工具分享丨分析GreatSQL Binglog神器

齊天

在GreatSQL中，Binlog可以说是 GreatSQL 中比较重要的日志了，在日常开发及运维过程中经常会遇到。Binlog即Binary Log，二进制日志文件，也叫作变更日志（Update Log）。
详细Binglog日志介绍
Binglog主要应用于数据恢复和数据复制，但是在Binlog中也含有非常多有价值的信息，比如说：

• 数据修改事件
  
• 表结构修改事件
  
• 状态修改事件
  
• 事务控制事件
  
• 管理语句事件
  
• ......
  

事务控制事件涵盖了事务的起始时间、起始位置、结束时间和结束位置。通过这些详细信息，我们能够计算事务的大小，进而评估其是否属于大型事务，以及是否可能引起主从同步的延迟问题，及时发现大事务,可避免复制故障。
简介

本文分享的神器的名字就叫做binlog_summary，出自陈臣老师的手笔，也是开源的Python脚本文件，开源地址
下载

运行此工具需要有Python环境，若没有python环境请自行下载

下载binlog_summary.py脚本，并授权

1. $ wget https://raw.githubusercontent.com/slowtech/dba-toolkit/master/mysql/binlog_summary.py
2. $ chmod 755 binlog_summary.py

复制代码

先用./binlog_summary.py -h查看下帮助

1. $ ./binlog_summary.py -h
2. usage: binlog_summary.py [-h] [-f BINLOG_TEXT_FILE] [--new] [-c {tps,opr,transaction}] [--start START_DATETIME] [--stop STOP_DATETIME] [--sort SORT_CONDITION] [-e]
3.                          [--limit LIMIT]
5. options:
6.   -h, --help            show this help message and exit
7.   -f BINLOG_TEXT_FILE, --file BINLOG_TEXT_FILE
8.                         Binlog text file, not the Raw binary file
9.   --new                 Make a fresh start
10.   -c {tps,opr,transaction}, --command {tps,opr,transaction}
11.                         Command type: [tps, opr, transaction],tps: transaction per second, opr: dml per table, transaction: show transaction info
12.   --start START_DATETIME
13.                         Start datetime, for example: 2004-12-25 11:25:56
14.   --stop STOP_DATETIME  Stop datetime, for example: 2004-12-25 11:25:56
15.   --sort SORT_CONDITION
16.                         Sort condition: time or size, you can use it when command type is transaction
17.   -e, --extend          Show transaction info in detail,you can use it when command type is transaction
18.   --limit LIMIT         Limit the number of rows to display

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其中参数介绍:

• -f：Binlog 通过 mysqlbinlog 解析后的文本文件。注意，是文本文件，不是Binlog原始文件。
  
• --new：工具输出默认存储在sqlite3数据库中。使用--new可删除旧数据库。分析新binlog时需指定。
  
• -c：指定命令的类型。支持的命令类型有：
  
  
  
  • tps：分析实例的TPS信息
    
  • opr：分析表的操作情况
    
  • transaction：分析事务信息
    
  
  
• --start/--stop：指定时间范围
  
• --sort：事务排序方式，仅针对-c选择为transaction模式
  
  
  
  • size，按事务大小排序
    
  • time，按事务的持续时间排序
    
  
  
• -e：输出事务详细操作信息，仅针对-c选择为transaction模式
  
• limit：限制输出的行数。
  

最佳实践

前置工作

由于工具只支持解析经mysqlbinlog处理后的文本文件，首先需要进行解析转换。
先从GreatSQL数据目录中复制一份需要分析的binlog文件。

1. $ cp /data/GreatSQL/binlog.000021 ./
2. $ du -h binlog.000021
3. 2.0G    binlog.000021

复制代码

先使用 mysqlbinlog 解析 Binlog

• 推荐使用参数-v（伪SQL）和--base64-output=decode-rows（不显示Base64编码结果），这样生成的文本文件最小，相应地，binlog_summary工具的解析速度也会更快。
  

1. $ mysqlbinlog --base64-output=decode-rows -v binlog.000021 > ./greatsql-bin.000001.txt

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解析后的文件大小大概在1.7G左右

1. $ du -h greatsql-bin.000001.txt            
2. 1.7G    greatsql-bin.000001.txt

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分析实例的TPS信息

使用-f指定解析后的文件，-c选择分析TPS信息，--limit选择只显示5行

1. $ ./binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt -c tps --limit 5
2. COMMIT_TIME        TPS               
3. 2024-02-04 14:28:45 1                  
4. 2024-02-04 14:28:56 1                  
5. 2024-02-04 14:28:57 2                  
6. 2024-02-04 14:28:58 1                  
7. 2024-02-04 14:28:59 1

