Aurora MySQL データベースのワークロードに関する問題のトラブルシューティング
データベースワークロードは読み取りおよび書き込みとして見なすことができます。「通常の」データベースワークロードを理解していれば、需要の変化に合わせてクエリとデータベースサーバーを調整できます。パフォーマンスが変化する理由は多く存在するため、最初のステップは何が変わったのかを理解することです。
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メジャーバージョンまたはマイナーバージョンのアップグレードは行われましたか?
メジャーバージョンアップグレードには、エンジンコード、特にオプティマイザの変更が含まれ、それによってクエリ実行プランが変更される可能性があります。データベースバージョン、特にメジャーバージョンをアップグレードするときは、データベースのワークロードを分析し、それに応じて調整することが非常に重要です。調整には、テストの結果に応じて、クエリの最適化と書き換え、またはパラメータ設定の追加と更新が含まれる場合があります。何が影響を引き起こしているのかを理解することで、その特定の分野に集中できるようになります。
詳細については、MySQL ドキュメントの「MySQL 8.0 の新機能
」と「MySQL 8.0 で追加、廃止、または削除されたサーバー変数とステータス変数とオプション 」、および「Aurora MySQL バージョン 2 と Aurora MySQL バージョン 3 の比較」を参照してください。 -
処理中のデータ (行数) は増加しましたか?
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同時に実行されているクエリは他にもありますか?
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スキーマやデータベースに変更はありますか?
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コードに欠陥や修正はありましたか?
目次
インスタンスホストｘメトリクス
CPU、メモリ、ネットワークアクティビティなどのインスタンスホストのメトリクスをモニタリングして、ワークロードが変更されたかどうかを把握します。ワークロードの変化を理解するには、主に 2 つの概念があります。
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使用率 — CPU やディスクなどのデバイスの使用状況。時間ベースの場合とキャパシティベースの場合があります。
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時間ベース — 特定の観測期間にリソースがビジー状態である時間です。
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キャパシティベース — システムまたはコンポーネントが提供できるスループットの量 (キャパシティに対する割合)。
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飽和度 — リソースで処理できる量よりも多くの作業が必要となる度合い。キャパシティベースの使用率が 100% に達すると、余分な作業は処理できなくなり、キューに入れる必要があります。
CPU の使用
次のツールを使用して、CPU の使用状況と飽和度を識別できます。
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CloudWatch が
CPUUtilizationメトリクスを提供します。この値が 100% に達すると、インスタンスは飽和状態になります。ただし、CloudWatch メトリクスは 1 分間で平均化され、詳細さに欠けています。CloudWatch のメトリクスの詳細については、「Amazon Aurora のインスタンスレベルのメトリクス」を参照してください。
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拡張モニタリングは、オペレーティングシステム
topコマンドによって返されるメトリクスを提供します。負荷平均と次の CPU 状態が 1 秒単位で表示されます。-
Idle (%)= アイドル時間 -
IRQ (%)= ソフトウェア割り込み -
Nice (%)= 優先順位が nicedのプロセスの良好な時間。 -
Steal (%)= 他のテナントへのサービス提供に費やした時間 (仮想化関連) -
System (%)= システム時刻 -
User (%)= ユーザー時間 -
Wait (%)= I/O 待機
拡張モニタリングのメトリクスの詳細については、「Aurora の OS メトリクス」を参照してください。
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メモリ使用量
システムがメモリ不足に陥っていて、リソース消費が飽和状態に達しつつある場合は、ページスキャン、ページング、スワップ、メモリ不足などのエラーが頻繁に発生しているはずです。
次のツールを使用して、メモリの使用状況と飽和度を識別できます。
CloudWatch は、一部の OS キャッシュと現在の空きメモリをフラッシュすることで再利用できるメモリを示す FreeableMemory メトリクスを提供します。
CloudWatch のメトリクスの詳細については、「Amazon Aurora のインスタンスレベルのメトリクス」を参照してください。
