데이터 베이스 MySQL 튜토리얼 pt-heartbeat에 대한 예제 코드(percona 툴킷)

pt-heartbeat에 대한 예제 코드(percona 툴킷)

Jun 25, 2017 am 10:00 AM

pt-heartbeat는 마스터-슬레이브 대기 시간을 모니터링하는 데 사용되는 percona 도구입니다. 대부분의 MySQL 아키텍처는 여전히 MHA, MMM, keepalived 및 기타 솔루션과 같은 마스터-슬레이브 복제를 기반으로 합니다. 마스터-슬레이브 환경에서는 마스터-슬레이브 지연 문제가 매우 우려됩니다. 일반적으로 슬레이브 라이브러리에서 다음 명령문을 실행합니다.
mysql> show slave status\G*************************** 1. row ***************************Slave_IO_State: Waiting for master to send event
Master_Host: 172.16.16.35Master_User: root
Master_Port: 3306Connect_Retry: 60Master_Log_File: mysql-bin.000016Read_Master_Log_Pos: 299786938Relay_Log_File: mxqmongodb2-relay-bin.000032Relay_Log_Pos: 299787151Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000016Slave_IO_Running: Yes
Slave_SQL_Running: Yes
Replicate_Do_DB:
Replicate_Ignore_DB:
Replicate_Do_Table:
Replicate_Ignore_Table:
Replicate_Wild_Do_Table:
Replicate_Wild_Ignore_Table:
Last_Errno: 0Last_Error:
Skip_Counter: 0Exec_Master_Log_Pos: 299786938Relay_Log_Space: 299787451Until_Condition: None
Until_Log_File:
Until_Log_Pos: 0Master_SSL_Allowed: No
Master_SSL_CA_File:
Master_SSL_CA_Path:
Master_SSL_Cert:
Master_SSL_Cipher:
Master_SSL_Key:
Seconds_Behind_Master: 0Master_SSL_Verify_Server_Cert: No
Last_IO_Errno: 0Last_IO_Error:
Last_SQL_Errno: 0Last_SQL_Error:
Replicate_Ignore_Server_Ids:
Master_Server_Id: 353306Master_UUID: 806ede0c-357e-11e7-9719-00505693235d
Master_Info_File: mysql.slave_master_info
SQL_Delay: 0SQL_Remaining_Delay: NULL
Slave_SQL_Running_State: Slave has read all relay log; waiting for more updates
Master_Retry_Count: 86400Master_Bind:
Last_IO_Error_Timestamp:
Last_SQL_Error_Timestamp:
Master_SSL_Crl:
Master_SSL_Crlpath:
Retrieved_Gtid_Set: 806ede0c-357e-11e7-9719-00505693235d:666-330347Executed_Gtid_Set: 6a4ab82c-4029-11e7-86b0-00505693235d:1-3,
806ede0c-357e-11e7-9719-00505693235d:1-330347Auto_Position: 1Replicate_Rewrite_DB:
Channel_Name:
Master_TLS_Version:1 row in set (0.00 sec)
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그러면 마스터의 상태를 명확하게 볼 수 있습니다. -slave. 일반적으로 마스터-슬레이브 지연에 오류가 있는지 확인하기 위해 다음 두 프로세스의 상태를 모니터링합니다.
Slave_IO_Running: Yes
Slave_SQL_Running: Yes
슬레이브 지연, 우리가 가장 많이 모니터링할 수 있는 것은 SMB(Seconds_Behind_Master)를 통해 모니터링하는 것이지만 이는 그다지 신뢰할 수 없습니다. 또는 Read_Master_Log_Pos-Exec_Master_Log_Pos 간의 차이를 모니터링하여 슬레이브 라이브러리에 지연이 있는지, 마스터 라이브러리에 특정 지연이 있는지 확인할 수 있습니다. 하지만 이것도 완벽하지는 않습니다. 먼저 SMB를 살펴보겠습니다. 이 매개변수는 어떻게 비교됩니까? SMB는 서버의 현재 타임스탬프와 바이너리 로그의 이벤트 타임스탬프를 비교하여 얻어지며 오탐이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 메인 라이브러리가 대규모 트랜잭션을 실행하는 경우 실행하는 데 시간이 오래 걸립니다. 슬레이브 라이브러리에서 이를 수신한 후 타임스탬프를 비교하여 지연되었음을 발견하면 SMB 값이 즉시 증가합니다. Read_Master_Log_Pos-Exec_Master_Log_Pos 값은 완전히 신뢰할 수 없습니다. 이제 pt-heartbeat가 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
