第二十八讲：如何判断一个数据库是不是出问题了？
简单的开篇
我在第25和27篇文章中，和你介绍了主备切换流程。
通过这些内容的讲解，你应该已经很清楚了： 在一主一备的双 M 架构里，主备切换只需要把客户端流量切到备库；而在一主多从架构里，主备切换除了要把客户端流量切到备库外，还需要把从库接到新主库上。
主备切换有两种场景， 一种是主动切换，一种是被动切换。
而其中 被动切换，往往是因为主库出问题了，由 HA 系统发起的。这也就引出了我们今天要讨论的问题：怎么判断一个主库出问题了？
select 1判断
你一定会说，这很简单啊，连上 MySQL，执行个 select 1 就好了。但是 select 1 成功返回了，就表示主库没问题吗？select 1 判断实际上，select 1 成功返回，只能说明这个库的进程还在，并不能说明主库没问题。 现在，我们来看一下这个场景。
set global innodb_thread_concurrency=3;CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL, `c` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB; insert into t values(1,1) 我们设置 innodb_thread_concurrency 参数的目的是， 控制 InnoDB 的并发线程上限。也就是说，一旦并发线程数达到这个值，InnoDB 在接收到新请求的时候，就会进入等待状态，直到有线程退出。
这里，我把 innodb_thread_concurrency 设置成 3，表示 InnoDB 只允许 3 个线程并行执行。而在我们的例子中，前三个 session 中的 sleep(100)，使得这三个语句都处于“执行”状态，以此来模拟大查询。
你看到了， session D 里面， select 1 是能执行成功的，但是查询表 t 的语句会被堵住。 也就是说，如果这时候我们用 select 1 来检测实例是否正常的话，是检测不出问题的。
在 InnoDB 中， innodb_thread_concurrency 这个参数的默认值是 0，表示不限制并发线程数量。但是，不限制并发线程数肯定是不行的。因为，一个机器的 CPU 核数有限，线程全冲进来，上下文切换的成本就会太高。
所以，通常情况下，我们建议把 innodb_thread_concurrency 设置为 64~128 之间的值。 这时，你一定会有疑问，并发线程上限数设置为 128 够干啥，线上的并发连接数动不动就上千了。
产生这个疑问的原因，是搞混了 并发连接和并发查询 。并发连接和并发查询，并不是同一个概念。你在 show processlist 的结果里，看到的几千个连接，指的就是并发连接。而“当前正在执行”的语句，才是我们所说的并发查询。
并发连接数达到几千个影响并不大，就是多占一些内存而已。 我们应该关注的是并发查询， 因为并发查询太高才是 CPU 杀手。这也是为什么我们需要设置 innodb_thread_concurrency 参数的原因。
然后，你可能还会想起我们在第 7 篇文章中讲到的热点更新和死锁检测的时候，如果把 innodb_thread_concurrency 设置为 128 的话，那么出现 同一行热点更新的问题时，是不是很快就把 128 消耗完了，这样整个系统是不是就挂了呢？
实际上，在线程进入 锁等待以后，并发线程的计数会减一，也就是说等行锁（也包括间隙锁）的线程是不算在 128 里面的。MySQL 这样设计是非常有意义的。因为，进入锁等待的线程已经不吃 CPU 了；
更重要的是， 必须这么设计，才能避免整个系统锁死 。为什么呢？
假设处于锁等待的线程也占并发线程的计数，你可以设想一下这个场景：
- 线程 1 执行 begin; update t set c=c+1 where id=1, 启动了事务 trx1， 然后保持这个状态。这时候，线程处于空闲状态，不算在并发线程里面。
- 线程 2 到线程 129 都执行 update t set c=c+1 where id=1; 由于等行锁，进入等待状态。这样就有 128 个线程处于等待状态；
- 如果处于锁等待状态的线程计数不减一，InnoDB 就会认为线程数用满了，会阻止其他语句进入引擎执行，这样线程 1 不能提交事务。而另外的 128 个线程又处于锁等待状态，整个系统就堵住了。
下图 2 显示的就是这个状态。
这时候 InnoDB 不能响应任何请求，整个系统被锁死。而且，由于所有线程都处于等待状态，此时占用的 CPU 却是 0，而这明显不合理。 所以，我们说 InnoDB 在设计时，遇到进程进入锁等待的情况时，将并发线程的计数减 1 的设计，是合理而且是必要的。
虽然说等锁的线程不算在并发线程计数里， 但如果它在真正地执行查询，就比如我们上面例子中前三个事务中的 select sleep(100) from t，还是要算进并发线程的计数的。
在这个例子中，同时在执行的语句超过了设置的 innodb_thread_concurrency 的值，这时候系统其实已经不行了，但是通过 select 1 来检测系统，会认为系统还是正常的。
因此，我们使用 select 1 的判断逻辑要修改一下。
查表判断
为了能够检测 InnoDB 并发线程数过多导致的系统不可用情况，我们需要找一个访问 InnoDB 的场景。一般的做法是，在系统库（mysql 库）里创建一个表，比如命名为 health_check，里面只放一行数据，然后定期执行：
