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MySQL 一則慢日志監(jiān)控誤報的問題分析與解決

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之前因為各種原因,有些報警沒有引起重視,最近放假馬上排除了一些潛在的人為原因,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的慢日志報警有些奇怪,主要表現(xiàn)是慢日志報警不屬實,收到報警的即時通信提醒后,隔一會去數(shù)據(jù)庫里面去排查,發(fā)現(xiàn)慢日志的性能似乎沒有那么差(我設(shè)置的一個閾值是60)。

排查過幾次代碼層面的邏輯,沒有發(fā)現(xiàn)明顯的問題,幾次下來,問題依舊,這可激發(fā)了修正的念頭,決定認(rèn)真看看到底是什么原因。

后端使用的是基于ORM的模式,數(shù)據(jù)都存儲在模型MySQL_slowlog_sql_history對應(yīng)的表中。

代碼層面是類似如下的邏輯:

MySQL_slowlog_sql_history.objects.filter(create_time__gt='2020-01-29 11:00:00',Query_time_pct_95__gt=60)

傳入的時間是動態(tài)的,然后閾值取60秒,按照預(yù)期如果報警出來就肯定是有問題的。

為了進(jìn)一步驗證,我把閾值時間修改為600,竟然還是報出錯誤,執(zhí)行7~8秒的慢查詢照樣會報出來。

我使用debug的方式得到了ORM解析得到的SQL:

SELECT...`mysql_slowlog_sql_history`.`create_time`, `mysql_slowlog_sql_history`.`memo` 
FROM `mysql_slowlog_sql_history` 
WHERE (`mysql_slowlog_sql_history`.`create_time` > '2020-01-29 11:00:00' AND `mysql_slowlog_sql_history`.`Query_time_pct_95` > '600') LIMIT 21; 
args=(u'2020-01-29 11:00:00', u'600')

看SQL沒問題啊。

我自己在客戶端執(zhí)行,確實是好好的,只過濾出了600秒以上的結(jié)果。

select ip_addr,db_port from mysql_slowlog_sql_history 
where create_time>'2020-01-29 00:00:00' and Query_time_pct_95 > 600;

對著這個結(jié)果我開始反思,到底是什么原因呢?

我看著模型的字段定義開始有所悟,然后快速驗證了一番。

為了方便說明,我創(chuàng)建了一個測試表test_dummy.

create table test_dummy(id int primary key auto_increment,Query_time_pct_95 varchar(100));

初始化幾條數(shù)據(jù)。

insert into test_dummy(Query_time_pct_95 ) values('8.83736'),('7.70056'),('5.09871'),('4.32582');
+----+-------------------+
| id | Query_time_pct_95 |
+----+-------------------+
| 1 | 8.83736      |
| 4 | 7.70056      |
| 7 | 5.09871      |
| 10 | 4.32582      |
+----+-------------------+
4 rows in set (0.00 sec)

然后使用如下的兩條語句來進(jìn)行對比測試。

mysql> select *from test_dummy where Query_time_pct_95>600;
Empty set (0.00 sec)
mysql> select *from test_dummy where Query_time_pct_95>'600';
+----+-------------------+
| id | Query_time_pct_95 |
+----+-------------------+
| 1 | 8.837364     |
| 2 | 7.700558     |
+----+-------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

可以看到,使用了整型數(shù)值的時候,沒有返回結(jié)果,而使用了字符類型的時候,匹配的結(jié)果是按照最左匹配的模式來進(jìn)行過濾的,也就意味著在數(shù)據(jù)庫層面對于浮點數(shù)的處理還是差別很大的。

所以這個問題的快速修復(fù)方式就是在數(shù)據(jù)庫層面修改數(shù)據(jù)表的類型為float,而在精度損失方面這塊的影響是可以忽略不計的。

再次驗證,這個問題就沒有再次出現(xiàn)。

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