前面两章中，聊到了关于数据库性能优化的话题，而本文则再来聊一聊关于MySQL线上排查方面的话题。线上排查、性能优化等内容是面试过程中的“常客”，而对于线上遇到的“疑难杂症”，需要通过理性的思维去分析问题、排查问题、定位问题，最后再着手解决问题，同时，如果解决掉所遇到的问题或瓶颈后，也可以在能力范围之内尝试最优解以及适当考虑拓展性。

性能优化也好，线上排查也罢，其实无论在哪个技术栈中，做这些工作的核心思想亦是共通的，所以MySQL线上排查的步骤，同样可参考JVM的线上排查步骤。

一、线上故障排查的思路与方向

在程序开发与运行过程中，出现Bug问题的几率无可避免，数据库出现问题一般会发生在下述几方面：

1. 撰写的SQL语句执行出错，俗称为业务代码Bug。
2. 开发环境执行一切正常，线上偶发SQL执行缓慢的情况。
3. 线上部署MySQL的机器故障，如磁盘、内存、CPU100%，MySQL自身故障等。

当程序在开发/运行期间发生故障时又该如何处理呢？首先在碰到这类故障问题时，得具备良好的排查思路，再结合丰富的理论知识基础，通过经验+数据的支持依次分析后加以解决。

当然，上述这句话说了跟没说差不多哈，接下来聊一聊具体的排查和解决问题的思路。

1.1、线上排查及其解决问题的思路

相对而言，解决故障问题也好，处理性能瓶颈也罢，通常思路大致都是相同的，步骤如下：

1. 分析问题：根据理论知识+经验分析问题，判断问题可能出现的位置或可能引起问题的原因，将目标缩小到一定范围。
2. 排查问题：基于上一步的结果，从引发问题的“可疑性”角度出发，从高到低依次进行排查，进一步排除一些选项，将目标范围进一步缩小。
3. 定位问题：通过相关的监控数据的辅助，以更“细粒度”的手段，将引发问题的原因定位到精准位置。
4. 解决问题：判断到问题出现的具体位置以及引发的原因后，采取相关措施对问题加以解决。
5. 尝试最优解（非必须）：将原有的问题解决后，在能力范围内，且环境允许的情况下，应该适当考虑问题的最优解（可以从性能、拓展性、并发等角度出发）。

当然，上述过程是针对特殊问题以及经验老道的开发者而言的，作为“新时代的程序构建者”，那当然得学会合理使用工具来帮助我们快速解决问题：

1. 摘取或复制问题的关键片段。
2. 打开百度或谷歌后粘贴搜索。
3. 观察返回结果中，选择标题与描述与自己问题较匹配的资料进入。
4. 多看几个后，根据其解决方案尝试解决问题。
5. 成功解决后皆大欢喜，尝试无果后“找人/问群”。
6. “外力”无法解决问题时自己动手，根据之前的步骤依次排查解决。

前面给出了两套解决问题的步骤，面试/学习推荐前者，实际开发推荐后者，毕竟面试的时候人家问你怎么解决问题的，你总不能说靠百度，毕竟 “能够搜索出来的资料也是人写出来的，大家也能够成为这样的人！”。

1.2、线上排查的方向

数据库出现Bug的几率仅占一小部分，实际上一个业务系统中，各层面的节点都有可能存在一定的故障，但通常情况下来说，系统部署在线上出现问题，经过分析排查后，最终诱发问题的根本原因无非在于如下几点：

• 应用程序本身导致的问题 程序内部频繁触发GC，造成系统出现长时间停顿，导致客户端堆积大量请求。 JVM参数配置不合理，导致线上运行失控，如堆内存、各内存区域太小等。 Java程序代码存在缺陷，导致线上运行出现Bug，如死锁/内存泄漏、溢出等。 程序内部资源使用不合理，导致出现问题，如线程/DB连接/网络连接/堆外内存等。
• 上下游内部系统导致的问题 上游服务出现并发情况，导致当前程序请求量急剧增加，从而引发问题拖垮系统。 下游服务出现问题，导致当前程序堆积大量请求拖垮系统，如Redis宕机/DB阻塞等。
• 程序所部署的机器本身导致的问题 服务器机房网络出现问题，导致网络出现阻塞、当前程序假死等故障。 服务器中因其他程序原因、硬件问题、环境因素（如断电）等原因导致系统不可用。 服务器因遭到入侵导致Java程序受到影响，如木马病毒/矿机、劫持脚本等。
• 第三方的RPC远程调用导致的问题 作为被调用者提供给第三方调用，第三方流量突增，导致当前程序负载过重出现问题。 作为调用者调用第三方，但因第三方出现问题，引发雪崩问题而造成当前程序崩溃。

