---------+-------------------+----------+---------+----------------+------+-------------------------------------------------+ | 590 | 562 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | closing tables | 0 | wait/io/redo_log_flush | | 578 | 550 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Sleep | NULL | 0 | idle | | 579 | 551 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | closing tables | 0 | wait/io/redo_log_flush | | 580 | 552 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | updating | 0 | wait/io/table/sql/handler | | 581 | 553 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | updating | 0 | wait/io/table/sql/handler | | 582 | 554 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Sleep | NULL | 0 | idle | | 583 | 555 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Sleep | NULL | 0 | idle | | 584 | 556 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | updating | 0 | wait/io/table/sql/handler | | 585 | 557 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | closing tables | 0 | wait/io/redo_log_flush | | 586 | 558 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | updating | 0 | wait/io/table/sql/handler | | 587 | 559 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | closing tables | 0 | wait/io/redo_log_flush | . . . . . . | 323 | 295 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Sleep | NULL | 0 | idle | | 324 | 296 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | updating | 0 | wait/io/table/sql/handler | | 325 | 297 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | closing tables | 0 | wait/io/redo_log_flush | | 326 | 298 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | updating | 0 | wait/io/table/sql/handler | | 438 | 410 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | System lock | 0 | wait/lock/table/sql/handler | | 280 | 252 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Sleep | starting | 0 | wait/io/socket/sql/client_connection | | 98 | 70 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Query | freeing items | 0 | NULL | +--------+---------+-------------------+----------+---------+----------------+------+-------------------------------------------------+ 804 rows in set (5.51 sec)
Ahora detenemos la carga de trabajo de sysbench, lo que cierra las conexiones y libera memoria. Al volver a comprobar los eventos, podemos confirmar que la memoria se ha liberado, pero high_alloc nos sigue indicando cuál es el nivel máximo. La columna high_alloc puede resultar muy útil para identificar picos breves en el uso de memoria, cuando no se pueda identificar inmediatamente el uso de current_alloc, ya que muestra solo la memoria actualmente asignada.
mysql> SELECT * FROM sys.memory_global_by_current_bytes WHERE event_name='memory/sql/Prepared_statement::main_mem_root' LIMIT 10; +----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | event_name | current_count | current_alloc | current_avg_alloc | high_count | high_alloc | high_avg_alloc | +----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | memory/sql/Prepared_statement::main_mem_root | 17 | 253.80 KiB | 14.93 KiB | 512823 | 4.91 GiB | 10.04 KiB | +----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ 1 row in set (0.00 sec)
Si desea restablecer high_alloc, puede truncar las tablas de resumen de la memoria de performance_schema, pero esto restablece toda la instrumentación de la memoria. Para obtener más información, consulte Performance Schema general table characteristics
En el siguiente ejemplo, podemos observar que high_alloc se restablece tras el truncado.
mysql> TRUNCATE `performance_schema`.`memory_summary_global_by_event_name`; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> SELECT * FROM sys.memory_global_by_current_bytes WHERE event_name='memory/sql/Prepared_statement::main_mem_root' LIMIT 10; +----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | event_name | current_count | current_alloc | current_avg_alloc | high_count | high_alloc | high_avg_alloc | +----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | memory/sql/Prepared_statement::main_mem_root | 17 | 253.80 KiB | 14.93 KiB | 17 | 253.80 KiB | 14.93 KiB | +----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ 1 row in set (0.00 sec)
Ejemplo 2: picos de memoria de transitorios
Los picos breves en el uso de memoria son algo habitual en un servidor de base de datos. Puede tratarse de descensos periódicos de la memoria que se puede liberar y que son difíciles solucionar mediante current_alloc en sys.memory_global_by_current_bytes, ya que la memoria ya se ha liberado.
nota
Si se han restablecido las estadísticas de Performance Schema o se ha reiniciado la instancia de la base de datos, esta información no estará disponible en sys o performance_schema. Para conservar esta información, recomendamos que configure la recopilación de métricas externas.
El siguiente gráfico de la métrica de os.memory.free en Supervisión mejorada muestra breves picos de 7 segundos en el uso de la memoria. Supervisión mejorada permite supervisar a intervalos de tan solo un segundo, lo que resulta perfecto para detectar picos transitorios como estos.
