监控MySQL 让Redis帮你助力（redis监听MySQL）

监控MySQL: 让Redis帮你助力

MySQL是当前最流行的关系型数据库之一，被广泛应用于各种类型的应用系统中。但是，随着应用系统规模的不断扩大，MySQL的性能问题越来越受到关注。为了及时发现和解决MySQL的性能问题，开发人员需要付出巨大的努力。此时Redis作为流行的内存数据库，可以提供有价值的信息帮助我们监控MySQL。

Redis是开源的内存键值存储系统，可以作为缓存、消息队列、分布式锁等多种应用场景。作为一个内存数据库，它可以极大地提高应用系统的性能和可扩展性。同时，Redis还可以使用不同的数据结构存储和操作数据。这使得它成为对于开发人员来说非常有用的工具。

在这里，我们将Redis作为一个与MySQL协作的工具介绍，以帮助你更好地监控MySQL。

1. 记录MySQL的查询日志

MySQL的查询日志是一个记录所有客户端的查询和MySQL在服务器上执行的所有语句的日志文件。可以使用以下命令开启查询日志：

SET GLOBAL general_log = 'ON';

开启查询日志后，MySQL将把所有查询语句记录在日志文件中。如果你认为日志文件太大，可以使用以下命令在一个小时之后关闭它：

SET GLOBAL general_log = 'OFF';

2. 解析MySQL查询日志

查询日志是一个文本文件，我们可以使用Redis Stream存储该文件数据。这个数据结构提供了一个有序、可追溯的流，可以回放所有的查询事件。使用以下代码将查询日志记录到Redis Stream中：

“`python

import subprocess

import redis

import time

# 获取MySQL查询日志

def get_mysql_log():

log = []

cmd = ‘tl -n 10 /var/log/mysql/query.log’ # 使用tl命令获取最近的10个日志条目

p = subprocess.Popen(cmd, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)

stdout, stderr = p.communicate()

if p.returncode != 0:

rse Exception(stderr.strip())

for line in stdout.split(‘\n’):

if not line.strip():

continue

log.append(line.strip())

return log

# 将MySQL日志记录到Redis Stream中

def record_mysql_log_to_redis_stream():

conn = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

stream_name = ‘mysql_query_stream’

while True:

log = get_mysql_log()

if log:

for line in log:

res = conn.xadd(stream_name, {‘log’: line})

time.sleep(1)

这个代码通过使用`tl`命令获取MySQL最近的10个日志记录行，然后将它们写入Redis Stream中。

3. 使用Redis Stream检索和分析日志数据

我们可以使用Redis Stream检索和分析日志数据。例如，以异步方式从Redis Stream中获取最新的MySQL日志，并计算最常见的查询类型：

```python
import redis
import time

# 获取Redis Stream中MySQL日志
def get_mysql_log_from_redis_stream():
    conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    last_id = '$'  # 如果没有消息，则从最新的ID开始返回
    while True:
        log = []
        res = conn.xread({'mysql_query_stream': last_id})
        if res:
            last_id = res[0][1][0][0]
            for item in res[0][1]:
                log.append(item[1]['log'])
            analyze(log)
        time.sleep(1)

# 统计MySQL查询类型并输出结果
def analyze(log):
    counts = {}
    for line in log:
        parts = line.split()
        if len(parts) > 1:
            query_type = parts[0].upper()
            counts[query_type] = counts.get(query_type, 0) + 1
    for query_type in counts:
        print('{}: {}'.format(query_type, counts[query_type]))

这个代码每秒从Redis Stream中读取最新的MySQL日志，并计算最常见的查询类型。由于Redis Stream提供了一个可追溯的有序流，我们可以确保不会错过任何事件。而且，通过采用异步的方式，我们可以同时处理多个客户端的请求。

通过上述方法，我们可以使用Redis辅助监控MySQL。记录MySQL的查询日志后，我们可以将它们存储到Redis Stream中。使用Redis Stream的有序、可追溯流的特性，我们可以方便地检索和分析MySQL日志数据。Redis Stream提供了一种快速、可扩展的方式，以处理海量数据，并使之成为监控MySQL的有力工具。