万变不离其宗，虽然上述中没有将所有可能会发生问题的位置写到，但总的来说，发生问题排查时，也就是这几个大的方向，先将发生问题的大体定位，然后再逐步推导出具体问题的位置，从而加以解决。

接着来聊一聊关于MySQL中一些Bug问题的排查手段，先从最基本的SQL报错聊起，接着再讲讲慢查询该如何排查和解决，最后再说说线上机器/程序故障时该如何排查。

二、SQL语句执行出错排查

作为一个程序员，对MySQL数据库而言，接触最多的就是SQL语句的撰写，和写业务代码时一样，写代码时会碰到异常、错误，而写SQL时同样如此，比如：

ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; 
    check the manual that corresponds to your MySQL server version 
        for the right syntax to use near 'xxxxxxx' at line 1

在之前的《MySQL命令大全-错误码》中曾说到过，MySQL的错误信息会由三部分组成：

• ErrorCode：错误码，上述错误信息中的1064。
• SQLState：SQL状态，也就是前面信息中的42000。
• ErrorInfo：错误详情，：后面跟的一大长串描述则是具体的错误详情。

当在执行SQL时出现问题，一般都会抛出对应的错误信息，拿到了这些错误信息之后，其实解决的办法就比较简单了，首先可以参考具体的错误详情，如果英语好的小伙伴可以直接尝试阅读，如果英语不好的小伙伴可以借助一些翻译工具来转换成中文，比如上述的错误信息，从其给出的错误详情大致能够阅读出原因：

原文：You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'xxxxxxx' at line 1
翻译：您的SQL语法有错误；请查看与MySQL-Server版本对应的手册，以了解在第1行“xxxxxxx”附近正确语法的使用方式。

从这段错误提示中可以明显得知：目前咱们执行SQL时遇到了一个语法错误，也就是SQL写错了，具体位置是第一行的'xxxxxxx'位置，所以如果要解决这个问题就很简单了，找到第一行'xxxxxxx'位置，观察后把SQL改对即可。

上述这种方式适用于绝大部分SQL报错的情况，如果遇到一个少见的错误，自己也无法从给出的错误信息中定位问题，这时最好的解决办法并不是自己研究，或者去问他人，而是直接百度/谷歌，作为一位合格的开发者，必须要能够熟练运用搜索引擎来解决问题，开发过程中遇到的80%问题都可以直接从网上找到答案，所以与其自己花精力去思考，或者去麻烦别人解决，不如直接在网上找现成的解决方案。

SQL执行报错，在网上要找这类问题的解决方案其实十分简单，毕竟MySQL内部对每种不同的错误都有对应的错误码，所以出现错误信息时，先直接去搜索对应的错误码即可，如下：

基本上百度后就能出现对应的错误码详解，以及错误码出现后又该如何解决，这时我们需要做的仅仅只是点进去跟着操作即可，这种方法也是最省事省力的方案。

有人或许会疑惑，那万一我在百度上找不到解决方案怎么办？瞧这话说的，不是还是谷歌引擎嘛~

不过话说回来，靠人不如靠己，有时候确实网上的资源无法给咱们提供帮助时怎么办呢？这时咱们只能自行手动介入排查了，最经典也是最有效的排查方法，即是人.肉排查大法！对于这点稍后再细聊。

三、MySQL线上慢查询语句排查

慢查询SQL排查其实是前面《SQL优化篇》最后遗留的一个问题，至于为何将其放到这篇来讲的原因其实也解释过，因为有些SQL可能在开发环境没有任何问题，但放到线上时就会出现偶发式执行耗时较长的情况，所以这类情况就只能真正在线上环境才能测出来，尤其是一些不支持灰度发布的中小企业，也只能放到线上测才能发现问题。

对于排查慢查询SQL而言，首先要做到的就是定位哪些SQL执行时较为耗时，但总不能把所有的SQL都做一遍监控吧？这样未免太影响性能了，其实对于这点咱们无需担心，在MySQL内部实际上早已提供了相关支持，也就是之前聊到的慢查询日志，在项目上线之前手动开启一下慢查询日志即可。