mysql> select * from mysql.health_check; 使用这个方法，我们可以检测出由于并发线程过多导致的数据库不可用的情况。
但是，我们马上还会碰到下一个问题，即： 空间满了以后，这种方法又会变得不好使。我们知道，更新事务要写 binlog，而一旦 binlog 所在磁盘的空间占用率达到 100%，那么所有的更新语句和事务提交的 commit 语句就都会被堵住。但是，系统这时候还是可以正常读数据的。 因此，我们还是把这条监控语句再改进一下。
接下来，我们就看看把查询语句改成更新语句后的效果。更新判断既然要更新，就要放个有意义的字段，常见做法是放一个 timestamp 字段，用来表示最后一次执行检测的时间。这条更新语句类似于：
mysql> update mysql.health_check set t_modified=now(); 节点可用性的检测都应该包含主库和备库。如果用更新来检测主库的话，那么备库也要进行更新检测。
但，备库的检测也是要写 binlog 的。由于我们一般会把数据库 A 和 B 的主备关系设计为双 M 结构，所以在备库 B 上执行的检测命令，也要发回给主库 A。
因为now()这个语句在抵达 A 和 B 的时候返回的结果是不一样的, 然后在后续同步 binlog 的时候会发生数据不一致的情况 而默认双 M 结构下是不允许对 B 进行更新操作的, 因此这里的主备都更新的操作会出问题
但是， 如果主库 A 和备库 B 都用相同的更新命令，就可能出现行冲突，也就是可能会导致主备同步停止。所以，现在看来 mysql.health_check 这个表就不能只有一行数据了。
为了让主备之间的更新不产生冲突，我们可以在 mysql.health_check 表上存入多行数据，并用 A、B 的 server_id 做主键。
mysql> CREATE TABLE `health_check` ( `id` int(11) NOT NULL, `t_modified` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB;/* 检测命令 */insert into mysql.health_check(id, t_modified) values (@@server_id, now()) on duplicate key update t_modified=now(); 由于 MySQL 规定了主库和备库的 server_id 必须不同 （否则创建主备关系的时候就会报错），这样就可以保证主、备库各自的检测命令不会发生冲突。
更新判断是一个相对比较常用的方案了，不过依然存在一些问题。其中，“判定慢”一直是让 DBA 头疼的问题。你一定会疑惑，更新语句，如果失败或者超时，就可以发起主备切换了，为什么还会有判定慢的问题呢？
其实，这里涉及到的是 服务器 IO 资源分配的问题 。
首先，所有的检测逻辑都需要一个超时时间 N。执行一条 update 语句，超过 N 秒后还不返回，就认为系统不可用。你可以设想一个日志盘的 IO 利用率已经是 100% 的场景。这时候，整个系统响应非常慢，已经需要做主备切换了。
但是你要知道， IO 利用率 100% 表示系统的 IO 是在工作的，每个请求都有机会获得 IO 资源，执行自己的任务。 而 我们的检测使用的 update 命令，需要的资源很少，所以可能在拿到 IO 资源的时候就可以提交成功，并且在超时时间 N 秒未到达之前就返回给了检测系统。
检测系统一看， update 命令没有超时，于是就得到了“系统正常”的结论 。也就是说，这时候在业务系统上正常的 SQL 语句已经执行得很慢了，但是 DBA 上去一看，HA 系统还在正常工作，并且认为主库现在处于可用状态。之所以会出现这个现象，根本原因是我们上面说的所有方法，都是 基于外部检测的。外部检测天然有一个问题，就是随机性。
因为，外部检测都需要定时轮询，所以系统可能已经出问题了，但是却需要等到下一个检测发起执行语句的时候，我们才有可能发现问题。
指服务器实际上还可以工作（虽然磁盘io很高了），只不过业务处理会很慢，但这对于客户端来说也是不能接受的,但更新判断需要的资源比较少,有可能刚好让update成功了，进而认为不需要主备切换，运气不好的话，可能要update成功后好几次才有一次不成功才发现需要主备切换了, 表达的就是明明在第一次就需要检测出系统问题却往后了好几个轮询
而且，如果你的运气不够好的话，可能第一次轮询还不能发现，这就会导致切换慢的问题。所以，接下来我要再和你介绍一种在 MySQL 内部发现数据库问题的方法。
内部统计
针对磁盘利用率这个问题， 如果 MySQL 可以告诉我们，内部每一次 IO 请求的时间，那我们判断数据库是否出问题的方法就可靠得多了。
其实，MySQL 5.6 版本以后提供的 performance_schema 库，就在 file_summary_by_event_name 表里统计了每次 IO 请求的时间。file_summary_by_event_name 表里有很多行数据，
我们先来看看 event_name='wait/io/file/innodb/innodb_log_file’这一行。
图中这一行表示统计的是 redo log 的写入时间，第一列 EVENT_NAME 表示统计的类型。
接下来的三组数据，显示的是 redo log 操作的时间统计。
第一组五列，是所有 IO 类型的统计。其中，COUNT_STAR 是所有 IO 的总次数，接下来四列是具体的统计项， 单位是皮秒；前缀 SUM、MIN、AVG、MAX，顾名思义指的就是总和、最小值、平均值和最大值。
