本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
故障診斷 Aurora MySQL 資料庫的記憶體用量問題
雖然 CloudWatch增強型監控和績效詳情提供作業系統層級記憶體用量的良好概觀，例如資料庫程序使用的記憶體量，但它們不允許您細分引擎內可能導致此記憶體用量的連線或元件。
若要進行故障診斷，您可以使用效能結構描述和sys結構描述。在 Aurora MySQL 第 3 版中，啟用效能結構描述時，預設會啟用記憶體檢測。在 Aurora MySQL 第 2 版中，預設只會啟用效能結構描述記憶體用量的記憶體檢測。如需效能結構描述中可用資料表的資訊，以追蹤記憶體用量並啟用效能結構描述記憶體檢測，請參閱我的SQL文件中的記憶體摘要資料表
雖然效能結構描述中提供了詳細資訊來追蹤目前的記憶體用量，但 MySQL sys 結構描述
在 sys 結構描述中，下列檢視可用於透過連線、元件和查詢來追蹤記憶體用量。
| 檢視 | 描述 |
|---|---|
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提供主機引擎記憶體用量的相關資訊。這有助於識別哪些應用程式伺服器或用戶端主機耗用記憶體。 |
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依執行緒 ID 提供引擎記憶體用量的相關資訊。MySQL 中的執行緒 ID 可以是用戶端連線或背景執行緒。您可以使用 sys.processlist |
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提供使用者引擎記憶體用量的相關資訊。這有助於識別哪些使用者帳戶或用戶端耗用記憶體。 |
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提供依引擎元件區分的引擎記憶體用量資訊。這有助於透過引擎緩衝區或元件在全域識別記憶體用量。例如，您可能會看到 InnoDB 緩衝集區 |
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提供資料庫引擎中總追蹤記憶體用量的概觀。 |
在 Aurora MySQL 3.05 版和更新版本中，您也可以在效能結構描述陳述式摘要表中MAX_TOTAL_MEMORY欄可協助您識別自上次重設統計資料後，或資料庫執行個體重新啟動後，查詢摘要所使用的最大記憶體。這有助於識別可能耗用大量記憶體的特定查詢。
注意
效能結構描述和sys結構描述會顯示伺服器上目前的記憶體用量，以及每個連線和引擎元件耗用的記憶體高水位標記。由於效能結構描述會保留在記憶體中，因此資料庫執行個體重新啟動時，會重設資訊。若要隨著時間維持歷史記錄，建議您在效能結構描述之外設定此資料的擷取和儲存。
範例 1：持續高記憶體用量
在全球範圍內查看 FreeableMemory CloudWatch，我們可以看到記憶體用量在 2024-03-26 02：59 大幅增加UTC。
這不會告知我們整體情況。若要判斷哪個元件使用最多記憶體，您可以登入資料庫並查看 sys.memory_global_by_current_bytes。此資料表包含我的SQL追蹤的記憶體事件清單，以及每個事件的記憶體配置資訊。每個記憶體追蹤事件都以 開頭memory/%，後面接著與事件相關聯之引擎元件/功能的其他資訊。
例如， memory/performance_schema/% 適用於與效能結構描述相關的記憶體事件， memory/innodb/% 適用於 InnoDB，以此類推。如需事件命名慣例的詳細資訊，請參閱我的SQL文件中的效能結構描述工具命名慣例
從下列查詢中，我們可以根據 找出可能的current_alloc猥褻，但我們也可以看到許多memory/performance_schema/%事件。
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)
我們先前提到效能結構描述存放在記憶體中，這表示它也會在performance_schema記憶體檢測中追蹤。
注意
如果您發現效能結構描述使用大量記憶體，並想要限制其記憶體用量，您可以根據您的需求調整資料庫參數。如需詳細資訊，請參閱我的SQL文件中的效能結構描述記憶體配置模型
為了便於讀取，您可以重新執行相同的查詢，但排除效能結構描述事件。輸出顯示下列項目：
-
主要記憶體消費者為
memory/sql/Prepared_statement::main_mem_root。 -
current_alloc資料欄告訴我們，MySQL 目前有 4.91 GiB 配置給此事件。 -
high_alloc column告訴我們 4.91 GiBcurrent_alloc是自上次重設統計資料或伺服器重新啟動以來的高水位標記。這表示memory/sql/Prepared_statement::main_mem_root處於其最高值。
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)
從事件的名稱中，我們可以指出此記憶體正用於備妥的陳述式。如果您想要查看哪些連線使用此記憶體，您可以檢查 memory_by_thread_by_current_bytes
在下列範例中，每個連線配置了大約 7 MiB，高水位標記約為 6.29 MiB (current_max_alloc)。這很合理，因為範例使用 sysbench搭配 80 個資料表，800 個連線搭配備妥的陳述式。如果您想要在此案例中減少記憶體用量，您可以最佳化應用程式對備妥陳述式的用量，以減少記憶體用量。
