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 问题

最近有好几个朋友问，如何将 performance_schema.events_statements_xxx 中的 TIMER 字段（主要是TIMER_START和TIMER_END）转换为日期时间。

因为 TIMER 字段的单位是皮秒（picosecond），所以很多童鞋会尝试直接转换，但转换后的结果并不对，看下面这个示例。

mysql> select * from performance_schema.events_statements_current limit 1\G
*************************** 1. row ***************************THREAD_ID: 57EVENT_ID: 13END_EVENT_ID: 13EVENT_NAME: statement/sql/commitSOURCE: log_event.cc:4825TIMER_START: 3304047000000TIMER_END: 3305287000000TIMER_WAIT: 1240000000...EXECUTION_ENGINE: PRIMARY
1 row in set (0.00 sec)# 因为1秒等于10^12皮秒，所以需要先除以 1000000000000。
mysql> select from_unixtime(3304047000000/1000000000000);
+--------------------------------------------+
| from_unixtime(3304047000000/1000000000000) |
+--------------------------------------------+
| 1970-01-01 08:00:03.3040                   |
+--------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

下面会从源码角度分析 TIMER 字段的生成逻辑。

对源码分析不感兴趣的童鞋，可直接跳到后面的案例部分看结论。

TIMER 字段的生成逻辑

当我们查询 events_statements_xxx 表时，会调用对应的 make_row() 函数来生成行数据。

如 events_statements_current 表，对应的生成函数是 table_events_statements_current::make_row()。

make_row 会调用 make_row_part_1 和 make_row_part_2 来生成数据。

TIMER_START、TIMER_END 实际上就是table_events_statements_common::make_row_part_1调用to_pico来生成的。

int table_events_statements_common::make_row_part_1(PFS_events_statements *statement, sql_digest_storage *digest) {ulonglong timer_end;...m_normalizer->to_pico(statement->m_timer_start, timer_end,&m_row.m_timer_start, &m_row.m_timer_end,&m_row.m_timer_wait);m_row.m_lock_time = statement->m_lock_time * MICROSEC_TO_PICOSEC;m_row.m_name = klass->m_name.str();m_row.m_name_length = klass->m_name.length();...return 0;
}void time_normalizer::to_pico(ulonglong start, ulonglong end,ulonglong *pico_start, ulonglong *pico_end,ulonglong *pico_wait) {if (start == 0) {*pico_start = 0;*pico_end = 0;*pico_wait = 0;} else {*pico_start = (start - m_v0) * m_factor;if (end == 0) {*pico_end = 0;*pico_wait = 0;} else {*pico_end = (end - m_v0) * m_factor;*pico_wait = (end - start) * m_factor;}}
}

函数中的 start 和 end 分别对应语句的开始时间（m_timer_start）和结束时间（m_timer_end）。

如果 start，end 不为 0，则 pico_start = (start - m_v0) * m_factor，pico_end = (end - m_v0) * m_factor。

pico_start、pico_end 即我们在 events_statements_current 中看到的 TIMER_START 和 TIMER_END。

m_timer_start 和 m_timer_end 的实现逻辑

如果 performance_schema.setup_instruments 中 statement 相关的采集项开启了（默认开启），则语句在开始和结束时会分别调用pfs_start_statement_vc() 和pfs_end_statement_vc()这两个函数。

m_timer_start 和 m_timer_end 实际上就是在这两个函数中被赋值的。

void pfs_start_statement_vc(PSI_statement_locker *locker, const char *db,uint db_len, const char *src_file, uint src_line) {...if (flags & STATE_FLAG_TIMED) {timer_start = get_statement_timer();state->m_timer_start = timer_start;}...pfs->m_timer_start = timer_start;...
}void pfs_end_statement_vc(PSI_statement_locker *locker, void *stmt_da) {...if (flags & STATE_FLAG_TIMED) {timer_end = get_statement_timer();wait_time = timer_end - state->m_timer_start;}...pfs->m_timer_end = timer_end;...
}