拡張モニタリングでは、メモリ使用量の問題を特定するのに役立つ以下のメトリクスが提供されます。
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Buffers (KB)- ストレージデバイスへの書き込み前に I/O バッファリングリクエストに使用されたメモリの量 (キロバイト単位)。 -
Cached (KB)- ファイルシステムベースの I/O のキャッシュに使用されたメモリの量。 -
Free (KB)- 未割り当てのメモリの量 (キロバイト単位)。 -
Swap- キャッシュ、フリー、および合計。
例えば、DB インスタンスが Swap メモリを使用していることがわかった場合、ワークロードの合計メモリ量は、インスタンスで現在使用可能なメモリ量よりも多くなっています。DB インスタンスのサイズを増やすか、使用するメモリ量が少なくなるようにワークロードを調整することをお勧めします。
拡張モニタリングのメトリクスの詳細については、「Aurora の OS メトリクス」を参照してください。
パフォーマンススキーマと sys スキーマを使用して、どの接続やコンポーネントがメモリを使用しているかを見極める方法の詳細については、「Aurora MySQL データベースのメモリ使用量に関する問題のトラブルシューティング」を参照してください。
ネットワークスループット
CloudWatch は、ネットワークスループットの合計について、すべて 1 分間の平均値として次のメトリクスを提供します。
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NetworkReceiveThroughput- Aurora DB クラスター内の各インスタンスが各クライアントから受信したネットワークスループットの量。 -
NetworkTransmitThroughput- Aurora DB クラスター内の各インスタンスが各クライアントに対して送信したネットワークスループットの量。 -
NetworkThroughput- Aurora DB クラスター内の各インスタンスが各クライアントで送受信したネットワークスループットの量。 -
StorageNetworkReceiveThroughput- DB クラスター内の各インスタンスが、Aurora のストレージサブシステムから受信した、ネットワークスループットの量。 -
StorageNetworkTransmitThroughput- Aurora DB クラスター内の各インスタンスが、Aurora のストレージサブシステムに送信した、ネットワークスループットの量。 -
StorageNetworkThroughput- Aurora DB クラスター内の各インスタンスが、Aurora のストレージサブシステムとの間で送受信した、ネットワークスループットの量。
CloudWatch のメトリクスの詳細については、「Amazon Aurora のインスタンスレベルのメトリクス」を参照してください。
拡張モニタリングでは、network が受信した (RX) および送信した (TX) グラフが最大 1 秒の精度で表示されます。
拡張モニタリングのメトリクスの詳細については、「Aurora の OS メトリクス」を参照してください。
データベースメトリクス
以下の CloudWatch メトリクスを調べて、ワークロードの変化を確認します。
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BlockedTransactions- 1 秒あたりのブロックされたデータベース内のトランザクションの平均数。 -
BufferCacheHitRatio– バッファキャッシュから提供されたリクエストの割合 (パーセント)。 -
CommitThroughput- 1 秒あたりのコミット操作の平均回数。 -
DatabaseConnections- データベースインスタンスへのクライアントネットワーク接続の数。 -
Deadlocks- 1 秒あたりのデータベース内のデッドロックの平均回数。 -
DMLThroughput- 1 秒あたりの挿入、更新、削除の平均回数。 -
ResultSetCacheHitRatio- クエリキャッシュから提供されたリクエストの割合 (パーセント)。 -
RollbackSegmentHistoryListLength- コミットされたトランザクションが削除とマークされたレコードを記録する UNDO ログ。 -
RowLockTime- InnoDB テーブルのローロックの取得にかかった合計時間。 -
SelectThroughput- 1 秒あたりの選択クエリの平均回数。
CloudWatch のメトリクスの詳細については、「Amazon Aurora のインスタンスレベルのメトリクス」を参照してください。
ワークロードを調べる際には、以下の点を考慮してください。
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DB インスタンスクラスに最近変更があったか。例えば、インスタンスサイズを 8xlarge から 4xlarge に減らしたり、db.r5 から db.r6 に変更したりしたか？
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クローンを作成して問題を再現できますか? それとも 1 つのインスタンスでのみ発生していますか?