但开启慢查询日志需要配置两个关键参数：

• slow_query_log：取值为on、off，默认为off关闭，项目上线前需要手动开启。
• long_query_time：指定记录慢查询日志的阈值，单位是秒，要指定更细粒度可以用小数表示。

重点是第二个参数，这个慢查询阈值并没有固定的标准，不同的业务系统取值也并不相同，为啥这样说呢？举个例子：现在有两个系统:

• 一个是报表系统，主要负责对账、跑批、统计分析、报表导出....等工作。
• 另一个系统则是一个门户网站，与用户直接交互，主要负责处理用户请求。

以上述这两个系统为例，将两个系统的慢查询日志阈值都设置为1s合适吗？这显然并不合适，因为报表系统中的大量操作基本上都会超出这个时间，毕竟涉及了大量的逻辑处理和运算的耗时工作。那如果将阈值调大呢？比如设置成5s合适吗？也不合适，因为这样可能会监控到报表系统的慢查询SQL，但却无法监控到门户网站的慢查询语句，毕竟在门户网站中超过800ms就算比较慢了。

因此从上述这个案例中可明显感受出来，对于慢查询日志的阈值分配，是一个比较讲究的技术活，设小了可能会收集到大量执行并不慢的SQL语句，设大了又可能造成真正的慢查询语句无法被记录下来。那么具体该如何设置合理的大小呢？

最后再提一嘴：如果想要每次MySQL重启时，慢查询的配置都生效，请记住不用使用set的方式在线修改，而是要将对应的参数配置到MySQL的配置文件中。

3.1、查看慢查询日志

查看慢查询日志的方式，一般如果你的项目配备了完善的监控系统，通常情况下会自动去读取磁盘中的慢查询日志，然后可直接通过监控系统的大屏来观察。但如若未具备完善的监控系统，也可以通过cat这类命令去查看本地的日志文件，慢查询日志的磁盘文件默认位于MySQL的安装目录下，也可以通过slow_query_log_file=/xxx/xxx/xx.log的方式去手动指定。

下面举个例子来做实验，这里我可能会将慢查询阈值设置的很小，主要是为了观察到慢查询日志，因此诸位请不要纠结，实际的慢查询阈值还是需要根据业务来进行合理配置，如下：

-- 在MySQL客户端中直接使用 set 的方式修改

-- 先开启慢查询日志
set global slow_query_log = on;

-- 再查询默认的慢查询阈值（默认为10秒）
show variables like 'long_query_time';
+-----------------+-----------+
| Variable_name   | Value     |
+-----------------+-----------+
| long_query_time | 10.000000 |
+-----------------+-----------+

-- 手动修改慢查询阈值（设置为10ms）
set global long_query_time = 0.01;

-- 由于前面使用了global关键字设置了全局生效，因此需要重新连接
quit

-- 重连后再次查询慢查询阈值（已生效）
show variables like 'long_query_time';
+-----------------+----------+
| Variable_name   | Value    |
+-----------------+----------+
| long_query_time | 0.010000 |
+-----------------+----------+

OK~，上面这组配置的含义是：当有查询语句的执行时长超过10ms，MySQL就会自动将其记录到慢查询日志中，下面来执行一条SQL试试感jio~：

-- 一条普普通通的子查询语句
select 
    * 
from 
    zz_users 
where 
    user_id in (
        select user_id from zz_users where user_id < 5
    ) 
and 
    register_time < now();
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+
| user_id | user_name | user_sex | password | register_time       |
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+
|       1 | 熊猫      | 女       | 6666     | 2022-08-14 15:22:01 |
|       2 | 竹子      | 男       | 1234     | 2022-09-14 16:17:44 |
|       3 | 子竹      | 男       | 4321     | 2022-09-16 07:42:21 |
|       4 | 黑熊      | 男       | 8888     | 2022-09-17 23:48:29 |
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+
4 rows in set (0.015 sec)

从上述的执行结果来看，其实这里执行的耗时为15ms，已经超出了咱们设定的10ms，那接着一起去看看磁盘中的慢查询日志吧！如果你不清楚你本地慢查询日志文件的位置，可以通过下述命令查询：

show variables like 'slow_query_log_file';