可以看到，无论是语句开始时间（timer_start）还是结束时间（timer_end），调用的都是get_statement_timer()。

接下来，我们看看get_statement_timer()的具体实现。

ulonglong inline get_statement_timer() { return USED_TIMER(); }# 如果有其它的计数器实现，只需更新宏定义即可。
#define USED_TIMER my_timer_nanosecondsulonglong my_timer_nanoseconds(void) {...
#elif defined(HAVE_CLOCK_GETTIME) && defined(CLOCK_REALTIME){struct timespec tp;clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &tp);return (ulonglong)tp.tv_sec * 1000000000 + (ulonglong)tp.tv_nsec;}...
#elsereturn 0;
#endif
}

get_statement_timer()调用的是 USED_TIMER()，而 USED_TIMER 只不过是个宏定义，实际调用的还是my_timer_nanoseconds。

my_timer_nanoseconds是一个计时器函数，用于获取系统当前时间，并将其转换为纳秒级别的时间戳。不同的系统，会使用不同的方法来获取。

对于 linux 系统，它会首先调用clock_gettime函数获取系统当前时间，然后再将其转换为纳秒。

所以，语句的开始时间（m_timer_start）和结束时间（m_timer_end）取的都是系统当前时间。

m_v0 和 m_factor 的实现逻辑

m_v0和m_factor是结构体 time_normalizer 中的两个变量。其中，

• m_v0：实例的启动时间（计数器值）。
• m_factor：将计数器值转换为皮秒的转换因子。

这两个变量是在实例启动时被赋值的。

void init_timers(void) {double pico_frequency = 1.0e12;...my_timer_init(&pfs_timer_info);...cycle_v0 = my_timer_cycles();nanosec_v0 = my_timer_nanoseconds(); # 获取系统当前时间，以纳秒表示。...if (pfs_timer_info.nanoseconds.frequency > 0) {nanosec_to_pico =lrint(pico_frequency / (double)pfs_timer_info.nanoseconds.frequency);} else {nanosec_to_pico = 0;}...to_pico_data[TIMER_NAME_NANOSEC].m_v0 = nanosec_v0;to_pico_data[TIMER_NAME_NANOSEC].m_factor = nanosec_to_pico;...
}

可以看到，nanosec_v0 调用的函数，实际上同 m_timer_start、m_timer_end 一样，都是my_timer_nanoseconds。

nanosec_to_pico 是将纳秒转换为皮秒的转换因子，等于 1.0e12/1.0e9 = 1000。

案例

基于上面的分析，我们总结下 TIMER_START 的计算公式。

TIMER_START = （语句执行时的系统时间（单位纳秒）- 实例启动时的系统时间（单位纳秒））* 1000

所以，如果要获取语句执行时的系统时间，可将 TIMER_START 除以 1000，然后再加上实例启动时的系统时间。

而实例启动时的系统时间，可通过当前时间（now）减去Uptime这个状态变量来实现。

下面我们通过一个具体的案例来验证下。

mysql> create database test;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)mysql> create table test.t1(id int primary key, c1 datetime(6));
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)mysql> insert into test.t1 values(1, now(6));
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)mysql> select * from test.t1;
+----+----------------------------+
| id | c1                         |
+----+----------------------------+
|  1 | 2023-12-05 23:57:01.892242 |
+----+----------------------------+
1 row in set (0.01 sec)mysql> select * from performance_schema.events_statements_history where digest_text like '%insert%'\G
*************************** 1. row ***************************THREAD_ID: 69EVENT_ID: 8END_EVENT_ID: 9EVENT_NAME: statement/sql/insertSOURCE: init_net_server_extension.cc:97TIMER_START: 24182166000000TIMER_END: 24208896000000TIMER_WAIT: 26730000000LOCK_TIME: 254000000SQL_TEXT: insert into test.t1 values(1, now(6))DIGEST: b2e0770f7505d35d2894321783fe92b7ebfbb908f687b98966efdc58d3386b3cDIGEST_TEXT: INSERT INTO `test` . `t1` VALUES ( ? , NOW (?) )...EXECUTION_ENGINE: PRIMARY
1 row in set (0.04 sec)mysql> select (unix_timestamp(now(6)) - variable_value) * 1000000000 into @mysql_start_time from performance_schema.global_status where variable_name = 'uptime';
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)mysql> select sql_text, timer_start, from_unixtime((timer_start/1000 + @mysql_start_time)/1000000000) as formatted_time from performance_schema.events_statements_history where digest_text like '%insert%';
+---------------------------------------+----------------+----------------------------+
| sql_text                              | timer_start    | formatted_time             |
+---------------------------------------+----------------+----------------------------+
| insert into test.t1 values(1, now(6)) | 24182166000000 | 2023-12-05 23:57:02.356767 |
+---------------------------------------+----------------+----------------------------+
1 row in set (0.01 sec)

