Monitorar as métricas de desempenho do MySQL e gerenciar seu banco de dados não precisa ser difícil. Sim, você ouviu certo. Com as estratégias e ferramentas de monitoramento adequadas à sua disposição, você pode finalmente ficar em segundo plano. O método RED, combinado com os poderosos recursos de monitoramento do Releem e recomendações de configuração fáceis de aplicar, faz o trabalho pesado para você.

Introdução ao Método RED

O método RED é tradicionalmente usado para monitorar o desempenho de aplicações e serviços web, mas também pode ser aplicado ao monitoramento de desempenho do MySQL. Releem descobriu que a estrutura é igualmente valiosa no monitoramento das métricas de desempenho do MySQL porque os desafios enfrentados pelos bancos de dados, em termos de desempenho e confiabilidade, refletem aqueles encontrados pelas aplicações web.

Quando aplicado a bancos de dados MySQL, o método RED se divide em três áreas críticas de preocupação, cada uma fornecendo insights sobre a saúde operacional do seu banco de dados:

• Query Rate (Rate) – Avalia o volume de consultas ou comandos executados por segundo, oferecendo uma medida direta da carga de trabalho do servidor. É fundamental para avaliar a capacidade do banco de dados de lidar com operações simultâneas e sua capacidade de resposta às demandas do usuário.

• Taxa de erros (Erros) – Rastrear a frequência de erros em consultas esclarece possíveis problemas de confiabilidade no banco de dados. Uma alta taxa de erros pode indicar problemas subjacentes com a sintaxe da consulta, o esquema do banco de dados ou restrições do sistema que estão afetando a integridade geral do banco de dados. A principal métrica do MySQL para taxa de monitoramento é Aborted_clients.

• Duração da execução da consulta (duração) – A métrica de duração é uma medida do tempo que as consultas levam para serem concluídas, desde o início até a execução. Este indicador de desempenho avalia a eficiência das operações de recuperação e processamento de dados que têm impactos diretos na experiência do usuário e no rendimento do sistema.

A integridade dessas métricas fornece uma compreensão sólida do desempenho do seu banco de dados e, por sua vez, da experiência que seus usuários estão tendo. O método RED facilita avaliar o que está errado com seu banco de dados e o que precisa ser corrigido. Por exemplo, se você descobrir que as consultas estão sendo executadas lentamente, isso pode sinalizar a necessidade de ajustar os índices ou otimizar as consultas afetadas para aumentar a eficiência.

8 métricas de desempenho do MySQL essenciais para o método RED

Para aplicar o método RED de maneira eficaz ao monitoramento de desempenho do MySQL, Releem se concentra em oito aspectos críticos do seu banco de dados. Cada um deles está vinculado à taxa, erros ou duração de uma forma ou de outra:

1. Latência do MySQL

A latência mede o tempo que leva para executar uma consulta – desde o momento em que uma consulta é enviada ao banco de dados até que o banco de dados responda. A latência influencia diretamente como os usuários percebem seu aplicativo.

Para a maioria das aplicações web, alcançar uma latência na faixa de alguns milissegundos até cerca de 10 milissegundos para operações de banco de dados é considerado excelente. Esta gama garante uma experiência de utilizador perfeita, uma vez que o atraso é praticamente impercetível para o utilizador final.

Quando a latência atinge a marca de 100 milissegundos e além para consultas simples a moderadamente complexas, os usuários começam a notar um atraso. Isso pode se tornar problemático quando o feedback imediato é crítico, como no envio de formulários, consultas de pesquisa ou carregamento dinâmico de conteúdo.

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2. Taxa de transferência

A taxa de transferência, quantificada como consultas por segundo (QPS), mede a eficiência do seu banco de dados e sua capacidade de gerenciar cargas de trabalho. Alto rendimento significa um sistema de banco de dados bem otimizado que pode lidar com volumes de consultas significativos com eficiência. O baixo rendimento pode indicar gargalos de desempenho ou limitações de recursos.