pt-heartbeat의 원리를 살펴보겠습니다.
pt-heartbeat는 마스터에 테이블을 생성하고, 특정 시간 빈도로 테이블의 필드를 업데이트하고, 현재 타임스탬프를 테이블에 기록한 다음 비교합니다. 마스터-슬레이브 지연은 슬레이브 라이브러리의 타임스탬프와 pt-heartbeat가 있는 시스템의 타임스탬프에 따라 결정됩니다.
실제로 여기에 문제가 있습니다. pt-heartbeat가 슬레이브 데이터베이스에 배포되면 마스터와 슬레이브 머신의 시간이 동기화되는지 확인해야 합니다. 이는 일반적으로 시스템이 매일 자동으로 시간을 조정함으로써 이루어집니다. . pt-heartbeat를 메인 라이브러리에 배포한다면 이런 문제는 없을 것입니다. 사실, 개인적으로 더 좋은 방법은 마스터-슬레이브 데이터베이스에서 이 테이블의 타임스탬프를 비교하여 지연이 더 안정적인지 확인하는 것이라고 생각합니다. 물론 이는 마스터-슬레이브 쿼리 문제도 고려해야 합니다.
기본 사용법을 살펴보겠습니다.
먼저 테이블 만들기:
[root@mxqmongodb2 bin]# ./pt-heartbeat --host=172.16.16.35 --port=3306 --user=root --password=123456 --database=test --update --create-table --daemonize
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테이블 구조 살펴보기:
mysql> desc heartbeat;+-----------------------+---------------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------------------+---------------------+------+-----+---------+-------+
| ts | varchar(26) | NO | | NULL | |
| server_id | int(10) unsigned | NO | PRI | NULL | |
| file | varchar(255) | YES | | NULL | |
| position | bigint(20) unsigned | YES | | NULL | |
| relay_master_log_file | varchar(255) | YES | | NULL | |
| exec_master_log_pos | bigint(20) unsigned | YES | | NULL | |
+-----------------------+---------------------+------+-----+---------+-------+6 rows in set (0.01 sec)
mysql> select * from heartbeat\G*************************** 1. row ***************************ts: 2017-06-23T09:27:49.001580server_id: 353306file: mysql-bin.000016position: 299837221relay_master_log_file: NULL
exec_master_log_pos: NULL1 row in set (0.00 sec)
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세부 사항 . 업데이트 작업이 있습니다:
UPDATE `test`.`heartbeat` SET ts='2017-06-23T09:32:47.001330', file='mysql-bin.000016', position='29
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실제로 다음 작업은 최신 데이터를 얻기 위해 하트비트 테이블을 지속적으로 업데이트하는 프로세스를 시작합니다.
[root@mxqmongodb2 bin]# ./pt-heartbeat --host=172.16.16.35 --port=3306 --user=root --password=123456 --database=test --update --daemonize
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다음으로 지속적으로 새로 고쳐지는 모니터링 프로세스를 시작합니다.
[root@mxqmongodb2 bin]# ./pt-heartbeat -D test --monitor -h 172.16.16.34 -uroot -P3306 -p1234560.00s [ 0.00s, 0.00s, 0.00s ]0.00s [ 0.00s, 0.00s, 0.00s ]0.00s [ 0.00s, 0.00s, 0.00s ]0.00s [ 0.00s, 0.00s, 0.00s ]0.00s [ 0.00s, 0.00s, 0.00s ]
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이제 스트레스 테스트를 시작하고 다시 관찰합니다. 보기:
[root@mxqmongodb2 tpcc-mysql]# ./tpcc_start -h127.0.0.1 -P3306 -d tpcc -u root -p123456 -w 10 -c 20 -r 10 -l 600
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지연 관찰:
