如何通过binlog 轻松的找到没有及时提交的事物(infobin工具)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云解析 DNS,旗舰版 1个月
简介: 工具获取 https://pan.baidu.com/s/1jHIWUN0 一、前言 本文只是工具的展示,未过多介绍细节,如果要更多了解细节请参考MYSQL运维内参第21章,当然我也有阅读并且从源码级 进行了验证,同时在书中也有一个用shell写成的脚本进行长期未提交的事物,但是这里我自己使用了自己的工具infobin。


工具获取

https://pan.baidu.com/s/1jHIWUN0

一、前言

本文只是工具的展示,未过多介绍细节,如果要更多了解细节请参考MYSQL运维内参第21章,当然我也有阅读并且从源码级
进行了验证,同时在书中也有一个用shell写成的脚本进行长期未提交的事物,但是这里我自己使用了自己的工具infobin。
以前我也写过一个帮助如下:

http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133985/ 

但是没有包含最新的对长期不提交事物的查询,因为这是我新加入的,这个功能会在本文描述

另外这里涉及到比较重要的两个binlog event及另外这里涉及到比较重要的两个binlog event及query event和xid event,参考的早期的文章

当然这是一个系列如果有兴趣可以全部看看

http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133188/ 解析MYSQL BINLOG 二进制格式(1)--准备工作 
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133189/ 解析MYSQL BINLOG 二进制格式(2)--FORMAT_DESCRIPTION_EVENT 
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133321/ 解析MYSQL BINLOG 二进制格式(3)--QUERY_EVENT 
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133429/ 解析MYSQL BINLOG 二进制格式(4)--TABLE_MAP_EVENT 
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133463/ 解析MYSQL BINLOG 二进制格式(5)--WRITE_ROW_EVENT 
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133469/ 解析MYSQL BINLOG 二进制格式(6)--UPDATE_ROW_EVENT/DELETE_ROW_EVENT  
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133502/ 解析MYSQL BINLOG 二进制格式(7)--Xid_log_event/XID_EVENT 
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133506/ 解析MYSQL BINLOG二进制格式(8)--GTID_LOG_EVENT/ANONYMOUS_GTID_LOG_EVENT及其他 
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133534/ 解析MYSQL BINLOG二进制格式(9)--infobin解析binlog帮助文档
http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133537/ 解析MYSQL BINLOG二进制格式(10)--问题解答 

二、工具设计思路

在innodb中如果我们显示的开启和提交一个事物如下:

  1. begin;
  2. insert XXX;
  3. update XXX;
  4. select XXX;
  5. commit;

这是一个我们熟知的事物,在MYSQL BINLOG 行格式中(当然本工具也可以用于语句格式的binlog),
整个事物包含如下的event

  • GTID EVENT
  • --QUERY EVENT
  • ----MAP EVENT
  • ------WRITE EVENT(insert)
  • ----MAP EVENT
  • ------UPDATE_ROW_EVENT (update)
  • ----(select 没有binlog产生)
  • XID EVENT (commit)

在每一个event中的header中存在4字节的一个时间,这个时间是新纪元时间。
而这个时间来自于dispatch_command函数最开始的设置线程的中的一个set_time()
函数

start_utime= utime_after_lock= my_micro_time(); 

当发起commit命令后这个时间会记录到XID EVENT中。那么我们得到一个设计思路
我们可以用XID EVENT的时间-QUERY EVENT的时间来得到一个时间差为事物持续的时间
,但是要注意如果不是手动提交而是自动提交当然也就不存在没有及时提交的事物了,
并且这里使用QUERY EVENT而没有使用GTID EVENT是为了兼容5.6不开启GTID的情况,
在5.7中即使不开启GTID也会有匿名的GTID EVENT。

另外值得注意的一点就是即使一个事物持续时间很长,并不一定是没有及时提交,可能
事物中包含了select语句这种不记录binlog的语句,这种是通过binlog无法确定的,但是
我们至少可以将这种长时间未提交的事物中的DML语句找到交给开发进行分析到底是什么
原因。

