MySQL 慢日志收集平台详解

ELK 介绍

ELK 最早是 Elasticsearch(以下简称ES)、Logstash、Kibana 三款开源软件的简称,三款软件后来被同一公司收购,并加入了Xpark、Beats等组件,改名为Elastic Stack,成为现在最流行的开源日志解决方案,虽然有了新名字但大家依然喜欢叫她ELK,现在所说的ELK就指的是基于这些开源软件构建的日志系统。

我们收集mysql慢日志的方案如下:

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  • mysql 服务器安装 Filebeat 作为 agent 收集 slowLog
  • Filebeat 读取 mysql 慢日志文件做简单过滤传给 Kafka 集群
  • Logstash 读取 Kafka 集群数据并按字段拆分后转成 JSON 格式存入 ES 集群
  • Kibana读取ES集群数据展示到web页面上

慢日志分类

目前主要使用的mysql版本有5.5、5.6 和 5.7,经过仔细对比发现每个版本的慢查询日志都稍有不同,如下:

5.5 版本慢查询日志

 

5.6 版本慢查询日志

 

5.7 版本慢查询日志

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慢查询日志异同点:

  1. 每个版本的Time字段格式都不一样
  2. 相较于5.6、5.7版本,5.5版本少了Id字段
  3. use db语句不是每条慢日志都有的
  4. 可能会出现像下边这样的情况,慢查询块# Time:下可能跟了多个慢查询语句

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处理思路

上边我们已经分析了各个版本慢查询语句的构成,接下来我们就要开始收集这些数据了,究竟应该怎么收集呢?

  1. 拼装日志行:mysql 的慢查询日志多行构成了一条完整的日志,日志收集时要把这些行拼装成一条日志传输与存储。
  2. Time行处理:# Time: 开头的行可能不存在,且我们可以通过SET timestamp这个值来确定SQL执行时间,所以选择过滤丢弃Time行
  3. 一条完整的日志:最终将以# User@Host: 开始的行,和以SQL语句结尾的行合并为一条完整的慢日志语句
  4. 确定SQL对应的DB:use db这一行不是所有慢日志SQL都存在的,所以不能通过这个来确定SQL对应的DB,慢日志中也没有字段记录DB,所以这里建议为DB创建账号时添加db name标识,例如我们的账号命名方式为:projectName_dbName,这样看到账号名就知道是哪个DB了
  5. 确定SQL对应的主机:我想通过日志知道这条SQL对应的是哪台数据库服务器怎么办?

    慢日志中同样没有字段记录主机,可以通过filebeat注入字段来解决,例如我们给filebeat的name字段设置为服务器IP,这样最终通过beat.name这个字段就可以确定SQL对应的主机了。

Filebeat配置

filebeat 完整的配置文件如下:

 

重要参数解释:

  • input_type:指定输入的类型是log或者是stdin
  • paths:慢日志路径,支持正则,比如/data/*.log
  • exclude_lines:过滤掉# Time开头的行
  • multiline.pattern:匹配多行时指定正则表达式,这里匹配以# Time或者# User开头的行,Time行要先匹配再过滤
  • multiline.negate:定义上边pattern匹配到的行是否用于多行合并,也就是定义是不是作为日志的一部分
  • multiline.match:定义如何将皮排行组合成时间,在之前或者之后
  • tail_files:定义是从文件开头读取日志还是结尾,这里定义为true,从现在开始收集,之前已存在的不管
  • name:设置filebeat的名字,如果为空则为服务器的主机名,这里我们定义为服务器IP
  • output.kafka:配置要接收日志的kafka集群地址可topic名称

Kafka 接收到的日志格式:

 

{“@timestamp”:”2018-08-07T09:36:00.140Z”,”beat”:{“hostname”:”db-7eb166d3″,”name”:”10.63.144.71″,”version”:”5.4.0″},”input_type”:”log”,”message”:”# User@Host: select[select] @  [10.63.144.16]  Id: 23460596\n# Query_time: 0.155956  Lock_time: 0.000079 Rows_sent: 112  Rows_examined: 366458\nSET timestamp=1533634557;\nSELECT DISTINCT(uid) FROM common_member WHERE hideforum=-1 AND uid != 0;”,”offset”:1753219021,”source”:”/data/slow/mysql_slow.log”,”type”:”log”}

Logstash配置

logstash完整的配置文件如下:

 

重要参数解释:

  • input:配置 kafka 的集群地址和 topic 名字
  • filter:过滤日志文件,主要是对 message 信息(看前文 kafka 接收到的日志格式)进行拆分,拆分成一个一个易读的字段,例如User、Host、Query_time、Lock_time、timestamp等。

    grok段根据我们前文对mysql慢日志的分类分别写不通的正则表达式去匹配,当有多条正则表达式存在时,logstash会从上到下依次匹配,匹配到一条后边的则不再匹配。

    date字段定义了让SQL中的timestamp_mysql字段作为这条日志的时间字段,kibana上看到的实践排序的数据依赖的就是这个时间

  • output:配置ES服务器集群的地址和index,index自动按天分割

kibana查询展示

打开Kibana添加 mysql-slowlog-* 的Index,并选择timestamp,创建Index Pattern

 

进入Discover页面,可以很直观的看到各个时间点慢日志的数量变化,可以根据左侧Field实现简单过滤,搜索框也方便搜索慢日志,例如我要找查询时间大于2s的慢日志,直接在搜索框输入 query_time: > 2 回车即可。

 

点击每一条日志起边的很色箭头能查看具体某一条日志的详情。

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如果你想做个大盘统计慢日志的整体情况,例如top 10 SQL等,也可以很方便的通过web界面配置。

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