插入时间（2023-12-05 23:57:01.892242）和 formatted_time（2023-12-05 23:57:02.356767）基本吻合，相差不到 0.5s。

为什么会有误差呢？

1. Uptime这个状态变量的单位是秒。
2. 语句的开始时间（m_timer_start）要比语句中的 now(6) 这个时间早。

细节补充

为了可读性，上面其实忽略了很多细节，这里简单记录下。

1. to_pico_data

to_pico_data是个数组，这个数组包含了多个 time_normalizer 类型的元素。

实例启动，在调用init_timers函数时，实际上还会将以微秒、毫秒为单位的系统时间分别赋值给to_pico_data[TIMER_NAME_MICROSEC].m_v0、to_pico_data[TIMER_NAME_MILLISEC].m_v0。

to_pico_data[TIMER_NAME_CYCLE].m_v0 = cycle_v0;
to_pico_data[TIMER_NAME_CYCLE].m_factor = cycle_to_pico;to_pico_data[TIMER_NAME_NANOSEC].m_v0 = nanosec_v0;
to_pico_data[TIMER_NAME_NANOSEC].m_factor = nanosec_to_pico;to_pico_data[TIMER_NAME_MICROSEC].m_v0 = microsec_v0;
to_pico_data[TIMER_NAME_MICROSEC].m_factor = microsec_to_pico;to_pico_data[TIMER_NAME_MILLISEC].m_v0 = millisec_v0;
to_pico_data[TIMER_NAME_MILLISEC].m_factor = millisec_to_pico;

既然有这么多个 m_v0，怎么知道time_normalizer::to_pico函数取的是哪一个呢？

实际上，events_statements_xxx 系列表的实现中，有个基类table_events_statements_common。

该类的构造函数里面会基于time_normalizer::get_statement()来初始化 m_normalizer，

而time_normalizer::get_statement()实际上返回的就是to_pico_data[TIMER_NAME_NANOSEC]。

table_events_statements_common::table_events_statements_common(const PFS_engine_table_share *share, void *pos): PFS_engine_table(share, pos) {m_normalizer = time_normalizer::get_statement();
}time_normalizer *time_normalizer::get_statement() {return &to_pico_data[USED_TIMER_NAME];
}#define USED_TIMER_NAME TIMER_NAME_NANOSEC

2. performance_schema 表的实现注释

storage/perfschema/pfs.cc文件中有一段注释。

这段注释非常重要，它介绍了 performance_schema 中的表是如何实现的。

以下是 events_statements_xxx 相关的注释。

 ... Implemented as:- [1] #pfs_start_statement_vc(), #pfs_end_statement_vc()(1a, 1b) is an aggregation by EVENT_NAME,(1c, 1d, 1e) is an aggregation by TIME,(1f) is an aggregation by DIGESTall of these are orthogonal,and implemented in #pfs_end_statement_vc().- [2] #pfs_delete_thread_v1(), #aggregate_thread_statements()- [3] @c PFS_account::aggregate_statements()- [4] @c PFS_host::aggregate_statements()- [A] EVENTS_STATEMENTS_SUMMARY_BY_THREAD_BY_EVENT_NAME,@c table_esms_by_thread_by_event_name::make_row()...- [H] EVENTS_STATEMENTS_HISTORY_LONG,@c table_events_statements_history_long::make_row()- [I] EVENTS_STATEMENTS_SUMMARY_BY_DIGEST@c table_esms_by_digest::make_row()

3. 如何知道 TIMER 字段对应 m_row 中的哪些变量？

两者的对应关系实际上是在table_events_statements_common::read_row_values中定义的。

int table_events_statements_common::read_row_values(TABLE *table,unsigned char *buf,Field **fields,bool read_all) {Field *f;uint len;/* Set the null bits */assert(table->s->null_bytes == 3);buf[0] = 0;buf[1] = 0;buf[2] = 0;for (; (f = *fields); fields++) {if (read_all || bitmap_is_set(table->read_set, f->field_index())) {switch (f->field_index()) {case 0: /* THREAD_ID */set_field_ulonglong(f, m_row.m_thread_internal_id);break;...case 5: /* TIMER_START */if (m_row.m_timer_start != 0) {set_field_ulonglong(f, m_row.m_timer_start);} else {f->set_null();}break;case 6: /* TIMER_END */if (m_row.m_timer_end != 0) {set_field_ulonglong(f, m_row.m_timer_end);} else {f->set_null();}break;...