最佳实践—如何快速定位及解决数据库问题

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
简介: 本文介绍了数据库发生故障时的快速判断方法和解决办法。

如何定位系统瓶颈是否在数据库上

  • 通过Processlist来判断执行以下语句,显示PolarDB-X上所有正在执行的SQL语句。
SHOW PROCESSLIST WHERE INFO IS NOT NULL
  • 一般情况下,语句堆积会伴随着数据库卡慢一起出现,因此如果该语句的显示结果中没有大量执行时间大于0的语句,则基本可以断定问题不在数据库层面,反之,则说明数据库可能存在瓶颈。
  • 通过堆栈信息来判断应用与数据库之间通过TCP协议进行交互,如果数据库层出现瓶颈,则会产生应用将请求通过socket发送给了数据库,但是数据库不返回结果的情况,此时socket会阻塞在read方法上。因此我们可以通过应用当前的堆栈信息来判断是否在数据库层面发生了阻塞。本文以Java应用为例说明:
  1. 通过jstack命令dump堆栈信息。
  2. 在dump出的信息中搜索mysql驱动等待请求返回的堆栈,内容如下:
at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method)
        at java.net.SocketInputStream.socketRead(SocketInputStream.java:116)
        at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:171)
        at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:141)
        at com.mysql.jdbc.util.ReadAheadInputStream.fill(ReadAheadInputStream.java:101)
        at com.mysql.jdbc.util.ReadAheadInputStream.readFromUnderlyingStreamIfNecessary(ReadAheadInputStream.java:144)
        at com.mysql.jdbc.util.ReadAheadInputStream.read(ReadAheadInputStream.java:174)
        - locked <0x00000002eb8f2d98> (a com.mysql.jdbc.util.ReadAheadInputStream)
        at com.mysql.jdbc.MysqlIO.readFully(MysqlIO.java:3183)
        at com.mysql.jdbc.MysqlIO.reuseAndReadPacket(MysqlIO.java:3659)
        at com.mysql.jdbc.MysqlIO.reuseAndReadPacket(MysqlIO.java:3649)
        at com.mysql.jdbc.MysqlIO.checkErrorPacket(MysqlIO.java:4090)
        at com.mysql.jdbc.MysqlIO.checkErrorPacket(MysqlIO.java:972)
        at com.mysql.jdbc.MysqlIO.readAllResults(MysqlIO.java:2497)
        at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sqlQueryDirect(MysqlIO.java:2870)
        at com.mysql.jdbc.ConnectionImpl.execSQL(ConnectionImpl.java:2806)
  • 如果有大量的线程的堆栈情况如上例所示,则代表大量线程阻塞在等待数据库返回,说明瓶颈可能在数据库层面,反之,则应重点排查应用本身是否存在瓶颈。

数据库问题快速处置

在通过上述方法判断数据库存在瓶颈之后,推荐依次使用以下方法进行快速恢复。

方法一:KILL所有语句

如果Processlist中显示堆积了很多SQL,建议立即KILL掉所有正在执行的语句,PolarDB-X提供了如下指令进行这个操作:


KILL "ALL"

该语句会KILL掉计算节点与数据节点之间的每一个连接,从而达到结束掉所有语句的效果。

方法二:重启应用

执行方法一后,等待一段时间如果再次产生语句堆积,建议重启应用,避免应用因为处于某种错误的状态,不断的重试高代价的SQL。

方法三:SQL限流

方法2依然无法解决问题之后,建议使用PolarDB-X的CCL_RULES(限流功能)。

  1. 执行SHOW FULL PROCESSLIST命令,找到占比比较高的SQL的模板ID。
+----+---------------+-----------------+----------+-------------------------------+------+-------+-----------------------+-----------------+
| ID | USER          | HOST            | DB       | COMMAND                       | TIME | STATE | INFO                  | SQL_TEMPLATE_ID |
+----+---------------+-----------------+----------+-------------------------------+------+-------+-----------------------+-----------------+
|  2 | polardbx_root | ***.*.*.*:62787 | polardbx | Query                         |    0 |       | show full processlist | NULL            |
|  1 | polardbx_root | ***.*.*.*:62775 | polardbx | Query(Waiting-selectrulereal) |   12 |       | select 1              | 9037e5e2        |
+----+---------------+-----------------+----------+-------------------------------+------+-------+-----------------------+-----------------+
2 rows in set (0.08 sec)
  1. 通过模板ID对该类型的SQL进行限流,例如:
CREATE CCL_RULE IF NOT EXISTS `test` ON *.* TO 'ccltest'@'%'
FOR SELECT
FILTER BY TEMPLATE('9037e5e2')
WITH MAX_CONCURRENCY=10;

