Die Überwachung der MySQL-Leistungsmetriken und die Verwaltung Ihrer Datenbank müssen nicht schwierig sein. Ja, das hast du richtig gehört. Mit den richtigen Überwachungsstrategien und -tools können Sie endlich in den Hintergrund treten. Die RED-Methode, gepaart mit den leistungsstarken Überwachungsfunktionen und einfach anzuwendenden Konfigurationsempfehlungen von Releem, nimmt Ihnen die schwere Arbeit ab.

Einführung in die RED-Methode

Die RED-Methode wird traditionell zur Überwachung der Leistung von Webanwendungen und -diensten verwendet, kann aber auch auf die MySQL-Leistungsüberwachung angewendet werden. Releem hat festgestellt, dass das Framework bei der Überwachung von MySQL-Leistungsmetriken gleichermaßen wertvoll ist, da die Herausforderungen, denen sich Datenbanken in Bezug auf Leistung und Zuverlässigkeit gegenübersehen, denen von Webanwendungen entsprechen.

Bei der Anwendung auf MySQL-Datenbanken gliedert sich die RED-Methode in drei kritische Problembereiche, die jeweils Einblicke in den Betriebszustand Ihrer Datenbank bieten:

• Abfragerate (Rate) – Hiermit wird das Volumen der pro Sekunde ausgeführten Abfragen oder Befehle bewertet und bietet ein direktes Maß für die Arbeitslast des Servers. Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewertung der Fähigkeit der Datenbank, gleichzeitige Vorgänge zu verarbeiten, und ihrer Reaktionsfähigkeit auf Benutzeranforderungen.

• Fehlerrate (Fehler) – Die Verfolgung der Häufigkeit von Fehlern in Abfragen gibt Aufschluss über potenzielle Zuverlässigkeitsprobleme innerhalb der Datenbank. Eine hohe Fehlerrate kann auf zugrunde liegende Probleme mit der Abfragesyntax, dem Datenbankschema oder Systemeinschränkungen hinweisen, die sich auf die Gesamtintegrität der Datenbank auswirken. Die primäre MySQL-Metrik zur Überwachung der Rate ist Aborted_clients.

• Abfrageausführungsdauer (Dauer) – Die Dauermetrik ist ein Maß für die Zeit, die für den Abschluss von Abfragen benötigt wird, von der Initiierung bis zur Ausführung. Dieser Leistungsindikator bewertet die Effizienz von Datenabruf- und -verarbeitungsvorgängen, die direkte Auswirkungen auf das Benutzererlebnis und den Systemdurchsatz haben.

Der Zustand dieser Metriken gibt Ihnen einen soliden Einblick in die Leistung Ihrer Datenbank und wiederum in die Erfahrung, die Ihre Benutzer machen. Mit der RED-Methode können Sie leicht beurteilen, was mit Ihrer Datenbank nicht stimmt und was behoben werden muss. Sollten Sie beispielsweise feststellen, dass Abfragen nur langsam ausgeführt werden, kann dies darauf hinweisen, dass die Indizes angepasst oder die betroffenen Abfragen optimiert werden müssen, um die Effizienz zu steigern.

8 MySQL-Leistungsmetriken, die für die RED-Methode wesentlich sind

Um die RED-Methode effektiv auf die MySQL-Leistungsüberwachung anzuwenden, konzentriert sich Releem auf acht kritische Aspekte Ihrer Datenbank. Jedes davon ist auf die eine oder andere Weise mit Rate, Fehlern oder Dauer verknüpft:

1. MySQL-Latenz

Die Latenz misst die Zeit, die zum Ausführen einer Abfrage benötigt wird – vom Moment des Sendens einer Abfrage an die Datenbank bis zur Antwort der Datenbank. Die Latenz hat direkten Einfluss darauf, wie Benutzer Ihre Anwendung wahrnehmen.