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サーバーリソースの消耗、CPU 使用率の上昇、またはメモリの消耗は発生していますか? 「はい」の場合は、ハードウェアの追加が必要な場合があります。
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1 つまたは複数のクエリに時間がかかりますか?
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変化の原因はアップグレード、特にメジャーバージョンアップグレードですか? 「はい」の場合は、アップグレード前とアップグレード後のメトリクスを比較してください。
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リーダー DB インスタンスの数に変更はありますか?
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一般ロギング、監査ロギング、またはバイナリロギングを有効にしましたか? 詳細については、「Aurora MySQL データベースのログ記録」を参照してください。
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バイナリログ (binlog) レプリケーションの使用を有効化、無効化、または変更しましたか?
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長時間実行されるトランザクションで、多数の行ロックが発生していませんか? InnoDB 履歴リストの長さ (HLL) を調べて、トランザクションが長時間実行されているかどうかを確認してください。
詳細については、「InnoDB 履歴リストの長さが大幅に増加しました」および「Amazon Aurora MySQL DB クラスターで SELECT クエリの実行が遅いのはなぜですか?
」というブログ記事を参照してください。 -
書き込みトランザクションが原因で HLL が大きくなっている場合は、
UNDOログが蓄積されている (定期的にクリーンアップされていない) ことを意味します。書き込みトランザクションが多いと、この蓄積が急速に増加する可能性があります。MySQL では、UNDOは SYSTEM テーブルスペースに保存されます。 SYSTEMテーブルスペースは圧縮できません。UNDOログにより、SYSTEMテーブルスペースが数 GB、さらには TB にまで増えることもあります。削除後、データの論理バックアップ (ダンプ) を作成して割り当てられたスペースを解放し、そのダンプを新しい DB インスタンスにインポートします。 -
読み取りトランザクション (実行時間の長いクエリ) が原因で HLL が大きくなっている場合は、クエリが大量の一時スペースを使用している可能性があります。再起動して一時スペースを解放します。
Tempセクションで Performance Insights の DB メトリクスに変更 (created_tmp_tablesなど) がないかを調べます。詳細については、「Amazon Aurora での Performance Insights を使用したDB 負荷のモニタリング」を参照してください。
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長時間実行されるトランザクションを、変更される行数が少ないより小さなトランザクションに分割できますか?
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ブロックされたトランザクションの変化やデッドロックの増加はありませんか?
Locksセクションで Performance Insights の DB メトリクスにステータス変数の変更 (innodb_row_lock_time、innodb_row_lock_waits、およびinnodb_dead_locksなど) がないかを調べます。1 分または 5 分間隔を使用します。 -
増加した待機イベントがあるか？ Performance Insights の待機イベントと待機タイプを 1 分または 5 分間隔で調べます。上位の待機イベントを分析し、それらがワークロードの変化やデータベースの競合と相関関係があるかどうかを確認します。例えば、
buf_pool mutexはバッファプールの競合を示しています。詳細については、「待機イベントを使用した Aurora MySQL のチューニング」を参照してください。
Aurora MySQL データベースのメモリ使用量に関する問題のトラブルシューティング
CloudWatch、拡張モニタリング、Performance Insights は、オペレーティングシステムレベルでのメモリ使用量 (データベースプロセスによるメモリ使用量など) の概要を提供しますが、エンジン内の接続やコンポーネント別のメモリ使用量を詳しく知ることはできません。
このトラブルシューティングには、パフォーマンススキーマと sys スキーマを使用できます。Aurora MySQL バージョン 3 では、パフォーマンススキーマを有効にすると、追加の計測がデフォルトで有効になります。Aurora MySQL バージョン 2 では、パフォーマンススキーマのメモリ使用量の計測のみがデフォルトで有効になります。パフォーマンススキーマでメモリ使用量を追跡するために使用できるテーブルと、パフォーマンススキーマのメモリ計測の有効化の詳細については、MySQL ドキュメントの「Memory summary tables
パフォーマンススキーマでは、現在のメモリ使用量を追跡するための詳細情報を参照できます。一方、MySQL の sys スキーマ
sys スキーマには、接続、コンポーネント、クエリ別にメモリ使用量を追跡できる以下のビューがあります。
| ビュー | 説明 |
|---|---|
