LinkedIn 有超过 500 个内部应用程序基于 MySQL。为了便于管理，提高利用率，他们构建了 MySQL 即服务模型。该模型有个缺点，一个应用程序的查询可能会影响其他应用程序的查询。为了控制查询，他们构建了 Query Analyzer。该工具包含三个组件：代理、中央服务器和 UI。
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LinkedIn 有超过 500 个内部应用程序基于 MySQL。为了便于管理，提高利用率，他们构建了 MySQL 即服务模型。该模型有个缺点，一个应用程序的查询可能会影响其他应用程序的查询。为了控制查询，他们希望收集数据库中运行的查询的完整信息，以便分析优化。近日，LinkedIn 工程师 Karthik Appigatla 撰文介绍了他们在这方面所做的工作。
MySQL Performance Schema 是摆在他们面前的一个选项。MySQL 从 5.5.3 版本开始提供这个特性，它可以从底层监控 MySQL 服务器的运行。这种方法的缺点是，启用或禁用 performance_schema 需要重启。而且，启用该模式会增加大约 8% 到 25% 的开销。另外，分析 Performance Schema 的结果也异常复杂。
还有一个选项是借助查询日志。他们可以预先设定一个阈值，并把所有超过阈值的查询记录在一个文件里用于后续分析。这种方法的缺点是无法捕获所有查询。虽然将阈值设为 0 可以捕获所有查询，但那会导致非常高的 I/O，严重降低系统吞吐量，所以，他们一开始就没有考虑使用这种方式。
为了保证开销最小同时又能有效地度量所有查询，他们构建了 Query Analyzer。该工具包含三个组件，如下图所示：
代理——运行在数据库服务器上。
中央服务器——存储查询信息；
UI——位于中央服务器之上，用于展示 SQL 分析结果。
Query Analyzer 的高层架构
其中，代理使用原始套接字捕获 TCP 数据包并解码，然后使用 MySQL Protocol 从数据包流构建出查询。它会计算查询的响应时间，并将查询发送给一个 Go 例程（他们使用了 Percona GO 程序包），由后者识别出查询指纹。代理会以这个指纹为基础计算生成一个哈希值，作为查询的 KEY。代理会把查询的哈希值、总响应时间、次数、用户、数据库名称等信息存储在哈希表中。如果服务器执行了哈希值相同的查询，那么次数及总响应时间会增加。此外，代理还会存储查询的元数据，包括查询的哈希值、指纹、第一次执行时间、最大时间、最小时间等。代理会定期将收集到的信息发送给中央服务器，并重置计数器。元数据信息只有在发生变化时才会发送。该代理只需要几个 MB 的内存来管理这些数据结构，而其发送信息所占用的带宽则可以忽略不计。
UI 会显示所有不同的查询，如下图所示：
其中有个有趣的指标是查询负载占比，查询负载的计算方法为：
而查询负载占比的计算方法为：
查询负载占比高的查询是需要特别关注的，即使该查询的单次执行时间并不长。点击任意查询，可以查看该查询的趋势图及其他更多信息，如下图所示：
LinkedIn 使用 sysbench 在 MySQL 5.6.29-76.2-log Percona Server (GPL) 上做了基准测试。当并发线程小于 128 时，Query Analyzer 基本不会影响吞吐量。当并发线程数到达 256 时，每秒事务数减少了 5%，这仍然好于 Performance Schema 的 10%。在整个测试过程中，Query Analyzer 占用的 CPU 不足 1%，当并发线程数超过 128 时，其占用的 CPU 也仅为 5%。
Query Analyzer 可以带来许多好处。数据库工程师可以快速定位有问题的查询，高效地分析解决数据库速度变慢的问题。开发人员和业务分析师可以查看查询趋势，检查查询负载。在安全方面，Query Analyzer 可以在数据库收到新的查询请求时发出警告。
最后，虽然时间还没有确定，但 LinkedIn 的最终目标是将 Query Analyzer 开源。
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