从 MySQL 迁移到 TiDB:使用 SQL-Replay 工具进行真实线上流量回放测试 SOP
导读
在 MySQL 迁移至 TiDB 的过程中,兼容性和性能验证至关重要。SQL-Replay 是一款实用工具,用于评估数据库的兼容性和性能,支持日志解析、查询回放、性能测量和报告生成等功能。
本文介绍了 SQL-Replay 工具的安装和使用步骤,以及如何运用 SQL-Replay 工具,通过回放 MySQL 慢查询日志或抓包流量文件,验证 TiDB 集群的兼容性和性能,提高数据库迁移的成功率和效率。
SQL-Replay 工具介绍
1.1 工具简介
流量回放工具:GitHub - Bowen-Tang/sql-replay: mysql slow query replay
抓包工具:https://github.com/Bowen-Tang/parse-tshark
SQL-Replay 工具是一个设计用于回放 MySQL 慢查询文件和 parse-tshark 抓包文件的 GitHub 开源项目,目的是帮助评估数据库兼容性和性能。这个工具支持多种操作模式,包括解析慢查询日志、回放这些日志、将回放结果加载到数据库中以及生成报告。
1.2 原理概述
以下是 SQL-Replay 工具的核心功能原理:
1. 日志捕获与解析:
a. MySQL 的慢日志文件以及通过 parse-tshark 抓包生成的文件,这些日志中包括 SQL 执行时间、SQL 文本。
b. 该工具可以解析这些日志以提取相关信息,如 SQL 语句、执行时间,以及可能的其他元数据,如执行上下文或执行查询的用户。
2. 查询回放:
a. 在受控环境中回放提取的 SQL 查询至另一套 TiDB 数据库。
3. 性能测量与分析:
a. 在回放期间,通过执行 SQL 查询获取在 TiDB 数据库中的执行时间。
b. 它将这些指标与基准或之前的运行结果进行比较,以识别性能下降或改进。这有助于确定可能引起问题的特定查询或数据库设置。
4. 报告生成:
a. 最后,SQL-Replay 生成报告,提供查询兼容性和性能的见解。这些报告帮助数据库管理员和开发人员理解不同查询对系统的影响,并做出有关优化的明智决策。
通过使用像 SQL-Replay 这样的工具,团队可以确保他们的数据库为性能优化并能有效处理实际负载。这在涉及数据库迁移、升级或重大架构更改的场景中有有作用,对查询性能的影响至关重要。
1.3 适用场景
根据 SQL-Replay 工具的特性和功能,以下是一些适用的场景:
1. SQL 兼容性评估:
使用该工具可以将在 MySQL 数据库上执行过的 SQL 回放至下游 TiDB 数据库,根据执行结果判断下游数据库对 SQL 的兼容度。
2. 数据库性能评估:
在数据库升级或迁移前后,使用 SQL-Replay 来回放实际的生产查询,帮助评估数据库的性能改进或退化。这对于在实施重大更改之前理解潜在的性能问题非常有用。
3. 容灾和高可用性测试:
在计划容灾策略和高可用性解决方案时,SQL-Replay 可用于模拟实际查询负载,以测试系统在主机故障或网络中断时的表现。
4. 开发和测试:
开发人员和测试人员可以使用 SQL-Replay 在开发和测试环境中回放生产环境的查询,确保新开发的功能和优化在面对实际数据和负载时的稳定性和性能。
通过使用 SQL-Replay,团队可以更有效地理解更换数据库带来的差异,确保任何更改都符合预期的性能标准,并减少在生产环境中出现问题的风险。
1.4 支持的 MySQL 数据库
已知支持对以下 MySQL 数据库的慢查询回放至 TiDB。
MySQL 5.6、5.7、8.0
华为云 MySQL RDS
Aurora MySQL 5.7、8.0
当前验证支持的慢日志格式实例如下:
SQL-Replay 使用 SOP
2.1 安装和设置
2.1.1 使用 SQL-Replay
直接下载,或从 GitHub 克隆源码进行本地编译。
根据仓库中提供的文档设置工具,确保所有依赖正确安装。
- 下载 SQL-Replay 可执行程序
- 编译安装 SQL-Replay
- 开启上游 MySQL slow log
设置 long_query_time 为 0,从将每一个 SQL 均记录在慢日志中。MySQL 修改完 long_query_time 参数后应用连接重建后才会生效。
需要注意的是慢日志 long_query_time 设置为 0 会导致大量的慢日志写入,在高并发场景下,可能会对性能有较大的影响(20%+)
2.1.2 使用 Parse-tshark
- 在需要抓取流量的 MySQL 上安装抓包程序 tshark
- 或者下载 parse-tshark 可执行程序
- 或者编译安装 parse-tshark
2.1.3 创建下游 TiDB 回放信息表
- 在下游 TiDB 创建回放信息表
2.2 生成真实业务流量文件
2.2.1 使用 SQL-Replay
慢日志文件方式:在上游 MySQL 数据库上发起真实业务测试,观测 slow log 中是否已有慢日志生成。
2.2.2 使用 parse-tshark
抓包方式获取流量文件:在所有线上 MySQL 实例上,使用 tshark 进行 port 过滤,再二次过滤文件中的 mysql.query 和 响应时间。该方式生成的文件比较大,但对生产性能影响小(7%左右)。
