最近有一个服务出现了报警，已经让我到了忍无可忍的地步，报警信息如下：

Metric:mysql.innodb_row_lock_waits Tags:port=4306,service=xxxx diff(#1): 996>900

大概的意思是有一个数据库监控指标 innodb_row_lock_waits 目前超出了阈值900

但是尴尬的是，每次报警后去环境中查看，得到的信息都很有限，慢日志，错误日志里面都没有充分的信息可以分析，一来二去之后，我开始静下心来分析这个问题的原因。

首先这个报警信息的时间点貌似是有些规律的，我拿着最近几天的报警时间做了比对，发现还是比较有规律的，那么在系统层面有哪些任务可能会触发呢，我查找比对了相关的任务配置，发现有一个定时任务每1分钟会执行一次，但是到了这里疑问就来了，如果每1分钟执行1次，为什么在特定的时间会产生差异较大的处理结果？当然这个现象的解释是个起始。

其实要证明这一点还是蛮容易的，今天我就采取了守株待兔的模式，我在临近报警的时间前后打开了通用日志，从日志输出来看，操作的频率还是相对有限的。

很快得到了规律性的报警，于是我开始抓取相关的通用日志记录，比如11:18分，我们可以采用如下的模式得到相关的日志，首先得到一个临时的通用日志文件，把各种DML和执行操作都网罗进来。

cat general.log|grep -E "insert|delete|update|select|exec" > general_tmp.log

我们以11:18分为例，可以在前后1两分钟做比对，结果如下：

# less general_tmp.log |grep "11:18"|wc -l

400

# less general_tmp.log |grep "11:17"|wc -l

666

# less general_tmp.log |grep "11:16"|wc -l

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发现在报警的那1分钟前后，数量是能够对得上的。

这个表的数据量有200多万，表结构如下：

CREATE TABLE `task_queue` ( `AccID` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID', `TaskStepID` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '任务步骤ID task_step_conf', `QOrder` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '队列排序 task_step_confi.Step_ID', `QState` tinyint(4) DEFAULT '1' COMMENT '队列状态 1：待执行 2：执行中 3：执行成功 4：执行失败', `QExcCount` int(11) DEFAULT '1' COMMENT '执行次数', `CrtTime` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `ModTime` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间', PRIMARY KEY (`AccID`), KEY `idx_taskstepid` (`TaskStepID`), KEY `idx_qstate` (`QState`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3398341 DEFAULT CHARSET=utf8

在日志中根据分析和比对，基本能够锁定SQL是在一类Update操作上面，SQL的执行计划如下：

>>explain update task_queue set QState=1,QExcCount=QExcCount+1,modtime=now() where QState=0 and taskstepid =411\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: UPDATE table: task_queue partitions: NULL type: index_mergepossible_keys: idx_taskstepid,idx_qstate key: idx_qstate,idx_taskstepid key_len: 2,9 ref: NULL rows: 11 filtered: 100.00 Extra: Using intersect(idx_qstate,idx_taskstepid); Using where; Using temporary

这个执行结果中key_len是2,9，是和以往的ken_len计算法则不一样的。 其中Extra列已经给出了明确的提示，这是一个intersect处理，特别的是它是基于二级索引级别的处理，在优化器层面是有一个相关的参数index_merge_intersection。

我们知道在MySQL中主键是一等公民，而二级索引最后都会映射到主键层面处理，而索引级别的intersect其实有点我们的左右手，左手对应一些数据结果映射到一批主键id,右手对应一些数据结果映射到另外一批主键id,把两者的主键id值进行intersect交集计算,所以在当前的场景中，索引级别的intersect到底好不好呢？

在此我设想了3个对比场景进行分析，首先这是一个update语句，我们为了保证后续测试的可重复性，可以转换为一个select语句。

select * from task_queue where QState=0 and taskstepid =411;

所以我们的对比测试基于查询语句进行比对分析。

场景1:优化器保持默认index_merge_intersection开启，基于profile提取执行明细信息

>explain select * from task_queue where QState=0 and taskstepid =411\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: task_queue partitions: NULL type: index_mergepossible_keys: idx_qstate,idx_taskstepid key: idx_qstate,idx_taskstepid key_len: 2,9 ref: NULL rows: 11 filtered: 100.00 Extra: Using intersect(idx_qstate,idx_taskstepid); Using where1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

profile信息为：

场景2:优化器关闭index_merge_intersection，基于profile进行对比

>set session optimizer_switch='index_merge_intersection=off';>explain select * from task_queue where QState=0 and taskstepid =411\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: task_queue partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_qstate,idx_taskstepid key: idx_qstate key_len: 2 ref: const rows: 1451 filtered: 0.82 Extra: Using where1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

profile信息为：

场景3：重构索引，进行比对分析

根据业务逻辑，如果创建一个复合索引，是能够大大减少结果集的量级的，同时依然保留 idx_ qsta te 索引，使得一些业务依然能够正常使用。

>alter table task_queue drop key idx_taskstepid;>alter table task_queue add key `idx_taskstepid` (`TaskStepID`,QState);explain select * from task_queue where QState=0 and taskstepid =411\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: task_queue partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_qstate,idx_taskstepid key: idx_taskstepid key_len: 11 ref: const,const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

profile信息为：

可以明显看到通过索引重构，“Sending data”的部分少了两个数量级

所以接下里的事情就是进一步进行分析和验证，有理有据，等待的过程也不再彷徨，一天过去了，再没有收到1条报警，再次说明在工作中不要小看这些报警。

总结

到此这篇关于关于MySQL报警分析处理的文章就介绍到这了,更多相关MySQL报警处理内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！