prometheus 临时记录-对查询[5m]的理解

本文探讨了Prometheus查询语句中使用[5m]导致图表无法正常显示的问题。实际上,[5m]获取的是每秒前五分钟内的所有数值,形成二维数组。为在图表上展示,需要对这些数据进行聚合操作,如sum、count、increase、rate或irate,将其转化为一维数组。举例说明,查询jvm_buffer_total_capacity_bytes在特定标签条件下的前五分钟数据,未聚合时会导致图表错误。

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参考:SpringBoot自定义prometheus监控_无人问津的博客-优快云博客 

在promethues的graph页,如果查询metrics_name{tag1:"value1",...},可以查到数据,数据以线图展示,这个比较好理解,就是把这个系列每个时间点的数值绘制了出来,但是我要查五分钟内的:metrics_name{tag1:"value1",...}[5m],图表就无法展示了,一度无法理解,这个不就是应该展示前5分钟的数据吗,出现这种疑惑其实是没有理解prometheus真正用法,在prometheus里,永远要把数据想象成每一秒的数值,图表展示的必须是 【时间(精确到秒)】,【这一秒的数值】,是一个一维数组,而metrics_name{tag1:"value1",...}[5m]查出来的是一个二维数组【时间(精确到秒)】,【这一秒前五分钟内的所有数值】,自然就无法绘制线图了,所以我们要对这个数据的第二维度做一些聚合,例如做个sum,或者统计一下count,或者算一下增长量increase,或者平均增长量rate,或者瞬间增长量irate,就再次将二维数组变成了一维数组,就可以在graph中做展现了,栗子:

jvm_buffer_total_capacity_bytes{container="uimp-kube-container"}

 jvm_buffer_total_capacity_bytes{container="uimp-kube-container"}[5m]

返回的是这一秒的时候,前五分钟的值:

 

 查看graph报错:

 

