在 MySQL 中有两个 kill 命令:一个是 kill query + 线程 id,表示终止这个线程中正在执行的语句;一个是 kill connection + 线程 id,这里 connection 可缺省,表示断开这个线程的连接,当然如果这个线程有语句正在执行,也是要先停止正在执行的语句的。
其实大多数情况下,kill query/connection 命令是有效的。比如,执行一个查询的过程中,发现执行时间太久,要放弃继续查询,这时我们就可以用 kill query 命令,终止这条查询语句。
在使用MySQL中,我们对于执行时间过长的SQL想要放弃的方法就是kill这个SQL。在MySQL中kill有两个命令:
这周GreatSQL 8.0.25(基于Percona 8.0.25)二进制版发布了,主要忙着准备ansible安装包和Docker镜像的事,也已经分别发布到gitee和docker上,相关资源链接:
先来说说这俩语法的概念,第一种kill query pid指的是断开当前线程中正在执行的语句,而不断开线程连接。第二种kill pid的方法指的是断开该线程的连接,如果线程中有正在执行的语句,那么也会停止这个语句。
导读:DBA的大部分工作都是围绕着对数据库的维护而展开的,常规的日常维护更是占了绝大多数。本节将围绕日常维护中最常见的三个案例展开讲解,与大家分享排查此类问题的思路。
是否为归档模式 数据库是否为归档模式,可以使用archivelog list查看 是否为force logging模式 数据库是否启用了force logging 是否使用spfile 这个新特性,其实还是比较实用的,建议开启,对于变更都能够及时统筹管理。所以这个特性mysql还是可以借鉴一下。 归档频率是否过高 数据库的归档频率是否过高,每个小时的归档日志量是否过大。比如500M为一个基准。 内核参数设置是否得当 内核参数设置的情况需要提前规律,是否存在不合理的
Mysql高可用环境的搭建比较麻烦,这使很多人都不去搭建高可用环境,等到有问题时再说 最近Mysql的动作很快,新版本的发布频繁,推出很多新的好用功能及插件,其中了就包括了简化高可用环境的搭建难度 下面就体验一下新的搭建方法,的确方便了很多 整个过程包括: 基础环境的安装(mysql 5.7.15、mysql-shell、mysql-router) 部署多个实例 创建集群 部署 Mysql Router 故障测试 其中第1步的过程较长,便不在本文中介绍,有兴趣自己搭建的小伙伴可以发送消息:01,获取相关安装
备库在应用主库同步的DDL操作语句处于Waiting for table metadata lock
在一个低配MySQL数据库(笔记本电脑虚机环境,虚机配置2CPU/3G内存),在3000万级别的大量数据LOAD DATA方式导入时,坚持一小时后,终于被KO了,甚至没写下任何有用的日志,只是在操作界面报错:
我们知道MySQL是采用WAL技术实现事务的持久性的,所谓的WAL技术是指在写磁盘前先写log,保证在MySQL服务器crash之后,通过redo log来数据找回来。要通过redo log来找到未写入磁盘的数据,则需要将redo log落盘,在Innodb中通过ib_logfile文件组来控制redo log的个数以及大小。
功能: 列出正在运行的线程以及这些线程的状态,这对了解客户端执行那些操作很有帮助。
最近在mysqldump时,遭遇mysqldump: Error 2013错误。以为是常见的参数设置有问题,调整之后,也没有任何成效。原来发生了OOM,以下是其具体描述。
众所周知,MySQL5.7对于半同步增强的其中一个部分是对ack确认动作的改进。在5.6下的半同步的ack确认是在storage commit之后,这就带来了两个问题
某客户使用TDSQL MySQL8.0版本,在跑批场景下出现连接中断现象。业务反馈的错误信息如下:
MySQL 源码数量庞大,各种功能的代码盘根错节,相互交织在一起,形成一张复杂的网。
我们也许有过这样的经历:用 mysql 客户端连上数据库,执行一条 SQL,结果迟迟执行不完,我们等得不耐烦了,顺手就是一个 Ctrl + C。