此时找到本地的慢查询日志，接着打开它来瞧瞧其中是否有数据呢？如下：

因为我是在Windows系统，所以可以直接用记事本打开，如果你是Linux系统，记得使用cat命令即可。

从上面日志中记录的查询信息来看，可以得知几个信息：

• 执行慢查询SQL的用户：root，登录IP为：localhost[127.0.0.1]。
• 慢查询执行的具体耗时为：0.014960s，锁等待时间为0s。
• 本次SQL执行后的结果集为4行数据，累计扫描6行数据。
• 本次慢查询发生在db_zhuzi这个库中，发生时间为1667466932（2022-11-03 17:15:32）。
• 最后一行为具体的慢查询SQL语句。

3.2、排查SQL执行缓慢问题

读取慢查询日志后，能够让咱们精准定位到发生慢查询SQL的用户、客户端机器、执行耗时、锁阻塞耗时、结果集行数、扫描行数、发生的库和时间、以及具体的慢查询SQL语句，得到了这些信息后，其实排查引起慢查询的原因就比较简单了。步骤如下：

• 先根据本地慢查询日志文件中的记录，得到具体慢查询SQL执行的相关信息。
• 查看Look_time的耗时，判断本次执行缓慢，是不是由于并发事务导致的长时间阻塞。
• 如果不是，则通过《SQL优化篇》中说的explain索引分析工具，先判断索引的使用情况。

一般来说在开发环境中没有问题的SQL语句，放到线上环境出现执行缓慢的情况，多半原因是由于并发事务抢占锁，造成当前事务长时间无法获取锁资源，因此导致当前事务执行的SQL出现超时，这种情况下需要去定位操作相同行数据的大事务，一般长时间的阻塞是由于大事务持有锁导致的，找出对应的大事务并拆解或优化掉即可。

通过show status like 'innodb_row_lock_%';命令可以查询MySQL整体的锁状态，如下：

• Innodb_row_lock_current_waits：当前正在阻塞等待锁的事务数量。
• Innodb_row_lock_time：MySQL启动到现在，所有事务总共阻塞等待的总时长。
• Innodb_row_lock_time_avg：平均每次事务阻塞等待锁时，其平均阻塞时长。
• Innodb_row_lock_time_max：MySQL启动至今，最长的一次阻塞时间。
• Innodb_row_lock_waits：MySQL启动到现在，所有事务总共阻塞等待的总次数。

如果你在慢查询日志中，看到了大量由于锁阻塞导致执行超出慢查询阈值的SQL，那可以执行上述这条指令看看整个MySQL的锁状态，如果这些值都比较大时，就意味着你当前这个MySQL节点承载的并发压力过高，此时就急需进行MySQL架构优化。

---

但如果慢查询不是因为锁阻塞导致的，那此时又该如何处理呢？不是锁阻塞导致的，那绝对是SQL执行时本身出现了问题，这时可以先用explain工具分析SQL的执行计划，查看索引的使用情况，找到那些执行计划中扫描行数过多、type=index、all的SQL语句，尝试优化掉即可（但是要注意：如果是8.0以下版本的MySQL，在使用explain工具分析前，一定要记得设置SQL_NO_CACHE，否则会从查询缓存中读取数据）。

不过explain工具在分析复杂SQL时，生成的执行计划可能会比较多，如果你对该工具用的比较熟悉，那可以直接分析生成的执行计划，但这种方式略微会有些难以观测，最好的办法则是之前提到的人.肉排查大法！

对于一些较为复杂或庞大的业务需求，可以采取拆分法去逐步实现，最后组装所有的子语句，最终推导出符合业务需求的SQL语句。

所谓的人.肉排查法，也就是将一条复杂的查询语句，拆解成一条条的子语句，毕竟咱们除开要学会拆解需求外，还得掌握拆解复杂SQL的能力，拆解后可以对每条子语句使用explain工具分析，这样就能够精准定位到：复杂语句中导致耗时较长的具体子语句，最后将这条子语句优化后重新组装即可。

拆解排除法还有一个最大的好处是：有时组成复杂SQL的每条子语句都不存在问题，也就是每条子语句的执行效率都挺不错的，但是拼到一起之后就会出现执行缓慢的现象，这时拆解后就可以一步步的将每条子语句组装回去，每组装一条子语句都可以用explain工具分析一次，这样也能够精准定位到是由于那条子语句组合之后导致执行缓慢的，然后进行对应优化即可。

按照上述的方法论，基本上能够让你解除掉所有的慢查询问题，但在之前的SQL优化篇也说到过：如果是由于业务本身就会导致SQL检索数据量较大，那这种情况是无法进行优化的，此时就只能从业务层面着手解决。

