如何精确监控DB响应延时

简介: 如何精确监控DB响应延时

1、背景

日常工作中遇到被问的最多的就是“现在应用有点慢,帮忙看看db是不是有问题”,第一反应是要去看一下监控告警。

问题是线上的监控指标很多,OS的包括cpu内存IO网络,DB主要有TPS/QPS活跃连接数锁等待(细分的更多),就算把所有监控信息都放到grafana单个页面展示,挨个查看也要耗费一点时间。

更关键的是,即便上述指标都正常,也不等同于DB无恙,即这些指标只能算是DB健康的必要条件,而不是充分条件。在某些场景下,即便这些指标都很平稳,开发可能依然会不断的质疑你,这时要如何快速自证清白?

首先来梳理一下DB响应流程:
从应用程序的角度观察,DB响应速度 = 网络延时 + 处理延时,其中处理延时的时间从请求抵达DB服务器开始,到服务器将响应结果发出结束。

DB服务器任何一个环节出现问题,都会增大处理延时,进而触发上述场景。

为此,我们只需要监控每个db请求【进入db服务器,db响应结束】这段时间的耗时,便可计算出每个db请求的处理延时,进而判定db服务器是否健康。 tcprstat是专门为统计处理延时而生的工具。

2、原理

官档原文:原文。



Here “response time” means, for a given TCP connection, the time elapsed from the last inbound packet until the first outbound packet.

通过(src_ip, src_port, dst_ip, dst_port)四元组可以唯一标识1个tcp连接,对于每个连接,计算其最后1个入包和第1个出包的时间差,以此得出1个请求的处理延时,然后将所有连接的请求处理延时聚集统计并输出。

这里有个前提,服务端IO模型必须是同步阻塞模式,即当前request的响应完成后,才能接受下一个request,好在目前的主流DB都符合这个要求。

tcprstat在启动时会创建一个hash表,默认2053个bucket,每个bucket挂载一条单向链表,当出现hash冲突时,遍历该bucket下的链表直至找到匹配的item。

借助libpcap捕获数据包,首先将其还原成ip包(struct ip),根据(ip->ip_p == IPPROTO_TCP)过滤掉非tcp包, 并且去除只包含控制信息的tcp包。tcprstat会记录每个符合条件数据包的时间戳tv,以及对应的四元组(src_ip, src_port, dst_ip, dst_port),对四元组取模,以此在hash表中定位查找。

对应的数据结构很简单:

  • 如果该包是入包,将其插入到hash表,若对应的item已经存在,覆盖其已有tv值。
  • 如果该包是出包,根据其四元组从hash表取出对应item并将其从hash表移除,将两个包的tv相减便得出该请求的处理延时。

tcprstat将每个请求的处理延时保存到1个长整型数组中,每次输出都要对这个指针数组进行遍历,比如计算avg。

struct session {

uint32_t laddr, raddr;
uint16_t lport, rport;
struct timeval tv;
struct session *next;
}

而计算99_avg时,则先对指针数组调用qsort()进行升序排列,并只计算前99%的元素,排除最高的1%

计算min和max同理。

3、安装

安装很简单,直接将二进制文件下载就会执行

该工具默认直接查询机器的网络接口,在bonding模式的网卡下会报错,可改用ip列表。

以图形化的方式展现,当应用出现性能问题时可快速排查是否由DB引发,只有avg/99_avg出现剧烈波动时,才能证明db服务器响应有问题。

4、总结

可以做如下结论:tcprstat.avg/99_avg平稳是db健康的充分必要条件。虽然作者原本是为了监控mysql开发的此工具,但是对于mongoredis同样适用,只需要修改监控端口即可。

全文完。

Enjoy MySQL :)

            </div>
相关文章
|
4天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
13天前
|
云安全 监控 安全
|
5天前
|
自然语言处理 API
万相 Wan2.6 全新升级发布!人人都能当导演的时代来了
通义万相2.6全新升级,支持文生图、图生视频、文生视频,打造电影级创作体验。智能分镜、角色扮演、音画同步,让创意一键成片,大众也能轻松制作高质量短视频。
1093 152
|
18天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
Z-Image:冲击体验上限的下一代图像生成模型
通义实验室推出全新文生图模型Z-Image,以6B参数实现“快、稳、轻、准”突破。Turbo版本仅需8步亚秒级生成,支持16GB显存设备,中英双语理解与文字渲染尤为出色,真实感和美学表现媲美国际顶尖模型,被誉为“最值得关注的开源生图模型之一”。
1768 9
|
10天前
|
人工智能 自然语言处理 API
一句话生成拓扑图!AI+Draw.io 封神开源组合,工具让你的效率爆炸
一句话生成拓扑图!next-ai-draw-io 结合 AI 与 Draw.io,通过自然语言秒出架构图,支持私有部署、免费大模型接口,彻底解放生产力,绘图效率直接爆炸。
700 152
|
12天前
|
人工智能 安全 前端开发
AgentScope Java v1.0 发布,让 Java 开发者轻松构建企业级 Agentic 应用
AgentScope 重磅发布 Java 版本,拥抱企业开发主流技术栈。
663 13
|
7天前
|
SQL 自然语言处理 调度
Agent Skills 的一次工程实践
**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**,开发框架采用 AgentScope,模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式,用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中,每个技能以文件夹形式存在,包含特定任务的指导性说明(SKILL.md 文件)、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能,从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。
456 5