Percona Toolkit 神器全攻略（监控类）

许多鱼

Percona Toolkit 神器全攻略（监控类）

Percona Toolkit 神器全攻略系列共八篇，前文回顾：
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全文约定：$为命令提示符、greatsql>为GreatSQL数据库提示符。在后续阅读中，依据此约定进行理解与操作

监控类

在Percona Toolkit中监控类共有以下工具

• pt-deadlock-logger：提取和记录MySQL/GreatSQL死锁
  
• pt-fk-error-logger：提取和记录外键信息
  
• pt-mext：并行查看status样本信息
  
• pt-query-digest：分析查询日志，并产生报告
  
• pt-mongodb-summary：收集有关 MongoDB 集群的信息
  
• pt-pg-summary：收集有关 PostgreSQL 集群的信息
  

pt-deadlock-logger

概要

提取和记录MySQL/GreatSQL死锁
用法

• pt-deadlock-logger [OPTIONS] DSN
  

记录 MySQL/GreatSQL 死锁的信息。信息打印到 STDOUT ，也可以通过指定 --dest 保存到表中。除非指定 --run-time 或 --iterations ，否则该工具将永远运行
选项

该工具所有选项如下
参数含义--ask-pass连接 MySQL/GreatSQL 时提示输入密码--charset字符集--clear-deadlocks创建一个小的死锁。利用新产生的这个死锁刷新Engine InnoDB Status中的死锁信息，间接达到清除Engine InnoDB Status中大的死锁信息的结果，表名为percona_schema.clear_deadlocks这个表一定不能存在，脚本会自动创建表并在生成死锁后删除表，建表语句CREATE TABLE percona_schema.clear_deadlocks (a INT PRIMARY KEY) ENGINE=InnoDB--columns结果集字段--config读取这个逗号分隔的配置文件列表，如果指定，这必须是命令行上的第一个选项--create-dest-table创建--dest指定的表--daemonize后台运行--database连接到该数据库--defaults-file只从给定文件中读取 MySQL/GreatSQL 选项--dest用DSN的格式写存储死锁的位置，至少要指定库和表--help显示帮助--host连接到主机--interval检查死锁的频率，如果未指定，将默认永远运行--iterations检查死锁的次数，默认情况下，如果没指定，则为无限次数，退出的时间由--run-time来限制--log守护进程时将所有输出打印到此文件。--numeric-ip将 IP 地址表示为整数。--password用于连接的密码--pid创建给定的 PID 文件--port用于连接的端口号--quiet不要死锁，仅将错误和警告打印到STDERR--run-time退出前要跑多长时间。默认情况下永远运行，每 --interval 秒检查一次死锁。--set-vars在这个以逗号分隔的 variable=value 对列表中设置 MySQL/GreatSQL 变量--socket用于连接的套接字文件--tab使用制表符而不是空格来分隔列--user登录的用户--version显示版本--[no]version-check版本检查最佳实践

如果想存储 pt-deadlock-logger 提取的有关死锁的所有信息，建议使用以下表结构：

1. # 可以根据--columns的字段进行调整
2. CREATE TABLE deadlocks (
3.   server char(20) NOT NULL,
4.   ts timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
5.   thread int unsigned NOT NULL,
6.   txn_id bigint unsigned NOT NULL,
7.   txn_time smallint unsigned NOT NULL,
8.   user char(16) NOT NULL,
9.   hostname char(20) NOT NULL,
10.   ip char(15) NOT NULL, -- alternatively, ip int unsigned NOT NULL
11.   db char(64) NOT NULL,
12.   tbl char(64) NOT NULL,
13.   idx char(64) NOT NULL,
14.   lock_type char(16) NOT NULL,
15.   lock_mode char(1) NOT NULL,
16.   wait_hold char(1) NOT NULL,
17.   victim tinyint unsigned NOT NULL,
18.   query text NOT NULL,
19.   PRIMARY KEY  (server,ts,thread)
20. ) ENGINE=InnoDB;