Für die meisten Webanwendungen gilt das Erreichen einer Latenz im Bereich von einigen Millisekunden bis zu etwa 10 Millisekunden für Datenbankoperationen als ausgezeichnet. Dieser Bereich gewährleistet ein nahtloses Benutzererlebnis, da die Verzögerung für den Endbenutzer praktisch nicht wahrnehmbar ist.

Sobald die Latenz bei einfachen bis mittelkomplexen Abfragen die 100-Millisekunden-Marke und mehr erreicht, bemerken Benutzer eine Verzögerung. Dies kann problematisch werden, wenn sofortiges Feedback von entscheidender Bedeutung ist, beispielsweise beim Einreichen von Formularen, bei Suchanfragen oder beim dynamischen Laden von Inhalten.

Weitere Informationen zur MySQL-Latenz

2. Durchsatz

Der Durchsatz, quantifiziert als Abfragen pro Sekunde (Queries per Second, QPS), misst die Effizienz Ihrer Datenbank und ihre Fähigkeit, Arbeitslasten zu verwalten. Ein hoher Durchsatz bedeutet ein gut optimiertes Datenbanksystem, das große Abfragevolumina effizient verarbeiten kann. Ein geringer Durchsatz kann auf Leistungsengpässe oder Ressourcenbeschränkungen hinweisen.

Um einen hohen Durchsatz zu erreichen, ist in der Regel eine Kombination aus optimierten SQL-Abfragen, geeigneten Hardwareressourcen (CPU, Speicher und schnelle E/A-Subsysteme) und fein abgestimmten Datenbankkonfigurationen erforderlich.

Weitere Informationen zum Durchsatz

3. Anzahl langsamer Abfragen

Langsame Abfragen sind im Wesentlichen Datenbankanforderungen, die einen vordefinierten Ausführungszeitschwellenwert überschreiten. Sie können diesen Schwellenwert anpassen, um ihn an Ihre spezifischen Leistungsziele oder betrieblichen Benchmarks anzupassen. Durch die Verfolgung der Anzahl langsamer Abfragen können Sie Abfragen identifizieren, die optimiert werden müssen.

Die Identifizierung und Protokollierung dieser langsamen Abfragen erfolgt im slow_query_log, einer speziellen Datei, die zum Speichern von Details zu Abfragen erstellt wurde, die die festgelegten Leistungsstandards nicht erfüllen.

Weitere Informationen zur Anzahl langsamer Abfragen

4. Abgebrochene Clients

Diese Metrik zählt die Anzahl der Verbindungen, die abgebrochen wurden, weil der Client die Verbindung nicht ordnungsgemäß geschlossen hat. Eine hohe Anzahl abgebrochener Klienten kann auf verschiedene Ursachen hinweisen:

• Netzwerklatenz und Jitter verursachen Zeitüberschreitungen
• Serverkapazitätsbeschränkungen führen zu Verbindungsablehnungen
• Ressourcenkonflikt zwischen Abfragen
• Ineffizienzen durch lang laufende Abfragen
• Fehlkonfigurationen in den MySQL-Einstellungen
• Anwendungsfehler führen zu vorzeitigen Verbindungsabbrüchen

Weitere Informationen zu abgebrochenen Kunden

5. CPU-Auslastung

Die CPU ist das Gehirn Ihres Servers. Es führt Befehle aus und führt Berechnungen durch, die es Ihrer Datenbank ermöglichen, Daten zu speichern, abzurufen, zu ändern und zu löschen. Wenn Sie die CPU-Auslastung genau im Auge behalten, können Sie sicherstellen, dass der Server über genügend Rechenleistung verfügt, um seine Arbeitslast zu bewältigen. Eine hohe CPU-Auslastung kann ein verräterisches Zeichen dafür sein, dass ein überlasteter Server Schwierigkeiten hat, mit den an ihn gestellten Anforderungen Schritt zu halten.