三、工具说明

此工具实际来自我早前学习binlog event的时候写的工具infobin,这次由于线上出现了
大量未及时提交的事物,从而加入了新的功能。
本工具的帮助文档在

简单的说本工具总共分为两部分,分别叫做DETAIL和TOTAL

  • 第一部分
    通过分析原生的MYSQL BINLOG进行逐条分析(常用的EVENT进行分析),这部分
    叫做DETAIL部分
  • 第二部分
    通过扫描到数据根据用户的输入信息进行汇总得到TOTAL部分,在TOTAL中会统计如下信息
    1. Trx total[counts]: 总的事物个数
    2. Event total[counts]: 总的event个数
    3. Avg binlog size(/sec):平均每秒生成的binlog大小
    4. Avg binlog size(/min):平均每分生成的binlog大小
    5. --Piece view:
      根据用户指定piece大小得到一个高度均衡直方图,这个直方图用于发现是否有某个时间段生成binlog特别大
    6. --Large than xxx(bytes) trx:
      大于xxx BYTES的事物,最后会有一个汇总,这部分给出了大事物的开始位置trx_begin_p结束的位置trx_end_p
    7. --Large than xxx(secs) trx:
      大于xxx 秒的事物都会进行汇总,给出了开始时间trx_begin_time,结束时间trx_end_time,开始位置trx_query_pos
      结束位置trx_xid_pos,这个功能是我新加的。

有了binlog的开始和结束位置要找到是什么DML语句就非常方便了如下就可以了

./mysqlbinlog mysql-bin.000274 --base64-output='decode-rows' -vv --start-position=592514409 --stop-position=592515464|more 
使用帮助
[dbadmin@bak ~]$ ./infobin 
[Author]: gaopeng [QQ]:22389860 [blog]:http://blog.itpub.net/7728585/ 
--USAGE:./infobin [binlogfile] [piece] [bigtrxsize] [bigtrxtime]
[binlogfile]:binlog file!
[piece]:how many piece will split,is a Highly balanced histogram,
        find which time generate biggest binlog.(must:piece<2000000)
[bigtrxsize](bytes):larger than this size trx will view.(must:trx>256(bytes))
[bigtrxtime](sec):larger than this sec trx will view.(must:>0(sec)) 
使用方法
./infobin mysql-bin.000274 2 200000 400  > log1.log 
  • mysql-bin.000274:binlog名字
  • 2:分为多少piece来统计生成直方图
  • 200000:事物大小 大于约200K的事物进行汇总
  • 400:事物持续时间大于400秒的时间进行汇总

四、本工具的意义

本工具主要的意义包含4个方面

  • 能够更加清晰找到一个事物如下:
>Gtid Event:Pos:504(0X1f8) N_pos:569(0X239) Time:1496993578 Event_size:65(bytes) 
Gtid:89dfa8a4-cb13-11e6-b54-0c29a879a3:2
-->Query Event:Pos:569(0X239) N_Pos:641(0X281) Time:1496993578 Event_size:72(bytes) 
Exe_time:0  Use_db:test Statment(35b-trun):BEGIN /*!Trx begin!*/ Gno:2
---->Map Event:Pos641(0X281) N_pos:689(0X2b1) Time:1496993578 Event_size:48(bytes) 
TABLE_ID:142 DB_NAME:test TABLE_NAME:test Gno:2
------>Insert Event:Pos:689(0X2b1) N_pos:733(0X2dd) Time:1496993578 Event_size:44(bytes) 
Dml on table: test.test  table_id:142 Gno:2 
>Xid Event:Pos:733(0X2dd) N_Pos:764(0X2fc) Time:1496993578 Event_size:31(bytes) 
COMMIT; /*!Trx end*/ Gno:2 

显然这是一个事物

  • 能够通过直方图判断binlog什么时候生成量更大如下:
--Piece view:
(1)Time:1487560299-1487560543(244(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(2)Time:1487560543-1487560751(208(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(3)Time:1487560751-1487561012(261(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(4)Time:1487561012-1487561480(468(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(5)Time:1487561480-1487562682(1202(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(6)Time:1487562682-1487563492(810(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(7)Time:1487563492-1487563723(231(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(8)Time:1487563723-1487563951(228(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(9)Time:1487563951-1487564159(208(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)]
(10)Time:1487564159-1487564409(250(s)) piece:107374204(bytes)[104857.625(kb)] 

一目了然1487560543-1487560751和1487564159-1487564409生成的binlog更大(注意是新纪元时间)