前几天有客户测试使用云数据库的时候提出要禁止mydumper 关闭redo log的操作 (说白了就是导入数据时保持MySQL 实例的redo logging功能), 这才想起 在 MySQL 8.0.21 版本中,开启了一个新特性 “Redo Logging 动态开关”。
在对MySQL 8.0.26 vs GreatSQL 8.0.25的对比测试过程中,有一个环节是人为制造磁盘满的场景,看看MGR是否还能正常响应请求。
MYSQL 中有一个重要的特性就是锁,如何认识到锁的概念对于使用MYSQL有着重要的意义,针对与锁的认识,以及发现我们需要通过MYSQL本身的performance_schema 中的表来了解,不熟悉这一个系列的同学可以去从之前的performance_schema 系列里面去了解performance_schema的日常使用。MYSQL的锁可以从 metadata 和 表锁开始。
今天早上在公司,遇到了一个系统负载的问题,问题的内容如下:某个从库上的系统负载从5月26日开始,一直处于比较高的状态,磁盘IO也比较高,这里我先截取一部分监控的曲线图:
以前感觉就是好像如果kill一个session之后立即执行其他操作,则会立即报错,但v$session中好像还是有这条记录,过了不知道具体多久,才会清除。了解的不系统,因此,接下来就用实验来再说明这个问题。
logstash 可以处理各类日志,对于Apache和Nginx的访问日志,由于遵循统一标准,在 grok patterns 中已经有现成定义, 一条 COMBINEDAPACHELOG 就可以匹配
在Oracle中,如何彻底杀掉会话?V$SESSION的STATUS为KILLED的情况下如何找到相关的后台OS进程?
01 问题起因 目前在线上安装MySQL现在都是通过平台化操作的,平台化的后台操作逻辑也是将安装的脚本直接运行。昨天在安装的过程中总是出现错误,错误的提示信息大概如下:
本文为笔者 2 年前写一篇说明性文章,发现很多同学都在问这个问题,因此做一次分享。
InnoDB Cluster初印象 记得MySQL Group Replicatioin 刚开始的时候,MySQL界很是轰动,等待了多年,终于有了官方的这个高可用解决方案。你要说还有一些方案补充,比如MySQL Cluster,MySQL Proxy,这些的使用率个人感觉还是不高,也就是经受的考验还不够,原因有很多,就不赘述了。 不久,我和一个MySQL DBA有了下面的一个基本对话。 我: MySQL GR GA之后,里面的自动切换功能确实很赞,能够做到读写分离,原本MHA的方案现
原文地址 https://mydbops.wordpress.com/2022/02/07/estimating-time-for-rollback-operation/
关于监控系统我们前面介绍了很多,学会了如何使用Django新建网站以及获取数据监控数据至MySQL或redis
这是去年在线上遇到了一个系统负载的问题,问题的内容如下:某个从库上的系统负载从5天前开始,一直处于比较高的状态,磁盘IO也比较高,这里我先截取一部分监控的曲线图:
自己的腾讯云 服务器为 学生机1核2G 的 自己的docker 容器中本来有2个mysql 服务(配置的为主从复制),1 个redis 其中提供服务mysql 最近总是重启,导致自己的java 环境挂掉,一直想解决。
相信有不少同学都看过“DBA随笔”,幕后的作者是我前同事小叶,作为小叶的导师,我教过他正事,也教过一些坏的习惯,不过写笔记这个习惯算是小叶自己开窍了,他已经坚持了很长一段时间了,这股学习劲头值得点赞,圈子就这么大,其实要深耕做点事情靠的还是兴趣和坚持。
系统:centos7 主库 M:192.168.16.12:3306 从库 S:192.168.16.15:3306 主从复制:传统复制
ERROR NO 是1756,而且只是 Slave_SQL_Running 停了。
在日常的使用过程中,时不时会遇到个别,或者大量的连接堆积在 MySQL 中的现象,这时一般会考虑使用 kill 命令强制杀死这些长时间堆积起来的连接,尽快释放连接数和数据库服务器的 CPU 资源。
正如题目所述,在自动化测试场景下,通过 systemd 无法启动 MySQL。连续 kill -9 结束实例进程,检测 mysqld 在退出后是否会被正确拉起。