Hier sind einige allgemeine Richtlinien, die Sie bei der CPU-Auslastung beachten sollten:

• 50–70 % nachhaltig – Auf dieser Stufe bewältigt Ihre CPU eine mittlere bis hohe Arbeitslast effektiv, es gibt jedoch noch etwas Spielraum für Spitzenlasten. Dies ist ein gesunder Bereich für Server im Normalbetrieb.

• 70–90 % dauerhaft – Wenn die CPU-Auslastung dauerhaft in diesem Bereich liegt, deutet dies auf eine hohe Arbeitslast hin, die nur begrenzten Spielraum für die Bewältigung von Spitzenlasten lässt. Sie sollten den Server genau überwachen.

• Über 90 % dauerhaft – Dies ist ein starker Indikator dafür, dass der Server fast ausgelastet ist oder ausgelastet ist. Erkennbare Leistungsprobleme, darunter langsame Antwortzeiten bei Abfragen und mögliche Zeitüberschreitungen, sind wahrscheinlich. Es ist wichtig, die Ursache zu untersuchen und Optimierungen umzusetzen oder Ressourcen entsprechend zu skalieren.

Hinweis: Gelegentliche Spitzen über diesen Schwellenwerten weisen möglicherweise nicht unbedingt auf ein Problem hin, da Datenbanken für die Bewältigung variabler Lasten ausgelegt sind. Das Schlüsselwort ist nachhaltig. Eine hohe Dauerauslastung ist ein Zeichen dafür, dass Ihr Server einer erheblichen Belastung ausgesetzt ist.

6. RAM-Nutzung

RAM ist eine wichtige Ressource für Datenbanken, da er aktive Daten und Indizes speichert und so einen schnellen Zugriff und eine effiziente Abfrageverarbeitung ermöglicht. Durch die ordnungsgemäße Verwaltung der RAM-Nutzung wird sichergestellt, dass die Datenbank Arbeitslasten effizient bewältigen kann, wodurch sowohl der Datenabruf als auch die Bearbeitungsvorgänge optimiert werden.

Hier sind einige allgemeine Richtlinien, die Sie bei der RAM-Nutzung beachten sollten:

• – Dieser Bereich gilt im Allgemeinen als sicher und zeigt an, dass ausreichend Speicher sowohl für aktuelle Datenbankvorgänge als auch für zusätzliche Arbeitslastspitzen verfügbar ist.

• 70-85 % Auslastung – Wenn die RAM-Nutzung dauerhaft in diesen Bereich fällt, deutet dies darauf hin, dass die Datenbank den verfügbaren Speicher gut nutzt, aber allmählich den Schwellenwert für eine sorgfältige Überwachung erreicht . Wenn Sie zu Spitzenzeiten in diesem Bereich bleiben, kann der Puffer für die Bewältigung plötzlicher Nachfragesteigerungen eingeschränkt sein.

• 85-90 % Auslastung – In diesem Bereich nähert sich der Server seiner Speicherkapazität. Eine hohe Speicherauslastung kann zu einem Anstieg der Festplatten-E/A führen, wenn das System beginnt, Daten von und zur Festplatte auszutauschen. Betrachten Sie dies als Warnsignal dafür, dass entweder die Arbeitslast optimiert oder der physische Speicher des Servers erweitert werden muss.

• >95 % Auslastung – Der Betrieb mit oder über 95 % RAM-Auslastung ist kritisch und führt wahrscheinlich zu Leistungsproblemen. Auf dieser Ebene greift der Server möglicherweise häufig auf Auslagerungen zurück, was zu erheblichen Verlangsamungen und möglicherweise zu Zeitüberschreitungen bei Clientanwendungen führt. Es ist sofortiges Handeln Ihrerseits erforderlich.

