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怎么通过binlog轻松的找到没有及时提交的事物

2024-04-02 19:04:59 929人浏览 安东尼
摘要

这篇文章主要介绍怎么通过binlog轻松的找到没有及时提交的事物，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！ 一、前言以前我也写过一个帮助如下：Http://blog.itpub

这篇文章主要介绍怎么通过binlog轻松的找到没有及时提交的事物，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

一、前言

以前我也写过一个帮助如下：

Http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133985/

但是没有包含最新的对长期不提交事物的查询，因为这是我新加入的，这个功能会在本文描述

另外这里涉及到比较重要的两个binlog event及另外这里涉及到比较重要的两个binlog event及query event和xid event，参考的早期的文章

  • 解析Mysql BINLOG 二进制格式(3)--QUERY_EVENT
    http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133321/

  • 解析mysql BINLOG 二进制格式(7)--Xid_log_event/XID_EVENThttp://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133502/

当然这是一个系列如果有兴趣可以全部看看

http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133188/ 解析MYsql BINLOG 二进制格式(1)--准备工作 
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133189/ 解析MYSQL BINLOG 二进制格式(2)--FORMAT_DESCRIPTioN_EVENT 
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133321/ 解析MYSQL BINLOG 二进制格式(3)--QUERY_EVENT 
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133429/ 解析MYSQL BINLOG 二进制格式(4)--TABLE_MAP_EVENT 
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133463/ 解析MYSQL BINLOG 二进制格式(5)--WRITE_ROW_EVENT 
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133469/ 解析MYSQL BINLOG 二进制格式(6)--UPDATE_ROW_EVENT/DELETE_ROW_EVENT  
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133502/ 解析MYSQL BINLOG 二进制格式(7)--Xid_log_event/XID_EVENT 
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133506/ 解析MYSQL BINLOG二进制格式(8)--GTID_LOG_EVENT/ANONYMOUS_GTID_LOG_EVENT及其他 
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133534/ 解析MYSQL BINLOG二进制格式(9)--infobin解析binlog帮助文档
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133537/ 解析MYSQL BINLOG二进制格式(10)--问题解答
二、工具设计思路

在innodb中如果我们显示的开启和提交一个事物如下:

  1. begin;

  2. insert XXX;

  3. update XXX;

  4. select XXX;

  5. commit;

这是一个我们熟知的事物，在MYSQL BINLOG 行格式中(当然本工具也可以用于语句格式的binlog),
整个事物包含如下的event

  • GTID EVENT

  • --QUERY EVENT

  • ----MAP EVENT

  • ------WRITE EVENT(insert)

  • ----MAP EVENT

  • ------UPDATE_ROW_EVENT (update)

  • ----(select 没有binlog产生)

  • XID EVENT (commit)

在每一个event中的header中存在4字节的一个时间，这个时间是新纪元时间。
而这个时间来自于dispatch_command函数最开始的设置线程的中的一个set_time()
函数

start_utime= utime_after_lock= my_micro_time();

当发起commit命令后这个时间会记录到XID EVENT中。那么我们得到一个设计思路
我们可以用XID EVENT的时间-QUERY EVENT的时间来得到一个时间差为事物持续的时间
，但是要注意如果不是手动提交而是自动提交当然也就不存在没有及时提交的事物了，
并且这里使用QUERY EVENT而没有使用GTID EVENT是为了兼容5.6不开启GTID的情况，
在5.7中即使不开启GTID也会有匿名的GTID EVENT。

另外值得注意的一点就是即使一个事物持续时间很长，并不一定是没有及时提交，可能
事物中包含了select语句这种不记录binlog的语句，这种是通过binlog无法确定的，但是
我们至少可以将这种长时间未提交的事物中的DML语句找到交给开发进行分析到底是什么
原因。

三、工具说明

此工具实际来自我早前学习binlog event的时候写的工具infobin，这次由于线上出现了
大量未及时提交的事物，从而加入了新的功能。
本工具的帮助文档在

  • http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133985/

简单的说本工具总共分为两部分，分别叫做DETaiL和TOTAL

  • 第一部分
    通过分析原生的MYSQL BINLOG进行逐条分析(常用的EVENT进行分析)，这部分
    叫做DETAIL部分

  • 第二部分
    通过扫描到数据根据用户的输入信息进行汇总得到TOTAL部分，在TOTAL中会统计如下信息

    1. Trx total[counts]: 总的事物个数

    2. Event total[counts]: 总的event个数

    3. Avg binlog size(/sec):平均每秒生成的binlog大小

    4. Avg binlog size(/min):平均每分生成的binlog大小

    5. --Piece view:
      根据用户指定piece大小得到一个高度均衡直方图，这个直方图用于发现是否有某个时间段生成binlog特别大

    6. --Large than xxx(bytes) trx:
      大于xxx BYTES的事物，最后会有一个汇总，这部分给出了大事物的开始位置trx_begin_p结束的位置trx_end_p

