METRICS_SUMMARY

TiDB クラスターには、多くの監視メトリックがあります。異常な監視メトリックを簡単に検出できるようにするために、TiDB 4.0 では次の 2 つの監視概要テーブルが導入されています。

  • information_schema.metrics_summary
  • information_schema.metrics_summary_by_label

2 つのテーブルは、各モニタリング メトリックを効率的に確認できるように、すべてのモニタリング データをまとめたものです。 information_schema.metrics_summaryと比較して、 information_schema.metrics_summary_by_labelテーブルには追加のlabel列があり、さまざまなラベルに従って差別化された統計を実行します。

USE information_schema; DESC metrics_summary;
+--------------+--------------+------+------+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +--------------+--------------+------+------+---------+-------+ | METRICS_NAME | varchar(64) | YES | | NULL | | | QUANTILE | double | YES | | NULL | | | SUM_VALUE | double(22,6) | YES | | NULL | | | AVG_VALUE | double(22,6) | YES | | NULL | | | MIN_VALUE | double(22,6) | YES | | NULL | | | MAX_VALUE | double(22,6) | YES | | NULL | | | COMMENT | varchar(256) | YES | | NULL | | +--------------+--------------+------+------+---------+-------+ 7 rows in set (0.00 sec)

フィールドの説明:

  • METRICS_NAME : 監視テーブル名。
  • QUANTILE : パーセンタイル。 SQL ステートメントを使用してQUANTILEを指定できます。例えば:
    • select * from metrics_summary where quantile=0.99は、0.99 パーセンタイルのデータを表示することを指定します。
    • select * from metrics_summary where quantile in (0.80, 0.90, 0.99, 0.999)は、0.8、0.90、0.99、0.999 パーセンタイルのデータを同時に表示することを指定します。
  • SUM_VALUEMIN_VALUE AVG_VALUE 、平均値、最小値、最大値を意味しMAX_VALUE
  • COMMENT : 対応する監視テーブルのコメント。

例えば:

'2020-03-08 13:23:00', '2020-03-08 13: 33: 00'の時間範囲内で TiDB クラスターの平均消費時間が最も長い監視項目の 3 つのグループをクエリするには、 information_schema.metrics_summaryテーブルを直接クエリし、 /*+ time_range() */ヒントを使用して時間範囲を指定します。 SQL ステートメントは次のとおりです。

SELECT /*+ time_range('2020-03-08 13:23:00','2020-03-08 13:33:00') */ * FROM information_schema.metrics_summary WHERE metrics_name LIKE 'tidb%duration' AND avg_value > 0 AND quantile = 0.99 ORDER BY avg_value DESC LIMIT 3\G
***************************[ 1. row ]*************************** METRICS_NAME | tidb_get_token_duration QUANTILE | 0.99 SUM_VALUE | 8.972509 AVG_VALUE | 0.996945 MIN_VALUE | 0.996515 MAX_VALUE | 0.997458 COMMENT | The quantile of Duration (us) for getting token, it should be small until concurrency limit is reached(second) ***************************[ 2. row ]*************************** METRICS_NAME | tidb_query_duration QUANTILE | 0.99 SUM_VALUE | 0.269079 AVG_VALUE | 0.007272 MIN_VALUE | 0.000667 MAX_VALUE | 0.01554 COMMENT | The quantile of TiDB query durations(second) ***************************[ 3. row ]*************************** METRICS_NAME | tidb_kv_request_duration QUANTILE | 0.99 SUM_VALUE | 0.170232 AVG_VALUE | 0.004601 MIN_VALUE | 0.000975 MAX_VALUE | 0.013 COMMENT | The quantile of kv requests durations by store

同様に、次の例では、 metrics_summary_by_labelの監視サマリー テーブルをクエリします。

SELECT /*+ time_range('2020-03-08 13:23:00','2020-03-08 13:33:00') */ * FROM information_schema.metrics_summary_by_label WHERE metrics_name LIKE 'tidb%duration' AND avg_value > 0 AND quantile = 0.99 ORDER BY avg_value DESC LIMIT 10\G
***************************[ 1. row ]*************************** INSTANCE | 172.16.5.40:10089 METRICS_NAME | tidb_get_token_duration LABEL | QUANTILE | 0.99 SUM_VALUE | 8.972509 AVG_VALUE | 0.996945 MIN_VALUE | 0.996515 MAX_VALUE | 0.997458 COMMENT | The quantile of Duration (us) for getting token, it should be small until concurrency limit is reached(second) ***************************[ 2. row ]*************************** INSTANCE | 172.16.5.40:10089 METRICS_NAME | tidb_query_duration LABEL | Select QUANTILE | 0.99 SUM_VALUE | 0.072083 AVG_VALUE | 0.008009 MIN_VALUE | 0.007905 MAX_VALUE | 0.008241 COMMENT | The quantile of TiDB query durations(second) ***************************[ 3. row ]*************************** INSTANCE | 172.16.5.40:10089 METRICS_NAME | tidb_query_duration LABEL | Rollback QUANTILE | 0.99 SUM_VALUE | 0.072083 AVG_VALUE | 0.008009 MIN_VALUE | 0.007905 MAX_VALUE | 0.008241 COMMENT | The quantile of TiDB query durations(second)

