1.慢sql怎么處理

1000萬云上開發(fā)者，全棧云產(chǎn)品0元試用：點擊「鏈接」免費試用，即刻開啟云上實踐之旅！本文結(jié)合一個實際故障案例出發(fā)，從小白的視角分析慢SQL是如何打垮數(shù)據(jù)庫并引發(fā)故障的作者 | 全達領(lǐng)(達領(lǐng))來源 | 阿里開發(fā)者公眾號。

2.慢sql語句

一、案發(fā)現(xiàn)場上午9:49，應(yīng)用報警：4103.ERR_ATOM_CONNECTION_POOL_FULL，應(yīng)用數(shù)據(jù)庫連接池滿英寸和厘米換算公式上午9:49-10:08期間，陸續(xù)出現(xiàn) 4200.ERR_GROUP_NOT_AVALILABLE、4201.。

3.慢sql會導致什么問題

ERR_GROUP_NO_ATOM_AVAILABLE、4202.ERR_SQL_QUERY_TIMEOUT等數(shù)據(jù)庫異常報警。

4.慢sql調(diào)優(yōu)

由于數(shù)據(jù)庫承載了銷售核心的用戶組織權(quán)限功能，故障期間，期間銷售工作臺無法打開，大量小二反饋咨詢上午10:08，定位到有應(yīng)用基礎(chǔ)緩存包升級發(fā)布，上午9點40剛完成最后一批發(fā)布，時間點相吻合，嘗試通過打開緩存開關(guān)，系統(tǒng)恢復。

5.mysql慢sql分析

二、現(xiàn)場結(jié)論對此次升級緩存包應(yīng)用發(fā)布內(nèi)容分析，發(fā)現(xiàn)升級的某個二方包中，刪除英寸和厘米換算公式了本地緩存邏輯，直接請求DB，而本次升級沒有對請求的SQL進行優(yōu)化，如下代碼所示，該SQL從Oracle遷移到MySQL，由于數(shù)據(jù)庫性能的差異，最終造成慢查詢，平均一次執(zhí)行2S多，大量慢SQL最終打掛數(shù)據(jù)庫。

6.mysql慢sql優(yōu)化五個原則

SELECT CRM_USER_ID AS LOGIN_ID, CRM_ROLE_ID AS ROLE_NAME, CRM_ORG_ID AS ORG_ID , CONCAT(CRM_USER_ID,

7.慢sql優(yōu)化思路

#, CRM_ROLE_ID, #, CRM_ORG_ID) AS URO , CONCAT(CRM_OR英寸和厘米換算公式G_ID, #, CRM_ROLE_ID) AS ORG_ID_ROLE_NAME FROM

8.慢sql排查

CRM_USER_ROLE_ORG WHERE IS_DELETED = nANDCONCAT(CRM_ORG_ID, #, CRM_ROLE_ID) = 123#abcORDERBYIDDESC;經(jīng)過討論排查分析，得出以下結(jié)論：

9.sqlmap慢

之前邏輯走本地內(nèi)存，本次升級中由于涉及到的某個二方庫代碼變更刪除了本地邏輯改查DB查詢DB的SQL去O階段沒有進行優(yōu)化，在MySQL下為慢SQL，大量慢SQL查詢拖垮了數(shù)據(jù)庫三、進一步的疑問面對上述結(jié)論，作為數(shù)據(jù)英寸和厘米換算公式庫方面的小白，有以下幾個疑問，感覺需要深入挖掘：

10.如何處理慢sql

這條SQL為何是慢SQL發(fā)布的應(yīng)用為非核心應(yīng)用，只是與登錄權(quán)限共用了一個數(shù)據(jù)庫，當時發(fā)布應(yīng)用的QPS只有0.幾，為何可以把庫打掛之前已經(jīng)申請過一波連接池擴容，從10擴到了15，發(fā)布的應(yīng)用線上有流量的機器不過7臺，為何可以把數(shù)據(jù)庫壓垮

