一、引言
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在运维MySQL时，经常遇到的一个问题就是活跃连接数飙升。一旦遇到这样的问题，都根据后台保存的processlist信息，或者连上MySQL环境，分析MySQL的连接情况。处理类似的故障多了，就萌生了一种想法，做个小工具，每次接到这种报警的时候，能够快速地从各个维度去分析和统计当前MySQL中的连接状态。比如当前连接的分布情况、活跃情况等等。
另外，真实故障处理时，光知道连接分布情况往往还不够，我们需要知道当前MySQL的正在忙于做什么，也就是正在执行一些什么样的SQL。而且，有时候即使我们知道了当前执行的SQL情况，也很难找到根因，因为如果活跃连接一旦飙升，这是的CPU基本上是处于被打满的状态，IO的负载也非常高，即使平时很快的SQL也变成了慢SQL，更不用说本身就很慢的SQL了。那我们怎么去甄别这些SQL里，哪些是导致问题的罪魁祸首，哪些仅仅是受害者呢？
带着这些需求和问题，本文逐渐展开并一一做分析和解答，展示我们这个小工具的功能。
二、连接分析
想知道当前MySQL的连接信息，最直观的方法是看MySQL的processlist，如果希望看到完整的SQL，可以执行show full processlist，或者直接查information_schema中的processlist这个表。当MySQL中连接数比较少的时候，还能够人肉分析出来，可是如果连接数比较多，那就很难考肉眼看processlist去分析问题了。
最开始，我们的做法是写个脚本，用MySQL客户端在命令行登录MySQL，并执行show full processlist，然后将输出作为一个文本分析。本来这种实现方式在MySQL5.5和MariaDB上运行得很好，可是，当在MySQL5.6环境上运行时，出现了问题，在控制台输出中会多出一行Warning: Using a password on the commandline interface can be insecure，相信很多运行orzdba的同学也遇到过这种情况。这个是MySQL5.6本身的安全提示，输入明文密码时，没有办法避免，阿里的同学还分享过他们为此做过源码改造，因为他们很多任务都依赖于命令行执行MySQL命令并捕获结果。
还有另外一种方式规避这个问题就是用mysql_config_editor这个工具，但是这个需要做额外的一些配置，同时也有安全上的隐患。我们没有能力改造源码，但是也不想使用mysql_config_editor，所以我们使用了另外的方式，不从命令行登录，而是用information_schema的表processlist作为数据源，在上面做查询，得到processlist的信息。还有另外一张表performance_schema.threads，也包含了同样的结果，甚至更丰富的后台线程信息，而且相比information_schema.processlist，在查询的时候不用申请mutex，对系统系能影响小，不过这要求打开perfomance schema，感兴趣的同学可以自己尝试。
确定了连接信息来源，下面就开始分析信息统计维度。查看processlist这个表，表结构如下（以MySQL5.6为例，MariaDB可能有额外的信息）：
ID：线程ID，这个信息对统计来说没有太大作用
USER：连接使用的账号，这个是一个统计维度，用于统计来自每个账号的连接数
HOST：连接客户端的IP/hostname+网络端口号，这也是一个统计维度，用于确定发起连接的客户端
DB：连接使用的default database，DB通常对应具体服务，可以用于判断服务的连接分布，这算一个统计维度
COMMAND：连接的动作，实际上是说连接处于哪个阶段，常见的有Sleep、Query、Connect、Statistics等，这也是一个统计维度，主要用于判断连接是否处于空闲状态
TIME：连接处于当前状态的时间，单位是s，这个在后面进行分析，暂不算在连接状态的统计维度中
STATE：连接的状态，表示当前MySQl连接正在做什么操作，这算一个统计维度，可能的值也比较多，详细可以查阅官方文档
INFO：连接正在执行的SQL，这个在下一节分析，暂不算在连接状态的统计维度中
通过上面的分析，总结出了5个连接的统计维度：user、host、db、command和state。有了这5个统计维度，我们就可以开始着手写小工具了。
最基本的功能需求就是，查询information_schema.processlist这个表，然后按刚才总结的5个统计维度，对MySQL中的连接进行分组统计，按照统计个数排序。processlist这个表的host字段需要做一些细节上的处理，因为它的值实际上是IP/hostname+网络端口号的组合，我们需要把端口号裁剪掉，这样才能按照客户端进行统计，否则每个客户端连接的端口号都是不一样的，没法进行分组统计。
最后的输出如下：
有了最基本的功能，能满足最基本的统计需求。可是在实际排查和处理线上问题时，可能并不关心所有的统计维度，只需要按照上述5个维度中的部分进行统计；另外，可能希望host出现在user的前面，优先按照客户端的IP或者是hostname进行统计。所以，这就要求这个工具具有增加灵活地添加或者删除统计维度的功能，而且能够对统计维度的出现顺序进行动态调整。
最后的示例输出如下：
最开始说了，我们造这个工具的初衷是分析活跃连接，可是统计出来的结果中，包含了空闲连接，那么需要将空闲连接从统计结果中排除出去。当然，除了空闲连接，可能还有一些MySQL本身的一些连接，例如slave线程，binlog dump线程等，也希望从结果排除出去。这就要求有个按照任意统计维度进行排除的功能。既然有了排除功能，那同样也可以增加包含功能，即按照任意统计维度进行过滤，包含固定条件的连接才能出现在统计结果之中。