最后再说一下为什么这种方法被称之为人.肉排查大法，这个名字是由战争时期的一个场景演变过来的，战争时期基本上都会有地雷战，也就是守的一方会布置地雷去阻碍攻方的进程，如果攻方停下来让地雷兵用仪器探测，然后拆除掉地雷，这个过程会十分耗时，如果这样做就会让守方达成拖延进程的目的。

这种情况下攻方为了进程不被耽误，通常会选择让人直接飞速的跑过去，也就是靠人直接踩雷的行为去引爆地雷，从而做到排雷的效果，以便于后方大部队的进程不会收到影响，而这个方法则被称为人.肉排雷法。

同样的思想换到编程中也相同，目前出现了问题，但是由于组成SQL的子语句过多，无法精准定位具体的问题出现原因，则会挨个拆解后分析，最终得出引出问题的SQL语句，这个思想在解决SQL执行报错时也额外好用，毕竟如果无法通过外力去排查问题时，这种方式就成了上上策，虽然看起来很傻，但却非常非常实用。也包括在Java中也可以去通过System.out.println("...");不断输出的方式排查问题，其思想与之相同。

四、MySQL线上机器故障排查

MySQL数据库线上的机器故障主要分为两方面，一方面是由于MySQL自身引起的问题，比如连接异常、死锁问题等，另一方面则是部署MySQL的服务器硬件文件，如磁盘、CPU100%等现象，对于不同的故障问题排查手段也不同，下面将展开聊一聊常见的线上故障及解决方案。

4.1、客户端连接异常

客户端连接异常也是一种较为常见的故障，这里有可能是因为多方面原因导致的，如下：

1. 数据库总体的现有连接数，超出了MySQL中的最大连接数，此时再出现新连接时会出异常。
2. 客户端数据库连接池与MySQL版本不匹配，或超时时间过小，也可能导致出现连接中断。
3. MySQL、Java程序所部署的机器不位于同一个网段，两台机器之间网络存在通信故障。
4. 部署MySQL的机器资源被耗尽，如CPU、硬盘过高，导致MySQL没有资源分配给新连接。

当数据库出现连接异常时，基本上就是因为上述四种原因导致的，对于第一二种情况比较简单，基本上问题出在数据库和客户端连接池的配置上面，首先排查一下两者的参数，然后适当调整参数即可。

这里主要说一下后面两种情况，这两种情况比较特殊，当数据库连接出现异常时，如果是由于这两种情况导致的，基本上很难让人摸到头脑。

MySQL、Java程序所部署的机器不位于同一个网段，两台机器之间网络存在通信故障。

这种情况，问题一般都出在交换机上面，由于Java程序和数据库两者不在同一个网段，所以相互之间通信需要利用交换机来完成，但默认情况下，交换机和防火墙一般会认为时间超过3~5分钟的连接是不正常的，因此就会中断相应的连接，而有些低版本的数据库连接池，如Druid只会在获取连接时检测连接是否有效，此时就会出现一个问题：

交换机把两个网段之间的长连接嘎了，但是Druid因为只在最开始检测了一次，后续不会继续检测连接是否有效，所以会认为获取连接后是一直有效的，最终就导致了数据库连接出现异常（后续高版本的Druid修复了该问题，可以配置间隔一段时间检测一次连接）。

一般如果是由于网络导致出现连接异常，通常排查方向如下：

• 检测防火墙与安全组的端口是否开放，或与外网机器是否做了端口映射。
• 检查部署MySQL的服务器白名单，以及登录的用户IP限制，可能是IP不在白名单范围内。
• 如果整个系统各节点部署的网段不同，检查各网段之间交换机的连接超时时间是多少。
• 检查不同网段之间的网络带宽大小，以及具体的带宽使用情况，有时因带宽占满也会出现问题。
• 如果用了MyCat、MySQL-Proxy这类代理中间件，记得检查中间件的白名单、超时时间配置。

一般来说上述各方面都不存在问题，基本上连接异常应该不是由于网络导致的问题，要做更为细致的排查，可以在请求链路的各节点上，使用网络抓包工具，抓取对应的网络包，看看网络包是否能够抵达每个节点，如果每个节点的出入站都正常，此时就可以排除掉网络方面的原因。