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ホスト別にエンジンメモリ使用量に関する情報を表示します。どのアプリケーションサーバーまたはクライアントホストがメモリを消費しているかを特定するのに役立ちます。 |
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スレッド ID 別にエンジンメモリ使用量に関する情報を表示します。MySQL のスレッド ID は、クライアント接続またはバックグラウンドスレッドである場合があります。sys.processlist |
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ユーザー別のエンジンメモリ使用量に関する情報を表示します。どのユーザーアカウントまたはクライアントがメモリを消費しているかを特定するのに役立ちます。 |
|
|
エンジンコンポーネント別のエンジンメモリ使用量に関する情報を表示します。エンジンバッファまたはコンポーネント別にメモリ使用量をグローバルに特定するのに役立ちます。例えば、InnoDB バッファプールの |
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|
データベースエンジンで追跡している合計メモリ使用量の概要を表示します。 |
Aurora MySQL バージョン 3.05 以降では、パフォーマンススキーマのステートメント概要テーブルMAX_TOTAL_MEMORY 列は、統計の最後のリセット後またはデータベースインスタンスの再起動後の最大メモリ使用量をクエリダイジェスト別に特定するのに利用できます。大量のメモリを消費している可能性がある特定のクエリを特定するのに役立ちます。
注記
パフォーマンススキーマと sys スキーマには、サーバーの現在のメモリ使用量と、接続およびエンジンコンポーネント別のメモリ使用量のハイウォーターマークが表示されます。パフォーマンススキーマはメモリ内に保持されるため、DB インスタンスを再起動すると情報がリセットされます。履歴を長期にわたって保持するには、このデータの取得と保存をパフォーマンススキーマの外部に設定することをお勧めします。
例 1: 連続的に高いメモリ使用量
CloudWatch の FreeableMemory を概観すると、2024-03-26 02:59 UTC にメモリ使用量の大幅増を確認できます。
このグラフでは、詳細がわかりません。どのコンポーネントのメモリ使用量が最も多いかを判断するには、データベースにログインして sys.memory_global_by_current_bytes を確認できます。このテーブルには、MySQL が追跡するメモリイベントのリストと、イベント別のメモリ割り当てに関する情報が表示されます。各メモリ追跡イベントは memory/% で始まり、その後にイベントに関連するエンジンコンポーネントや機能に関する他の情報が続きます。
例えば、memory/performance_schema/% はパフォーマンススキーマに関連するメモリイベントであり、memory/innodb/% は InnoDB に関連するイベントです。イベントの命名規則の詳細については、MySQL ドキュメントの「Performance Schema instrument naming conventions
次のクエリから、current_alloc に基づいて有力な原因を確認できますが、memory/performance_schema/% イベントも多数あることがわかります。
mysql> SELECT * FROM sys.memory_global_by_current_bytes LIMIT 10; +-----------------------------------------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | event_name | current_count | current_alloc | current_avg_alloc | high_count | high_alloc | high_avg_alloc | +-----------------------------------------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | memory/sql/Prepared_statement::main_mem_root | 512817 | 4.91 GiB | 10.04 KiB | 512823 | 4.91 GiB | 10.04 KiB | | memory/performance_schema/prepared_statements_instances | 252 | 488.25 MiB | 1.94 MiB | 252 | 488.25 MiB | 1.94 MiB | | memory/innodb/hash0hash | 4 | 79.07 MiB | 19.77 MiB | 4 | 79.07 MiB | 19.77 MiB | | memory/performance_schema/events_errors_summary_by_thread_by_error | 1028 | 52.27 MiB | 52.06 KiB | 1028 | 52.27 MiB | 52.06 KiB | | memory/performance_schema/events_statements_summary_by_thread_by_event_name | 4 | 47.25 MiB | 11.81 MiB | 4 | 47.25 MiB | 11.81 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_summary_by_digest | 1 | 40.28 MiB | 40.28 MiB | 1 | 40.28 MiB | 40.28 MiB | | memory/performance_schema/memory_summary_by_thread_by_event_name | 4 | 31.64 MiB | 7.91 MiB | 4 | 31.64 MiB | 7.91 MiB | | memory/innodb/memory | 15227 | 27.44 MiB | 1.85 KiB | 20619 | 33.33 MiB | 1.66 KiB | | memory/sql/String::value | 74411 | 21.85 MiB | 307 bytes | 76867 | 25.54 MiB | 348 bytes | | memory/sql/TABLE | 8381 | 21.03 MiB | 2.57 KiB | 8381 | 21.03 MiB | 2.57 KiB | +-----------------------------------------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ 10 rows in set (0.02 sec)
パフォーマンススキーマはメモリに保存されることを以前に説明しました。つまり、パフォーマンススキーマも performance_schema メモリ計測で追跡されます。
注記
パフォーマンススキーマが大量のメモリを使用していることがわかった場合、そのメモリ使用量を制限するには、要件に応じてデータベースパラメータを調整できます。詳細については、MySQL ドキュメントの「The Performance Schema memory-allocation model
見やすくするために、パフォーマンススキーマイベントを除外して同じクエリを再実行できます。出力は、次のように表示されます。
-
メモリ使用量が多いのは
memory/sql/Prepared_statement::main_mem_rootです。 -
current_alloc列を見ると、MySQL では、このイベントに現在 4.91 GiB が割り当てられていることがわかります。 -
high_alloc columnによると、4.91 GiB は、統計の最後のリセット後またはサーバーの再起動後からのcurrent_allocのハイウォーターマークであることがわかります。つまり、memory/sql/Prepared_statement::main_mem_rootは最高値になっています。
mysql> SELECT * FROM sys.memory_global_by_current_bytes WHERE event_name NOT LIKE 'memory/performance_schema/%' LIMIT 10; +-----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | event_name | current_count | current_alloc | current_avg_alloc | high_count | high_alloc | high_avg_alloc | +-----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | memory/sql/Prepared_statement::main_mem_root | 512817 | 4.91 GiB | 10.04 KiB | 512823 | 4.91 GiB | 10.04 KiB | | memory/innodb/hash0hash | 4 | 79.07 MiB | 19.77 MiB | 4 | 79.07 MiB | 19.77 MiB | | memory/innodb/memory | 17096 | 31.68 MiB | 1.90 KiB | 22498 | 37.60 MiB | 1.71 KiB | | memory/sql/String::value | 122277 | 27.94 MiB | 239 bytes | 124699 | 29.47 MiB | 247 bytes | | memory/sql/TABLE | 9927 | 24.67 MiB | 2.55 KiB | 9929 | 24.68 MiB | 2.55 KiB | | memory/innodb/lock0lock | 8888 | 19.71 MiB | 2.27 KiB | 8888 | 19.71 MiB | 2.27 KiB | | memory/sql/Prepared_statement::infrastructure | 257623 | 16.24 MiB | 66 bytes | 257631 | 16.24 MiB | 66 bytes | | memory/mysys/KEY_CACHE | 3 | 16.00 MiB | 5.33 MiB | 3 | 16.00 MiB | 5.33 MiB | | memory/innodb/sync0arr | 3 | 7.03 MiB | 2.34 MiB | 3 | 7.03 MiB | 2.34 MiB | | memory/sql/THD::main_mem_root | 815 | 6.56 MiB | 8.24 KiB | 849 | 7.19 MiB | 8.67 KiB | +-----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ 10 rows in set (0.06 sec)
イベントの名前から、このメモリはプリペアドステートメントに使用されていることがわかります。このメモリを使用している接続を確認したい場合は、memory_by_thread_by_current_bytes
次の例では、各接続に約 7 MiB が割り当てられ、ハイウォーターマークは約 6.29 MiB (current_max_alloc) です。この例では、プリペアドステートメントで 80 のテーブルと 800 の接続に sysbench を使用しているため、これは当然と言えます。このシナリオでメモリ使用量を減らしたい場合は、アプリケーションによるプリペアドステートメントの使用を最適化してメモリ消費量を削減できます。