有了这个连接统计信息，我们就清楚当前MySQL内部的连接状态，大致判断出是哪个业务或者模块有问题。
三、SQL分析
分析到业务或者模块的粒度还不够，到底是哪个接口或者是哪个功能有问题呢？根据上面的连接状态信息，还没有办法准确地回答这个问题。我们继续深入，分析processlist中的SQL，回去看到上节中被我们暂时忽略的information_schema.processlist这个表的INFO字段，里面就保存了每个活跃连接上正在执行的SQL信息。通过分析和统计SQL，我们才真正清晰地掌握MySQL当前的内部活动，活跃连接都在干些什么事。通过这种方式，我们可以协助RD同学快速地定位问题，找到有问题的接口或者是功能模块。
其实，要统计SQL并不容易，因为SQL千变万化，每一条SQL都不是一样的，即使是统一功能模块的SQL，参数也可能不一样。那这种情况下，如何统计SQL呢？这里借鉴了pt-toolkit中的设计思想。在pt-query-digest的分析结果中，有一个fingerprint的字段，它其实是一个hash值，这个hash值代表了一类SQL，这类SQL除了参数不一样之外，其它的SQL结构都是完全一致的。所以我们把这种思路引入到具体实现中，通过正则，将SQL中的具体条件都去掉，然后将正则之后的SQL结构相同的SQL都算作同一条SQL，然后就可以进行分组统计了。举个例子，比如现在应用里有2条SQL，分别如下：
SELECT * FROM `xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx` `t` WHERE `t`.`ucid`='1000000020018048' LIMIT 1
SELECT * FROM `xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx` `t` WHERE `t`.`ucid`='1000000020281039' LIMIT 1
这2条SQL除了最后where条件中ucid字段的值不一样之外，其他的SQL结构是完全一致的。通过正则匹配之后，将ucid的值和limit的行数去掉，在最终的统计结果中，这2条SQL都变成了下面的SQL：
SELECT * FROM `xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx` `t` WHERE `t`.`ucid`=? LIMIT ?
这样，就实现了SQL的分组统计。
示例输出如下：
当然，还可以根据需要，添加一些附加信息，便于定位和分析问题，例如user、Host等。
四、事务分析
有了SQL分析和统计，在某些场景下，基本能定位到问题所在，比如高频的执行计划良好的SQL。可是如果是由于慢SQL导致整个系统响应变慢的场景，上面单纯的SQL统计是否还能够有效地快速定位出问题呢？肯定不能，因为此时，单纯地从统计结果，无法分辨出哪些是导致系统响应变慢的慢SQL，哪些是被影响的SQL。当然，统计结果中，次数多的SQL可能会是慢SQL，但是也可能本身就是一些高频的接口调用，因为系统响应变慢，导致请求堆积。所以，最好的办法就是能够加入一些其它的辅助信息，帮助判断哪些请求可能是慢查询。那加入哪些辅助信息呢？有两种选择。
首先，我们回去看第一节被我们忽略的information_schema.processlist这个表的Time字段，可以用于大概判断连接的上SQL的执行，和实际时长的差异取决于SQL执行时每个阶段所消耗的时间。其次，因为线上表都是InnoDB表，所以可以和InnoDB的事务统计信息进行关联。InnoDB的事务分为只读事务和读写事务，信息都保存在information_schema.INNODB_TRX这张表里。对于某些大事务的场景下，一个事务包含多个操作，这种方式得出的结果会有偏差。如果是非InnoDB的引擎，这种方式不适用。
此处分析时，以只读事务，也就是select语句为例。在实现上，我们将问题简化，通过processlist中time字段的值或者事务的执行时间，去预估一条SQL的执行时间，进而判断在processlist中，积压的大量连接中，哪些请求本身就是慢查询，哪些是受影响变慢的查询。利用事务判断时，将processlist中ID字段和information_schema.INNODB_TRX中trx_MySQl_thread_id字段做关联，具体的SQL为select p.*, now() - t.trx_started as runtime frominformation_schema.processlist p, information_schema.INNODB_TRX t where p.id =t.trx_MySQl_thread_id。最后，统计正则之后每一类SQL总的执行时间，以及平均执行时间。执行时间越长的，我们更倾向于认为是导致问题的罪魁祸首。
示例输出如下：
RT：这一类SQL截止当前，总的执行时间，单位是S(秒)
AVGRT：这一类SQL截止当前，每个事务平均执行时间，单位是S(秒)
加入user、Host等附加信息之后，输出如下：
五、结语
通过上面的3个维度，把MySQL的processlist中的可用信息基本上都挖掘得差不多了。我们在实际问题排查和处理时，也经常使用这个工具，经过实践检验，问题定位效率还是比较高效的。
但是，也还存在很多改进的地方。比如SQL语句分析中，limit值不同的，严格来说其实应该算不同的SQL，因为执行时间可能相差非常大。另外，SQL执行时间分析中，对于单条select语句的只读事务分析结果非常准确，但是对于读写事务，怎么减少结果的误差，因为读写事务相比只读事务会更复杂，因为可能涉及锁等待等一些额外的情况。所有的这些已经在我们的改进计划中，如果大家有好的思路或者是想法，欢迎交流。
我们自己做这些事情，其实日常运维经验的积累和沉淀，如果刚好某位同学的思路和实现有雷同，实属必然。
