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因為公司生產環境使用的阿里云RDS,修改參數相對方便,performance_schema默認為0,此次修改為1。修改之后提交參數,數據庫會進行重啟,建議在業務低峰進行。
登錄MySQL數據庫,執行如下SQL,打開內存監控。
update performance_schema.setup_instruments set enabled = 'yes' where name like 'memory%';
打開之后驗證一下。
select * from performance_schema.setup_instruments where name like 'memory%innodb%' limit 5;
**注意:**該命令是在線打開內存統計,所以只會統計打開后新增的內存對象,打開前的內存對象不會統計,建議您打開后等待一段時間再執行后續步驟,便于找出內存使用高的線程。
select event_name, SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOC from performance_schema.memory_summary_global_by_event_name order by SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOC desc LIMIT 10; +---------------------------------------+-------------------------------------+ | event_name | SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOC | +---------------------------------------+-------------------------------------+ | memory/sql/Filesort_buffer::sort_keys | 763523904056 | | memory/memory/HP_PTRS | 118017336096 | | memory/sql/thd::main_mem_root | 114026214600 | | memory/mysys/IO_CACHE | 59723548888 | | memory/sql/QUICK_RANGE_SELECT::alloc | 14381459680 | | memory/sql/test_quick_select | 12859304736 | | memory/innodb/mem0mem | 7607681148 | | memory/sql/String::value | 1405409537 | | memory/sql/TABLE | 1117918354 | | memory/innodb/btr0sea | 984013872 | +---------------------------------------+-------------------------------------+
可以看到內存消耗最高的event是Filesort_buffer,根據經驗,這個應該是排序有關。
select thread_id, event_name, SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOC from performance_schema.memory_summary_by_thread_by_event_name order by SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOC desc limit 10; +---------------------+---------------------------------------+-------------------------------------+ | thread_id | event_name | SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOC | +---------------------+---------------------------------------+-------------------------------------+ | 105 | memory/memory/HP_PTRS | 69680198792 | | 183 | memory/sql/Filesort_buffer::sort_keys | 49210098808 | | 154 | memory/sql/Filesort_buffer::sort_keys | 43304339072 | | 217 | memory/sql/Filesort_buffer::sort_keys | 37752275360 | | 2773 | memory/sql/Filesort_buffer::sort_keys | 31460644712 | | 218 | memory/sql/Filesort_buffer::sort_keys | 31128994280 | | 2331 | memory/sql/Filesort_buffer::sort_keys | 28763981248 | | 106 | memory/memory/HP_PTRS | 27938197584 | | 191 | memory/sql/Filesort_buffer::sort_keys | 27701610224 | | 179 | memory/sql/Filesort_buffer::sort_keys | 25624723968 | +---------------------+---------------------------------------+-------------------------------------+
可以看到內存消耗多的線程都跟Filesort_buffer
相關。
根據前邊我們查到的thread_id
去日志里查找對應的SQL,阿里云RDS審計日志相對還是比較強大的。我們直接根據thread_id直接檢索。
我們在日志里看到大量這樣的SQL,掃描行數在幾千到幾萬不等。雖然每次查詢時間并不長,大概在幾十到幾百毫秒,但是并發量很大。
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