Méthode RED pour analyser les performances de MySQL

La traduction de l'article a été préparée avant le début du cours «DevOps Practices and Tools» .

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La méthode RED (taux, erreurs, durée) est l'une des approches les plus populaires du suivi des performances. Il est souvent utilisé pour surveiller les microservices , bien que rien ne vous empêche de l'utiliser pour des bases de données telles que MySQL.



Dans Percona Monitoring and Management (PMM) v2, toutes les informations nécessaires sont collectées dans la base de données ClickHouse, puis c'est une question de technologie pour créer un tableau de bord pour visualiser les métriques à l'aide de la source de données ClickHouse intégrée .



Lors de la création du tableau de bord, en plus des panneaux pour RED, plusieurs panneaux supplémentaires ont été ajoutés pour montrer certaines choses intéressantes qui peuvent être faites avec Grafana + ClickHouse comme source de données et les informations que nous stockons sur les performances des requêtes MySQL.



Regardons de plus près le tableau de bord.







Nous voyons les panneaux RED classiques indiquant le taux de requête (requêtes par seconde), le taux d'erreur (erreurs), ainsi que la latence de requête moyenne et au 99e centile (temps d'exécution de la requête) pour tous les nœuds du système. Les panneaux ci-dessous affichent des informations sur des nœuds spécifiques, ce qui est très utile pour comparer leurs performances. Si l'un des nœuds commence à fonctionner différemment des autres nœuds similaires, c'est une raison d'investigation.



À l'aide de filtres («Filtres» en haut du tableau de bord), vous pouvez afficher uniquement les données dont vous avez besoin. Par exemple, vous pouvez sélectionner uniquement les requêtes de schéma "sbtest" pour les hôtes situés dans la région "datacenter4":







Ce filtrage ad hoc est très pratique. Vous pouvez utiliser des expressions régulières dans les filtres, rechercher par un QueryID spécifique, analyser les requêtes d'hôtes clients spécifiques, etc. Pour une description des colonnes disponibles dans ClickHouse, voir l' article Analyse avancée des requêtes dans Percona Monitoring and Management avec Direct ClickHouse Access .



Depuis la plupart des panneaux, vous pouvez accéder rapidement à Analyse des requêtes pour afficher des informations détaillées sur les performances des requêtes, ou si vous remarquez quelque chose d'inhabituel sur l'un des hôtes, vous pouvez afficher les requêtes de cet hôte via les "Liens de données" - cliquez sur graphique et suivez le lien dédié:







Pour chacun des systèmes séparément, vous pouvez regarder les mêmes métriques RED que pour l'ensemble du système dans son ensemble. Par défaut, je laisserais ces panneaux réduits au minimum, surtout si vous surveillez de nombreux hôtes.



Nous nous sommes familiarisés avec les panneaux de la méthode RED. Jetons maintenant un coup d'œil aux tableaux de bord supplémentaires de ce tableau de bord.







L'efficacité basée sur les lignes indique le nombre de lignes analysées par ligne renvoyée ou modifiée. En règle générale, les valeurs supérieures à 100 indiquent des index incorrects ou des requêtes très complexes qui lisent beaucoup de données et ne renvoient que quelques lignes. Ces deux cas nécessitent une analyse.



Efficacité basée sur le temps(efficacité basée sur le temps) est basée sur les mêmes calculs, mais examine le temps d'exécution de la requête plutôt que le nombre de lignes analysées. Cela vous permet d'identifier les problèmes avec un disque lent ou des demandes en conflit. En règle générale, un système hautes performances doit s'attendre à ce que des fractions de milliseconde envoient ou modifient une chaîne au client. Les requêtes qui renvoient ou mettent à jour de nombreuses lignes auront une valeur inférieure.



Requêtes par hôte(le nombre de requêtes par hôte) parle de lui-même et à côté, il est très utile de voir la charge de requête par hôte (charge par hôte), qui montre le nombre de requêtes actives simultanées. Ici, nous pouvons voir que malgré le fait que mysql4 n'a pas le plus grand nombre de requêtes (taux de requêtes), il a la charge la plus élevée et le plus grand nombre moyen de requêtes actives.



En réfléchissant à quelles autres métriques pourraient être utiles, j'ai ajouté les panneaux supplémentaires suivants:







Ces panneaux séparent l'efficacité du traitement des requêtes en requêtes READ (qui renvoient des lignes) et en requêtes WRITE (qui ont row_affected).



L'efficacité basée sur QueryTime est la même que celle décrite ci-dessus, uniquement en mettant l'accent sur certains types de requêtes.



Efficacité de l'analyse des données(efficacité du traitement des données) est un regard légèrement différent sur les mêmes données. Cela montre combien de lignes sont examinées par la requête par rapport au temps d'exécution de la requête. Ceci, d'une part, montre la puissance de traitement du système. Un système avec beaucoup de cœurs, ayant toutes les données en mémoire, peut traiter des millions de lignes par seconde et faire beaucoup de travail. Mais cela ne signifie pas l'efficacité des requêtes. En fait, les systèmes qui traitent rapidement beaucoup de données effectuent souvent de nombreuses analyses de table complètes.



Enfin, il existe plusieurs listes de requêtes.







Requêtes fréquentes, requêtes les plus lentes (par durée d'exécution moyenne), requêtes avec la charge la plus élevée et requêtes qui ont échoué ou échoué. Vous pouvez également voir ces requêtes dans Query Analytics, mais je voulais les montrer ici à titre d'exemple.



Es tu intéressé? Vous pouvez installer le tableau de bord dans Percona Monitoring and Management (PMM) v2 à partir de Grafana.com .

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Du code aux kubernetes

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