使用pt-kill为MySQL保驾护航

运行平稳的数据库，如果遇到CPU狂飙，那很大可能就是慢SQL出现了。DBA首先要保证的是，数据库别跑挂了，所以我们要把那些运行慢的SQL杀死并记录到文件里，以便后面的排查。对于OLTP型业务，主库SELECT类SQL执行不允许超过1s才是合理的；那么对于超过1s的SQL或者对微延迟可以接受查询，理应在从库或者多源库上执行。

那么Percona Tools工具包中也提供了这么一个可以帮你解决这类问题的工具，就是pt-kill。此工具提供了超多选项，其原理就是连接到MySQL并从SHOW PROCESSLIST获取查询并进行过滤，然后执行kill或print动作。需要注意一点的是，在使用pt-kill时，有许多特殊规则要遵循，例如“不要杀死复制线程”，所以要小心不要杀死重要的连接。默认会过滤掉复制线程，请不必担心杀掉复制线程。

其实使用pt-kill大多数情况下，只是想为我们干掉超过一定阈值的SELECT查询并且打印出来（存储到文件或者数据库中），对于DML或者DDL并没有这方面的需求。对于被干掉的SQL可以再做一定的处理，比如报警给相关研发，督促业务改进。

下面是一个以不区分大小写，且以select为前缀的过滤条件来做超时kill。

简单介绍一些相关参数，关于更多详细的参数说明还是看官方网站吧。

--busy-time

批次查询已运行的时间超过这个时间的线程；这里的批次是指pt-kill支持分组处理，如果没有分组那么这里的时间就是单个线程运行的时间。

--match-command

过滤匹配SHOW PROCESSLIST对应的Command字段相关状态的进程，常见状态有Query、Sleep、Binlog Dump、Connect、Delayed insert、Execute、Fetch、Init DB、Kill、Prepare、Processlist、Quit、Reset stmt、Table Dump。与此选项对应的还有--ignore-command，顾名思义就是匹配相关状态的进程。

--ignore-user

过滤忽略User字段相关用户的进程。与此选项对应的还有--match-user，顾名思义就是匹配相关用户的进程。

--match-info

过滤匹配Info字段相关的进程，可以使用select、update、insert、delete来进行匹配，并可使用”|”进行多项匹配，如”select|SELECT|delete|DELETE|update|UPDATE”。

默认严格所有选项都是严格区分大小写，但是通过指定像(?i-xsm:select)这样的正则表达式模式可以使它们不区分大小写，以我上面这种模式写的正则规则 (?i-xsm:^(select))表示的就是不区分大小写，且以不区分大小写的select开头的查询才匹配。

--daemonize

在后台以守护进程的方式运行。

--victim

用来决定kill那种线程， 默认值为oldest，只杀最老的查询（最先发起的）。这是防止被查杀是不是真的长时间运行的查询，他们只是长期等待。这种匹配按时间查询，杀死一个时间最高值。值为all表示杀掉所有满足的线程；值为all-but-oldest表示杀死所有，但时间最长的保留不杀。

--interval

运行检查query的间隔时间，可以根据实际情况调整。如果不加，只执行一次；加上的话，会在后台不停的执行。

--print

打印满足条件的语句。

--kill

杀死满足条件的语句。加了print后，并且会把杀死的SQL打印出来。

--log

存储满足条件的SQL语句，无论是被kill的还是print的。

最后有个问题没解决，使用发现对于Execute状态的查询pt-kill无法生效，对Query状态的没有问题。目前还不知道什么问题，有知道的麻烦告知一下，谢谢。

也就是这个问题，导致我没法真正使用pt-kill工具。然后自己参考pt-kill使用Python写了一个类似的工具，支持多线程，暂时命名为py-kill，哈哈。代码https://github.com/dongwenpeng/py-kill，需要的可以简单定制化一下。

<参考>

https://github.com/dongwenpeng/py-kill

https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/LATEST/pt-kill.html

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