第二组六列，是读操作的统计。最后一列 SUM_NUMBER_OF_BYTES_READ 统计的是，总共从 redo log 里读了多少个字节。
第三组六列，统计的是写操作。
最后的第四组数据，是对其他类型数据的统计。在 redo log 里，你可以认为它们就是对 fsync 的统计。
在 performance_schema 库的 file_summary_by_event_name 表里， binlog 对应的是 event_name = "wait/io/file/sql/binlog"这一行。各个字段的统计逻辑，与 redo log 的各个字段完全相同。
这里，我就不再赘述了。因为我们每一次操作数据库，performance_schema 都需要额外地统计这些信息，所以我们打开这个统计功能是有性能损耗的。
我的测试结果是， 如果打开所有的 performance_schema 项，性能大概会下降 10% 左右。 所以，我建议你只打开自己需要的项进行统计。你可以通过下面的方法打开或者关闭某个具体项的统计。
如果要打开 redo log 的时间监控，你可以执行这个语句：
mysql> update setup_instruments set ENABLED='YES', Timed='YES' where name like '%wait/io/file/innodb/innodb_log_file%';同理binlog
mysql> update setup_instruments set ENABLED='YES', Timed='YES' where name like '%wait/io/file/sql/binlog%';
假设，现在你已经开启了 redo log 和 binlog 这两个统计信息，那要怎么把这个信息用在实例状态诊断上呢？很简单， 你可以通过 MAX_TIMER 的值来判断数据库是否出问题了。比如，你可以设定阈值，单次 IO 请求时间超过 200 毫秒属于异常，然后使用类似下面这条语句作为检测逻辑。
mysql> select event_name,MAX_TIMER_WAIT FROM performance_schema.file_summary_by_event_name where event_name in ('wait/io/file/innodb/innodb_log_file','wait/io/file/sql/binlog') and MAX_TIMER_WAIT>200*1000000000; 发现异常后，取到你需要的信息，再通过下面这条语句：
mysql> truncate table performance_schema.file_summary_by_event_name; 把之前的统计信息清空 。这样如果后面的监控中，再次出现这个异常，就可以加入监控累积值了。
小结
今天，我和你介绍了检测一个 MySQL 实例健康状态的几种方法，以及各种方法存在的问题和演进的逻辑。你看完后可能会觉得， select 1 这样的方法是不是已经被淘汰了呢，但实际上使用非常广泛的 MHA（Master High Availability），默认使用的就是这个方法。 MHA 中的另一个可选方法是只做连接，就是 “如果连接成功就认为主库没问题”。不过据我所知，选择这个方法的很少。
其实， 每个改进的方案，都会增加额外损耗，并不能用“对错”做直接判断，需要你根据业务实际情况去做权衡。 我个人比较倾向的方案，是优先考虑 update 系统表，然后再配合增加检测 performance_schema 的信息。
问答
最后，又到了我们的思考题时间。今天，我想问你的是： 业务系统一般也有高可用的需求，在你开发和维护过的服务中，你是怎么判断服务有没有出问题的呢？
答案
@老杨同志 回答得很详细。他的主要思路就是关于服务状态和服务质量的监控。其中，服务状态的监控，一般都可以用外部系统来实现；而服务的质量的监控，就要通过接口的响应时间来统计。
现在很多公司都是使用dubbo或者类似dubbo的rpc调用。说说我对dubbo的理解
dubbo 存活检测感觉分为下面三个层面
1.服务端与注册中心的链接状态 通常注册中心是zookeeper，服务端注册临时节点，客户端注册这个节点的watch事件，一但服务端失联， 客户端将把该服务从自己可用服务列表中移除。（一个服务通常有多个提供者，只是把失联的提供者移除）。 zookeeper是通过心跳发现服务提供者失联的，心跳实际上就是以固定的频率（比如每秒）发送检测的数据包；
2.客户端与注册中心的链接状态 客户端与zookeeper失联，会暂时使用自己缓存的服务提供者列表。如果每个提供者多次调不通，把它移除。
3.客户端与服务单的链接状态 服务端提供类似于echo的方法，客户定时调用。部分返回正常，认为服务处于亚健康状态，如果超过阀值，会被降级 从服务提供者列表移除。被移除的方法可能会在超过一定时间后，拿回来重试，可以恢复成正常服务，也可能继续降级。
@Ryoma 同学，提到服务中使用了 healthCheck 来检测，其实跟我们文中提到的 select 1 的模式类似。
@强哥 同学，按照监控的对象，将监控分成了基础监控、服务监控和业务监控，并分享了每种监控需要关注的对象。
1.基础监控，包括硬盘，CPU，网络，内存等。
2.服务监控，包括jvm，服务端口，接入上下游服务的超时监控等。
3.业务监控，主要是监控业务的流程是否出现问题。