Para ayudar a diagnosticar la causa del uso de memoria en este caso, podemos utilizar una combinación de high_alloc en las vistas de resumen de memoria de sys y las tablas de resumen de instrucciones de Performance Schema
Como era de esperar, dado que el uso de memoria no es elevado actualmente, no podemos detectar ningún infractor principal en la vista del esquema de sys bajo current_alloc.
mysql> SELECT * FROM sys.memory_global_by_current_bytes LIMIT 10; +-----------------------------------------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | event_name | current_count | current_alloc | current_avg_alloc | high_count | high_alloc | high_avg_alloc | +-----------------------------------------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | memory/innodb/hash0hash | 4 | 79.07 MiB | 19.77 MiB | 4 | 79.07 MiB | 19.77 MiB | | memory/innodb/os0event | 439372 | 60.34 MiB | 144 bytes | 439372 | 60.34 MiB | 144 bytes | | memory/performance_schema/events_statements_summary_by_digest | 1 | 40.28 MiB | 40.28 MiB | 1 | 40.28 MiB | 40.28 MiB | | memory/mysys/KEY_CACHE | 3 | 16.00 MiB | 5.33 MiB | 3 | 16.00 MiB | 5.33 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_history_long | 1 | 14.34 MiB | 14.34 MiB | 1 | 14.34 MiB | 14.34 MiB | | memory/performance_schema/events_errors_summary_by_thread_by_error | 257 | 13.07 MiB | 52.06 KiB | 257 | 13.07 MiB | 52.06 KiB | | memory/performance_schema/events_statements_summary_by_thread_by_event_name | 1 | 11.81 MiB | 11.81 MiB | 1 | 11.81 MiB | 11.81 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_summary_by_digest.digest_text | 1 | 9.77 MiB | 9.77 MiB | 1 | 9.77 MiB | 9.77 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_history_long.digest_text | 1 | 9.77 MiB | 9.77 MiB | 1 | 9.77 MiB | 9.77 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_history_long.sql_text | 1 | 9.77 MiB | 9.77 MiB | 1 | 9.77 MiB | 9.77 MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ 10 rows in set (0.01 sec)
Al ampliar la vista para ordenar por high_alloc, ahora podemos ver que el componente memory/temptable/physical_ram es muy buen candidato en este caso. En su nivel más alto, consumía 515,00 MiB.
Tal y como indica su nombre, memory/temptable/physical_ram instrumenta el uso de memoria del motor de almacenamiento TEMP en MySQL, que se introdujo en MySQL 8.0. Para obtener más información sobre cómo utiliza MySQL las tablas temporales, consulte Internal temporary table use in MySQL
nota
En este ejemplo, estamos utilizando la vista sys.x$memory_global_by_current_bytes.
mysql> SELECT event_name, format_bytes(current_alloc) AS "currently allocated", sys.format_bytes(high_alloc) AS "high-water mark" FROM sys.x$memory_global_by_current_bytes ORDER BY high_alloc DESC LIMIT 10; +-----------------------------------------------------------------------------+---------------------+-----------------+ | event_name | currently allocated | high-water mark | +-----------------------------------------------------------------------------+---------------------+-----------------+ | memory/temptable/physical_ram | 4.00 MiB | 515.00 MiB | | memory/innodb/hash0hash | 79.07 MiB | 79.07 MiB | | memory/innodb/os0event | 63.95 MiB | 63.95 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_summary_by_digest | 40.28 MiB | 40.28 MiB | | memory/mysys/KEY_CACHE | 16.00 MiB | 16.00 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_history_long | 14.34 MiB | 14.34 MiB | | memory/performance_schema/events_errors_summary_by_thread_by_error | 13.07 MiB | 13.07 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_summary_by_thread_by_event_name | 11.81 MiB | 11.81 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_summary_by_digest.digest_text | 9.77 MiB | 9.77 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_history_long.sql_text | 9.77 MiB | 9.77 MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+---------------------+-----------------+ 10 rows in set (0.00 sec)
En Ejemplo 1: uso elevado y continuo de memoria, comprobamos el uso de memoria actual de cada conexión para determinar qué conexión es responsable del uso de la memoria en cuestión. En este ejemplo, la memoria ya está liberada, por lo que comprobar el uso de memoria de las conexiones actuales no resulta útil.