Alcançar alto rendimento normalmente envolve uma combinação de consultas SQL otimizadas, recursos de hardware apropriados (CPU, memória e subsistemas de E/S rápidos) e configurações de banco de dados ajustadas.

Para saber mais sobre rendimento

3. Contagem de consultas lentas

Consultas lentas são essencialmente solicitações de banco de dados que violam um limite de tempo de execução predefinido. Você pode ajustar esse limite para atender aos seus objetivos de desempenho específicos ou benchmarks operacionais. Rastrear a contagem de consultas lentas é a forma de identificar consultas que precisam de otimização.

A identificação e o registro dessas consultas lentas ocorrem no slow_query_log, um arquivo dedicado criado para armazenar detalhes sobre consultas que não atendem aos padrões de desempenho definidos.

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4. Clientes abortados

Essa métrica conta o número de conexões que foram abortadas porque o cliente não fechou a conexão corretamente. Um grande número de clientes abortados pode indicar uma série de causas:

• Latência e instabilidade da rede causando tempos limite
• Limites de capacidade do servidor levando a rejeições de conexão
• Contenção de recursos entre consultas
• Ineficiências de consultas de longa duração
• Configurações incorretas nas configurações do MySQL
• Erros de aplicativos que provocam desconexões prematuras

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5. Uso da CPU

A CPU é o cérebro do seu servidor. Ele executa comandos e cálculos que permitem que seu banco de dados armazene, recupere, modifique e exclua dados. Ficar de olho no uso da CPU ajuda a garantir que o servidor tenha capacidade de processamento suficiente para lidar com sua carga de trabalho. O alto uso da CPU pode ser um sinal revelador de que um servidor sobrecarregado está lutando para atender às demandas impostas a ele.

Aqui estão algumas diretrizes gerais a serem consideradas para o uso da CPU:

• 50-70% sustentado – Nesse nível, sua CPU está lidando com uma carga de trabalho moderada a pesada de maneira eficaz, mas ainda há espaço para cargas de pico. É uma faixa saudável para servidores em operação normal.

• 70-90% sustentado – Quando o uso da CPU cai consistentemente dentro dessa faixa, isso indica uma alta carga de trabalho que deixa espaço limitado para lidar com demandas de pico. Você deve monitorar o servidor de perto.

• Acima de 90% sustentado – Este é um forte indicador de que o servidor está próximo ou atingiu sua capacidade. É provável que haja problemas de desempenho perceptíveis, incluindo tempos de resposta de consulta lentos e possíveis tempos limite. É fundamental investigar a causa e implementar otimizações ou dimensionar recursos adequadamente.

Observação: Picos ocasionais acima desses limites podem não indicar necessariamente um problema, pois os bancos de dados são projetados para lidar com cargas variáveis. A palavra-chave é sustentada. O alto uso sustentado é um sinal de que seu servidor está sob pressão significativa.

6. Uso de RAM

RAM é um recurso fundamental para bancos de dados, pois armazena dados e índices ativos, permitindo acesso rápido e processamento eficiente de consultas. O gerenciamento adequado do uso de RAM garante que o banco de dados possa lidar com cargas de trabalho de forma eficiente, otimizando as operações de recuperação e manipulação de dados.

Aqui estão algumas diretrizes gerais a serem consideradas para o uso de RAM:

• – Este intervalo é geralmente considerado seguro e indica que há memória suficiente disponível para operações atuais de banco de dados e picos de carga de trabalho adicionais.

• 70-85% de utilização – Quando o uso de RAM cai consistentemente dentro dessa faixa, isso sugere que o banco de dados está fazendo bom uso da memória disponível, mas está começando a atingir o limite para monitoramento cuidadoso . Permanecer nesta faixa durante horários de pico pode limitar o buffer para lidar com aumentos repentinos na demanda.

