pt-heartbeat 监测RDS延迟

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
RDS DuckDB + QuickBI 企业套餐,8核32GB + QuickBI 专业版
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,基础系列 4核8GB
简介:

pt-heartbeat 很常用的一个检测主从是否延迟的工具。

下文虽然说是针对RDS的笔记,但是同样适用于社区版的MySQL。


原理:
在master上创建一个表,按照一定的时间频率更新该表的字段(把时间更新进去)。
连接到slave上检查复制的时间记录,与slave的当前系统时间进行比较,得出时间差异。

注意: 主从机器的时间同步要基本一致,不然pt-heartbeat测出的结果不准确。

 

1、连接到RDS主实例,创建test.heartbeat表,建议使用memory引擎

CREATE TABLE `test`.`heartbeat` (
`ts` varchar(26) NOT NULL,
`server_id` int(10) unsigned NOT NULL,
`file` varchar(255) DEFAULT NULL,
`position` bigint(20) unsigned DEFAULT NULL,
`relay_master_log_file` varchar(255) DEFAULT NULL,
`exec_master_log_pos` bigint(20) unsigned DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`server_id`)
) ENGINE=Memory DEFAULT CHARSET=utf8 ;

 

2、在主实例上启动pt-heartbeat进程,并在后台运行:

pt-heartbeat --user mw_dba --password 123456 --host rm-xxxxxx.mysql.rds.aliyuncs.com --database test --update --interval=1  --no-version-check  --daemonize

 

3、连接到只读实例上执行命令,检查落于Master多长时间

pt-heartbeat --user mw_dba --password 123456  --host rr-xxxxxx.mysql.rds.aliyuncs.com --database test --monitor --master-server-id 35006  --no-version-check 

说明:

  1、如果步骤2的结果始终未0,表示没有延迟。

  2、上面命令中 --master-server-id 跟的是master的server_id。 --minitor 表示一直监控不退出

 

4、监控完毕,记得关闭第二步的pt-heartbeat后台进程
ps aux | egrep pt-heartbeat | grep -v grep|awk '{print $2}'|xargs kill -9

或者使用

pt-heartbeat --user mw_dba --password 123456 --host rm-xxxxxx.mysql.rds.aliyuncs.com  --no-version-check   --stop


说明:
对于阿里云的RDS, 使用各种percona工具的时候,经常出现不支持的情况,可能是alisql修改了某些版本信息,导致pt工具检查失败, 我们执行时候 加上 --no-version-check  参数即可 。










本文转自 lirulei90 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/lee90/1944854,如需转载请自行联系原作者
相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
目录
相关文章
|
8月前
|
存储 消息中间件 监控
MySQL 到 ClickHouse 明细分析链路改造:数据校验、补偿与延迟治理
蒋星熠Jaxonic,数据领域技术深耕者。擅长MySQL到ClickHouse链路改造,精通实时同步、数据校验与延迟治理,致力于构建高性能、高一致性的数据架构体系。
MySQL 到 ClickHouse 明细分析链路改造:数据校验、补偿与延迟治理
|
SQL 监控 关系型数据库
MySQL 延迟从库介绍
本文介绍了MySQL中的延迟从库功能,详细解释了其工作原理及配置方法。延迟从库允许从库在主库执行完数据变更后延迟一段时间再同步,主要用于快速恢复误操作的数据。此外,它还可用于备份、离线查询及数据合规性需求。通过合理配置,可显著提升数据库系统的稳定性和可靠性。
555 4
|
监控 Java 关系型数据库
Spring Boot整合MySQL主从集群同步延迟解决方案
本文针对电商系统在Spring Boot+MyBatis架构下的典型问题(如大促时订单状态延迟、库存超卖误判及用户信息更新延迟)提出解决方案。核心内容包括动态数据源路由(强制读主库)、大事务拆分优化以及延迟感知补偿机制,配合MySQL参数调优和监控集成,有效将主从延迟控制在1秒内。实际测试表明,在10万QPS场景下,订单查询延迟显著降低,超卖误判率下降98%。
551 5
|
消息中间件 canal 缓存
Redis与MySQL双写一致性如何保证:延迟双删?binlog异步删除?
Redis与MySQL双写一致性如何保证:延迟双删?binlog异步删除?
|
SQL 存储 关系型数据库
京东二面:MySQL 主备延迟有哪些坑?主备切换策略
一、什么是高可用? 维基百科定义: 高可用性(high availability,缩写 HA),指系统无中断地执行其功能的能力,代表系统的可用性程度。高可用性通常通过提高系统的容错能力来实现。 MySQL 的高可用是如何实现的呢?
|
SQL 关系型数据库 MySQL
在Linux中,mysql 如何减少主从复制延迟?
在Linux中,mysql 如何减少主从复制延迟?
|
关系型数据库 MySQL Java
实时计算 Flink版产品使用问题之如何提高Flink从MySQL读取数据的速度并减少延迟
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
SQL 监控 关系型数据库
MySQL 延迟从库介绍
我们都知道,MySQL 主从延迟是一件很难避免的情况,从库难免会偶尔追不上主库,特别是主库有大事务或者执行 DDL 的时候。MySQL 除了这种正常从库外,还可以设置延迟从库,顾名思义就是故意让从库落后于主库多长时间,本篇文章我们一起来了解下 MySQL 中的延迟从库。
247 0
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL主从同步延迟原因与解决方法
MySQL主从同步延迟原因与解决方法
1763 0
|
SQL canal 运维
MySQL高可用架构探秘:主从复制剖析、切换策略、延迟优化与架构选型
MySQL高可用架构探秘:主从复制剖析、切换策略、延迟优化与架构选型

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多