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工具分享丨分析GreatSQL Binglog神器

GreatSQL社区 已有 196 次阅读2024-3-25 10:35 |系统分类:周边工具

工具分享丨分析GreatSQL Binglog神器

在GreatSQL中,Binlog可以说是 GreatSQL 中比较重要的日志了,在日常开发及运维过程中经常会遇到。Binlog即Binary Log,二进制日志文件,也叫作变更日志(Update Log)。

详细Binglog日志介绍

Binglog主要应用于数据恢复和数据复制,但是在Binlog中也含有非常多有价值的信息,比如说:

  • 数据修改事件
  • 表结构修改事件
  • 状态修改事件
  • 事务控制事件
  • 管理语句事件
  • ......

事务控制事件涵盖了事务的起始时间、起始位置、结束时间和结束位置。通过这些详细信息,我们能够计算事务的大小,进而评估其是否属于大型事务,以及是否可能引起主从同步的延迟问题,及时发现大事务,可避免复制故障。

简介

本文分享的神器的名字就叫做binlog_summary,出自陈臣老师的手笔,也是开源的Python脚本文件,开源地址

下载

运行此工具需要有Python环境,若没有python环境请自行下载

下载binlog_summary.py脚本,并授权

$ wget https://raw.githubusercontent.com/slowtech/dba-toolkit/master/mysql/binlog_summary.py
$ chmod 755 binlog_summary.py

先用./binlog_summary.py -h查看下帮助

$ ./binlog_summary.py -h
usage: binlog_summary.py [-h] [-f BINLOG_TEXT_FILE] [--new] [-c {tps,opr,transaction}] [--start START_DATETIME] [--stop STOP_DATETIME] [--sort SORT_CONDITION] [-e]
                         [--limit LIMIT]

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -f BINLOG_TEXT_FILE, --file BINLOG_TEXT_FILE
                        Binlog text file, not the Raw binary file
  --new                 Make a fresh start
  -c {tps,opr,transaction}, --command {tps,opr,transaction}
                        Command type: [tps, opr, transaction],tps: transaction per second, opr: dml per table, transaction: show transaction info
  --start START_DATETIME
                        Start datetime, for example: 2004-12-25 11:25:56
  --stop STOP_DATETIME  Stop datetime, for example: 2004-12-25 11:25:56
  --sort SORT_CONDITION
                        Sort condition: time or size, you can use it when command type is transaction
  -e, --extend          Show transaction info in detail,you can use it when command type is transaction
  --limit LIMIT         Limit the number of rows to display

其中参数介绍:

  • -f:Binlog 通过 mysqlbinlog 解析后的文本文件。注意,是文本文件,不是Binlog原始文件。
  • --new:工具输出默认存储在sqlite3数据库中。使用--new可删除旧数据库。分析新binlog时需指定。
  • -c:指定命令的类型。支持的命令类型有: tps:分析实例的TPS信息 opr:分析表的操作情况 transaction:分析事务信息
  • --start/--stop:指定时间范围
  • --sort:事务排序方式,仅针对-c选择为transaction模式 size,按事务大小排序 time,按事务的持续时间排序
  • -e:输出事务详细操作信息,仅针对-c选择为transaction模式
  • limit:限制输出的行数。

最佳实践

前置工作

由于工具只支持解析经mysqlbinlog处理后的文本文件,首先需要进行解析转换。

先从GreatSQL数据目录中复制一份需要分析的binlog文件。

$ cp /data/GreatSQL/binlog.000021 ./
$ du -h binlog.000021 
2.0G    binlog.000021

先使用 mysqlbinlog 解析 Binlog

  • 推荐使用参数-v(伪SQL)和--base64-output=decode-rows(不显示Base64编码结果),这样生成的文本文件最小,相应地,binlog_summary工具的解析速度也会更快。
$ mysqlbinlog --base64-output=decode-rows -v binlog.000021 > ./greatsql-bin.000001.txt

解析后的文件大小大概在1.7G左右

$ du -h greatsql-bin.000001.txt            
1.7G    greatsql-bin.000001.txt

分析实例的TPS信息

使用-f指定解析后的文件,-c选择分析TPS信息,--limit选择只显示5行

$ ./binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt -c tps --limit 5
COMMIT_TIME        TPS                
2024-02-04 14:28:45 1                  
2024-02-04 14:28:56 1                  
2024-02-04 14:28:57 2                  
2024-02-04 14:28:58 1                  
2024-02-04 14:28:59 1