mysql> SELECT * FROM sys.memory_by_thread_by_current_bytes; +-----------+-------------------------------------------+--------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-----------------+ | thread_id | user | current_count_used | current_allocated | current_avg_alloc | current_max_alloc | total_allocated | +-----------+-------------------------------------------+--------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-----------------+ | 46 | rdsadmin@localhost | 405 | 8.47 MiB | 21.42 KiB | 8.00 MiB | 155.86 MiB | | 61 | reinvent@10.0.4.4 | 1749 | 6.72 MiB | 3.93 KiB | 6.29 MiB | 14.24 MiB | | 101 | reinvent@10.0.4.4 | 1845 | 6.71 MiB | 3.72 KiB | 6.29 MiB | 14.50 MiB | | 55 | reinvent@10.0.4.4 | 1674 | 6.68 MiB | 4.09 KiB | 6.29 MiB | 14.13 MiB | | 57 | reinvent@10.0.4.4 | 1416 | 6.66 MiB | 4.82 KiB | 6.29 MiB | 13.52 MiB | | 112 | reinvent@10.0.4.4 | 1759 | 6.66 MiB | 3.88 KiB | 6.29 MiB | 14.17 MiB | | 66 | reinvent@10.0.4.4 | 1428 | 6.64 MiB | 4.76 KiB | 6.29 MiB | 13.47 MiB | | 75 | reinvent@10.0.4.4 | 1389 | 6.62 MiB | 4.88 KiB | 6.29 MiB | 13.40 MiB | | 116 | reinvent@10.0.4.4 | 1333 | 6.61 MiB | 5.08 KiB | 6.29 MiB | 13.21 MiB | | 90 | reinvent@10.0.4.4 | 1448 | 6.59 MiB | 4.66 KiB | 6.29 MiB | 13.58 MiB | | 98 | reinvent@10.0.4.4 | 1440 | 6.57 MiB | 4.67 KiB | 6.29 MiB | 13.52 MiB | | 94 | reinvent@10.0.4.4 | 1433 | 6.57 MiB | 4.69 KiB | 6.29 MiB | 13.49 MiB | | 62 | reinvent@10.0.4.4 | 1323 | 6.55 MiB | 5.07 KiB | 6.29 MiB | 13.48 MiB | | 87 | reinvent@10.0.4.4 | 1323 | 6.55 MiB | 5.07 KiB | 6.29 MiB | 13.25 MiB | | 99 | reinvent@10.0.4.4 | 1346 | 6.54 MiB | 4.98 KiB | 6.29 MiB | 13.24 MiB | | 105 | reinvent@10.0.4.4 | 1347 | 6.54 MiB | 4.97 KiB | 6.29 MiB | 13.34 MiB | | 73 | reinvent@10.0.4.4 | 1335 | 6.54 MiB | 5.02 KiB | 6.29 MiB | 13.23 MiB | | 54 | reinvent@10.0.4.4 | 1510 | 6.53 MiB | 4.43 KiB | 6.29 MiB | 13.49 MiB | . . . . . . | 812 | reinvent@10.0.4.4 | 1259 | 6.38 MiB | 5.19 KiB | 6.29 MiB | 13.05 MiB | | 214 | reinvent@10.0.4.4 | 1279 | 6.38 MiB | 5.10 KiB | 6.29 MiB | 12.90 MiB | | 325 | reinvent@10.0.4.4 | 1254 | 6.38 MiB | 5.21 KiB | 6.29 MiB | 12.99 MiB | | 705 | reinvent@10.0.4.4 | 1273 | 6.37 MiB | 5.13 KiB | 6.29 MiB | 13.03 MiB | | 530 | reinvent@10.0.4.4 | 1268 | 6.37 MiB | 5.15 KiB | 6.29 MiB | 12.92 MiB | | 307 | reinvent@10.0.4.4 | 1263 | 6.37 MiB | 5.17 KiB | 6.29 MiB | 12.87 MiB | | 738 | reinvent@10.0.4.4 | 1260 | 6.37 MiB | 5.18 KiB | 6.29 MiB | 13.00 MiB | | 819 | reinvent@10.0.4.4 | 1252 | 6.37 MiB | 5.21 KiB | 6.29 MiB | 13.01 MiB | | 31 | innodb/srv_purge_thread | 17810 | 3.14 MiB | 184 bytes | 2.40 MiB | 205.69 MiB | | 38 | rdsadmin@localhost | 599 | 