时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:67人阅读
之前,有开发找到我,说应用的某个功能查询比以前慢了很多,让开发提供了慢的SQL语句,去对应的MySQL数据库看了一下执行计划,发现执行计划不正确,第一反应就是其中的一个表的统计信息不准确,导致了SQL语句的执行计划不对,从高效的查询SQL变成了慢SQL。定位到问题之后,自然是 analyze 一下,重新采集信息,这个时候,却发现 analyze 表上的所有 select 突然卡住了,不返回任何结果,然后应用就炸了,各种告警短信。
当时执行analyze操作的是一个slave库,受影响基本是select查询,所以在这里模拟的是查询操作。
创建模拟表
mysql> select * from t_test_1; +----+--------+-------+--------+ | id | name | name2 | status | +----+--------+-------+--------+ | 1 | name1 | 1001 | 0 | | 2 | name1 | 1002 | 1 | | 3 | name1 | 1003 | 1 | | 4 | name1 | 1004 | 0 | | 5 | name1 | 1005 | 1 | | 6 | name1 | 1006 | 0 | | 7 | name1 | 1007 | 2 | | 8 | name1 | 1008 | 0 | | 9 | name1 | 1009 | 1 | | 10 | name10 | 1001 | 0 | +----+--------+-------+--------+ 10 rows in set (0.00 sec)复制代码
模拟慢查询,由于这里数据量不够,所以用sleep代替 session1:模拟慢查询
mysql> select sleep(1000) from t_test_1;复制代码
session2:模拟收集表的统计信息
mysql> analyze table t_test_1;复制代码
session3:模拟执行analyze命令之后,在t_test_1表上执行一次select查询
mysql> select * from t_test_1 where id=5;复制代码
session4:查询所有会话信息
mysql> select * from processlist order by time desc; +----+------+-----------+--------------------+---------+------+-------------------------+----------------------------------------------+ | ID | USER | HOST | DB | COMMAND | TIME | STATE | INFO | +----+------+-----------+--------------------+---------+------+-------------------------+----------------------------------------------+ | 21 | root | localhost | testdb | Query | 242 | User sleep | select sleep(1000) from t_test_1 | | 23 | root | localhost | testdb | Query | 180 | Waiting for table flush | analyze table t_test_1 | | 24 | root | localhost | testdb | Query | 3 | Waiting for table flush | select * from t_test_1 where id=5 | | 22 | root | localhost | information_schema | Query | 0 | executing | select * from processlist order by time desc | +----+------+-----------+--------------------+---------+------+-------------------------+----------------------------------------------+ 4 rows in set (0.00 sec)复制代码
从session4获取的所有会话信息中,可以看到有2个会话的状态是“Waiting for table flush”。
当MySQL数据库做FLUSH TABLES tbl_name, ALTER TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE, or OPTIMIZE TABLE这些操作时,会导致需要关闭内存中的表,并重新打开表,加载新的表结构到内存中。但是关闭表,需要等待所有的在这个表上的操作执行结束(包括select,insert,update,lock table等),所以当有一个特别慢的select一直在执行时,analyze table命令就一直无法结束。
既然知道什么原因导致的Waiting for table flush,就开始定位慢sql语句。在这里可以看到我们执行的是采集t_test_1表,所以需要查询涉及t_test_1表的慢查询,并且执行时间比analyze table t_test_1的执行时间还要长的会话。
mysql> select * from processlist where info like '%t_test_1%' and time >=(select time from processlist where id=23) order by time desc; +----+------+-----------+--------+---------+------+-------------------------+----------------------------------+ | ID | USER | HOST | DB | COMMAND | TIME | STATE | INFO | +----+------+-----------+--------+---------+------+-------------------------+----------------------------------+ | 21 | root | localhost | testdb | Query | 1187 | User sleep | select sleep(1000) from t_test_1 | | 23 | root | localhost | testdb | Query | 1125 | Waiting for table flush | analyze table t_test_1 | +----+------+-----------+--------+---------+------+-------------------------+----------------------------------+ 2 rows in set (0.37 sec)复制代码
用上面的sql语句,很容易就定位到id=21的会话,导致analyze table t_test_1卡死,所以需要kill掉会话21.
mysql> kill 21; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql> show full processlist; +----+------+-----------+--------------------+---------+------+----------+-----------------------+ | Id | User | Host | db | Command | Time | State | Info | +----+------+-----------+--------------------+---------+------+----------+-----------------------+ | 22 | root | localhost | information_schema | Query | 0 | starting | show full processlist | | 23 | root | localhost | testdb | Sleep | 1205 | | NULL | | 24 | root | localhost | testdb | Sleep | 1028 | | NULL | +----+------+-----------+--------------------+---------+------+----------+-----------------------+ 3 rows in set (0.00 sec)复制代码
杀掉会话,故障解除。
生产执行analyze table建议 1.执行之前,先估算一下表的数据量,根据经验预估需要消耗的时间,同时查看是否有采集信息表的慢SQL,长事务在执行。
2.避免在业务高峰期执行analyze table进行统计信息采集。
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以上就是MySQL数据库执行analyze采集信息的详细内容,更多请关注gxlcms其它相关文章!