这里TPS是根据事务的提交时间进行统计的。获取如此精细TPS信息通常需要通过Binlog来实现,一般的监控手段难以达到如此精细的水平

当然,也可以对TPS进行排序,只需要加上管道和sort。

  • k:对第三列排序
  • n:是按照数值(默认是字符)的大小进行排序
  • r:进行逆序排序
$ ./binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt -c tps --limit 5 | sort -k 3 -n 
COMMIT_TIME        TPS                
2024-02-04 14:28:45 1                  
2024-02-04 14:28:56 1                  
2024-02-04 14:28:58 1                  
2024-02-04 14:28:59 1                  
2024-02-04 14:28:57 2

分析表的操作情况

如果要分析表操作情况,需要-c选择opr功能模式,NUMS是执行次数,DML_TYPE是执行SQL的类型

$ ./binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt -c opr --limit 5
TABLE_NAME         DML_TYPE           NUMS               
test_db.idx_test   INSERT             10000001           
aptest.sys_user    INSERT             1002000            
test_db.t1         INSERT             524288             
aptest.sys_dept    INSERT             101000             
aptest.sys_user    DELETE             1000

分析Binlog中的大事务

$ ./binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt -c transaction --sort size --limit 5
TRANS_NAME         BEGIN_TIME         COMMIT_TIME        BEGIN_LOG_POS      COMMIT_LOG_POS     DURATION_TIME      SIZE               
t21                2024-02-05 16:14:32 2024-02-05 16:23:53 14319911           869025248          561                854705337          
t33                2024-02-20 16:02:41 2024-02-20 16:08:21 913362031          1425529317         340                512167286          
t32                2024-02-20 16:01:37 2024-02-20 16:02:06 881773547          913361946          29                 31588399           
t31                2024-02-20 16:00:14 2024-02-20 16:00:15 871100835          881773462          1                  10672627           
t20                2024-02-04 14:29:43 2024-02-04 14:29:43 7163617            14319264           0                  7155647

其中,各个参数解析如下

  • TRANS_NAME:事务编号
  • BEGIN_TIME:事务开始时间
  • COMMIT_TIME:事务提交时间
  • BEGIN_LOG_POS:事务的开始位置点
  • COMMIT_LOG_POS:事务的结束位置点
  • DURATION_TIME:事务的持续时间,单位秒。其中,DURATION_TIME = COMMIT_TIME - BEGIN_TIME
  • SIZE:事务的大小,单位字节,其中,SIZE = COMMIT_LOG_POS - BEGIN_LOG_POS

拿到事务的大小,可以粗略地判断这个Binlog中是否存在大事务。如果要进一步分析事务中包含哪些操作,需加上–extend,如:

$ ./binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt -c transaction --sort size --extend --limit 5
TRANS_NAME      BEGIN_TIME           COMMIT_TIME          BEGIN_LOG_POS   COMMIT_LOG_POS  DURATION_TIME   SIZE
t21             2024-02-05 16:14:32  2024-02-05 16:23:53  14319911        869025248       561             854705337
├──             test_db.idx_test                          INSERT          10000000
t33             2024-02-20 16:02:41  2024-02-20 16:08:21  913362031       1425529317      340             512167286
├──             aptest.sys_user                           INSERT          1000000
t32             2024-02-20 16:01:37  2024-02-20 16:02:06  881773547       913361946       29              31588399
├──             aptest.sys_dept                           INSERT          100000
t31             2024-02-20 16:00:14  2024-02-20 16:00:15  871100835       881773462       1               10672627
├──             aptest.tap_dept_tax                       INSERT          1000
t20             2024-02-04 14:29:43  2024-02-04 14:29:43  7163617         14319264        0               7155647
├──             test_db.t1                                INSERT          262144

性能

实测分析一个2G的Binlog,大概分析时间是2分半,也不慢

$ time python binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt --new -c transaction --sort size --extend --limit 5
......结果不展示
154.86s user 2.26s system 99% cpu 2:37.47 total

参考阅读



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