tidb-in-action

3.2 监控表

前一章节介绍了 TiDB 4.0 新增诊断功能中的集群信息表。本章节主要介绍诊断功能中的监控表。

TiDB 4.0 诊断系统添加了集群监控系统表，所有表都在 metrics_schema 中，可以通过 SQL 的方式查询。通过 SQL 查询监控的好处在于可以对整个集群的所有监控进行关联查询，并对比不同时间段的结果，迅速找出性能瓶颈。

3.2.1 监控表示例

tidb_query_duration 表用来查询 TiDB query 执行的百分位时间，如 P999，P99，P90 的查询耗时，单位是秒。 其表结构如下：

字段名	类型	字段解释
TIME	unsigned	query 执行的具体时间
INSTANCE	varchar(512)	运行 query 的 TiDB 实例地址， 以 IP:PORT 格式组织
SQL_TYPE	varchar(512)	query 的具体类型，比如 Select，internal
QUANTILE	double unsigned	query 执行的时间百分位
VALUE	double unsigned	与 QUANTILE 字段对应执行时间百分位的查询耗时，如上所述，单位为秒

下面 SQL 查询当前时间的 P90 的 TiDB Query 耗时。可以看出，Select 类似的 Query 的 P90 耗时是 0.0384 秒，internal 类型的 P90 耗时是 0.00327。instance 字段是 TiDB 示例的地址。

metrics_schema> select * from tidb_query_duration where value is not null and time=now() and quantile=0.90;
+---------------------+-------------------+----------+----------+------------------+
| time                | instance          | sql_type | quantile | value            |
+---------------------+-------------------+----------+----------+------------------+
| 2020-03-08 13:34:40 | 172.16.5.40:10089 | Select   | 0.9      | 0.0384           |
| 2020-03-08 13:34:40 | 172.16.5.40:10089 | internal | 0.9      | 0.00327692307692 |
+---------------------+-------------------+----------+----------+------------------+

3.2.2 监控表列表

由于目前监控表非常多，本小节不会完全列举所有监控表。系统表 information_schema.metrics_tables 存储所有监控系统表的元数据信息，所有的监控表可以通过 SQL select * from information_schema.metrics_tables 查询。

系统表表结构如下所示：

字段名	类型	字段解释
TABLE_NAME	varchar(64)	对应于 metrics_schema 中的表名
PROMQL	varchar(64)	监控表的主要原理是将 SQL 映射成 PromQL，并将 prometheus 结果转换成 SQL 查询结果，这个字段是 PromQL 的表达式模板，获取监控表数据时使用查询条件改写模板中的变量，生成最终的查询表达式
LABELS	varchar(64)	监控定义的 label，每一个 label 会对应监控表中的一列，SQL 中如果包含对应列的过滤，对应的 PromQL 也会改变
QUANTILE	double unsigned	百分位，对于直方图的监控数据，指定一个默认百分位，如果值为 0，表示该监控表对应的监控不是直方图
COMMENT	varchar(256)	对该监控表的解释

3.2.3 监控表实现方式

上一小节描述的表结构中有一列 PROMQL，TiDB 会根据 SQL 生成一条 PromQL 的查询，然后把查询请求发给 prometheus 查询相应的监控信息。

通过以下 SQL 的执行计划，可以发现在 MemTableScan 中，有一个 PromQL，其中 start_time 和 end_time分别表示查询监控的时间范围的起止，step 表示查询的分辨率步长，默认值是 1 分钟。这几个参数和 prometheus 的 range query HTTP API 的参数是一样的。

metrics_schema> desc select * from tidb_query_duration where value is not null and time=now() and quantile=0.90;
+------------------+----------+------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| id               | estRows  | task | operator info                                                                                                                                                                                         |
+------------------+----------+------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Selection_5      | 8000.00  | root | not(isnull(Column#5))                                                                                                                                                                                 |
| └─MemTableScan_6 | 10000.00 | root | PromQL:histogram_quantile(0.9, sum(rate(tidb_server_handle_query_duration_seconds_bucket{}[60s])) by (le,sql_type,instance)), start_time:2020-03-08 13:13:15, end_time:2020-03-08 13:13:15, step:1m0s |
+------------------+----------+------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

如果 SQL 的 Where 中没有 time 条件，默认会查询最近 10 分钟的监控数据。

3.2.4 监控表 session 变量

和监控表查询相关的 2 个 session 变量，可以通过修改 session 的变量来调整监控查询的默认行为。相关参数如下：

• tidb_metric_query_step：查询的分辨率步长。从 prometheus 的 query_range 数据时需要指定 start，end，step，其中 step 会使用该变量的值
• tidb_metric_query_range_duration：生成 PromQL 语句时，会将 PromQL 中的 $RANGE_DURATION 替换成该变量的值，默认值是 60 秒

补充知识点：

range query 是 prometheus 非常常见的一种 query，以下是它的参数：

• query=: PromQL 表达式

• start=<rfc3339

  unix_timestamp>: 时间范围的开始

• end=<rfc3339

  unix_timestamp>: 时间范围的结束

• step=<duration

  float>: 查询解析度（query resolution）

• timeout=: 执行超时，这个参数是可选的

prometheus 在对 PromQL 表达式求值的逻辑是这样的：

• 对于 [start, end] 时间区间，从 start 开始，以 step 为长度，把时间区间分成若干段
• 对每个段进行求值 举例：start=10，end=20，step=2，那么就会有 ts=10，ts=12，ts=14，ts=16，ts=18，ts=206 共 6 段，然后为这 6 个段进行求值。

例如，将步长调整为 60

set @@session.tidb_metric_query_step=60

目前 TiDB 会从 PD 中查询 prometheus 的地址，然后将查询请求发给 prometheus，后续 PD 会考虑内置监控组件，就不用再部署 prometheus 组件了。下面例子按照 instance 和 sql_type 聚合后，查询 ['2020-03-08 13:23:00', '2020-03-08 13:33:00') 范围内的 P99 耗时的 avg, max, min 值。

metrics_schema> select instance,sql_type, avg(value),max(value),min(value) from tidb_query_duration where time >= '2020-03-08 13:23:00' and time < '2020-03-08 13:33:00' and value is not null and quantile=0.99 group by instance,sql_type;
+-------------------+----------+-------------------+------------------+-------------------+
| instance          | sql_type | avg(value)        | max(value)       | min(value)        |
+-------------------+----------+-------------------+------------------+-------------------+
| 172.16.5.40:10089 | Select   | 0.00800917072138  | 0.00824108821892 | 0.00790462559176  |
| 172.16.5.40:10089 | internal | 0.012384          | 0.01554          | 0.0062            |
| 172.16.5.40:10089 | Insert   | 0.00687276884265  | 0.0069763539823  | 0.00670463917526  |
| 172.16.5.40:10089 | general  | 0.000923958333333 | 0.00133333333333 | 0.000666666666667 |
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