部署MySQL的机器资源被耗尽，如CPU、硬盘过高，导致MySQL没有资源分配给新连接。

这种情况更为特殊，网络正常、连接数未满、连接未超时、数据库和客户端连接池配置正常....，在一切正常的情况下，有时候照样出现连接不上MySQL的情况咋整呢？在这种情况下基本上会陷入僵局，这时你可以去查一下部署MySQL服务的机器，其硬件的使用情况，如CPU、内存、磁盘等，如果其中一项达到了100%，这时就能够确定问题了！

因为数据库连接的本质，在MySQL内部是一条条的工作线程，要牢记的一点是：操作系统在创建一条线程时，都需要为其分配相关的资源，如果一个客户端尝试与数据库建立新的连接时，此刻正好有一个数据库连接在执行某个操作，导致CPU被打满，这时就会由于没有资源来创建新的线程，因此会向客户端直接返回连接异常的信息。

如果出现这样的问题，就需要先找到导致资源耗尽的连接/线程，然后找到它当时正在执行的SQL语句，最后需要优化相应的SQL语句后才能彻底根治问题。

OK~，到这里就将可能造成数据库连接异常的各方面原因，就做了简单的讲解，大家如果在线上遇到这些情况下时，可以遵循这些方法去做排除，最终也能够让你定位到出现的原因，并着手解决对应的问题。

4.2、MySQL死锁频发

对于死锁问题，MySQL内部其实会默认开启死锁检测算法，当运行期间出现死锁问题时，会主动介入并解除死锁，但要记住：虽然数据库能够主动介入解除死锁问题，但这种方法治标不治本！为啥治标不治本呢？因为死锁现象是由于业务不合理造成的，能出现一次死锁问题，自然后续也可能会多次出现，因此优化业务才是最好的选择，这样才能根治死锁问题。

从业务上解决死锁问题，首先咱们得先定准定位到产生死锁的SQL语句，对于这点需要在MySQL内部会有一个日志，来记录着它自身捕获到的死锁，可以通过如下命令查看：

• SHOW ENGINE INNODB STATUS\G;：查看InnoDB存储引擎的运行状态日志。

当出现死锁时，MySQL会将死锁对应的信息记录到该日志中，但这个日志会记录着InnoDB运行期间的所有状态日志，因此输入之后，要先找到LATEST DETECTED DEADLOCK这块区域的日志：

生产一个死锁后，在InnoDB的日志中就能够找到相应的死锁日志，这里为了方便观察则只列出了死锁的日志，其实InnoDB的运行时日志内容包含很多方面。

在上面的日志中，基本上已经写的很清楚了，在2022-11-04 23:04:34这个时间点上，检测到了一个死锁出现，该死锁主要由两个事务产生，SQL如下：

UPDATE zz_account SET balance = balance + 888 WHERE user_name = "熊猫";
UPDATE zz_account SET balance = balance + 666 WHERE user_name = "竹子";

在事务信息除开列出了导致死锁的SQL语句外，还给出了两个事务对应的线程ID、登录的用户和IP、事务的存活时间与系统线程ID、持有的锁信息与等待的锁信息.....。

除开两个发生死锁的事务信息外，倒数第二段落还给出了两个事务在哪个锁上产生了冲突，以上述日志为例，发生死锁冲突的地点位于db_zhuzi库中zz_account表的主键上，两个事务都在尝试获取对方持有的X排他锁，后面还给出了具体的页位置、内存地址....。

最后一条信息中，给出了MySQL介入解除死锁的方案，也就是回滚了事务(2)的操作，强制结束了事务(2)并释放了其持有的锁资源，从而能够让事务(1)继续运行。

经过查看上述日志后，其实MySQL已经为我们记录了产生死锁的事务、线程、SQL、时间、地点等各类信息，因此想要彻底解决死锁问题的方案也很简单了，根据日志中给出的信息，去找到执行相应SQL的业务和库表，优化SQL语句的执行顺序，或SQL的执行逻辑，从而避免死锁产生即可。

最后要注意：如果是一些偶发类的死锁问题，也就是很少出现的死锁现象，其实不解决也行，毕竟只有在一些特殊场景下才有可能触发，重点是要关注死锁日志中那些频繁出现的死锁问题，也就是多次死锁时，每次死锁出现的库、表、字段都相同，这种情况时需要额外重视并着手解决。

4.3、服务器CPU100%

对于CPU100%甚至更高的问题，其实排查起来也比较简单，办法基本上都相同：

• 先找到CPU过高的服务器。
• 然后在其中定位到具体的进程。
• 再定位到进程中具体的线程。
• 再查看线程正在执行的代码逻辑。
• 最后从代码层面着手优化掉即可。