Para profundizar y encontrar las instrucciones, los usuarios y los host infractores, utilizamos Performance Schema. Performance Schema contiene varias tablas de resumen de instrucciones divididas en diferentes dimensiones, como el nombre del evento, el resumen de instrucciones, el host, el subproceso y el usuario. Cada vista le permitirá profundizar en dónde se ejecutan determinadas instrucciones y qué es lo que hacen. Esta sección se centra en MAX_TOTAL_MEMORY, pero puede encontrar más información sobre todas las columnas disponibles en la documentación de las tablas de resumen de instrucciones de Performance Schema
mysql> SHOW TABLES IN performance_schema LIKE 'events_statements_summary_%'; +------------------------------------------------------------+ | Tables_in_performance_schema (events_statements_summary_%) | +------------------------------------------------------------+ | events_statements_summary_by_account_by_event_name | | events_statements_summary_by_digest | | events_statements_summary_by_host_by_event_name | | events_statements_summary_by_program | | events_statements_summary_by_thread_by_event_name | | events_statements_summary_by_user_by_event_name | | events_statements_summary_global_by_event_name | +------------------------------------------------------------+ 7 rows in set (0.00 sec)
En primer lugar, comprobamos events_statements_summary_by_digest para ver MAX_TOTAL_MEMORY.
A partir de esto, podemos ver lo siguiente:
-
La consulta con el resumen
20676ce4a690592ff05debcffcbc26faeb76f22005e7628364d7a498769d0c4aparece ser una buena candidata para este uso de memoria. El valor deMAX_TOTAL_MEMORYes 537450710, que coincide con el nivel máximo que vimos para el evento dememory/temptable/physical_ramensys.x$memory_global_by_current_bytes. -
Se ha ejecutado cuatro veces (
COUNT_STAR), la primera a las 04:08:34,943256 del 26 de marzo de 2024 y, la última, a las 04:43:06,998310 del 26 de marzo de 2024.
mysql> SELECT SCHEMA_NAME,DIGEST,COUNT_STAR,MAX_TOTAL_MEMORY,FIRST_SEEN,LAST_SEEN FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest ORDER BY MAX_TOTAL_MEMORY DESC LIMIT 5; +-------------+------------------------------------------------------------------+------------+------------------+----------------------------+----------------------------+ | SCHEMA_NAME | DIGEST | COUNT_STAR | MAX_TOTAL_MEMORY | FIRST_SEEN | LAST_SEEN | +-------------+------------------------------------------------------------------+------------+------------------+----------------------------+----------------------------+ | sysbench | 20676ce4a690592ff05debcffcbc26faeb76f22005e7628364d7a498769d0c4a | 4 | 537450710 | 2024-03-26 04:08:34.943256 | 2024-03-26 04:43:06.998310 | | NULL | f158282ea0313fefd0a4778f6e9b92fc7d1e839af59ebd8c5eea35e12732c45d | 4 | 3636413 | 2024-03-26 04:29:32.712348 | 2024-03-26 04:36:26.269329 | | NULL | 0046bc5f642c586b8a9afd6ce1ab70612dc5b1fd2408fa8677f370c1b0ca3213 | 2 | 3459965 | 2024-03-26 04:31:37.674008 | 2024-03-26 04:32:09.410718 | | NULL | 8924f01bba3c55324701716c7b50071a60b9ceaf17108c71fd064c20c4ab14db | 1 | 3290981 | 2024-03-26 04:31:49.751506 | 2024-03-26 04:31:49.751506 | | NULL | 90142bbcb50a744fcec03a1aa336b2169761597ea06d85c7f6ab03b5a4e1d841 | 1 | 3131729 | 2024-03-26 04:15:09.719557 | 2024-03-26 04:15:09.719557 | +-------------+------------------------------------------------------------------+------------+------------------+----------------------------+----------------------------+ 5 rows in set (0.00 sec)
Ahora que conocemos el resumen infractor, podemos obtener más detalles, como el texto de la consulta, el usuario que la ejecutó y dónde se ejecutó. Según el texto del resumen devuelto, podemos ver que se trata de una expresión común de tabla (CTE) que crea cuatro tablas temporales y realiza cuatro análisis de tablas, lo que resulta muy ineficiente.