  • 可以更加清楚有本binlog有哪些大事物如下:
--Large than 700000(bytes) trx:
(1)Trx_size:719621(bytes)[702.755(kb)] trx_begin_p:60579814[0X39C5FE6] trx_end_p:61299435[0X3A75AEB]
(2)Trx_size:719771(bytes)[702.901(kb)] trx_begin_p:177760551[0XA986927] trx_end_p:178480322[0XAA364C2]
(3)Trx_size:719779(bytes)[702.909(kb)] trx_begin_p:314334603[0X12BC5D8B] trx_end_p:315054382[0X12C7592E]
(4)Trx_size:719803(bytes)[702.933(kb)] trx_begin_p:317542845[0X12ED51BD] trx_end_p:318262648[0X12F84D78] 

大事物的意义不言而喻,因为在函数order_commit函数中其中的3个队列FLUSH队列、SYNC队列、COMMIT队列均是串行的
事物过大会堵塞全库其他的事物提交(GROUP COMMIT)

  • 可以更加清楚看到本binlog中有哪些未及时提交的事物如下:
--Large than 400(secs) trx:
(1)Trx_sec:406(sec)  trx_begin_time:1502441602 trx_end_time:1502442008 trx_query_pos:592514409 trx_xid_pos:592515464 query_exe_time:90 
(2)Trx_sec:411(sec)  trx_begin_time:1502441597 trx_end_time:1502442008 trx_query_pos:592518620 trx_xid_pos:592519666 query_exe_time:95 
(3)Trx_sec:407(sec)  trx_begin_time:1502441601 trx_end_time:1502442008 trx_query_pos:592528469 trx_xid_pos:592529524 query_exe_time:91 
(4)Trx_sec:538(sec)  trx_begin_time:1502441539 trx_end_time:1502442077 trx_query_pos:595102123 trx_xid_pos:595103178 query_exe_time:153 
(5)Trx_sec:531(sec)  trx_begin_time:1502441547 trx_end_time:1502442078 trx_query_pos:595141415 trx_xid_pos:595142470 query_exe_time:145 
(6)Trx_sec:443(sec)  trx_begin_time:1502441694 trx_end_time:1502442137 trx_query_pos:597451804 trx_xid_pos:597452859 query_exe_time:0 
(7)Trx_sec:546(sec)  trx_begin_time:1502441592 trx_end_time:1502442138 trx_query_pos:597531453 trx_xid_pos:597532508 query_exe_time:100 
(8)Trx_sec:468(sec)  trx_begin_time:1502441697 trx_end_time:1502442165 trx_query_pos:598471241 trx_xid_pos:598472296 query_exe_time:0 
(9)Trx_sec:515(sec)  trx_begin_time:1502441693 trx_end_time:1502442208 trx_query_pos:600613882 trx_xid_pos:600614928 query_exe_time:0 

这也是本次新加入的功能。也是为查看长期不提交事物定做的。

五、对长期未提交事物的测试

比如我做如下一个事物:

flush binary logs;
begin;
insert into testgp values(10);
insert into testgp values(20);
select sleep(5) from testgp limit 2;
commit;
flush binary logs; 

输出如下:

