慢查询日志监控：定位性能瓶颈的第一步

以下是慢查询日志监控的核心要点及实施指南，涵盖定位原理、配置策略与优化路径：

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一、慢查询日志的核心价值‌

1. ‌性能瓶颈定位‌
   • 记录执行时间超出阈值的SQL/Redis命令，直接暴露数据库操作中的耗时操作（如全表扫描、复杂连接）
   • 通过分析日志中的执行时间、扫描行数、锁等待时间等指标，精准定位问题根源
2. ‌优化优先级识别‌
   • 高频出现的慢查询优先优化，避免资源浪费
   • 未使用索引的查询强制记录（MySQL的log_queries_not_using_indexes参数），暴露索引缺失问题

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二、配置与启用指南‌

‌MySQL 配置示例

# 开启慢查询日志 slow_query_log = ON slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log long_query_time = 1 # 阈值设为1秒 log_queries_not_using_indexes = ON # 记录未走索引的查询 min_examined_row_limit = 100 # 仅记录扫描超100行的查询:ml-citation{ref="4,7" data="citationList"}

‌生效方式‌：修改my.cnf后重启服务，或动态设置：

sql

SET GLOBAL slow_query_log = 1; SET GLOBAL long_query_time = 1;:ml-citation{ref="4" data="citationList"}

‌Redis 配置示例

bash

# 设置10ms以上操作为慢查询（单位：微秒） CONFIG SET slowlog-log-slower-than 10000 CONFIG SET slowlog-max-len 1000 # 日志队列长度:ml-citation{ref="11,13" data="citationList"}

‌日志查看‌：SLOWLOG GET 10 获取最近10条慢查询详情（含时间戳、执行时长、命令参数）

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🔧 ‌三、分析优化全流程‌

1. ‌日志采集与过滤‌
   • MySQL：用pt-query-digest工具解析日志，生成TOP N慢查询报告
   • Redis：通过slowlog get结合时间戳筛选高峰时段慢操作
2. ‌根因诊断‌

   ‌现象‌	‌可能原因‌	‌验证方式‌
   全表扫描	缺失索引或索引失效	EXPLAIN查看执行计划
   锁等待时间长	事务竞争或行锁冲突	检查Lock_time字段
   内存型数据库响应慢	大Key操作或网络延迟	slowlog分析命令复杂度

3. ‌针对性优化‌
   • ‌索引优化‌：对WHERE/ORDER BY字段添加复合索引，遵循最左前缀原则
   • ‌查询重构‌：拆分复杂JOIN、避免SELECT *、改用分页缓存
   • ‌Redis大Key拆分‌：将Hash/List类型拆分为多个子Key

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四、长效监控体系‌

‌工具‌	‌功能‌	‌适用场景‌
‌Prometheus+Grafana‌	可视化慢查询趋势与峰值告警	MySQL/Redis统一监控
‌Percona Monitoring‌	关联慢查询与服务器资源（CPU/IO）	MySQL深度诊断
‌阿里云DAS‌	自动分析Redis慢日志，标注风险命令	云环境托管服务

⚠️ ‌避坑指南‌：

• 生产环境避免long_query_time=0（会导致日志爆炸）
• Redis日志存储在内存中，需定期持久化避免丢失

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优化效果案例‌

某电商平台订单查询优化：

1. 通过慢日志发现SELECT * FROM orders WHERE user_id=? AND status='PENDING' 平均耗时2.3秒2
2. 分析EXPLAIN显示全表扫描，添加(user_id, status)复合索引
3. 优化后查询降至10ms，并发能力提升15倍28

慢查询日志是性能优化的‌起点而非终点‌，需结合执行计划分析与资源监控形成闭环优化链路