- 抓包
该命令只是根据 3306 端口和 eth0 网卡抓包,以抓取 1 小时为例(每个文件大约 2000MB,最多生成 200 个)
该命令会生成 ts*.pcap 文件。
- 获取抓包过程中的 user db 信息
由于 tshark 抓包时获取 user/db 信息过于复杂、且存在局限性,所以通过工具每隔 500ms 获取一次 MySQL 数据库的 processlist 视图信息,通过源端 IP+端口 与 processlist 视图中的 host 匹配,将信息输出到 host.ini 文件中。
注意:该工具需要和 tshark 抓包同时运行,才能获取完整的 user/db 信息。
- 分析包
该命令针对抓包生成的 pcap 文件进行处理,处理成 SQL-replay 工具可读的文件(建议随后将这些文件传输到执行 SQL 回放的服务器处理)。
多个文件将会被合并至 tshark.log 中。
2.3 解析线上流量日志
2.3.1 使用 SQL-Replay
使用 parse 模式将慢查询日志转换成结构化的 JSON 格式,便于回放。这涉及指定包含慢查询的输入文件和 JSON 文件的输出路径。
2.3.2 使用 parse-tshark
生成 sql-replay 可回放的文件。
将输入的抓包文件 tshark.log、db 和 user 信息文件 host.ini 。根据需要回放的 SQL 填写参数 user_null、db_null。输出可执行 SQL 到 tshark.out 文件中,供回放使用。
2.4 回放 SQL
使用 replay 模式将 MySQL 数据库的 SQL 回放至下游 TiDB。
回放结果会存放在<回放输出路径>下,以<回放任务名称>开头,例如,<回放任务名称>为 sb1_all,则输出文件以 sb1_all.* 命名。
提示:
通过设置 speed 为 n,提高 SQL 回放频率,可以提升 SQL 回放的速度。
当数据库中就一个 database,一个 user 时,使用 -username all -dbname all 来回放。
当数据库中有多个 database、多个 user 时,建议启动多个 SQL-Replay 进程并行回放(否则将出现大量 SQL 报错),每个进程对应不同的 -username 和 -dbname(注意 -db 中的用户名、数据库名也需保持一致)。
2.5 加载回放结果
使用 load 模式将回放结果加载到指定的数据库表中进行进一步分析。其中,<回放输出路径>可以为 SQL-Replay 或 parse-tshark 两种模式的回放 SQL 输出文件。
通过查询 TiDB 数据中目标表的数据,确认是否已完成数据加载。
2.6 生成报告
使用 report 模式从回放数据生成详细报告,帮助理解不同查询对数据库兼容性和性能报告。
通过访问 http://ip:8081 可以查看流量回放报告。
Replay Summary 中,记录了 SQL 总耗时对比、快的 SQL 条数、慢的 SQL 条数、错误的 SQL 条数。
Sql Error Info 中,根据 sql_digest 以及 error_info(前 10 位)排序。
常见问题
如果慢查询中 connection 没有 use db 该怎么办?
通过慢查询回放时,由于日志中没有记录 database 信息,所以在 replay 时,只能指定 -db all,或者不指定,否则不会进行回放(如果想要在慢查询回放时过滤库,可以通过指定 -username 以及 -db 中的用户名和数据库名的形式来完成对应库的回放)。
是否支持流量放大?
没有设计自动的流量放大功能,如果仅需要放大读流量,可以通过启动多个回放程序来加大读流量的方式实现流量放大。
SQL 回放的顺序和上游完全一致么?
SQL 回放顺序并不完全与真实执行顺序相等。
客户长链接和短连接有什么影响么?
在短连接的情况下,可能存在连接数过多的问题
对于海量数据(20TB+)的场景,如何进行真实流量压测?
仿真流量测试在大数据量场景下,还是建议可以全量数据和流量进行测试。如果因为时间周期、成本、重要程度、复杂程度等因素综合考虑无法全量数据压测,建议按照业务主维度(例如游戏服的玩家、订单系统的订单)的 1/4 或者 1/2 等数据进行压测,并且压测时需要将流量放大指定倍数到全流量级别,以便尽量模拟线上的场景,另外就算这样做了,还是可能会存在和线上真实流量较大的偏差,比如其它维度(例如商家维度查询)的跨主维度查询时的数据量可能只有真实流量的 1/4 或者 1/2,从而导致测试数据有一定的偏差。
云上 RDS MySQL 都支持么?
云上 RDS 的慢查询日志格式不尽相同,不一定支持(需要验证慢日志格式);暂不支持 MariaDB,当前无法获取 connection_id,后续加上。
回放时会遇到 too many open files
当 connection_id 值过多(>4096)时,进行回放时会遇到 too many open files 错误,临时解决办法:回放前 ulimit -n 1000000。
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