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)
如前所述，此處的執行緒 ID (thd_id) 值可以參考伺服器背景執行緒或資料庫連線。如果您想要將執行緒 ID 值對應至資料庫連線 IDs，您可以使用 performance_schema.threads 資料表或 sys.processlist 檢視，其中 conn_id是連線 ID。
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)
現在，我們停止sysbench工作負載，這會關閉連線並釋放記憶體。再次檢查事件，我們可以確認記憶體已釋出，但仍high_alloc告訴我們什麼是高水位標記。資料high_alloc欄在識別記憶體用量中的短峰值時非常有用，其中您可能無法立即識別來自 的用量current_alloc，這只會顯示目前配置的記憶體。
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)
如果您想要重設 high_alloc，您可以截斷performance_schema記憶體摘要資料表，但這會重設所有記憶體檢測。如需詳細資訊，請參閱 MySQL 文件中的效能結構描述一般資料表特性
在下列範例中，我們可以看到 high_alloc會在截斷後重設。
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)
範例 2：暫時性記憶體峰值
另一個常見情況是資料庫伺服器上記憶體用量的短暫尖峰。這些可能是在 current_alloc中使用 時難以故障診斷的可用記憶體中定期捨棄sys.memory_global_by_current_bytes，因為記憶體已釋放。
注意
如果已重設效能結構描述統計資料，或資料庫執行個體已重新啟動，此資訊將無法在 sys或 p 中使用erformance_schema。若要保留此資訊，建議您設定外部指標集合。
下列增強型監控中的os.memory.free指標圖表顯示記憶體用量的短暫 7 秒峰值。增強型監控可讓您以最短 1 秒的間隔進行監控，這非常適合用於捕捉這類的暫時性峰值。
為了協助診斷此處記憶體用量的原因，我們可以high_alloc在sys記憶體摘要檢視和效能結構描述陳述式摘要表中
如預期，由於記憶體使用量目前不高，因此在 sys 下的結構描述檢視中看不到任何主要違規者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)
展開檢視以依 排序high_alloc，我們現在可以在此處看到memory/temptable/physical_ram元件是非常好的候選項目。其最高耗用 515.00 MiB。
顧名思義， 會為 My 中的TEMP儲存引擎memory/temptable/physical_ram檢測記憶體用量SQL，這是在 MySQL 8.0 中介紹的。如需 My SQL如何使用暫存資料表的詳細資訊，請參閱 MySQL 文件中的 My 中的內部暫存資料表使用SQL
注意
我們在此範例中使用 sys.x$memory_global_by_current_bytes 檢視。
mysql> SELECT event_name, format_bytes(current_alloc) AS "currently allocated", sys.format_bytes(high_alloc) AS "high-water mark" FROM sys.x$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)
在 中範例 1：持續高記憶體用量，我們檢查了每個連線目前的記憶體用量，以判斷哪些連線負責使用有問題的記憶體。在此範例中，記憶體已釋放，因此檢查目前連線的記憶體用量並不有用。
若要深入探索並尋找違規的陳述式、使用者和主機，我們使用效能結構描述。效能結構描述包含多個陳述式摘要資料表，這些資料表會依不同維度進行分割，例如事件名稱、陳述式摘要、主機、執行緒和使用者。每個檢視都可讓您深入了解執行特定陳述式的位置，以及執行內容。本節著重於 MAX_TOTAL_MEMORY，但您可以在績效結構描述陳述式摘要資料表
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)
首先，我們會檢查events_statements_summary_by_digest以查看 MAX_TOTAL_MEMORY。
從中，我們可以看到以下內容：
-
具有摘要的查詢
20676ce4a690592ff05debcffcbc26faeb76f22005e7628364d7a498769d0c4a似乎是此記憶體用量的良好候選項目。MAX_TOTAL_MEMORY是 537450710，符合我們在 中看到memory/temptable/physical_ram事件的高水位標記sys.x$memory_global_by_current_bytes。 -
已執行四次 (
COUNT_STAR)，第一個時間是 2024-03-26 04：08：34.943256，最後一個時間是 2024-03-26 04：43：06.998310。
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)