复制代码

• server：发生死锁的（源）服务器
  
• ts：上次检测到死锁的日期和时间
  
• thread：GreatSQL线程编号，和SHOW FULL PROCESSLIST中的ID一致
  
• txn_id：InnoDB事务ID
  
• txn_time：发生死锁时事务处于活动状态的时间
  
• user：连接的数据库用户名
  
• hostname：连接的主机
  
• ip：连接的 IP 地址。如果指定--numeric-ip，则将转换为无符号整数
  
• db：发生死锁的库
  
• tbl：发生死锁的表
  
• idx：发生死锁的索引
  
• lock_type：导致死锁的锁上持有的事务的类型
  
• lock_mode：导致死锁的锁的锁定模式
  
• wait_hold：事务是在等待锁还是持有锁
  
• victim：事务是否被选为死可回滚的事务并进行回滚
  
• query：导致死锁的查询
  

首先创建上方提供的deadlocks表，也可以在命令中加入--create-dest-table自动创建表

1. greatsql> CREATE TABLE deadlocks (
2. ......中间省略
3. Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)

复制代码

将host1主机产生的死锁信息保存在host2主机test_db库下面的deadlocks表中

1. $ pt-deadlock-logger h=localhost,P=3306,u=root,p='' --dest h=localhost,P=3307,u=root,p='',D=test_db,t=deadlocks

复制代码

因为没有指定--run-time所以该工具会一直在当前窗口运行，如果要转到后台运行可以使用--daemonize

人为制造一个死锁
session 1session 2START TRANSACTION;UPDATE t1 SET c2 = 'greatsql' WHERE id = 1;START TRANSACTION;UPDATE t1 SET c2 = 'GreatSQL' WHERE id = 2;UPDATE t1 SET c2 = 'greatsql' WHERE id = 2;UPDATE t1 SET c2 = 'GreatSQL' WHERE id = 1;ERROR 1213 (40001): Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction查看deadlocks表

1. +-----------+---------------------+--------+--------+----------+------+-----------+----+---------+-----+---------+-----------+-----------+-----------+--------+--------------------------------------------+
2. | server    | ts                  | thread | txn_id | txn_time | user | hostname  | ip | db      | tbl | idx     | lock_type | lock_mode | wait_hold | victim | query                                      |
3. +-----------+---------------------+--------+--------+----------+------+-----------+----+---------+-----+---------+-----------+-----------+-----------+--------+--------------------------------------------+
4. | localhost | 2024-03-20 15:12:51 |   1216 |      0 |        8 | root | localhost |    | test_db | t1  | PRIMARY | RECORD    | X         | w         |      1 | UPDATE t1 SET c2 = 'GreatSQL' WHERE id = 1 |
5. | localhost | 2024-03-20 15:12:51 |   1230 |      0 |       11 | root | localhost |    | test_db | t1  | PRIMARY | RECORD    | X         | w         |      0 | UPDATE t1 SET c2 = 'greatsql' WHERE id = 2 |
6. +-----------+---------------------+--------+--------+----------+------+-----------+----+---------+-----+---------+-----------+-----------+-----------+--------+--------------------------------------------+
7. 2 rows in set (0.00 sec)

复制代码

deadlocks表中记录了锁的细节、类型、SQL语句，比起直接看SHOW ENGINE INNODB STATUS方便
pt-fk-error-logger

概要

pt-fk-error-logger工具的作用和pt-deadlock-logger差不多，pt-fk-error-logger是记录MySQL/GreatSQL外键错误信息。
用法

• pt-fk-error-logger [OPTIONS] [DSN]
  

记录有关给定 DSN 上的外键错误的信息。信息打印到 STDOUT ，也可以通过指定 --dest 保存到表中。除非指定 --run-time 或 --iterations ，否则该工具将永远运行。
选项

该工具所有选项如下
参数含义--ask-pass连接 MySQL/GreatSQL 时提示输入密码--charset字符集--config读取这个逗号分隔的配置文件列表，如果指定，这必须是命令行上的第一个选项--daemonize后台运行--database连接到该数据库--defaults-file只从给定文件中读取 MySQL/GreatSQL 选项--dest用DSN的格式写存储死锁的位置，至少要指定库和表--help显示帮助--host连接到主机--interval检查死锁的频率，如果未指定，将默认永远运行--iterations检查死锁的次数，默认情况下，如果没指定，则为无限次数，退出的时间由--run-time来限制--log守护进程时将所有输出打印到此文件。--password用于连接的密码--pid创建给定的 PID 文件--port用于连接的端口号--quiet不要死锁，仅将错误和警告打印到STDERR--run-time退出前要跑多长时间。默认情况下永远运行，每 --interval 秒检查一次死锁。--set-vars在这个以逗号分隔的 variable=value 对列表中设置 MySQL/GreatSQL 变量--socket用于连接的套接字文件--user登录的用户--version显示版本--[no]version-check版本检查最佳实践