    7. --Large than xxx(secs) trx:
      大于xxx 秒的事物都会进行汇总，给出了开始时间trx_begin_time,结束时间trx_end_time，开始位置trx_query_pos
      结束位置trx_xid_pos,这个功能是我新加的。

有了binlog的开始和结束位置要找到是什么DML语句就非常方便了如下就可以了

./mysqlbinlog mysql-bin.000274 --base64-output='decode-rows' -vv --start-position=592514409 --stop-position=592515464|more

使用帮助

[dbadmin@bak ~]$ ./infobin 
[Author]: gaopeng [QQ]:22389860 [blog]:http://blog.itpub.net/7728585/ 
--USAGE:./infobin [binlogfile] [piece] [bigtrxsize] [bigtrxtime]
[binlogfile]:binlog file!
[piece]:how many piece will split,is a Highly balanced histogram,
        find which time generate biggest binlog.(must:piece<2000000)
[bigtrxsize](bytes):larger than this size trx will view.(must:trx>256(bytes))
[bigtrxtime](sec):larger than this sec trx will view.(must:>0(sec))

使用方法

./infobin mysql-bin.000274 2 200000 400  > log1.log

  • mysql-bin.000274:binlog名字

  • 2:分为多少piece来统计生成直方图

  • 200000:事物大小 大于约200K的事物进行汇总

  • 400:事物持续时间大于400秒的时间进行汇总

四、本工具的意义

本工具主要的意义包含4个方面

  • 能够更加清晰找到一个事物如下: 

>Gtid Event:Pos:504(0X1f8) N_pos:569(0X239) Time:1496993578 Event_size:65(bytes) 
Gtid:89dfa8a4-cb13-11e6-b54-0c29a879a3:2
-->Query Event:Pos:569(0X239) N_Pos:641(0X281) Time:1496993578 Event_size:72(bytes) 
Exe_time:0  Use_db:test Statment(35b-trun):BEGIN  Gno:2
---->Map Event:Pos641(0X281) N_pos:689(0X2b1) Time:1496993578 Event_size:48(bytes) 
TABLE_ID:142 DB_NAME:test TABLE_NAME:test Gno:2
------>Insert Event:Pos:689(0X2b1) N_pos:733(0X2dd) Time:1496993578 Event_size:44(bytes) 
Dml on table: test.test  table_id:142 Gno:2 
>Xid Event:Pos:733(0X2dd) N_Pos:764(0X2fc) Time:1496993578 Event_size:31(bytes) 
COMMIT;  Gno:2

显然这是一个事物

  • 能够通过直方图判断binlog什么时候生成量更大如下: 

--Piece view:
(1)Time:1487560299-1487560543(244(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(2)Time:1487560543-1487560751(208(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(3)Time:1487560751-1487561012(261(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(4)Time:1487561012-1487561480(468(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(5)Time:1487561480-1487562682(1202(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(6)Time:1487562682-1487563492(810(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(7)Time:1487563492-1487563723(231(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(8)Time:1487563723-1487563951(228(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(9)Time:1487563951-1487564159(208(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(10)Time:1487564159-1487564409(250(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]

一目了然1487560543-1487560751和1487564159-1487564409生成的binlog更大(注意是新纪元时间)

  • 可以更加清楚有本binlog有哪些大事物如下: 

--Large than 700000(bytes) trx:
(1)Trx_size:719621(bytes)[702.755(kb)] trx_begin_p:60579814[0X39C5FE6] trx_end_p:61299435[0X3A75AEB]
(2)Trx_size:719771(bytes)[702.901(kb)] trx_begin_p:177760551[0XA986927] trx_end_p:178480322[0XAA364C2]
(3)Trx_size:719779(bytes)[702.909(kb)] trx_begin_p:314334603[0X12BC5D8B] trx_end_p:315054382[0X12C7592E]
(4)Trx_size:719803(bytes)[702.933(kb)] trx_begin_p:317542845[0X12ED51BD] trx_end_p:318262648[0X12F84D78]

大事物的意义不言而喻，因为在函数order_commit函数中其中的3个队列FLUSH队列、SYNC队列、COMMIT队列均是串行的
事物过大会堵塞全库其他的事物提交(GROUP COMMIT)

  • 可以更加清楚看到本binlog中有哪些未及时提交的事物如下: 