事后復盤，發(fā)布前一天灰度時也有過慢SQL，為何當時沒有壓垮數(shù)據(jù)庫四、深入分析原理帶著以上疑問，結(jié)合以下相關(guān)知識，一層層剝開深層次的原因4.1、慢SQL分析CONCAT(CRM_ORG_ID, #, CRM_ROLE_ID) = 123#abc

該SQL由工具直接從Oracle翻譯過來的雖然兩個拼接的英寸和厘米換算公式字段各自都有索引，但是使用函數(shù)后，MySQL是不會使用索引的，退化為了普通查詢

由于表數(shù)據(jù)量較大，全表40W+數(shù)據(jù)，導致掃描行數(shù)很多，平均掃描16W行、邏輯讀38W行，執(zhí)行2s左右4.2、業(yè)務(wù)代碼排查故障后第二天，有個別銷售反饋頁面打開較慢，有好幾秒，懷疑是止血時的操作是切到了tair而不是回滾到本地緩存邏輯導致，不過此時還是有疑問，為何一個頁面會慢好幾秒呢，聽起來就像是一次請求大量循環(huán)調(diào)用緩存導致。

代理賬號經(jīng)定位，確實是如上假設(shè)，此處的業(yè)務(wù)代碼邏輯為查找組織下的指定角色，會遞歸遍歷所有子組織，最差情況下，一次頁面請求，會有1000+次訪問緩存/DB結(jié)合數(shù)據(jù)庫當時慢SQL趨勢，符合我們的猜測，雖英寸和厘米換算公式然業(yè)務(wù)流量不大，但是每次請求會放大1000倍，最終導致問題SQL執(zhí)行了1.5W+次，同時同下圖可以看到，其他正常SQL由于系統(tǒng)忙被排隊，響應(yīng)也變慢，而這些基本都是基礎(chǔ)用戶組織權(quán)限相關(guān)，所以造成了業(yè)務(wù)系統(tǒng)不可用

4.3、druid連接池？數(shù)據(jù)庫連接池？上文背景處有說道，應(yīng)用連接池配置的為15，切應(yīng)用流量本身很小，那么是什么原因?qū)е抡麄€庫都被拖垮呢這里要從一次SQL請求的鏈路說起，如下圖所示應(yīng)用層通過tddl訪問MySQL數(shù)據(jù)源，其中連接管理是在atom層，利用druid進行連接池的管理，我們平時所說的tddl線程池，指的就是druid連接池，這個配置維護在diamond中，一般有dba來設(shè)置。

對于英寸和厘米換算公式我們的應(yīng)用來說，單個應(yīng)用7臺機器，maxPoolSize配置為15，數(shù)據(jù)庫是單庫單表，則單個應(yīng)用的最大連接數(shù)為1*15，所有應(yīng)用連接數(shù)為7*1*15=105

注意以上只是應(yīng)用維度的連接數(shù)推導，正常工作下連接池也不會達到max的，如果達到了，TDDL會拋出4103.ERR_ATOM_CONNECTION_POOL_FULL，應(yīng)用數(shù)據(jù)庫連接池滿錯誤，與第一節(jié)現(xiàn)象吻合

那么問題來了，這么幾個連接，為何打垮整個數(shù)據(jù)庫呢；看數(shù)據(jù)庫的最大連接數(shù)可是有8000

經(jīng)與DBA同學咨詢，了解到了數(shù)據(jù)庫server端的內(nèi)部處理線程池與druid沒有任何關(guān)系，兩者是兩個層面的東西，所以需要研究下server端的處理邏輯同時英寸和厘米換算公式這里提一點，由于我們很多應(yīng)用都在連接數(shù)據(jù)庫，所以需要評估下數(shù)據(jù)庫的最大連接數(shù)是否可以滿足這么多應(yīng)用的機器的鏈接，即應(yīng)用服務(wù)器總數(shù) * 一個數(shù)據(jù)庫實例上的分庫數(shù)(atom) * maxPoolSize < max_user_connections

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