如果想存储 pt-fk-error-logger 可以提取的有关死锁的所有信息，建议使用以下表结构：

1. CREATE TABLE foreign_key_errors (
2.   ts datetime NOT NULL,
3.   error text NOT NULL,
4.   PRIMARY KEY (ts)
5. );

复制代码

• ts：记录时间
  
• error：错误描述
  

将host1主机产生的违反外键约束信息保存在host2主机test_db库下面的foreign_key_errors表中

1. $ pt-fk-error-logger h=localhost,P=3306,u=root,p='',S=/data/GreatSQL01/mysql.sock --dest h=localhost,P=3307,u=root,p='',S=/data/GreatSQL02/mysql.sock,D=test_db,t=foreign_key_errors

复制代码

人为创建违反索引约束

1. # 建t_fk1表
2. CREATE TABLE `t_fk1` (  
3.   `id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
4.   `k` int unsigned NOT NULL DEFAULT '0',  
5.   `c` char(20) NOT NULL DEFAULT '',  
6.   `pad` char(20) NOT NULL DEFAULT '',  
7.   PRIMARY KEY (`id`),  
8.   KEY `k_2` (`k`)
9. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
11. # 建t_fk2表
12. CREATE TABLE `t_fk2` (  
13.   `id1` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
14.   `id2` int unsigned NOT NULL,  
15.   PRIMARY KEY (`id1`),  
16.   KEY `id2` (`id2`),  
17.   CONSTRAINT `t2_ibfk_1` FOREIGN KEY (`id2`) REFERENCES `t1` (`id`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE
18. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

复制代码

往t_fk1表插入数据

1. greatsql> insert into t_fk1 values(1,1,'a','a');
2. greatsql> insert into t_fk1 values(2,2,'b','b');
3. greatsql> insert into t_fk1 values(3,3,'c','c');

复制代码

往t_fk2表插入数据

1. greatsql> insert into t_fk2 values(5,5);
2. ERROR 1452 (23000): Cannot add or update a child row: a foreign key constraint fails (`test_db`.`t_fk2`, CONSTRAINT `t2_ibfk_1` FOREIGN KEY (`id2`) REFERENCES `t1` (`id`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE)

复制代码

查看foreign_key_errors表

1. greatsql> select * from foreign_key_errors\G
2. *************************** 1. row ***************************
3.    ts: 2024-03-20 16:21:51
4. error: 140628737369792 Transaction:
5. TRANSACTION 21974, ACTIVE 0 sec inserting
6. mysql tables in use 1, locked 1
7. 3 lock struct(s), heap size 1128, 1 row lock(s), undo log entries 1
8. MySQL thread id 1235, OS thread handle 140628737369792, query id 90865 localhost root update
9. insert into t_fk2 values(5,5)
10. Foreign key constraint fails for table `test_db`.`t_fk2`:
11. ,
12.   CONSTRAINT `t2_ibfk_1` FOREIGN KEY (`id2`) REFERENCES `t1` (`id`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE
13. Trying to add in child table, in index id2 tuple:
14. DATA TUPLE: 2 fields;
15. 0: len 4; hex 00000005; asc     ;;
16. 1: len 4; hex 00000005; asc     ;;
18. But in parent table `test_db`.`t1`, in index PRIMARY,
19. the closest match we can find is record:
20. PHYSICAL RECORD: n_fields 5; compact format; info bits 0
21. 0: len 4; hex 00000006; asc     ;;
22. 1: len 6; hex 000000004339; asc     C9;;
23. 2: len 7; hex 82000003cb0110; asc        ;;
24. 3: len 4; hex 000f5bcd; asc   [ ;;
25. 4: len 17; hex 3139323639362e36393136393235323433; asc 192696.6916925243;;
27. 1 row in set (0.00 sec)