0.71s [ 0.68s, 0.16s, 0.05s ]1.71s [ 0.71s, 0.17s, 0.06s ]0.85s [ 0.72s, 0.17s, 0.06s ]0.93s [ 0.74s, 0.18s, 0.06s ]0.00s [ 0.74s, 0.18s, 0.06s ]0.82s [ 0.73s, 0.18s, 0.06s ]0.66s [ 0.75s, 0.18s, 0.06s ]0.00s [ 0.75s, 0.18s, 0.06s ]0.88s [ 0.74s, 0.18s, 0.06s ]1.00s [ 0.74s, 0.19s, 0.06s ]
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지연 상황을 볼 수 있으며, 이러한 출력 결과를 파일로 리디렉션하여 마스터-슬레이브 지연을 모니터링할 수 있습니다. 또한 매우 효과적입니다.
이제 데이터베이스에서 sql_thread를 수동으로 중지합니다.
mysql> stop slave sql_thread;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
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그런 다음 출력 결과를 확인합니다.
53.00s [ 23.85s, 6.77s, 4.20s ]54.00s [ 24.75s, 6.94s, 4.26s ]55.00s [ 25.67s, 7.12s, 4.32s ]56.00s [ 26.60s, 7.30s, 4.39s ]57.00s [ 27.55s, 7.48s, 4.45s ]58.00s [ 28.52s, 7.67s, 4.51s ]59.00s [ 29.50s, 7.86s, 4.58s ]60.00s [ 30.50s, 8.05s, 4.65s ]61.00s [ 31.50s, 8.23s, 4.71s ]62.00s [ 32.50s, 8.42s, 4.78s ]63.00s [ 33.50s, 8.61s, 4.85s ]64.00s [ 34.50s, 8.80s, 4.92s ]65.00s [ 35.50s, 8.98s, 5.00s ]
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계속 증가하는 것으로 나타났으며 간격은 1초입니다. .벨. 이 sql_thread를 다시 시작하면 슬레이브 라이브러리가 메인 라이브러리를 빠르게 따라잡습니다.
또는 다음을 통해 모니터링할 수 있습니다.
[root@mxqmongodb2 bin]# ./pt-heartbeat -D test --check -h 172.16.16.34 -uroot -P3306 -p1234561.00[root@mxqmongodb2 bin]# ./pt-heartbeat -D test --check -h 172.16.16.34 -uroot -P3306 -p1234560.00
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초 단위의 지연을 직접 반환하므로 더욱 안정적입니다. 이 값을 모니터링에 직접 사용할 수 있습니다.

위 내용은 pt-heartbeat에 대한 예제 코드(percona 툴킷)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 전체 테이블 스캔이 더 빠를 수 있습니까? MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 전체 테이블 스캔이 더 빠를 수 있습니까? Apr 09, 2025 am 12:05 AM

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

Windows 7에 MySQL을 설치할 수 있습니까? Windows 7에 MySQL을 설치할 수 있습니까? Apr 08, 2025 pm 03:21 PM

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 ​​호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

InnoDB 전체 텍스트 검색 기능을 설명하십시오. InnoDB 전체 텍스트 검색 기능을 설명하십시오. Apr 02, 2025 pm 06:09 PM

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

InnoDB에서 클러스터 된 인덱스와 비 클러스터 된 인덱스 (2 차 지수)의 차이. InnoDB에서 클러스터 된 인덱스와 비 클러스터 된 인덱스 (2 차 지수)의 차이. Apr 02, 2025 pm 06:25 PM

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

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MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

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MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

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MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.

MySQL과 Mariadb가 공존 할 수 있습니다 MySQL과 Mariadb가 공존 할 수 있습니다 Apr 08, 2025 pm 02:27 PM

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

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