mysql> SELECT SCHEMA_NAME,DIGEST_TEXT,QUERY_SAMPLE_TEXT,MAX_TOTAL_MEMORY,SUM_ROWS_SENT,SUM_ROWS_EXAMINED,SUM_CREATED_TMP_TABLES,SUM_NO_INDEX_USED FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest WHERE DIGEST='20676ce4a690592ff05debcffcbc26faeb76f22005e7628364d7a498769d0c4a'\G; *************************** 1. row *************************** SCHEMA_NAME: sysbench DIGEST_TEXT: WITH RECURSIVE `cte` ( `n` ) AS ( SELECT ? FROM `sbtest1` UNION ALL SELECT `id` + ? FROM `sbtest1` ) SELECT * FROM `cte` QUERY_SAMPLE_TEXT: WITH RECURSIVE cte (n) AS ( SELECT 1 from sbtest1 UNION ALL SELECT id + 1 FROM sbtest1) SELECT * FROM cte MAX_TOTAL_MEMORY: 537450710 SUM_ROWS_SENT: 80000000 SUM_ROWS_EXAMINED: 80000000 SUM_CREATED_TMP_TABLES: 4 SUM_NO_INDEX_USED: 4 1 row in set (0.01 sec)
Para obtener más información sobre la tabla events_statements_summary_by_digest y otras tablas de resumen de instrucciones de Performance Schema, consulte Statement summary tables
También puede ejecutar una instrucción EXPLAIN
nota
EXPLAIN ANALYZE puede aportar más información que EXPLAIN, pero también ejecuta la consulta, así que debe tener cuidado.
-- EXPLAIN mysql> EXPLAIN WITH RECURSIVE cte (n) AS (SELECT 1 FROM sbtest1 UNION ALL SELECT id + 1 FROM sbtest1) SELECT * FROM cte; +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-------------+ | 1 | PRIMARY | <derived2> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 19221520 | 100.00 | NULL | | 2 | DERIVED | sbtest1 | NULL | index | NULL | k_1 | 4 | NULL | 9610760 | 100.00 | Using index | | 3 | UNION | sbtest1 | NULL | index | NULL | k_1 | 4 | NULL | 9610760 | 100.00 | Using index | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-------------+ 3 rows in set, 1 warning (0.00 sec) -- EXPLAIN format=tree mysql> EXPLAIN format=tree WITH RECURSIVE cte (n) AS (SELECT 1 FROM sbtest1 UNION ALL SELECT id + 1 FROM sbtest1) SELECT * FROM cte\G; *************************** 1. row *************************** EXPLAIN: -> Table scan on cte (cost=4.11e+6..4.35e+6 rows=19.2e+6) -> Materialize union CTE cte (cost=4.11e+6..4.11e+6 rows=19.2e+6) -> Index scan on sbtest1 using k_1 (cost=1.09e+6 rows=9.61e+6) -> Index scan on sbtest1 using k_1 (cost=1.09e+6 rows=9.61e+6) 1 row in set (0.00 sec) -- EXPLAIN ANALYZE mysql> EXPLAIN ANALYZE WITH RECURSIVE cte (n) AS (SELECT 1 from sbtest1 UNION ALL SELECT id + 1 FROM sbtest1) SELECT * FROM cte\G; *************************** 1. row *************************** EXPLAIN: -> Table scan on cte (cost=4.11e+6..4.35e+6 rows=19.2e+6) (actual time=6666..9201 rows=20e+6 loops=1) -> Materialize union CTE cte (cost=4.11e+6..4.11e+6 rows=19.2e+6) (actual time=6666..6666 rows=20e+6 loops=1) -> Covering index scan on sbtest1 using k_1 (cost=1.09e+6 rows=9.61e+6) (actual time=0.0365..2006 rows=10e+6 loops=1) -> Covering index scan on sbtest1 using k_1 (cost=1.09e+6 rows=9.61e+6) (actual time=0.0311..2494 rows=10e+6 loops=1) 1 row in set (10.53 sec)
Pero, ¿quién lo ha ejecutado? Podemos ver en Performance Schema que el usuario destructive_operator tenía un MAX_TOTAL_MEMORY de 537450710, lo que de nuevo coincide con los resultados anteriores.
nota
Performance Schema se almacena en la memoria, por lo que no se debe confiar en él como la única fuente de auditoría. Si necesita mantener un historial de las instrucciones ejecutadas y qué usuarios las ejecutan, le recomendamos que habilite el registro de auditorías. Si también necesita mantener información sobre el uso de la memoria, le recomendamos que configure la supervisión para exportar y almacenar estos valores.