<think>嗯,用户之前问过如何排查MySQL内存泄漏,现在又提到了Created_tmp_files太大的问题。看来他们可能遇到了性能问题,或者磁盘临时表使用过多的情况。我需要先理解Created_tmp_files这个状态变量的含义。 首先,Created_tmp_files指的是MySQL服务器在执行语句时创建的临时文件数量。当内存中的临时表不够大时,MySQL会转而使用磁盘临时表,这会导致Created_tmp_files的增加。如果这个值过高,说明系统可能频繁使用磁盘临时表,这会影响性能。 接下来,用户为什么会关心这个值太大呢?可能是因为他们观察到数据库响应变慢,或者监控工具提示临时文件过多。这时候需要确定问题的根源,可能是查询优化不够,或者配置参数设置不合理。 需要回顾之前给出的排查步骤,特别是关于临时表和排序的部分。在之前的回答中,我提到了检查Created_tmp_disk_tables和Sort_merge_passes等状态变量。现在用户可能已经检查过这些,并发现Created_tmp_files过高,所以需要更详细的解决方案。 我应该先解释Created_tmp_files的含义,然后分析可能的原因,比如复杂的查询、排序操作、JOIN操作没有索引,或者配置参数如tmp_table_size和max_heap_table_size设置过小。接着,给出优化建议,比如优化查询语句、增加临时表内存大小、添加索引、调整配置,以及使用Explain分析查询计划。 另外,用户可能需要知道如何监控和预防这个问题再次发生,所以需要包括监控命令和定期维护的建议。还要注意区分磁盘临时表和临时文件的不同,确保用户不会混淆这两个指标。 可能用户的应用中有大量的GROUP BY、ORDER BY或者JOIN操作,导致临时表无法在内存中处理。这时候,优化查询和添加合适的索引是关键。此外,检查MySQL的配置参数是否正确,尤其是tmp_table_size和max_heap_table_size是否足够大,但也不能过大,否则会占用过多内存。 需要提醒用户,在调整参数时要逐步进行,并在测试环境中验证效果,避免对生产环境造成影响。同时,使用Explain工具可以帮助识别需要优化的查询部分,比如是否使用了文件排序或者临时表。 最后,总结处理步骤,确保用户有一个清晰的解决路径。可能还需要建议定期分析慢查询日志,优化数据库结构,以及适时升级MySQL版本以获得更好的优化和bug修复。</think>当MySQL状态变量`Created_tmp_files`数值过高时,通常表示服务器频繁使用磁盘临时表处理查询,可能导致性能下降。以下是系统化的分析和解决方案: --- ### **一、Created_tmp_files的定义** - **统计含义**:记录MySQL在执行语句时创建的**临时文件数量**(如排序、GROUP BY等操作需用磁盘存储中间结果)。 - **相关指标**: ```sql SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Created_tmp%'; ``` - `Created_tmp_tables`:内存中创建的临时表总数 - `Created_tmp_disk_tables`:因内存不足转为磁盘临时表的次数 - **关键问题**:若`Created_tmp_disk_tables/Created_tmp_tables`比值高,说明内存临时表空间不足。 --- ### **二、常见原因分析** 1. **复杂查询未优化** - 未合理使用索引的`ORDER BY`、`GROUP BY`、`DISTINCT`或`JOIN`操作。 -查询或派生表(Derived Tables)未优化。 2. **内存分配不足** - `tmp_table_size`和`max_heap_table_size`参数设置过小,导致内存临时表快速溢出到磁盘。 3. **数据类型不匹配** - `TEXT`/`BLOB`大字段参与排序或分组,强制使用磁盘临时表。 4. **高并发场景** - 多个会话同时执行复杂查询,累积产生大量临时文件。 --- ### **三、优化步骤** #### **1. 识别问题查询** ```sql -- 查看当前慢查询 SELECT * FROM information_schema.PROCESSLIST WHERE COMMAND != 'Sleep' AND TIME > 2 ORDER BY TIME DESC; -- 启用慢查询日志(my.cnf配置) slow_query_log = 1 slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log long_query_time = 2 ``` #### **2. 优化查询语句** - **添加索引**:为`WHERE`、`JOIN`、`ORDER BY`、`GROUP BY`涉及的列创建索引。 ```sql -- 示例:为user表的group_id字段添加索引 ALTER TABLE user ADD INDEX idx_group_id (group_id); ``` - **避免隐式类型转换**:确保`JOIN`或`WHERE`条件中字段类型一致。 - **分阶段处理复杂查询**:将多步骤查询拆分为临时表,减少单次处理压力。 #### **3. 调整内存参数** ```ini # 修改my.cnf(建议值为内存的5%-20%,需根据服务器总内存调整) tmp_table_size = 256M max_heap_table_size = 256M ``` - **重启生效**: ```bash systemctl restart mysql ``` #### **4. 强制内存临时表** 对特定查询添加`SQL_BIG_RESULT`或`SQL_SMALL_RESULT`提示: ```sql -- 明确告知优化器使用内存或磁盘 SELECT SQL_SMALL_RESULT id, COUNT(*) FROM sales GROUP BY id; ``` #### **5. 使用Explain分析执行计划** ```sql EXPLAIN SELECT ...; -- 检查Extra列是否出现"Using temporary" ``` - **重点关注**: - `Using temporary`:表示使用了临时- `Using filesort`:表示使用了文件排序 --- ### **四、监控与预防** 1. **实时监控临时文件增长** ```sql SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Created_tmp_files'; ``` 2. **设置警报阈值** 通过Prometheus等工具监控`Created_tmp_files`,当日增量超过预期时触发告警。 3. **定期维护** - 每周分析慢查询日志:`mysqldumpslow -s t /var/log/mysql/slow.log` - 优化表结构:对大表进行分区或归档历史数据。 --- ### **五、特殊场景处理** 1. **内存充足但依然频繁写磁盘** - 检查是否因`BLOB`字段导致强制使用磁盘临时表,改用内存友好的数据类型。 2. **MySQL 8.0优化** 升级到MySQL 8.0+,利用`SQL_CALC_FOUND_ROWS`替代方案和更好的临时表管理。 --- ### **总结** - **短期方案**:调整`tmp_table_size`,优化高频率复杂查询- **长期方案**:建立索引优化机制,定期审查表结构,升级MySQL版本。 - **平衡点**:内存分配需综合考虑服务器总内存和其他组件的需求(如InnoDB缓冲池)。
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