复制代码

该表中很清晰的记录了在t_fk2表的id2字段中尝试插入值5，但是根据外键约束t2_ibfk_1，这个值必须在t1表的id字段中存在。
pt-mext

概要

并排查看 MySQL/GreatSQL SHOW GLOBAL STATUS 的例子
用法

• pt-mext [OPTIONS] -- COMMAND
  

选项

该工具所有选项如下
参数含义--help显示帮助--relative从前一列中减去每一列--version显示版本最佳实践

1. $ pt-mext -r -- mysqladmin ext -i10 -c3
3. Aborted_clients                              84                    0
4. Aborted_connects                             18                    0
5. Acl_cache_items_count                         0                    0
6. Binlog_cache_disk_use                        15                    0
7. Binlog_cache_use                            118                    0
8. ······下方省略

复制代码

• -i10：采集间隔
  
• -c5：采集次数
  
• -r：相对的
  

上述命令中会有三次迭代，但只会输出第一次的结果，第二次和第一次相差的结果。意味着这会详细的列出每个变量在这一阶段的一个初始值(第一列)以及每两个采样点的差异值。
上面例子中Aborted_clients中的84是采样的初始值，后面的0是每两个采样点的差异值。
pt-query-digest

概要

pt-query-digest是用于分析 MySQL/GreatSQL 慢查询的一个工具，它可以分析Binlog、General log、Slowlog，也可以通过SHOWPROCESSLIST或者通过tcpdump抓取的 MySQL/GreatSQL 协议数据来进行分析。可以把分析结果输出到文件中，分析过程是先对查询语句的条件进行参数化，然后对参数化以后的查询进行分组统计，统计出各查询的执行时间、次数、占比等，可以借助分析结果找出问题进行优化。
用法

• pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]
  

选项

该工具所有选项如下
参数含义--ask-pass连接 MySQL/GreatSQL 时提示输入密码--attribute-aliases属性列表别名等--attribute-value-limit属性值的健全限制--charset字符集--config读取这个逗号分隔的配置文件列表，如果指定，这必须是命令行上的第一个选项--[no]continue-on-error即使出现错误也继续解析--[no]create-history-table如果 --history 表不存在，则创建--[no]create-review-table如果 --review 表不存在，则创建它--daemonize后台运行--database连接到该数据库--defaults-file只从给定文件中读取 MySQL/GreatSQL 选项--embedded-attributes两个Perl正则表达式模式，用于捕获查询中嵌入的伪属性--expected-range当数量多于或少于预期时解释项目（默认值为5,10）--explain使用此 DSN 运行示例查询的 EXPLAIN 并打印结果--filter丢弃此Perl代码未返回true的事件--group-by按事件的哪个属性进行分组--help显示帮助--history在给定表中保存每个查询类的指标--host连接到主机--ignore-attributes不要聚合这些属性--inherit-attributes如果缺少，则从具有这些属性的最后一个事件继承这些属性--interval检查的频率--iterations迭代收集和报告周期的次数。如果没指定，则为无限次数，退出的时间由--run-time来限制--limit限制输出结果百分比或数量，默认值是20，即输出最慢的20条语句--log守护进程时将所有输出打印到此文件--max-hostname-length将报告中的主机名删减至此长度--max-line-length将行设置长度--order-by按此属性和聚合函数对事件进行排序--outliers按属性报告异常值--output如何格式化并打印查询分析结果--password用于连接的密码--pid创建给定的 PID 文件--port用于连接的端口号--preserve-embedded-numbers加密查询时保留数据库/表名称中的数字--processlist轮询此 DSN 的进程列表以进行查询，其间有 --interval 睡眠--progress将进度报告打印到 STDERR--read-timeout等待来自输入的事件这么长时间； 0 永远等待--[no]report打印每个 --group-by 属性的查询分析报告--report-all报告所有查询，甚至是已经审核过的查询--report-format打印查询分析报告的这些部分(rusage,date,hostname,files,header,profile,query_report,prepared)--report-histogram绘制该属性值的分布图--resume将最后一个文件偏移量（如果有）写入给定的文件名--review保存查询类以供以后查看，并且不要报告已查看的类--run-time每个 --iterations 运行多长时间，默认永远执行--run-time-mode设置 --run-time 值的作用对象--sample过滤掉除每个查询的前 N 个出现之外的所有查询--slave-user设置用于连接从库的用户--slave-password设置用于连接从库的密码--set-vars以逗号分隔的 variable=value 对列表中设置 MySQL/GreatSQL 变量--show-all显示这些属性的所有值--since仅解析比该值更新的查询（解析自该日期以来的查询）--socket用于连接的套接字文件--timeline显示事件的时间表--type要解析的输入类型--until截止时间，配合since可以分析一段时间内的慢查询--user登陆的用户--variations报告这些属性值的变化数量--version显示版本--[no]version-check版本检查--[no]vertical-format垂直输出SQL结果--watch-server在解析 tcpdump 时要监视哪个服务器 IP 地址和端口（如“10.0.0.1:3306”）（对于 --type tcpdump）；所有其他服务器都将被忽略最佳实践