-------------Now begin--------------
Check Mysql Version is:5.7.13-log
Check Mysql binlog format ver is:V4
Check This binlog is closed!
Check This binlog total size:585(bytes)
Note:load data infile not check!
------------Detail now--------------
>Format description log Event:Pos:4(0X4) N_pos:123(0X7b) Time:1502678321 Event_size:119(bytes) 
>Previous gtid Event:Pos:123(0X7b) N_pos:194(0Xc2) Time:1502678321 Event_size:71(bytes) 
>Gtid Event:Pos:194(0Xc2) N_pos:259(0X103) Time:1502678332 Event_size:65(bytes) 
Gtid:4a6f2a67-5d87-11e6-a6bd-0c29a879a3:196824 last_committed=0  sequence_number=1
-->Query Event:Pos:259(0X103) N_Pos:331(0X14b) Time:1502678322 Event_size:72(bytes) 
Exe_time:0  Use_db:test Statment(35b-trun):BEGIN /*!Trx begin!*/ Gno:196824
---->Map Event:Pos331(0X14b) N_pos:380(0X17c) Time:1502678322 Event_size:49(bytes) 
TABLE_ID:294 DB_NAME:test TABLE_NAME:testgp Gno:196824
------>Insert Event:Pos:380(0X17c) N_pos:420(0X1a4) Time:1502678322 Event_size:40(bytes) 
Dml on table: test.testgp  table_id:294 Gno:196824 
---->Map Event:Pos420(0X1a4) N_pos:469(0X1d5) Time:1502678322 Event_size:49(bytes) 
TABLE_ID:294 DB_NAME:test TABLE_NAME:testgp Gno:196824
------>Insert Event:Pos:469(0X1d5) N_pos:509(0X1fd) Time:1502678322 Event_size:40(bytes) 
Dml on table: test.testgp  table_id:294 Gno:196824 
>Xid Event:Pos:509(0X1fd) N_Pos:540(0X21c) Time:1502678332 Event_size:31(bytes) 
COMMIT; /*!Trx end*/ Gno:196824
>Rotate log Event:Pos:540(0X21c) N_pos:585(0X249) Time:1502678332 Event_size:45(bytes) 
-------------Total now--------------
Trx total[counts]:1
Event total[counts]:10
Max trx event size:119(bytes) Pos:4[0X4]
Avg binlog size(/sec):53.182(bytes)[0.052(kb)]
Avg binlog size(/min):3190.909(bytes)[3.116(kb)]
--Piece view:
(1)Time:1502678321-1502678321(0(s)) piece:117(bytes)[0.114(kb)]
(2)Time:1502678321-1502678322(1(s)) piece:117(bytes)[0.114(kb)]
(3)Time:1502678322-1502678322(0(s)) piece:117(bytes)[0.114(kb)]
(4)Time:1502678322-1502678322(0(s)) piece:117(bytes)[0.114(kb)]
(5)Time:1502678322-1502678332(10(s)) piece:117(bytes)[0.114(kb)]
--Large than 200000(bytes) trx:
No trx find!
--Large than 8(secs) trx:
(1)Trx_sec:10(sec)  trx_begin_time:1502678322 trx_end_time:1502678332 trx_query_pos:259 trx_xid_pos:540 query_exe_time:0 

这里我们看到了我们刚才做的没有及时提交的事物

--Large than 8(secs) trx:
(1)Trx_sec:10(sec)  trx_begin_time:1502678322 trx_end_time:1502678332 trx_query_pos:259 trx_xid_pos:540 query_exe_time:0 

起始和结束位置有了直接mysqlbinlog查吧!

结束语

infobin工具只要拿到binlog就可以进行解析不依赖其他工具,确实比较方便,现在来说支持5.6,5.7 的binlog对relay log支持不好。

作者微信:

微信.jpg
相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
2月前
|
canal 消息中间件 关系型数据库
Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
【9月更文挑战第1天】Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
668 4
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
MySQL回滚工具:binlog 闪回工具 MyFlash工具
MySQL回滚工具:binlog 闪回工具 MyFlash工具
|
SQL Oracle 安全
MySQL工具推荐 | 基于MySQL binlog的flashback工具
MySQL工具推荐 | 基于MySQL binlog的flashback工具
354 0
|
SQL Oracle 安全
MySQL工具推荐 | 基于MySQL binlog的flashback工具
MySQL工具推荐 | 基于MySQL binlog的flashback工具
|
监控 关系型数据库 MySQL
如何快速找到MYSQL binlog中的大事物以及生成量分布(infobin工具)
原创注明出处: 1、问题引出: 某些时候需要判断binlog中是否有大事物的存在,比如在解决master-slave延迟 高的情况下。一般我们使用mysqlbinlog来找,但是遇到一个问题,使用mysqbinlog 来找比较麻烦,有没有一个快速的方法呢?当然...
1289 0
|
SQL 关系型数据库 MySQL
解析MYSQL BINLOG二进制格式(9)--infobin解析binlog帮助文档
原创:转载请说明出处谢谢! 上接 http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2133188/ 解析MYSQL BINLOG 二进制格式(1)--准备工作  http://blog.
1018 0
|
关系型数据库 MySQL 数据库管理
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
【揭秘】MySQL binlog日志与GTID:如何让数据库备份恢复变得轻松简单?
【8月更文挑战第22天】MySQL的binlog日志记录数据变更,用于恢复、复制和点恢复;GTID为每笔事务分配唯一ID,简化复制和恢复流程。开启binlog和GTID后,可通过`mysqldump`进行逻辑备份,包含binlog位置信息,或用`xtrabackup`做物理备份。恢复时,使用`mysql`命令执行备份文件,或通过`innobackupex`恢复物理备份。GTID模式下的主从复制配置更简便。
391 2
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
【MySQL】根据binlog日志获取回滚sql的一个开发思路
【MySQL】根据binlog日志获取回滚sql的一个开发思路