在oozie的运行过程当中可能会出现错误,比如数据库连接不上,或者作业执行报错导致流程进入suspend或者killed状态,这个时候我们就要分析了,如果确实是数据或者是网络有问题,我们比如把问题解决了才可以重新运行作业。重新运行作业分两种情况,suspend状态和killed状态的,这两种状态是要通过不同的处理方式来处理的。 (1)suspend状态的我们可以用resume方式来在挂起的地方恢复作业,重新运行,或者是先杀掉它,让它进入killed状态,再进行重新运行。 public sta
在上周巡检系统的时候发现session列表中显示有一个session的状态为“KILLED",当时没有太在意,等到周一回来做检查的时候,发现那个session的状态还是为KILLED. 这肯定是个问题,我们来看看这个session的情况。从v$session里可以看出这个session最早是在7月8日初始化的。 SQL> select sid,serial#,status,logon_time ,paddr from v$session where status='KILLED'; SID
1、Oozie的简单介绍: 1、Oozie是一个工作流引擎服务器,用于运行hadoop map/reduce和hive等任务工作流,同时Oozie还是一个Java web程序,运行在Java Servlet容器中,如Tomcat中。Oozie以action为基本任务单元,可以将多个action构成一个DAG图,(有向五环图Direct Acyclic Graph)的模式进行运行。Oozie工作流通过HPDL(一种通过XML自定义处理的语言)来构造Oozie的工作流。一个Oozie服务器主要包括四个服务:Oo
生产环境下使用 logstash 经常会遇到多种格式的日志,比如 mongodb 的慢日志,nginx或apache的访问日志,系统syslog日志,mysql的慢日志等
被kill的线程不会立即停止,因为当我们对表做增删改查时,会在表上加MDL读锁,因此如果立即停止,MDL读锁将会无法释放。
每当执行SQL运行缓慢时,我们都会使用 show processlist 查看一下mysql当前进程的执行情况;(如下)
离线数据分析平台实战——180Oozie工作流使用介绍 Oozie工作流介绍 Oozie的四大组件服务分别是: workflow, coordinator, bundle和sla。 其中sla是作为监控服务协议的一个组件, workflow定义oozie的基本工作流, coordinator定义定时(或者是根据其他资源指标)运行的workflow任务, bundle是将多个coordinator作为一个组件一起管理。 也就是说workflow是oozie中最基本的一个服务组件。 三大服务的的关系
最近看了一篇文章:Tracking Down “Invisible” OOM Kills in Kubernetes,其讲述的是由于内存不足导致Pod中的进程被killed,但Pod并没有重启,也没有任何日志或kubernetes事件,只有一个"Exit Code: 137"的信息,导致难以进一步定位问题。最后还是通过查看节点系统日志才发现如下信息:
上周上线完之后,平台频繁出现问题,从服务器查看pod状态为Running 但是从日志中查看就是直接被killed 检查过nginx日志、数据库等未发现异常
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起行列转换,大家是既熟悉又陌生,在oracle 10g版本之前如果要做行列转换,都基本得使用decode来完成,在11g中情况有了改观,可以直接使用pivot特性来完成。这种方式相比decode来说要更加简洁清晰。 我们来举两个例子来说明一下。 -->session状态的监控 对于数据库中的session状态监控可以作为系统运维工作的一部分,一旦发现session异常就可以很快定位出可能是哪些类型的问题。 我们创建一个临时表来替代v$session来说明。 create table session_te
本文并不准备说明如何开启记录慢查询,只是将一些重要的部分进行解析。如何记录慢查询可以自行参考官方文档:
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