直接分析慢查询日志

1. $ pt-query-digest ./slow.log

复制代码

第一部分

1. # 用户时间，系统时间，物理内存占用大小，虚拟内存占用大小
2. 170ms user time, 0 system time, 29.88M rss, 38.17M vsz
3. # 执行工具的时间
4. Current date: Thu Mar 21 10:13:18 2024
5. # 主机名
6. Hostname: myarch
7. # 被分析的文件名字
8. Files: ./slow.log
9. # 语句总数量，唯一的语句数量，QPS，并发数
10. Overall: 119 total, 18 unique, 0.00 QPS, 0.00x concurrency _____________
11. # 日志记录时间范围
12. Time range: 2024-03-08T09:52:08 to 2024-03-20T14:37:23
13. # 属性              总计     最小     最大     平均     95%    标准   中位数
14. Attribute          total     min     max     avg     95%  stddev  median
15. ============     ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
16. Exec time           122s   189us     44s      1s      1s      6s   384us
17. Lock time          489us       0   198us     4us     6us    17us     1us
18. Rows sent          1.10M       0 535.35k   9.44k   1.26k  68.78k   97.36
19. Rows examine      97.56M     102  35.09M 839.55k 961.27k   4.59M   97.36
20. Rows affecte           0       0       0       0       0       0       0
21. Bytes sent       285.10M      56 202.68M   2.40M   9.76M  18.45M   5.45k
22. Query size        15.50k      30     250  133.39  202.40   52.84  143.84
23. ......下方省略

复制代码

• unique：唯一查询数量，即对查询条件进行参数化以后，总共有多少个不同的查询
  
• 95%：把所有值从小到大排列，位置位于95%的那个数
  
• median：中位数，把所有值从小到大排列，位置位于中间那个数
  

如果没有命令hostname可能会导致报错error: Can't exec "hostname"此时下载inetutils即可，因本文使用arch系统，该系统比较干净，所以导致报错。

第二部分

1. Profile
2. Rank Query ID                            Response time Calls R/Call  V/M   Item
3. ==== =================================== ============= ===== ======= ====  ========
4.    1 0x4029831C8032DEE4724E42576E2C52A6  83.1656 68.2%     2 41.5828  0.37 SELECT tpch.lineitem
5.    2 0x6472467F1FD96D847221959F021B8110  22.8429 18.7%     1 22.8429  0.00 SELECT xxl_job_log
6.    3 0x34BC467D466B794E79C020BEF3BFFE95   6.3289  5.2%     7  0.9041  1.17 SELECT test_index
7.    4 0x14810CF629251E9A8950ED961EA04448   4.3492  3.6%     6  0.7249  0.06 SELECT test_db.xxl_job_log

