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通过 Slack 监视慢 SQL 查询

2017-11-02 16:24       

一个获得关于慢查询、意外错误和其它重要日志通知的简单 Go 秘诀。

我的 Slack 机器人提示我一个运行了很长时间 SQL 查询。我应该尽快解决它。

我们不能管理我们无法去测量的东西。每个后台应用程序都需要我们去监视它在数据库上的性能。如果一个特定的查询随着数据量增长变慢,你必须在它变得太慢之前去优化它。

由于 Slack 已经成为我们工作的中心,它也在改变我们监视系统的方式。 虽然我们已经有非常不错的监视工具,如果在系统中任何东西有正在恶化的趋势,让 Slack 机器人告诉我们,也是非常棒的主意。比如,一个太长时间才完成的 SQL 查询,或者,在一个特定的 Go 包中发生一个致命的错误。

在这篇博客文章中,我们将告诉你,通过使用已经支持这些特性的一个简单的日志系统 和 一个已存在的数据库库(database library) 怎么去设置来达到这个目的。

使用记录器

logger 是一个为 Go 库和应用程序使用设计的小型库。在这个例子中我们使用了它的三个重要的特性:

  • 它为测量性能提供了一个简单的定时器。
  • 支持复杂的输出过滤器,因此,你可以从指定的包中选择日志。例如,你可以告诉记录器仅从数据库包中输出,并且仅输出超过 500 ms 的定时器日志。
  • 它有一个 Slack 钩子,因此,你可以过滤并将日志输入到 Slack。

让我们看一下在这个例子中,怎么去使用定时器,稍后我们也将去使用过滤器:

package main

import (
    "github.com/azer/logger"
    "time"
)

var (
  users = logger.New("users")
  database = logger.New("database")
)

func main () {
  users.Info("Hi!")

  timer := database.Timer()
  time.Sleep(time.Millisecond * 250) // sleep 250ms
  timer.End("Connected to database")

  users.Error("Failed to create a new user.", logger.Attrs{
    "e-mail": "foo@bar.com",
  })

  database.Info("Just a random log.")

  fmt.Println("Bye.")
}

运行这个程序没有输出:

$ go run example-01.go
Bye

记录器是缺省静默的,因此,它可以在库的内部使用。我们简单地通过一个环境变量去查看日志:

例如:

$ LOG=database@timer go run example-01.go
01:08:54.997 database(250.095587ms): Connected to database.
Bye

上面的示例我们使用了 database@timer 过滤器去查看 database 包中输出的定时器日志。你也可以试一下其它的过滤器,比如:

  • LOG=*: 所有日志
  • LOG=users@error,database: 所有来自 users 的错误日志,所有来自 database 的所有日志
  • LOG=*@timer,database@info: 来自所有包的定时器日志和错误日志,以及来自 database 的所有日志
  • LOG=*,users@mute: 除了 users 之外的所有日志

发送日志到 Slack

控制台日志是用于开发环境的,但是我们需要产品提供一个友好的界面。感谢 slack-hook, 我们可以很容易地在上面的示例中,使用 Slack 去整合它:

import (
  "github.com/azer/logger"
  "github.com/azer/logger-slack-hook"
)

func init () {
  logger.Hook(&slackhook.Writer{
    WebHookURL: "https://hooks.slack.com/services/...",
    Channel: "slow-queries",
    Username: "Query Person",
    Filter: func (log *logger.Log) bool {
      return log.Package == "database" && log.Level == "TIMER" && log.Elapsed >= 200
    }
  })
}

我们来解释一下,在上面的示例中我们做了什么:

  • 行 #5: 设置入站 webhook url。这个 URL 链接在这里
  • 行 #6: 选择流日志的入口通道。
  • 行 #7: 显示的发送者的用户名。
  • 行 #11: 使用流过滤器,仅输出时间超过 200 ms 的定时器日志。

希望这个示例能给你提供一个大概的思路。如果你有更多的问题,去看这个 记录器的文档。

一个真实的示例: CRUD

crud 是一个用于 Go 的数据库的 ORM 式的类库,它有一个隐藏特性是内部日志系统使用 logger 。这可以让我们很容易地去监视正在运行的 SQL 查询。

查询

这有一个通过给定的 e-mail 去返回用户名的简单查询:

func GetUserNameByEmail (email string) (string, error) {
  var name string
  if err := DB.Read(&name, "SELECT name FROM user WHERE email=?", email); err != nil {
    return "", err
  }

  return name, nil
}

好吧,这个太短了, 感觉好像缺少了什么,让我们增加全部的上下文:

import (
  "github.com/azer/crud"
  _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
  "os"
)

var db *crud.DB

func main () {
  var err error

  DB, err = crud.Connect("mysql", os.Getenv("DATABASE_URL"))
  if err != nil {
    panic(err)
  }

  username, err := GetUserNameByEmail("foo@bar.com")
  if err != nil {
    panic(err)
  }

  fmt.Println("Your username is: ", username)
}

因此,我们有一个通过环境变量 DATABASE_URL 连接到 MySQL 数据库的 crud 实例。如果我们运行这个程序,将看到有一行输出:

$ DATABASE_URL=root:123456@/testdb go run example.go
Your username is: azer

正如我前面提到的,日志是 缺省静默的。让我们看一下 crud 的内部日志:

$ LOG=crud go run example.go
22:56:29.691 crud(0): SQL Query Executed: SELECT username FROM user WHERE email='foo@bar.com'
Your username is: azer

这很简单,并且足够我们去查看在我们的开发环境中查询是怎么执行的。

CRUD 和 Slack 整合

记录器是为配置管理应用程序级的“内部日志系统”而设计的。这意味着,你可以通过在你的应用程序级配置记录器,让 crud 的日志流入 Slack :

import (
  "github.com/azer/logger"
  "github.com/azer/logger-slack-hook"
)

func init () {
  logger.Hook(&slackhook.Writer{
    WebHookURL: "https://hooks.slack.com/services/...",
    Channel: "slow-queries",
    Username: "Query Person",
    Filter: func (log *logger.Log) bool {
      return log.Package == "mysql" && log.Level == "TIMER" && log.Elapsed >= 250
    }
  })
}

在上面的代码中:

  • 我们导入了 logger 和 logger-slack-hook 库。
  • 我们配置记录器日志流入 Slack。这个配置覆盖了代码库中 记录器 所有的用法, 包括第三方依赖。
  • 我们使用了流过滤器,仅输出 MySQL 包中超过 250 ms 的定时器日志。

这种使用方法可以被扩展,而不仅是慢查询报告。我个人使用它去跟踪指定包中的重要错误, 也用于统计一些类似新用户登入或生成支付的日志。

在这篇文章中提到的包

告诉我们 如果你有任何的问题或建议。


via: http://azer.bike/journal/monitoring-slow-sql-queries-via-slack/

作者:Azer Koçulu 译者:qhwdw 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

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