流量回放与压测报告

流量回放与压测报告可直观了解源实例和目标实例是否存在兼容问题,以及基于当前SQL回放是否存在性能瓶颈问题,通过对比源实例和目标实例的各项性能指标,帮助您全面评估数据库实例的表现。

核心原理与重要须知

在解读报告前,请务必理解流量回放的工作原理及其固有限制,这将帮助您更科学地参考回放结果。

核心事项

详细说明

回放依赖

流量回放功能强依赖源实例的审计日志,回放的流量内容、并发度和执行顺序均来源于此。

100%复现

由于审计日志的时间精度(通常为秒级)和回放环境的主机差异(如网络延迟、内核调度),无法100%复现线上真实的瞬时压力和事务序列,导致回放时间可能略长于选择回放范围,影响评估结果。

SQL截断风险

源实例的审计日志本身有长度限制,可能导致超长SQL被截断。这会带来两种影响:

  1. 无法回放:被截断后不符合SQL语法的语句,将不会被回放。您可以在主机所在回放目录查看具体未回放SQL。

  2. 报告误差:被截断后的语句依然符合SQL语法(如 SELECT 语句丢失部分 WHERE 条件),被错误的回放,导致全表扫描等问题,影响实例的性能对比。

  3. 错误回放:被截断后的语句依然符合SQL语法(如 UPDATE 语句丢失部分 WHERE 条件),被错误地回放,存在全局更新或数据异常的风险,严重影响回放准确性。

综合评估

切勿仅凭单一指标下结论。应结合报告中多维度的性能指标(CPU、QPS、延迟分位、SQL表现)进行综合评估。

报告模块深度解读

报告主要由概览性能趋势SQL分布相关SQL参数对比五个核心模块组成。

概览

此模块是报告的“执行摘要”,提供源实例和目标实例回放核心指标的对比,帮助您快速了解回放结果。

image

关键指标

解读与关注点

时间范围

确认回放时间范围和实例规格是否正确。重点关注规格差异,这是性能差异的常见根源。

实例规格

CPU利用率

从核心指标CPUQPS确认流量是否顺利,结果是否可信。

QPS

执行耗时区间分布

从整体执行耗时衡量源实例和目标实例的性能水位分布。

SQL模板性能统计

从扫描行数和执行耗时两个角度衡量SQL模板性能水位,快速确定兼容性和可优化SQL模板。

差异参数

数据库参数配置对回放结果影响明显,可直接跳转至参数对比模块查看详情。

SQL数量

源实例和目标实例慢查询SQL的数量统计

性能趋势

此模块通过时序曲线图,展示源实例和目标实例在回放时间内数据库各项性能指标的趋势变化。image

SQL分布

此模块从宏观角度展示SQL执行的整体耗时分布和错误情况,帮助您了解回放结果的效果的“SQL健康度”。image

图表/列表

解读与关注点

执行耗时区间分布

展示SQL在不同耗时区间的占比。评估整体SQL质量,关注执行耗时>1sSQL,这类SQL会导致实例异常。

执行耗时分位分布

展示执行耗时分位点分布。整体评估和监控长尾延迟和异常请求。

Top执行失败SQL模板

展示失败次数最多的SQL模板。优先治理执行失败的SQL模板,提前排除兼容性风险。

Top执行失败SQL错误码

以失败次数统计错误码, 结合错误码确定异常原因,快速确定兼容性。

注意:若回放时间早于源实例的审计日志索引建立时间,此模块的源实例部分统计项可能会缺失。

相关SQL

此模块是报告中具体SQL模板的详细对比数据,它直接展示回放过程中TOP SQL模板的性能对比数据,是进行SQL优化的主要依据。image

  • 核心功能:

    1. 分类统计:将所有SQL模板分为执行性能提升SQL模板执行性能退化SQL模板执行失败SQL模板三类,并提供数量统计和列表下载。

    2. 详细数据:表格中详细列出SQL模板在源实例和目标实例的平均响应时间、平均扫描行数等关键信息。

    3. 失败归因:对于执行失败的SQL,会直接展示错误码,快速定位失败原因。

  • 优化步骤:

    1. 优先关注执行失败SQL模板:检查错误码,解决语法错误、权限问题或数据不一致等问题。

    2. 重点分析执行性能退化SQL模板:这是性能优化的核心。对比两边的执行耗时和扫描行数,通常能快速定位问题所在(如由于SQL截断导致扫描行数剧增)。

    3. 学习执行性能提升SQL模板:分析这些SQL为何在目标实例上表现更好,可能与新版本的优化器、更优的参数配置或硬件优势有关。

参数对比

当发现性能差异时,此模块可以帮助您快速排查是否由数据库的配置参数不同导致。image

  • 显示方式:报告会并排展示两个实例的所有数据库参数,并高亮标记出值不相同的参数项。

  • 常见影响性能的关键参数:

    • 内存相关:innodb_buffer_pool_sizejoin_buffer_size

    • IO相关:innodb_flush_log_at_trx_commitsync_binloginnodb_read_io_threads

    • 并发相关:innodb_thread_concurrencythread_handling

    • 数据库版本:version

分析与优化实践建议

  1. 从宏观到微观:先通过概览性能趋势建立整体认知,再利用SQL分布相关SQL参数对比深入到具体的SQL和配置细节。

  2. 关联分析:将在性能趋势中发现的性能抖动时间点,与SQL分布相关SQL中的慢SQL或失败SQL进行关联,找出导致抖动的具体原因。

  3. 验证参数影响:如果在参数对比中发现关键参数不一致,可以尝试将目标实例的参数调整为与源实例一致后,重新进行一轮回放,以验证该参数是否是性能差异的根本原因。

  4. 关注“退化”而非“绝对值”:即使一个SQL在目标实例上执行耗时仅为50ms,但如果在源实例上只需5ms,它依然是性能严重“退化”的SQL,值得高度关注。