复制代码

这部分对查询进行参数化并分组，然后对各类查询的执行情况进行分析，结果按总执行时长，从大到小排序。

• Response：总响应时间
  
• time：该查询在本次分析中总的时间占比
  
• Calls：执行次数，即本次分析总共有多少条这种类型的查询语句
  
• R/Call：平均每次执行的响应时间
  
• V/M：响应时间Variance-to-mean的比率
  
• Item：查询对象
  

第三部分
此部分列出了第一个查询的详细统计结果，列出了执行次数、最大、最小、平均、95%、标准、中位数的统计

1. Query 1: 0.02 QPS, 0.92x concurrency, ID 0x4029831C8032DEE4724E42576E2C52A6 at byte 1789
2. This item is included in the report because it matches --limit.
3. Scores: V/M = 0.37
4. Time range: 2024-03-08T09:53:37 to 2024-03-08T09:55:07
5. Attribute    pct   total     min     max     avg     95%  stddev  median
6. ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
7. Count          1       2
8. Exec time     68     83s     39s     44s     42s     44s      4s     42s
9. Lock time      2    11us     5us     6us     5us     6us       0     5us
10. Rows sent      0     273     133     140  136.50     140    4.95  136.50
11. Rows examine  71  70.19M  35.09M  35.09M  35.09M  35.09M       0  35.09M
12. Rows affecte   0       0       0       0       0       0       0       0
13. Bytes sent     0  38.41k  18.81k  19.60k  19.20k  19.60k  567.10  19.20k
14. Query size     0      98      49      49      49      49       0      49
15. String:
16. Databases    test_db
17. End          2024-03-08... (1/50%), 2024-03-08... (1/50%)
18. Hosts        localhost
19. Start        2024-03-08... (1/50%), 2024-03-08... (1/50%)
20. Users        root
21. Query_time distribution
22.   1us
23. 10us
24. 100us
25.   1ms
26. 10ms
27. 100ms
28.    1s
29. 10s+  ################################################################
30. Tables
31.    SHOW TABLE STATUS FROM `tpch` LIKE 'lineitem'\G
32.    SHOW CREATE TABLE `tpch`.`lineitem`\G
33. EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
34. select * from tpch.lineitem where l_suppkey=23045\G

复制代码

• Exec time：表示查询的执行时间
  
• Lock time：表示查询在等待锁的时间
  
• Rows sent：表示查询返回的行数
  
• Rows examined：表示查询扫描的行数
  
• Rows affected：表示查询影响的行数
  
• Bytes sent：表示查询发送的字节数
  
• Query size：表示查询的大小
  
• Query_time distribution：查询时间的分布，可以看到这个SQL查询执行时间都是10秒以上
  
• Tables：该SQL查询涉及的表
  
• EXPLAIN：查询的SQL语句
  

分析指定时间内的查询

分析12小时内的查询

1. $ pt-query-digest --since=12h ./slow.log

复制代码

分析指定时间段内的查询

1. $ pt-query-digest slow.log --since '2024-03-19 00:00:00' --until '2024-03-21 23:59:59'

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分析指含有查询语句的慢查询

1. $ pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log

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分析指定用户的查询

修改m/^root/i'中的root换成对应用户即可

1. $ pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log

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分析其他日志

分析binlog
分析前要先解析

1. $ mysqlbinlog binlog.000023 > binlog.000023.sql
2. $ pt-query-digest  --type=binlog  binlog.000023.sql > binlog_analysis.log

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分析general log

1. $ pt-query-digest  --type=genlog  general.log > general_analysis.log

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查询结果存储到表

把查询保存到query_review表或query_review_history表，先来查看下query_review表结构

1. CREATE TABLE IF NOT EXISTS query_review (
2.    checksum     CHAR(32) NOT NULL PRIMARY KEY,
3.    fingerprint  TEXT NOT NULL,
4.    sample       TEXT NOT NULL,
5.    first_seen   DATETIME,
6.    last_seen    DATETIME,
7.    reviewed_by  VARCHAR(20),
8.    reviewed_on  DATETIME,
9.    comments     TEXT
10. )

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把查询保存到query_review表，使用--create-review-table会自动创建

1. $ pt-query-digest --user=root,-password='' --review h=localhost,D=test_db,t=query_review --create-review-table slow.log

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分析tcpdump抓取的数据

1. $ tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > GreatSQL.tcp.txt
2. $ pt-query-digest --type tcpdump GreatSQL.tcp.txt> tcp_analysis.log

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如果没有tcpdump，请手动安装

本文完
来源:https://www.cnblogs.com/greatsql/p/18281010
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