方法四:重启数据库

以上方法都无效的情况下,请重启数据库。

相关实践学习
快速体验PolarDB开源数据库
本实验环境已内置PostgreSQL数据库以及PolarDB开源数据库:PolarDB PostgreSQL版和PolarDB分布式版,支持一键拉起使用,方便各位开发者学习使用。
相关文章
|
4月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
《MySQL 简易速速上手小册》第2章:数据库设计最佳实践(2024 最新版)
《MySQL 简易速速上手小册》第2章:数据库设计最佳实践(2024 最新版)
49 2
|
4月前
|
供应链 数据库 开发者
深入了解数据库锁:类型、应用和最佳实践
深入了解数据库锁:类型、应用和最佳实践
|
2月前
|
SQL 存储 监控
SQL数据库安装指南:步骤详解与最佳实践
安装和配置SQL数据库可能是一个复杂的过程,但通过遵循本文提供的详细步骤和最佳实践,您可以确保数据库的成功安装和高效运行。无论您是初学者还是经验丰富的数据库管理员,掌握SQL数据库的安装和管理技能都是至关重要的。通过不断学习和实践,您将能够更好地利用SQL数据库来支持您的业务需求和数据分析工作。记住,定期维护和优化数据库是保证其长期性能和稳定性的关键。祝您在安装和配置SQL
|
20天前
|
存储 运维 监控
数据库服务器运维最佳实践
【8月更文挑战第22天】
32 2
数据库服务器运维最佳实践
|
13天前
|
SQL NoSQL 关系型数据库
Grafana 与数据库连接:最佳实践
【8月更文第29天】Grafana 是一个开源的度量分析和可视化套件,被广泛应用于展示来自各种数据源的时间序列数据。它可以与多种数据库类型连接,从传统的 SQL 数据库到现代的 NoSQL 解决方案。本文将介绍如何通过 Grafana 连接到不同的数据源,并提供一些最佳实践。
31 2
|
14天前
|
缓存 NoSQL 数据库
Web服务器与数据库优化:提升系统性能的最佳实践
【8月更文第28天】在现代的Web应用中,Web服务器与后端数据库之间的交互是至关重要的部分。优化这些组件及其相互作用可以显著提高系统的响应速度、吞吐量和可扩展性。本文将探讨几种常见的优化策略,并提供一些具体的代码示例。
30 1
|
16天前
|
缓存 运维 监控
打造稳定高效的数据引擎:数据库服务器运维最佳实践全解析
打造稳定高效的数据引擎:数据库服务器运维最佳实践全解析
|
17天前
|
SQL 缓存 监控
优化大型数据库查询的最佳实践
在处理大规模数据时,数据库查询性能的优化至关重要。本文探讨了几种优化大型数据库查询的最佳实践,包括索引策略、查询重写、数据分区和缓存机制。通过这些方法,开发人员可以显著提高查询效率,减少系统负担,提升用户体验。本文还结合实际案例,提供了具体的优化技巧和工具建议,帮助读者有效地管理和优化大型数据库系统。
|
11天前
|
存储 C# 关系型数据库
“云端融合:WPF应用无缝对接Azure与AWS——从Blob存储到RDS数据库,全面解析跨平台云服务集成的最佳实践”
【8月更文挑战第31天】本文探讨了如何将Windows Presentation Foundation(WPF)应用与Microsoft Azure和Amazon Web Services(AWS)两大主流云平台无缝集成。通过具体示例代码展示了如何利用Azure Blob Storage存储非结构化数据、Azure Cosmos DB进行分布式数据库操作;同时介绍了如何借助Amazon S3实现大规模数据存储及通过Amazon RDS简化数据库管理。这不仅提升了WPF应用的可扩展性和可用性,还降低了基础设施成本。
29 0
|
11天前
|
Java 数据库连接 数据库
AI 时代风起云涌,Hibernate 实体映射引领数据库高效之路,最佳实践与陷阱全解析!
【8月更文挑战第31天】Hibernate 是一款强大的 Java 持久化框架,可将 Java 对象映射到关系数据库表中。本文通过代码示例详细介绍了 Hibernate 实体映射的最佳实践,包括合理使用关联映射(如 `@OneToMany` 和 `@ManyToOne`)以及正确处理继承关系(如单表继承)。此外,还探讨了常见陷阱,例如循环依赖可能导致的无限递归问题,并提供了使用 `@JsonIgnore` 等注解来避免此类问题的方法。通过遵循这些最佳实践,可以显著提升开发效率和数据库操作性能。
28 0