7. SWAP-Nutzung

SWAP-Speicherplatz wird verwendet, wenn der physische RAM Ihrer Datenbank vollständig ausgenutzt ist, sodass das System einige der weniger häufig aufgerufenen Daten auf den Festplattenspeicher auslagern kann. Während dieser Mechanismus ein hilfreicher Puffer gegen Fehler aufgrund von unzureichendem Arbeitsspeicher ist, kann die Verwendung von SWAP aufgrund der deutlich langsameren Zugriffszeiten im Vergleich zu RAM die Leistung erheblich beeinträchtigen.

Idealerweise sollte ein MySQL-Server eine geringe bis minimale SWAP-Nutzung aufweisen. Dies zeigt an, dass die Datenbank innerhalb ihres verfügbaren RAM betrieben wird.

Eine hohe SWAP-Nutzung ist ein Warnsignal dafür, dass der physische Speicher des Servers für seine Arbeitslast nicht ausreicht, sodass er für routinemäßige Datenvorgänge auf Festplattenspeicher angewiesen ist. Sie sollten sofort Maßnahmen ergreifen, um dieses Problem zu beheben, indem Sie den Speicherbedarf der Anwendung optimieren oder den RAM des Servers vergrößern.

8. Eingabe-/Ausgabeoperationen pro Sekunde (IOPS)

Die Kennzahl Input/Output Operations per Second (IOPS) gibt an, wie intensiv Ihre Datenbank mit dem zugrunde liegenden Speichersystem – der Festplatte – interagiert. Hohe IOPS-Werte bedeuten eine hohe Datenlast, die zum und vom Speichermedium übertragen wird, was zwar auf eine ausgelastete Datenbank hinweist, aber auch auf potenzielle Engpässe bei der Festplattenleistung hinweisen kann.

Einige Schlüsselfaktoren, die IOPS beeinflussen, sind:

• Die Art des Speichermediums, wobei SSDs in der Regel schneller sind als HDDs
• RAID-Konfigurationen, die für Lese- oder Schreibvorgänge optimiert werden können
• Die spezifischen Anforderungen der Datenbank-Workload, ob leselastig oder schreibintensiv
• Der Grad der Parallelität und Wirksamkeit von Caching-Strategien

Releems umfassende Strategie für das Datenbankmanagement

Releems Ansatz zur MySQL-Leistungsüberwachung besteht darin, ein scharfes Auge auf die wichtigen Details zu behalten. Diese Strategie umfasst die sorgfältige Verfolgung der 8 genannten Metriken – MySQL-Latenz, Durchsatz, langsame Abfragen, abgebrochene Clients, CPU, RAM, SWAP-Nutzung und IOPS – alles im Rahmen der RED-Methode. Durch die Integration dieser Überwachung als Teil der zweimal täglichen Health Checks (19 Metriken!) hilft Releem Ihrer Datenbank, ein hohes Maß an Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit zu erreichen und aufrechtzuerhalten.

Releem überwacht nicht nur die Leistung von MySQL, sondern geht noch einen Schritt weiter, indem es maßgeschneiderte Konfigurationsvorschläge anbietet, die darauf abzielen, bei der Überwachung aufgedeckte Probleme zu beheben. Wir nennen diese Funktion Autopilot für MySQL. Wenn Sie beispielsweise Probleme mit hoher Latenz haben, liefert Releem umsetzbare Erkenntnisse, um Ihre Latenzzahlen wieder in Einklang zu bringen. Unser oberstes Ziel ist es, die Notwendigkeit einer manuellen Überwachung durch leistungsstarke, intuitive Software zu beseitigen, die alle Komplexitäten der Datenbankverwaltung bewältigt, über die Sie sich lieber keine Sorgen machen möchten.

Releem ist weitreichend kompatibel. Ganz gleich, ob Sie Percona, MySQL oder MariaDB für Ihr Datenbankverwaltungssystem verwenden – Releem kann Ihnen helfen. Sehen Sie sich hier die offizielle Liste der unterstützten Systeme an.

Für eine ausführliche Untersuchung der einzelnen Metriken und Best Practices für die MySQL-Datenbanküberwachung und -optimierung sollten Sie Releem.com besuchen.