上述这个工作具体该如何完成呢？下面一起来实操一下。

首先通过top指令查看系统后台的进程状态：

[root@localhost ~]# top
top - 14:09:20 up 2 days, 16 min,  3 users,  load average: 0.45, 0.15, 0.11
Tasks:  98 total,   1 running,  97 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):100.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem :   997956 total,   286560 free,   126120 used,   585276 buff/cache
KiB Swap:  2097148 total,  2096372 free,      776 used.   626532 avail Mem 

   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
 76661 root      20   0 2249432  25708  11592 S 99.9  2.6   0:28.32 mysql
   636 root      20   0  298936   6188   4836 S  0.3  0.6   3:39.52 vmtoolsd
     1 root      20   0   46032   5956   3492 S  0.0  0.6   0:04.27 systemd
     2 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.07 kthreadd
     3 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:04.21 ksoftirqd/0
     5 root       0 -20       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.00 kworker/0:0H
     7 root      rt   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.00 migration/0
     8 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.00 rcu_bh
     9 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:11.97 rcu_sched
     .......

从如上结果中不难发现，PID为76661的MySQL进程对CPU的占用率达到99.9%，此时就可以确定，机器的CPU利用率飙升是由于该进程引起的。

此时可以再通过top -Hp [PID]命令查看该进程中CPU占用率最高的线程：

[root@localhost ~]# top -Hp 76661
.....省略系统资源相关的信息......
   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
 77935 root      20   0 2249432  26496  11560 R 99.9  2.7   3:43.95 mysql
 77915 root      20   0 2249432  26496  11560 S  0.0  2.7   0:00.00 mysql
 77916 root      20   0 2249432  26496  11560 S  0.0  2.7   0:00.08 mysql
 77917 root      20   0 2249432  26496  11560 S  0.0  2.7   0:00.00 mysql
 77918 root      20   0 2249432  26496  11560 S  0.0  2.7   0:00.00 mysql
 77919 root      20   0 2249432  26496  11560 S  0.0  2.7   0:00.00 mysql
 .......

从top -Hp 76661命令的执行结果中可以看出：其他线程均为休眠状态，并未持有CPU资源，而PID为77935的线程对CPU资源的占用率却高达99.9%！

到此时，导致CPU利用率飙升的“罪魁祸首”已经浮现水面，但此时问题来了！在如果这里是Java程序，此时可以先将该线程的PID转换为16进制的值，然后进一步排查日志信息来确定具体线程执行的业务方法。但此时这里是MySQL程序，咱们得到了操作系统层面的线程ID后，如何根据这个ID在MySQL中找到对应的线程呢？

4.3.1、查看OS线程ID与MySQL线程ID关系（MySQL5.7及以上）

在MySQL5.7及以上的版本中，MySQL会自带一个名为performance_schema的库，在其中有一张名为threads的表，其中表中有一个thread_os_id字段，其中会保存每个连接/工作线程与操作系统线程之间的关系（在5.7以下的版本是隐式的，存在于MySQL内部无法查看）。

-- 先连接MySQL数据库
mysql -uroot -p
Enter password: ***

-- 进入 performance_schema 库
use performance_schema;

-- 查询 threads 表（竖排输出）
SELECT * FROM threads\G;

执行上述命令后，会输出所有已创建的线程，查询之后的最终结果如下：

从上述中可以明显看出MySQL线程和OS线程之间的关系，当通过前面的top指令拿到CPU利用率最高的线程ID后，在再这里找到与之对应的MySQL线程，同时也能够看到此线程正在执行的SQL语句，最后优化对应SQL语句的逻辑即可。

4.3.2、查看OS线程ID与MySQL线程ID关系（MySQL5.6及以下）

上面讲了MySQL5.7及以上版本的排查方式，但有些小伙伴可能会存在困扰：我的MySQL如果是MySQL5.7版本以下的呢？其实也不是不能排查，只是有些许麻烦！下面一起来过一过~

还记得之前排查死锁时用到的SHOW ENGINE INNODB STATUS\G;命令嘛？执行之后可以查看InnoDB引擎的运行时日志，在里面有一个TRANSACTIONS板块，统计着所有存活事务的信息，此时也可以从中得到相应的OS线程、MySQL线程的映射关系，如下：

​但是这种方式仅能够获取到OS线程、MySQL线程之间的映射关系，无法获取到对应线程/连接正在执行的SQL语句，此时如果线程还在运行，则可以通过show processlist;查询，如下：