--Large than 400(secs) trx:
(1)Trx_sec:406(sec)  trx_begin_time:1502441602 trx_end_time:1502442008 trx_query_pos:592514409 trx_xid_pos:592515464 query_exe_time:90 
(2)Trx_sec:411(sec)  trx_begin_time:1502441597 trx_end_time:1502442008 trx_query_pos:592518620 trx_xid_pos:592519666 query_exe_time:95 
(3)Trx_sec:407(sec)  trx_begin_time:1502441601 trx_end_time:1502442008 trx_query_pos:592528469 trx_xid_pos:592529524 query_exe_time:91 
(4)Trx_sec:538(sec)  trx_begin_time:1502441539 trx_end_time:1502442077 trx_query_pos:595102123 trx_xid_pos:595103178 query_exe_time:153 
(5)Trx_sec:531(sec)  trx_begin_time:1502441547 trx_end_time:1502442078 trx_query_pos:595141415 trx_xid_pos:595142470 query_exe_time:145 
(6)Trx_sec:443(sec)  trx_begin_time:1502441694 trx_end_time:1502442137 trx_query_pos:597451804 trx_xid_pos:597452859 query_exe_time:0 
(7)Trx_sec:546(sec)  trx_begin_time:1502441592 trx_end_time:1502442138 trx_query_pos:597531453 trx_xid_pos:597532508 query_exe_time:100 
(8)Trx_sec:468(sec)  trx_begin_time:1502441697 trx_end_time:1502442165 trx_query_pos:598471241 trx_xid_pos:598472296 query_exe_time:0 
(9)Trx_sec:515(sec)  trx_begin_time:1502441693 trx_end_time:1502442208 trx_query_pos:600613882 trx_xid_pos:600614928 query_exe_time:0

这也是本次新加入的功能。也是为查看长期不提交事物定做的。

五、对长期未提交事物的测试

比如我做如下一个事物:

flush binary logs;
begin;
insert into testgp values(10);
insert into testgp values(20);
select sleep(5) from testgp limit 2;
commit;
flush binary logs;

输出如下：

-------------Now begin--------------
Check Mysql Version is:5.7.13-log
Check Mysql binlog format ver is:V4
Check This binlog is closed!
Check This binlog total size:585(bytes)
Note:load data infile not check!
------------Detail now--------------
>Format description log Event:Pos:4(0X4) N_pos:123(0X7b) Time:1502678321 Event_size:119(bytes) 
>Previous gtid Event:Pos:123(0X7b) N_pos:194(0Xc2) Time:1502678321 Event_size:71(bytes) 
>Gtid Event:Pos:194(0Xc2) N_pos:259(0X103) Time:1502678332 Event_size:65(bytes) 
Gtid:4a6f2a67-5d87-11e6-a6bd-0c29a879a3:196824 last_committed=0  sequence_number=1
-->Query Event:Pos:259(0X103) N_Pos:331(0X14b) Time:1502678322 Event_size:72(bytes) 
Exe_time:0  Use_db:test Statment(35b-trun):BEGIN  Gno:196824
---->Map Event:Pos331(0X14b) N_pos:380(0X17c) Time:1502678322 Event_size:49(bytes) 
TABLE_ID:294 DB_NAME:test TABLE_NAME:testgp Gno:196824
------>Insert Event:Pos:380(0X17c) N_pos:420(0X1a4) Time:1502678322 Event_size:40(bytes) 
Dml on table: test.testgp  table_id:294 Gno:196824 
---->Map Event:Pos420(0X1a4) N_pos:469(0X1d5) Time:1502678322 Event_size:49(bytes) 
TABLE_ID:294 DB_NAME:test TABLE_NAME:testgp Gno:196824
------>Insert Event:Pos:469(0X1d5) N_pos:509(0X1fd) Time:1502678322 Event_size:40(bytes) 
Dml on table: test.testgp  table_id:294 Gno:196824 
>Xid Event:Pos:509(0X1fd) N_Pos:540(0X21c) Time:1502678332 Event_size:31(bytes) 
COMMIT;  Gno:196824
>Rotate log Event:Pos:540(0X21c) N_pos:585(0X249) Time:1502678332 Event_size:45(bytes) 
-------------Total now--------------
Trx total[counts]:1
Event total[counts]:10
Max trx event size:119(bytes) Pos:4[0X4]
Avg binlog size(/sec):53.182(bytes)[0.052(kb)]
Avg binlog size(/min):3190.909(bytes)[3.116(kb)]
--Piece view:
(1)Time:1502678321-1502678321(0(s)) piece:117(bytes)[0.114(kb)]
(2)Time:1502678321-1502678322(1(s)) piece:117(bytes)[0.114(kb)]
(3)Time:1502678322-1502678322(0(s)) piece:117(bytes)[0.114(kb)]
(4)Time:1502678322-1502678322(0(s)) piece:117(bytes)[0.114(kb)]
(5)Time:1502678322-1502678332(10(s)) piece:117(bytes)[0.114(kb)]
--Large than 200000(bytes) trx:
No trx find!
--Large than 8(secs) trx:
(1)Trx_sec:10(sec)  trx_begin_time:1502678322 trx_end_time:1502678332 trx_query_pos:259 trx_xid_pos:540 query_exe_time:0

这里我们看到了我们刚才做的没有及时提交的事物

--Large than 8(secs) trx:
(1)Trx_sec:10(sec)  trx_begin_time:1502678322 trx_end_time:1502678332 trx_query_pos:259 trx_xid_pos:540 query_exe_time:0

起始和结束位置有了直接mysqlbinlog查吧！

以上是“怎么通过binlog轻松的找到没有及时提交的事物”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注编程网数据库频道！

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