首先介绍下 pt-stalk，它是 Percona-Toolkit 工具包中的一个工具，说起 PT 工具包大家都不陌生，平时常用的 pt-query-digest、 pt-online-schema-change 等工具都是出自于这个工具包，这里就不多介绍了。
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pt-stalk 的主要功能是在出现问题时收集 OS 及 MySQL 的诊断信息，这其中包括：
1. OS 层面的 CPU、IO、内存、磁盘、网络等信息；
2. MySQL 层面的行锁等待、会话连接、主从复制，状态参数等信息。
而且 pt-stalk 是一个 Shell脚本，对于我这种看不懂 perl 的人来说比较友好，脚本里面的监控逻辑与监控命令也可以拿来参考，用于构建自己的监控体系。
三、使用
接着我们来看下如何使用这个工具。
pt-stalk 通常以后台服务形式监控 MySQL 并等待触发条件，当触发条件时收集相关诊断数据。
触发条件相关的参数有以下几个：
function：
∘ 默认为 status，代表监控 SHOW GLOBAL STATUS 的输出；
∘ 也可以设置为 processlist，代表监控 show processlist 的输出；
variable：
∘ 默认为 Threads_running，代表 监控参数，根据上述监控输出指定具体的监控项；
threshold：
∘ 默认为 25，代表 监控阈值，监控参数超过阈值，则满足触发条件；
∘ 监控参数的值非数字时，需要配合 match 参数一起使用，如 processlist 的 state 列；
cycles：
∘ 默认为 5，表示连续观察到五次满足触发条件时，才触发收集；
连接参数：host、password、port、socket。
其他一些重要参数：
iterations：该参数指定 pt-stalk 在触发收集几次后退出，默认会一直运行。
run-time：触发收集后，该参数指定收集多长时间的数据，默认 30 秒。
sleep：该参数指定在触发收集后，sleep 多久后继续监控，默认 300 秒。
interval：指定状态参数的检查频率，判断是否需要触发收集，默认 1 秒。
dest：监控数据存放路径，默认为 /var/lib/pt-stalk。
retention-time ：监控数据保留时长，默认 30 天。
daemonize：以后台服务运行，默认不开启。
log：后台运行日志，默认为 /var/log/pt-stalk.log。
collect：触发发生时收集诊断数据，默认开启。
∘ collect-gdb：收集 GDB 堆栈跟踪，需要 gdb 工具。
∘ collect-strace：收集跟踪数据，需要 strace 工具。
∘ collect-tcpdump：收集 tcpdump 数据，需要 tcpdump 工具。
Online DDL 工具：pt-osc
对于 MySQL Online DDL 目前主流的有三种工具：
原生 Online DDL；
pt-osc(online-schema-change)，
gh-ost
本文主要讲解 pt-online-schema-change 的使用以及三种工具的简单对比。
一、原理及限制
1.1 原理
1. 创建一个与原表结构相同的空表，表名是 _new 后缀；
2. 修改步骤 1 创建的空表的表结构；
3. 在原表上加三个触发器：delete/update/insert，用于 copy 数据过程中，将原表中要执行的语句在新表中执行；
4. 将原表数据以数据块（chunk）的形式 copy 到新表；
5. rename 原表为 old 表，并把新表 rename 为原表名，然后删除旧表；
6. 删除触发器。
怎么在centos里面对其mysql数据库表进行监控
第一：更改 “mysql” 数据库里的 “user” 表里的 “host” 项，从”localhost”改称'%'。
或者新加条记录，“host” 项为要访问的ip地址，并授权。重启mysql服务。
第二：在系统防火墙添加例外端口：3306，并允许例外。
本期我们用 MySQL 提供的 DBUG 工具来研究 MySQL 的 SQL 处理流程。
起手先造个实例
这里得稍微改一下实例的启动文件 start，将 CUSTOM_MYSQLD 改为 mysqld-debug：
重启一下实例，加上 debug 参数：
我们来做一两个实验，说明 DBUG 包的作用：
先设置一个简单的调试规则，我们设置了两个调试选项：
d：开启各个调试点的输出
O,/tmp/mysqld.trace：将调试结果输出到指定文件
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然后我们创建了一张表，来看一下调试的输出结果：
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可以看到 create table 的过程中，MySQL 的一些细节操作，比如分配内存 alloc_root 等
这样看还不够直观，我们增加一些信息：
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来看看效果：
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可以看到输出变成了调用树的形式，现在就可以分辨出 alloc_root 分配的内存，是为了解析 SQL 时用的（mysql_parse）
我们再增加一些有用的信息：
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可以看到结果中增加了文件名和行号：
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现在我们可以在输出中找一下统计表相关的信息：
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可以看到 MySQL 在这里非常机智，直接执行了一个内置的存储过程来更新统计表。
沿着 que_eval_sql，可以找到其他类似的统计表，比如下面这些：
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本次实验中，我们借助了 MySQL 的 DBUG 包，来让 MySQL 将处理过程暴露出来。MySQL 中类似的技术还有不少，比如 performance_schema，OPTIMIZER_TRACE 等等。
这些技术将 MySQL 的不同方向的信息暴露出来，方便大家理解其中机制。