上記のクエリ結果の 2 行目と 3 行目は、 tidb_query_durationSelectRollbackステートメントの平均実行時間が長いことを示しています。

上記の例に加えて、監視集計表を使用すると、2 つの期間のフルリンク監視項目を比較することで、監視データから変化が最も大きいモジュールをすばやく見つけ、ボトルネックをすばやく特定できます。次の例では、2 つの期間 (t1 がベースライン) のすべての監視項目を比較し、最大の違いに従ってこれらの項目を並べ替えます。

  • 期間 t1: ("2020-03-03 17:08:00", "2020-03-03 17:11:00")
  • 期間 t2: ("2020-03-03 17:18:00", "2020-03-03 17:21:00")

2 つの時間帯の監視項目をMETRICS_NAMEで結合し、差分値でソートします。 TIME_RANGEはクエリ時間を指定するヒントです。

SELECT GREATEST(t1.avg_value,t2.avg_value)/LEAST(t1.avg_value, t2.avg_value) AS ratio, t1.metrics_name, t1.avg_value as t1_avg_value, t2.avg_value as t2_avg_value, t2.comment FROM (SELECT /*+ time_range("2020-03-03 17:08:00", "2020-03-03 17:11:00")*/ * FROM information_schema.metrics_summary ) t1 JOIN (SELECT /*+ time_range("2020-03-03 17:18:00", "2020-03-03 17:21:00")*/ * FROM information_schema.metrics_summary ) t2 ON t1.metrics_name = t2.metrics_name ORDER BY ratio DESC LIMIT 10;
+----------------+------------------------------------------+----------------+------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | ratio | metrics_name | t1_avg_value | t2_avg_value | comment | +----------------+------------------------------------------+----------------+------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------+ | 5865.59537065 | tidb_slow_query_cop_process_total_time | 0.016333 | 95.804724 | The total time of TiDB slow query statistics with slow query total cop process time(second) | | 3648.74109023 | tidb_distsql_partial_scan_key_total_num | 10865.666667 | 39646004.4394 | The total num of distsql partial scan key numbers | | 267.002351165 | tidb_slow_query_cop_wait_total_time | 0.003333 | 0.890008 | The total time of TiDB slow query statistics with slow query total cop wait time(second) | | 192.43267836 | tikv_cop_total_response_total_size | 2515333.66667 | 484032394.445 | | | 192.43267836 | tikv_cop_total_response_size_per_seconds | 41922.227778 | 8067206.57408 | | | 152.780296296 | tidb_distsql_scan_key_total_num | 5304.333333 | 810397.618317 | The total num of distsql scan numbers | | 126.042290167 | tidb_distsql_execution_total_time | 0.421622 | 53.142143 | The total time of distsql execution(second) | | 105.164020657 | tikv_cop_scan_details | 134.450733 | 14139.379665 | | | 105.164020657 | tikv_cop_scan_details_total | 8067.043981 | 848362.77991 | | | 101.635495394 | tikv_cop_scan_keys_num | 1070.875 | 108838.91113 | | +----------------+------------------------------------------+----------------+------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------+

上記のクエリ結果から、次の情報を取得できます。

  • 期間 t2 のtib_slow_query_cop_process_total_time (TiDB スロー クエリの消費時間cop process ) は、期間 t1 の 5,865 倍です。
  • 期間 t2 のtidb_distsql_partial_scan_key_total_num (TiDB のスキャンするキーの数distsql ) は、期間 t1 の 3,648 倍です。期間 t2 では、 tidb_slow_query_cop_wait_total_time (Coprocessor が TiDB スロー クエリでキューに登録することを要求する待ち時間) は、期間 t1 の 267 倍になります。
  • 期間 t2 のtikv_cop_total_response_size (TiKV コプロセッサ要求結果のサイズ) は、期間 t1 の 192 倍です。
  • 期間 t2 (TiKV コプロセッサによって要求されたスキャン) のtikv_cop_scan_detailsは、期間 t1 の値の 105 倍です。

上記の結果から、期間 t2 のコプロセッサー要求は、期間 t1 の要求よりもはるかに多いことがわかります。これにより、TiKV コプロセッサが過負荷になり、 cop taskは待機する必要があります。期間 t2 にいくつかの大きなクエリが表示され、より多くの負荷がかかる可能性があります。

実際、t1 から t2 までの期間全体で、 go-ycsb番目の圧力テストが実行されています。次に、期間 t2 の間に 20 tpchのクエリが実行されます。したがって、多くのコプロセッサー要求を引き起こすのはtpchの照会です。