MySQL占用CPU过高,排查原因及解决方案
一、mysql中的wait_timeout坑
mysql> show variables like '%timeout%';
首先你要明白:
wait_timeout
— 指的是mysql在关闭一个非交互的连接之前所要等待的秒数,其取值范围为1-2147483(Windows),1-31536000(linux),默认值28800。nteractive_time
— 指的是mysql在关闭一个交互的连接之前所要等待的秒数(交互连接如mysql gui tool中的连接),其取值范围随wait_timeout变动,默认值28800。
所谓的交互式连接,即在mysql_real_connect()函数中使用了CLIENT_INTERACTIVE选项。说得直白一点,通过mysql客户端连接数据库是交互式连接,通过jdbc连接数据库是非交互式连接。
MySQL 的默认设置下,当一个连接的空闲时间超过8小时后,一到高峰期肯定会造成,会有太多的TCP连接没关闭,数据库连接数肯定是不够。
从而会产生CPU占用过高,服务器告警等问题。因EPG的一个访问一次对数据库操作量不大,查询完数据就完成ok了,wait_timeout 设置在120s内就很完美了。
1、第一种修改方式 需重启MySQL(6.5为例)
1.1、修改参数配置文件
vi /etc/my.cnf [mysqld] wait_timeout = 90 interactive_timeout = 90 #增加以上两列即可,因为官方文档要求修改此参数必须同时修改interactive_timeout
1.2、重启数据库
service mysqld restart
或者
/etc/init.d/mysql restart
1.3、查看数据库参数是否修改成功
连接MySQL 然后查看
show variables like ‘wait_timeout';
2、第二种修改方式 不需重启MySQL(数据库重启就失效)
mysql> show variables like '%timeout'; +-------------------------+-------+ | Variable_name | Value | +-------------------------+-------+ | connect_timeout | 10 | | delayed_insert_timeout | 300 | | interactive_timeout | 200 | | net_read_timeout | 30 | | net_write_timeout | 60 | | slave_net_timeout | 3600 | | table_lock_wait_timeout | 50 | | wait_timeout | 200 | +-------------------------+-------+ mysql> set global interactive_timeout=100; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
退出后重新登录mysql
如果修改interactive_timeout的话wait_timeout也会跟着变,而只修改wait_timeout是不生效的。
二、排查有没有地方占用SQL资源过多
show databases;
3、use 数据库名; #切换到常用数据库
4、show full processlist; #显示哪些线程正在运行
或者:
-- select * from information_schema.PROCESSLIST where info is not null;
说明各列的含义和用途
- id列: 一个标识,你要kill 一个语句的时候很有用。
- user列: 显示当前用户,如果不是root,这个命令就只显示你权限范围内的sql语句。
- host列: 显示这个语句是从哪个ip 的哪个端口上发出的。可用来追踪出问题语句的用户。
- db列: 显示这个进程目前连接的是哪个数据库。
- command列: 显示当前连接的执行的命令,一般就是休眠(sleep),查询(query),连接(connect)。
通常代表资源未释放,如果是通过连接池,sleep状态应该恒定在一定数量范围内
实战范例:因前端数据输出时(特别是输出到用户终端)未及时关闭数据库连接,导致因网络连接速度产生大量sleep连接,在网速出现异常时,数据库too many connections挂死。
简单解读,数据查询和执行通常只需要不到0.01秒,而网络输出通常需要1秒左右甚至更长,原本数据连接在0.01秒即可释放,但是因为前端程序未执行close操作,直接输出结果,那么在结果未展现在用户桌面前,该数据库连接一直维持在sleep状态!
- time列: 此这个状态持续的时间,单位是秒。
- state列: 显示使用当前连接的sql语句的状态,很重要的列,后续会有所有的状态的描述,请注意,state只是语句执行中的某一个状态,一个sql语句,已查询为例,可能需要经过copying to tmp table,Sorting result,Sending data等状态才可以完成。
- info列: 显示这个sql语句,因为长度有限,所以长的sql语句就显示不全,但是一个判断问题语句的重要依据。
其中state的状态十分关键
下表列出state主要状态和描述:
状态 | 描述 |
Checking table | 正在检查数据表(这是自动的)。 |
Closing tables | 正在将表中修改的数据刷新到磁盘中,同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的操作,如果不是这样的话,就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。 |
Connect Out | 复制从服务器正在连接主服务器。 |
Copying to tmp table on disk | 由于临时结果集大于tmp_table_size,正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。 |
Creating tmp table | 正在创建临时表以存放部分查询结果。 |
deleting from main table | 服务器正在执行多表删除中的第一部分,刚删除第一个表。 |
deleting from reference tables | 服务器正在执行多表删除中的第二部分,正在删除其他表的记录。 |
Flushing tables | 正在执行FLUSH TABLES,等待其他线程关闭数据表。 |
Killed | 发送了一个kill请求给某线程,那么这个线程将会检查kill标志位,同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志位,不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了,那么kill请求会在锁释放时马上生效。 |
Locked | 被其他查询锁住了。 |
Sending data | 正在处理SELECT查询的记录,同时正在把结果发送给客户端。 |
Sorting for group | 正在为GROUP BY做排序。 |
Sorting for order | 正在为ORDER BY做排序。 |
Opening tables | 这个过程应该会很快,除非受到其他因素的干扰。例如,在执ALTER TABLE或LOCK TABLE语句行完以前,数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。 |
Removing duplicates | 正在执行一个SELECT DISTINCT方式的查询,但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此,MySQL需要再次去掉重复的记录,然后再把结果发送给客户端。 |
Reopen table | 获得了对一个表的锁,但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁,关闭数据表,正尝试重新打开数据表。 |
Repair by sorting | 修复指令正在排序以创建索引。 |
Repair with keycache | 修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比Repair by sorting慢些。 |
Searching rows for update | 正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在UPDATE要修改相关的记录之前就完成了。 |
Sleeping | 正在等待客户端发送新请求. |
System lock | 正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个mysqld服务器同时请求同一个表,那么可以通过增加--skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。 |
Upgrading lock | INSERT DELAYED正在尝试取得一个锁表以插入新记录。 |
Updating | 正在搜索匹配的记录,并且修改它们。 |
User Lock | 正在等待GET_LOCK()。 |
Waiting for tables | 该线程得到通知,数据表结构已经被修改了,需要重新打开数据表以取得新的结构。然后,为了能的重新打开数据表,必须等到所有其他线程关闭这个表。以下几种情况下会产生这个通知:FLUSH TABLES tbl_name, ALTER TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE,或OPTIMIZE TABLE。 |
waiting for handler insert | INSERT DELAYED已经处理完了所有待处理的插入操作,正在等待新的请求。 |
总结
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。
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