現在我們知道違規摘要，我們可以取得更多詳細資訊，例如查詢文字、執行該摘要的使用者，以及執行該摘要的位置。根據傳回的摘要文字，我們可以看到這是一個常見的資料表表達式 (CTE)，可建立四個臨時資料表並執行四個資料表掃描，這非常沒有效率。
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)
如需events_statements_summary_by_digest資料表和其他效能結構描述陳述式摘要資料表的詳細資訊，請參閱 MySQL 文件中的陳述式摘要資料表
您也可以執行 EXPLAIN
注意
EXPLAIN ANALYZE 可以提供比 更多的資訊EXPLAIN，但它也會執行查詢，因此請注意。
-- 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)
但誰執行了它？ 我們可以在效能結構描述中看到destructive_operator使用者擁有MAX_TOTAL_MEMORY的 537450710，這再次符合先前的結果。
注意
績效結構描述存放在記憶體中，因此不應依賴 做為稽核的唯一來源。如果您需要維護執行的陳述式歷史記錄，以及來自哪些使用者，建議您啟用 Aurora 進階稽核。如果您還需要維護記憶體用量的相關資訊，建議您設定監控以匯出和存放這些值。
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)
範例 3：可釋放的記憶體持續下降，不會回收
InnoDB 資料庫引擎會針對不同的元件採用一系列專門的記憶體追蹤事件。這些特定事件允許精細追蹤金鑰 InnoDB 子系統中的記憶體用量，例如：
-
memory/innodb/buf0buf– 專用於監控 InnoDB 緩衝集區的記憶體配置。 -
memory/innodb/ibuf0ibuf– 專門追蹤與 InnoDB 變更緩衝區相關的記憶體變更。
為了識別記憶體的熱門消費者，我們可以查詢 sys.memory_global_by_current_bytes：
mysql> SELECT event_name,current_alloc FROM sys.memory_global_by_current_bytes LIMIT 10; +-----------------------------------------------------------------+---------------+ | event_name | current_alloc | +-----------------------------------------------------------------+---------------+ | memory/innodb/memory | 5.28 GiB | | memory/performance_schema/table_io_waits_summary_by_index_usage | 495.00 MiB | | memory/performance_schema/table_shares | 488.00 MiB | | memory/sql/TABLE_SHARE::mem_root | 388.95 MiB | | memory/innodb/std | 226.88 MiB | | memory/innodb/fil0fil | 198.49 MiB | | memory/sql/binlog_io_cache | 128.00 MiB | | memory/innodb/mem0mem | 96.82 MiB | | memory/innodb/dict0dict | 96.76 MiB | | memory/performance_schema/rwlock_instances | 88.00 MiB | +-----------------------------------------------------------------+---------------+ 10 rows in set (0.00 sec)
結果顯示， memory/innodb/memory是目前配置記憶體使用 5.28 GiB 的最熱門消費者。此事件可做為與更特定等待事件無關之各種 InnoDB 元件的記憶體配置類別，如先前memory/innodb/buf0buf所述。
已確定 InnoDB 元件是記憶體的主要消費者，我們可以使用下列 MySQL 命令深入探討細節：
SHOW ENGINE INNODB STATUS \G;
SHOW ENGINE INNODB STATUS
分析 InnoDB 狀態報告的 BUFFER POOL AND MEMORY區段時，我們看到 5，051，647，748 個位元組 (4.7 GiB) 配置到字典物件快取memory/innodb/memory
---------------------- BUFFER POOL AND MEMORY ---------------------- Total large memory allocated 0Dictionary memory allocated 5051647748Buffer pool size 170512 Free buffers 142568 Database pages 27944 Old database pages 10354 Modified db pages 6 Pending reads 0
字典物件快取是共用的全域快取，可將先前存取的資料字典物件存放在記憶體中，以啟用物件重複使用並改善效能。字典物件快取的高記憶體配置會建議資料字典快取中大量的資料庫物件。