但这种方式只能看到正在执行的SQL语句，无法查询到最近执行过的语句，所以这种方式仅适用于：线上SQL还在继续跑的情况，如果SQL已经执行结果，其实CPU的占用率也会下降，这类偶发性的CPU占用过高也无需排查，我们要优化的是那些一直导致CPU过高的SQL语句。

同时再补充一句，SHOW ENGINE INNODB STATUS;命令只能显示1MB的数据，如果想要查看完整的InnoDB运行期日志，可以找到innodb_status.[pid]日志文件，MySQL会每隔15s就刷写一次InnoDB的运行日志进去，其中可以查看到完整的运行时日志。

4.3、CPU占用率过高排查总结

其实排查这类问题不难，主要是得先定位到对应的线程，然后再找出OS线程对应的MySQL线程，找到对应的MySQL线程后，再找到其正在执行的SQL语句，因为线程是执行这条语句才导致占用高额CPU资源的，因此最后只需要把SQL的逻辑调整合理后，就能够彻底解决CPU占用过高的问题。

4.4、MySQL磁盘100%

所谓的磁盘100%不是指磁盘空间被用光，而是指磁盘IO达到100%利用率，这种情况下一般会导致其他读写操作都被阻塞，因为操作系统中的IO总线会被占满，无法让给其他线程来读写数据，先来总结一下出现磁盘IO占用过高的原因：

1. 突然大批量变更库中数据，需要执行大量写入操作，如主从数据同步时就会出现这个问题。
2. MySQL处理的整体并发过高，磁盘I/O频率跟不上，比如是机械硬盘材质，读写速率过慢。
3. 内存中的BufferPool缓冲池过小，大量读写操作需要落入磁盘处理，导致磁盘利用率过高。
4. 频繁创建和销毁临时表，导致内存无法存储临时表数据，因而转到磁盘存储，导致磁盘飙升。
5. 执行某些SQL时从磁盘加载海量数据，如超12张表的联查，并每张表数据较大，最终导致IO打满。
6. 日志刷盘频率过高，其实这条是①、②的附带情况，毕竟日志的刷盘频率，跟整体并发直接挂钩。

一般情况下，磁盘IO利用率居高不下，甚至超过100%，基本上是由于上述几个原因造成的，当需要排查磁盘IO占用率过高的问题时，可以先通过iotop工具找到磁盘IO开销最大的线程，然后利用pstack工具查看其堆栈信息，从堆栈信息来判断具体是啥原因导致的，如果是并发过高，则需要优化整体架构。如果是执行SQL加载数据过大，需要优化SQL语句......

磁盘利用率过高的问题其实也比较好解决，方案如下：

1. 如果磁盘不是SSD材质，请先将磁盘升级成固态硬盘，MySQL对SSD硬盘做了特殊优化。
2. 在项目中记得引入Redis降低读压力，引入MQ对写操作做流量削峰。
3. 调大内存中BufferPool缓冲池的大小，最好设置成机器内存的70~75%左右。
4. 撰写SQL语句时尽量减少多张大表联查，不要频繁的使用和销毁临时表。

基本上把上述工作都做好后，线上也不会出现磁盘IO占用过高的问题，对于前面说到的：利用iotop、pstack工具排查的过程，就不再做实际演示了，其过程与前面排查CPU占用率过高的步骤类似，大家学习iotop、pstack两个工具的用法后，其实实操起来也十分简单。

五、MySQL线上排查篇总结

本篇中对于MySQL开发过程中、线上环境中会出现的各类疑难杂症，以及具体该如何解决与排查的方法做了阐述，在本章中分了开发中的Bug、慢查询的排查、MySQL的故障这三个方向，然后再对每个方向做了具体描述，但有人或许会问我：为啥不写如何解决内存相关的问题呢？

相对来说，MySQL中除开Memory引擎外，其他引擎都是基于磁盘的，虽然InnoDB将内存开发到了极致，但最终还是基于磁盘的，InnoDB对内存的占用最大不会超出BufferPool缓冲池的大小，因此MySQL自然也不存在所谓的OOM内存溢出、内存占用过高等问题。

其实当MySQL出现宕机、死锁、磁盘故障等各类问题时，都会将对应的错误信息记录到日志，因此当你排查问题没有头绪时，也可以参考错误日志中给出的信息，以此来定位问题的发生点，并着手解决。