mysql> SELECT USER,EVENT_NAME,COUNT_STAR,MAX_TOTAL_MEMORY FROM performance_schema.events_statements_summary_by_user_by_event_name ORDER BY MAX_CONTROLLED_MEMORY DESC LIMIT 5; +----------------------+---------------------------+------------+------------------+ | USER | EVENT_NAME | COUNT_STAR | MAX_TOTAL_MEMORY | +----------------------+---------------------------+------------+------------------+ | destructive_operator | statement/sql/select | 4 | 537450710 | | rdsadmin | statement/sql/select | 4172 | 3290981 | | rdsadmin | statement/sql/show_tables | 2 | 3615821 | | rdsadmin | statement/sql/show_fields | 2 | 3459965 | | rdsadmin | statement/sql/show_status | 75 | 1914976 | +----------------------+---------------------------+------------+------------------+ 5 rows in set (0.00 sec) mysql> SELECT HOST,EVENT_NAME,COUNT_STAR,MAX_TOTAL_MEMORY FROM performance_schema.events_statements_summary_by_host_by_event_name WHERE HOST != 'localhost' AND COUNT_STAR>0 ORDER BY MAX_CONTROLLED_MEMORY DESC LIMIT 5; +------------+----------------------+------------+------------------+ | HOST | EVENT_NAME | COUNT_STAR | MAX_TOTAL_MEMORY | +------------+----------------------+------------+------------------+ | 10.0.8.231 | statement/sql/select | 4 | 537450710 | +------------+----------------------+------------+------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
Solución de problemas de memoria insuficiente de bases de datos Aurora MySQL
El parámetro de nivel de instancia aurora_oom_response de Aurora MySQL puede permitir que la instancia de base de datos monitoricela memoria del sistema y calcule la memoria consumida por diferentes declaraciones y conexiones. Si el sistema funciona con poca memoria, puede realizar una lista de acciones para intentar liberar dicha memoria. Lo hace en un intento de evitar un reinicio de la base de datos debido a problemas de falta de memoria (OOM). El parámetro de nivel de instancia toma una cadena de acciones separadas por comas que una instancia de base de datos realiza cuando el nivel de memoria es bajo. El parámetro aurora_oom_response se admite en las versiones 2 y 3 de Aurora MySQL.
Se pueden usar los siguientes valores y combinaciones de ellos para el parámetro aurora_oom_response. La existencia de una cadena vacía significa que no se ha tomado ninguna acción y desactiva de forma efectiva la característica, lo que hace que la base de datos sea propensa a que se reinicie debido a OOM.
-
decline: rechaza nuevas consultas una vez que la instancia de base de datos tiene poca memoria. kill_connect: cierra las conexiones de bases de datos que consumen una gran cantidad de memoria y finaliza las transacciones actuales y las instrucciones del lenguaje de definición de datos (DDL). Esta respuesta no se admite en la versión 2 de Aurora MySQL.Para obtener más información, consulte KILL statement
en la documentación de MySQL. -
kill_query: finaliza las consultas en orden descendente de consumo de memoria hasta que la memoria de la instancia esté por encima del umbral bajo. Las instrucciones DDL no finalizan.Para obtener más información, consulte KILL statement
en la documentación de MySQL. -
print: solo imprime las consultas que consumen una gran cantidad de memoria. -
tune: ajusta las cachés de tablas internas para liberar memoria en el sistema. Aurora MySQL reduce la memoria utilizada para cachés, por ejemplo,table_open_cacheytable_definition_cache, en condiciones de poca memoria. Finalmente, Aurora MySQL restablece su uso de memoria a la normalidad cuando el sistema deja de tener poca memoria.Para obtener más información, consulte table_open_cache
y table_definition_cache en la documentación de MySQL. tune_buffer_pool: reduce el tamaño del grupo de búferes para liberar parte de la memoria y ponerla a disposición del servidor de base de datos para procesar las conexiones. Este respuestas se admite para la versión 3.06 y versiones posteriores de Aurora MySQL.Debe emparejar
tune_buffer_poolconkill_queryokill_connecten el valor del parámetroaurora_oom_response. De lo contrario, no se redimensionará el grupo de búferes, ni siquiera si incluyetune_buffer_poolen el valor del parámetro.
En las versiones de Aurora MySQL anteriores a la 3.06, para las clases de instancias de base de datos con una memoria inferior o igual a 4 GiB, cuando a la instancia le falta memoria, las acciones predeterminadas incluyen print, tune, decline y kill_query. Para las clases de instancia de base de datos con memoria superior a 4 GiB, el valor del parámetro está vacío de manera predeterminada (deshabilitado).
En la versión 3.06 y posteriores de Aurora MySQL, para las clases de instancias de base de datos con una memoria inferior o igual a 4 GiB, Aurora MySQL también cierra las conexiones que consumen más memoria (kill_connect). Para las clases de instancia de base de datos con memoria superior a 4 GiB, el valor del parámetro es print de forma predeterminada.
Si se encuentra con frecuencia con problemas de falta de memoria, puede monitorear el uso de la memoria mediante tablas de resumen de memoriaperformance_schema está habilitado.