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这里TPS是根据事务的提交时间进行统计的。获取如此精细TPS信息通常需要通过Binlog来实现，一般的监控手段难以达到如此精细的水平
当然，也可以对TPS进行排序，只需要加上管道和sort。

• k：对第三列排序
  
• n：是按照数值（默认是字符）的大小进行排序
  
• r：进行逆序排序
  

1. $ ./binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt -c tps --limit 5 | sort -k 3 -n
2. COMMIT_TIME        TPS               
3. 2024-02-04 14:28:45 1                  
4. 2024-02-04 14:28:56 1                  
5. 2024-02-04 14:28:58 1                  
6. 2024-02-04 14:28:59 1                  
7. 2024-02-04 14:28:57 2

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分析表的操作情况

如果要分析表操作情况，需要-c选择opr功能模式，NUMS是执行次数，DML_TYPE是执行SQL的类型

1. $ ./binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt -c opr --limit 5
2. TABLE_NAME         DML_TYPE           NUMS               
3. test_db.idx_test   INSERT             10000001           
4. aptest.sys_user    INSERT             1002000            
5. test_db.t1         INSERT             524288            
6. aptest.sys_dept    INSERT             101000            
7. aptest.sys_user    DELETE             1000

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分析Binlog中的大事务

1. $ ./binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt -c transaction --sort size --limit 5
2. TRANS_NAME         BEGIN_TIME         COMMIT_TIME        BEGIN_LOG_POS      COMMIT_LOG_POS     DURATION_TIME      SIZE               
3. t21                2024-02-05 16:14:32 2024-02-05 16:23:53 14319911           869025248          561                854705337         
4. t33                2024-02-20 16:02:41 2024-02-20 16:08:21 913362031          1425529317         340                512167286         
5. t32                2024-02-20 16:01:37 2024-02-20 16:02:06 881773547          913361946          29                 31588399           
6. t31                2024-02-20 16:00:14 2024-02-20 16:00:15 871100835          881773462          1                  10672627           
7. t20                2024-02-04 14:29:43 2024-02-04 14:29:43 7163617            14319264           0                  7155647

复制代码

其中，各个参数解析如下

• TRANS_NAME：事务编号
  
• BEGIN_TIME：事务开始时间
  
• COMMIT_TIME：事务提交时间
  
• BEGIN_LOG_POS：事务的开始位置点
  
• COMMIT_LOG_POS：事务的结束位置点
  
• DURATION_TIME：事务的持续时间，单位秒。其中，DURATION_TIME = COMMIT_TIME - BEGIN_TIME
  
• SIZE：事务的大小，单位字节，其中，SIZE = COMMIT_LOG_POS - BEGIN_LOG_POS
  

拿到事务的大小，可以粗略地判断这个Binlog中是否存在大事务。如果要进一步分析事务中包含哪些操作，需加上–extend，如：

1. $ ./binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt -c transaction --sort size --extend --limit 5
2. TRANS_NAME      BEGIN_TIME           COMMIT_TIME          BEGIN_LOG_POS   COMMIT_LOG_POS  DURATION_TIME   SIZE
3. t21             2024-02-05 16:14:32  2024-02-05 16:23:53  14319911        869025248       561             854705337
4. ├──             test_db.idx_test                          INSERT          10000000
5. t33             2024-02-20 16:02:41  2024-02-20 16:08:21  913362031       1425529317      340             512167286
6. ├──             aptest.sys_user                           INSERT          1000000
7. t32             2024-02-20 16:01:37  2024-02-20 16:02:06  881773547       913361946       29              31588399
8. ├──             aptest.sys_dept                           INSERT          100000
9. t31             2024-02-20 16:00:14  2024-02-20 16:00:15  871100835       881773462       1               10672627
10. ├──             aptest.tap_dept_tax                       INSERT          1000
11. t20             2024-02-04 14:29:43  2024-02-04 14:29:43  7163617         14319264        0               7155647
12. ├──             test_db.t1                                INSERT          262144

复制代码

性能

实测分析一个2G的Binlog，大概分析时间是2分半，也不慢

1. $ time python binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt --new -c transaction --sort size --extend --limit 5
2. ......结果不展示
3. 154.86s user 2.26s system 99% cpu 2:37.47 total

复制代码

参考阅读

• Binlog分析利器-binlog_summary.py
  
• binlog_summary.py源码
  

Enjoy GreatSQL
来源:https://www.cnblogs.com/greatsql/p/18093853
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