現在我們知道資料字典快取是主要取用者，我們繼續檢查資料字典快取是否有開啟的資料表。若要尋找資料表定義快取中的資料表數量，請查詢全域狀態變數 open_table_definitions
mysql> show global status like 'open_table_definitions'; +------------------------+-------+ | Variable_name | Value | +------------------------+-------+ | Open_table_definitions | 20000 | +------------------------+-------+ 1 row in set (0.00 sec)
如需詳細資訊，請參閱 MySQL 文件中的如何開啟和關閉資料表
您可以透過限制資料庫叢集或資料庫執行個體參數群組中的 table_definition_cache 參數，來限制資料字典快取中的資料表定義數目。對於 Aurora MySQL，此值可做為資料表定義快取中資料表數量的軟性限制。預設值取決於執行個體類別，並設定為下列：
LEAST({DBInstanceClassMemory/393040}, 20000)
當資料表數量超過table_definition_cache限制時，至少最近使用的 (LRU) 機制會從快取中移出和移除資料表。不過，涉及外部金鑰關係的資料表不會放置在LRU清單中，導致無法移除。
在我們目前的案例中，我們會執行 FLUSHTABLES
mysql> show global status like 'open_table_definitions'; +------------------------+-------+ | Variable_name | Value | +------------------------+-------+ | Open_table_definitions | 12 | +------------------------+-------+ 1 row in set (0.00 sec)
儘管減少了此數量，我們觀察到 的記憶體配置在 5.18 GiB 時memory/innodb/memory仍保持很高，而配置的字典記憶體也保持不變。這在下列查詢結果中很明顯：
mysql> SELECT event_name,current_alloc FROM sys.memory_global_by_current_bytes LIMIT 10; +-----------------------------------------------------------------+---------------+ | event_name | current_alloc | +-----------------------------------------------------------------+---------------+ | memory/innodb/memory | 5.18 GiB | | memory/performance_schema/table_io_waits_summary_by_index_usage | 495.00 MiB | | memory/performance_schema/table_shares | 488.00 MiB | | memory/sql/TABLE_SHARE::mem_root | 388.95 MiB | | memory/innodb/std | 226.88 MiB | | memory/innodb/fil0fil | 198.49 MiB | | memory/sql/binlog_io_cache | 128.00 MiB | | memory/innodb/mem0mem | 96.82 MiB | | memory/innodb/dict0dict | 96.76 MiB | | memory/performance_schema/rwlock_instances | 88.00 MiB | +-----------------------------------------------------------------+---------------+ 10 rows in set (0.00 sec)
---------------------- BUFFER POOL AND MEMORY ---------------------- Total large memory allocated 0Dictionary memory allocated 5001599639Buffer pool size 170512 Free buffers 142568 Database pages 27944 Old database pages 10354 Modified db pages 6 Pending reads 0
這種持續高的記憶體用量可以歸因於涉及外部金鑰關係的資料表。這些資料表不會放在LRU清單中進行移除，解釋為什麼即使排清資料表定義快取後，記憶體配置仍會保持很高。
解決此問題：
-
檢閱和最佳化資料庫結構描述，尤其是外部金鑰關係。
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請考慮移至具有更多記憶體的大型資料庫執行個體類別，以容納您的字典物件。
透過遵循這些步驟並了解記憶體配置模式，您可以更好地管理 Aurora MySQL 資料庫執行個體中的記憶體用量，並防止因記憶體壓力而造成的潛在效能問題。
