从DB2转到MySQL，做过线上环境的配置，不过是先配置好，然后再把数据导入，前期测试好就行了，具体主主还是主备，还是主主备要看你们的需求了，网上都有配置过程。
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使用 bcc 工具观测 MySQL：1）dbstat功能：将 MySQL/PostgreSQL 的查询延迟汇总为直方图
语法：
dbstat [-h] [-v] [-p [PID [PID ...]]] [-m THRESHOLD] [-u] [-i INTERVAL] {mysql,postgres}
选项：
{mysql,postgres} # 观测哪种数据库-h, --help # 显示帮助然后退出-v, --verbose # 显示BPF程序-p [PID [PID ...]], --pid [PID [PID ...]] # 要观测的进程号，空格分隔-m THRESHOLD, --threshold THRESHOLD # 只统计查询延迟比此阈值高的-u, --microseconds # 以微秒为时间单位来显示延迟(默认单位：毫秒)-i INTERVAL, --interval INTERVAL # 打印摘要的时间间隔(单位：秒)
示例：
# 使用 sysbench 在被观测数据库上执行 select[root@liuan tools]# dbstat mysql -p `pidof mysqld` -uTracing database queries for pids 3350 slower than 0 ms...^C[14:42:26] query latency (us)
2）dbslower
功能：跟踪 MySQL/PostgreSQL 的查询时间高于阈值
语法：
dbslower [-h] [-v] [-p [PID [PID ...]]] [-x PATH] [-m THRESHOLD] {mysql,postgres}
参数：
{mysql,postgres} # 观测哪种数据库 -h, --help # 显示帮助然后退出 -v, --verbose # 显示BPF程序 -p [PID [PID ...]], --pid [PID [PID ...]] # 要观测的进程号，空格分隔 -m THRESHOLD, --threshold THRESHOLD # 只统计查询延迟比此阈值高的 -x PATH, --exe PATH # 数据库二进制文件的位置
示例：
# 使用sysbench在被观测数据库上执行update_index [root@liuan tools]# dbslower mysql -p `pidof mysqld` -m 2 Tracing database queries for pids 3350 slower than 2 ms... TIME(s) PID MS QUERY 1.765087 3350 2.996 UPDATE sbtest1 SET k=k+1 WHERE id=963 3.187147 3350 2.069 UPDATE sbtest1 SET k=k+1 WHERE id=628 5.945987 3350 2.171 UPDATE sbtest1 SET k=k+1 WHERE id=325 7.771761 3350 3.853 UPDATE sbtest1 SET k=k+1 WHERE id=5955. 使用限制
bcc 基于 eBPF 开发（需要 Linux 3.15 及更高版本）。bcc 使用的大部分内容都需要 Linux 4.1 及更高版本。
"bcc.usdt.USDTException: failed to enable probe 'query__start'; a possible cause can be that the probe requires a pid to enable" 需要 MySQL 具备 Dtrace tracepoint。
mysql5.7 的主从复制是多线程了，阿里在这块也很早就做过优化，如果还是用 5.7 以下的社区版本的话，最简单的方式也就是垂直切分，按业务多分几个集群吧，然后一些读写频繁但对数据一致性要求不高的功能尽量扔 redis 实现
你这项目做了mysql 主从分离吗？ 是不是主从同步延迟导致的
你做完update之后直接从mysql客户端看表数据是否当时就已经更新了
MySQL数据库主从延时如何去判断呢？本文我们介绍了两种判断方法：1. Seconds_Behind_Master vs 2. mk-heartbeat，接下来我们就分别介绍这些内容。 日常工作中，对于MySQL主从复制检查，一方面我们要保证复制的整体结构是否正常，另一方面需要检查主从数据是否保持一致。对于前者我们可以通过监控复制线程是否工作正常以及主从延时是否在容忍范围内，对于后者则可以通过分别校验主从表中数据的md5码是否一致，来保证数据一致，可以使用Maatkit工具包中的mk-table- checksum工具去检查。 方法1： 通过监控show slave status\G命令输出的Seconds_Behind_Master参数的值来判断，是否有发生主从延时。其值有这么几种： NULL — 表示io_thread或是sql_thread有任何一个发生故障，也就是该线程的Running状态是No，而非Yes。 0 — 该值为零，是我们极为渴望看到的情况，表示主从复制良好，可以认为lag不存在。 正值— 表示主从已经出现延时，数字越大表示从库落后主库越多。 负值— 几乎很少见，我只是听一些资深的DBA说见过，其实，这是一个BUG值，该参数是不支持负值的，也就是不应该出现。 show slave status\G，该命令的输出结果非常丰厚，给我们的监控提供了很多有意义的参数，比如：Slave_IO_Running该参数可作为 io_thread的监控项，Yes表示io_thread的和主库连接正常并能实施复制工作，No则说明与主库通讯异常，多数情况是由主从间网络引起的问题；Slave_SQL_Running该参数代表sql_thread是否正常，具体就是语句是否执行通过，常会遇到主键重复或是某个表不存在。下面就说到今天的重点Seconds_Behind_Master，该值作为判断主从延时的指标，那么它又是怎么得到这个值的呢，同时，它为什么又受到很多人的质疑？ Seconds_Behind_Master是通过比较sql_thread执行的event的timestamp和 io_thread复制好的event的timestamp（简写为ts）进行比较，而得到的这么一个差值。我们都知道的relay-log和主库的 bin-log里面的内容完全一样，在记录sql语句的同时会被记录上当时的ts，所以比较参考的值来自于binlog，其实主从没有必要与NTP进行同步，也就是说无需保证主从时钟的一致。 你也会发现，其实比较真正是发生在io_thread与sql_thread之间，而io_thread才真正与主库有关联，于是，问题就出来了，当主库I/O负载很大或是网络阻塞，io_thread不能及时复制binlog（没有中断，也在复制），而 sql_thread一直都能跟上io_thread的脚本，这时Seconds_Behind_Master的值是0，也就是我们认为的无延时，但是，实际上不是，你懂得。这也就是为什么大家要批判用这个参数来监控数据库是否发生延时不准的原因，但是这个值并不是总是不准，如果当io_thread与 master网络很好的情况下，那么该值也是很有价值的。 之前，提到Seconds_Behind_Master这个参数会有负值出现，我们已经知道该值是io_thread的最近跟新的ts与sql_thread执行到的ts差值，前者始终是大于后者的，唯一的肯能就是某个event的ts发生了错误，比之前的小了，那么当这种情况发生时，负值出现就成为可能。 方法2： mk-heartbeat，Maatkit万能工具包中的一个工具，被认为可以准确判断复制延时的方法。 mk-heartbeat的实现也是借助timestmp的比较实现的，它首先需要保证主从服务器必须要保持一致，通过与相同的一个NTP server同步时钟。它需要在主库上创建一个heartbeat的表，里面至少有id与ts两个字段，id为server_id，ts就是当前的时间戳 now()，该结构也会被复制到从库上。 表建好以后，会在主库上以后台进程的模式去执行一行更新操作的命令，定期去向表中的插入数据，这个周期默认为1 秒，同时从库也会在后台执行一个监控命令，与主库保持一致的周期去比较，复制过来记录的ts值与主库上的同一条ts值，差值为0表示无延时，差值越大表示延时的秒数越多。 我们都知道复制是异步的ts不肯完全一致，所以该工具允许半秒的差距，在这之内的差异都可忽略认为无延时。这个工具就是通过实打实的复制，巧妙的借用timestamp来检查延时，非常好用！ 关于检查MySQL数据库的主从延时的两种方法就介绍到这里了，希望本次的介绍能够对您有所收获！
