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_VALUE
はMIN_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_duration
のSelect
とRollback
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。