• 85-90% de utilização – Nessa faixa, o servidor está se aproximando de sua capacidade de memória. A alta utilização da memória pode levar ao aumento da E/S do disco à medida que o sistema começa a trocar dados de e para o disco. Considere isso um sinal de alerta de que a carga de trabalho precisa ser otimizada ou a memória física do servidor precisa ser expandida.

• >95% de utilização – Operar com 95% ou mais de uso de RAM é crítico e pode causar problemas de desempenho. Nesse nível, o servidor pode recorrer frequentemente à troca, levando a lentidão severa e potencialmente causando tempos limite para aplicativos clientes. É necessária uma ação imediata de sua parte.

7. Uso de SWAP

O espaço SWAP é usado quando a RAM física do seu banco de dados é totalmente utilizada, permitindo que o sistema transfira alguns dos dados acessados ​​com menos frequência para o armazenamento em disco. Embora esse mecanismo seja um buffer útil contra erros de falta de memória, confiar no SWAP pode afetar gravemente o desempenho devido aos tempos de acesso significativamente mais lentos em comparação com a RAM.

Idealmente, um servidor MySQL deve apresentar uso de SWAP baixo a mínimo. Isso indica que o banco de dados está operando dentro da RAM disponível.

O alto uso de SWAP é um sinal de alerta que indica que a memória física do servidor é insuficiente para sua carga de trabalho, forçando-o a depender de espaço em disco para operações rotineiras de dados. Você deve tomar medidas imediatas para resolver isso, otimizando as demandas de memória do aplicativo ou aumentando a RAM do servidor.

8. Operações de entrada/saída por segundo (IOPS)

A métrica de operações de entrada/saída por segundo (IOPS) indica a intensidade com que seu banco de dados interage com seu sistema de armazenamento subjacente – também conhecido como disco. Altos níveis de IOPS significam uma carga pesada de dados sendo transferidos de e para a mídia de armazenamento, o que, embora seja indicativo de um banco de dados ocupado, também pode destacar possíveis gargalos no desempenho do disco.

Alguns fatores-chave que influenciam o IOPS incluem:

• O tipo de mídia de armazenamento, com SSDs normalmente superando os HDDs em velocidade
• Configurações RAID, que podem otimizar operações de leitura ou gravação
• As demandas específicas da carga de trabalho do banco de dados, seja com muita leitura ou gravação
• O nível de simultaneidade e eficácia das estratégias de cache

Estratégia abrangente da Releem para gerenciamento de banco de dados

A abordagem de Releem para monitoramento de desempenho do MySQL consiste em manter um olhar atento aos detalhes importantes. Esta estratégia inclui rastreamento diligente das 8 métricas mencionadas – latência do MySQL, taxa de transferência, consultas lentas, clientes abortados, CPU, RAM, uso de SWAP e IOPS – tudo dentro da estrutura do Método RED. Ao integrar esse monitoramento como parte das verificações de integridade duas vezes ao dia (19 métricas!), Releem ajuda seu banco de dados a alcançar e manter altos níveis de desempenho, confiabilidade e escalabilidade.

Além de apenas controlar o desempenho do MySQL, Releem vai um passo além, oferecendo sugestões de configuração personalizadas com o objetivo de corrigir quaisquer problemas descobertos durante o monitoramento. Chamamos esse recurso de Autopilot para MySQL. Por exemplo, se você estiver tendo problemas com alta latência, Releem fornecerá insights acionáveis ​​para alinhar seus números de latência. Nosso objetivo final é eliminar a necessidade de supervisão manual com um software poderoso e intuitivo que lida com todas as complexidades do gerenciamento de banco de dados com as quais você prefere não se preocupar.

Releem tem ampla compatibilidade, portanto, quer você use Percona, MySQL ou MariaDB para seu sistema de gerenciamento de banco de dados - Releem pode ajudar. Confira a lista oficial de sistemas suportados aqui.

Para uma exploração aprofundada de cada métrica e práticas recomendadas para monitoramento e otimização de banco de dados MySQL, visite Releem.com.