如何看mysql数据库cpu

如何看MySQL数据库CPU

监控MySQL数据库的CPU使用情况对于优化数据库性能至关重要、可以通过多种方式来查看和分析MySQL数据库的CPU使用情况、其中包括使用操作系统自带的监控工具、MySQL自带的性能监控工具以及第三方监控工具。下面将详细描述其中一种方法，使用MySQL自带的性能监控工具。

使用MySQL Performance Schema

MySQL Performance Schema是MySQL自带的一个强大的性能监控工具。它可以帮助你详细了解MySQL服务器的内部运行状态，包括CPU使用情况。启用Performance Schema后，你可以通过查询其内置的表来获取各种性能数据。以下是如何使用Performance Schema来监控MySQL数据库的CPU使用情况的详细步骤。

一、启用Performance Schema

在使用Performance Schema之前，首先需要确保它已经在MySQL服务器上启用。你可以在my.cnf配置文件中添加或修改以下配置项：

[mysqld]
performance_schema=ON

然后重启MySQL服务器以使配置生效。

二、检查Performance Schema状态

你可以通过以下SQL查询来检查Performance Schema是否已启用：

SHOW VARIABLES LIKE 'performance_schema';

如果返回结果显示performance_schema=ON，则说明Performance Schema已启用。

三、查看CPU使用情况

Performance Schema提供了多个表来监控MySQL服务器的各种性能指标。与CPU使用情况相关的表主要包括events_waits_summary_by_instance、events_statements_summary_by_thread_by_event_name等。以下是几个常用查询示例：

1. 查看各线程的CPU时间消耗

SELECT 
    THREAD_ID, 
    EVENT_NAME, 
    SUM_TIMER_WAIT / 1000000000 AS TIME_MS
FROM 
    performance_schema.events_waits_summary_by_thread_by_event_name
WHERE 
    EVENT_NAME LIKE 'wait/io%'
ORDER BY 
    TIME_MS DESC
LIMIT 10;

2. 查看各SQL语句的CPU时间消耗

SELECT 
    DIGEST_TEXT, 
    COUNT_STAR, 
    SUM_TIMER_WAIT / 1000000000 AS TIME_MS
FROM 
    performance_schema.events_statements_summary_by_digest
ORDER BY 
    TIME_MS DESC
LIMIT 10;

四、解释查询结果

通过上述查询，你可以获取到哪些线程或SQL语句占用了较多的CPU时间。线程ID和事件名称可以帮助你定位具体的问题线程或事件类型，而时间消耗则是优化的关键指标。

五、采取优化措施

一旦你确定了哪些线程或SQL语句占用了较多的CPU时间，就可以采取相应的优化措施。例如：

优化SQL语句：通过重写SQL语句或添加索引来减少执行时间。
调整服务器配置：根据实际情况调整MySQL服务器的配置参数，如innodb_buffer_pool_size等。
硬件升级：如果以上方法仍然无法显著降低CPU使用率，可能需要考虑升级服务器硬件。

六、使用第三方监控工具

除了MySQL自带的Performance Schema，你还可以使用第三方监控工具来更全面地监控MySQL数据库的CPU使用情况。例如，Prometheus、Grafana、Nagios等监控工具都可以与MySQL集成，提供更加直观和详细的监控数据。

使用Prometheus和Grafana

Prometheus是一款开源的监控系统，它可以通过exporter来采集MySQL的性能数据。Grafana则是一款开源的可视化工具，可以将Prometheus采集的数据以图表形式展示出来。以下是使用Prometheus和Grafana监控MySQL数据库的CPU使用情况的基本步骤。

一、安装和配置Prometheus

1. 安装Prometheus

你可以通过以下命令来安装Prometheus：

wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.31.1/prometheus-2.31.1.linux-amd64.tar.gz tar -xzf prometheus-2.31.1.linux-amd64.tar.gz cd prometheus-2.31.1.linux-amd64

2. 配置Prometheus

编辑Prometheus的配置文件prometheus.yml，添加MySQL exporter的配置项：

scrape_configs: - job_name: 'mysql' static_configs: - targets: ['localhost:9104']

二、安装和配置MySQL Exporter

MySQL Exporter是Prometheus的一个插件，用于采集MySQL的性能数据。

1. 安装MySQL Exporter

你可以通过以下命令来安装MySQL Exporter：

wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.13.0/mysqld_exporter-0.13.0.linux-amd64.tar.gz tar -xzf mysqld_exporter-0.13.0.linux-amd64.tar.gz cd mysqld_exporter-0.13.0.linux-amd64

2. 配置MySQL Exporter

编辑MySQL Exporter的配置文件，添加MySQL数据库的连接信息：

DATA_SOURCE_NAME='user:password@(hostname:port)/'
export DATA_SOURCE_NAME
./mysqld_exporter

三、安装和配置Grafana

Grafana是一款开源的可视化工具，可以将Prometheus采集的数据以图表形式展示出来。

1. 安装Grafana

你可以通过以下命令来安装Grafana：

wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-8.2.3.linux-amd64.tar.gz tar -zxvf grafana-8.2.3.linux-amd64.tar.gz cd grafana-8.2.3/bin ./grafana-server

2. 配置Grafana

在浏览器中打开Grafana的Web界面，添加Prometheus数据源：

URL: http://localhost:9090

四、创建MySQL CPU使用情况的图表

在Grafana中创建一个新的仪表盘，并添加一个新的图表，选择Prometheus数据源，并输入以下PromQL查询语句：

rate(mysql_global_status_cpu_time[5m])

通过以上步骤，你可以在Grafana中看到MySQL数据库的CPU使用情况，并根据需要进行进一步的分析和优化。

五、通过操作系统监控工具

除了使用MySQL自带的性能监控工具和第三方监控工具，你还可以通过操作系统自带的监控工具来查看MySQL数据库的CPU使用情况。例如，Linux系统提供了多个命令行工具，如top、htop、vmstat等，可以帮助你监控MySQL数据库的CPU使用情况。

1. 使用top命令

top命令是Linux系统中最常用的性能监控工具之一。你可以通过以下命令来查看MySQL数据库的CPU使用情况：

top -u mysql

在top命令的输出中，你可以看到MySQL服务器进程的CPU使用情况，包括CPU使用率、内存使用情况等。

2. 使用htop命令

htop命令是top命令的增强版，它提供了更加直观和详细的性能监控数据。你可以通过以下命令来安装htop：

sudo apt-get install htop

然后通过以下命令来查看MySQL数据库的CPU使用情况：

htop -u mysql

在htop命令的输出中，你可以看到MySQL服务器进程的CPU使用情况，包括CPU使用率、内存使用情况等。

3. 使用vmstat命令

vmstat命令是Linux系统中另一个常用的性能监控工具，它可以提供更加详细的系统性能数据。你可以通过以下命令来查看MySQL数据库的CPU使用情况：

vmstat 5

在vmstat命令的输出中，你可以看到MySQL服务器的CPU使用情况，包括CPU使用率、内存使用情况、磁盘I/O等。

六、总结

监控MySQL数据库的CPU使用情况对于优化数据库性能至关重要。你可以通过多种方式来查看和分析MySQL数据库的CPU使用情况，包括使用MySQL自带的性能监控工具、第三方监控工具以及操作系统自带的监控工具。无论使用哪种方法，关键是要能够详细了解MySQL服务器的内部运行状态，并根据实际情况采取相应的优化措施，以提高数据库的性能和稳定性。