MySQL运维实战(二)之 巧用P_S解决账号host访问的荣耀王者之路

本文涉及的产品
RDS AI 助手,专业版
RDS Agent(兼容OpenClaw),2核4GB
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,基础系列 4核8GB
简介:

背景

  • 一个MySQL实例中,如何验证一个账号上面是否还有访问?
  • 一个MySQL实例中,如何验证某个业务ip是否还有访问?

倔强青铜级别

  • 打开general log
优点: 全量
缺点: 性能差

秩序白银级别

  • 打开slow log,设置long_query_time = 0
优点: 全量
缺点: 性能比较差

荣耀黄金级别

  • tshark | tcpdump | tcpcopy
tshark -i any dst host ${ip} and dst port 3306 -l -d tcp.port==3306,mysql -T fields -e frame.time -e 'ip.src'  -e 'mysql.query' -e 'mysql.user' -e 'mysql.schema'

优点:全量*95%
缺点:性能比较差,使用不方便

尊贵铂金级别

  • 使用P_S
* 使用案例


dba:performance_schema> select USER,EVENT_NAME,COUNT_STAR,now() as time from events_statements_summary_by_user_by_event_name where EVENT_NAME in ('statement/sql/select','statement/sql/update','statement/sql/delete','statement/sql/insert','statement/sql/replace') and COUNT_STAR > 0;
+------+----------------------+------------+---------------------+
| USER | EVENT_NAME           | COUNT_STAR | time                |
+------+----------------------+------------+---------------------+
| dba  | statement/sql/select |        143 | 2017-09-04 18:02:33 |
| repl | statement/sql/select |         10 | 2017-09-04 18:02:33 |
+------+----------------------+------------+---------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

dba:performance_schema> select HOST,EVENT_NAME,COUNT_STAR,now() as time from events_statements_summary_by_host_by_event_name where EVENT_NAME in ('statement/sql/select','statement/sql/update','statement/sql/delete','statement/sql/insert','statement/sql/replace') and COUNT_STAR > 0;
+-----------+----------------------+------------+---------------------+
| HOST      | EVENT_NAME           | COUNT_STAR | time                |
+-----------+----------------------+------------+---------------------+
| localhost | statement/sql/select |         22 | 2017-09-04 18:02:35 |
+-----------+----------------------+------------+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)

  • 对比
优点:全量,性能基本无影响
缺点:无法抓到对应的SQL

永恒钻石级别

  • 巧用P_S
将每1分钟,5分钟,10分钟的P_S快照映射到对应的table,永久存下来,进行统计分析

优点:全量,性能基本无影响,且时间更加细粒度化
缺点:无法抓到对应的SQL,需要额外开发成本

最强王者

  • 巧用P_S + tshark
1. P_S分段,找到具体有访问的时间段 $time
2. 在$time时间段内,去用tshark 抓取SQL相关info
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