1.76 MiB | 3.01 KiB | 1.00 MiB | 25.58 MiB | | 1 | sql/main | 3756 | 1.32 MiB | 367 bytes | 355.78 KiB | 6.19 MiB | | 854 | rdsadmin@localhost | 46 | 1.08 MiB | 23.98 KiB | 1.00 MiB | 5.10 MiB | | 30 | innodb/clone_gtid_thread | 1596 | 573.14 KiB | 367 bytes | 254.91 KiB | 970.69 KiB | | 40 | rdsadmin@localhost | 235 | 245.19 KiB | 1.04 KiB | 128.88 KiB | 808.64 KiB | | 853 | rdsadmin@localhost | 96 | 94.63 KiB | 1009 bytes | 29.73 KiB | 422.45 KiB | | 36 | rdsadmin@localhost | 33 | 36.29 KiB | 1.10 KiB | 16.08 KiB | 74.15 MiB | | 33 | sql/event_scheduler | 3 | 16.27 KiB | 5.42 KiB | 16.04 KiB | 16.27 KiB | | 35 | sql/compress_gtid_table | 8 | 14.20 KiB | 1.77 KiB | 8.05 KiB | 18.62 KiB | | 25 | innodb/fts_optimize_thread | 12 | 1.86 KiB | 158 bytes | 648 bytes | 1.98 KiB | | 23 | innodb/srv_master_thread | 11 | 1.23 KiB | 114 bytes | 361 bytes | 24.40 KiB | | 24 | innodb/dict_stats_thread | 11 | 1.23 KiB | 114 bytes | 361 bytes | 1.35 KiB | | 5 | innodb/io_read_thread | 1 | 144 bytes | 144 bytes | 144 bytes | 144 bytes | | 6 | innodb/io_read_thread | 1 | 144 bytes | 144 bytes | 144 bytes | 144 bytes | | 2 | sql/aws_oscar_log_level_monitor | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 4 | innodb/io_ibuf_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 7 | innodb/io_write_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 8 | innodb/io_write_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 9 | innodb/io_write_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 10 | innodb/io_write_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 11 | innodb/srv_lra_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 12 | innodb/srv_akp_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 18 | innodb/srv_lock_timeout_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 248 bytes | | 19 | innodb/srv_error_monitor_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 20 | innodb/srv_monitor_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 21 | innodb/buf_resize_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 22 | innodb/btr_search_sys_toggle_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 32 | innodb/dict_persist_metadata_table_thread | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | | 34 | sql/signal_handler | 0 | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | 0 bytes | +-----------+-------------------------------------------+--------------------+-------------------+-------------------+-------------------+-----------------+ 831 rows in set (2.48 sec)
前に述べたように、ここでスレッド ID (thd_id) 値は、サーバーのバックグラウンドスレッドまたはデータベース接続を参照できます。スレッド ID 値をデータベース接続 ID にマッピングする場合は、performance_schema.threads テーブルまたは sys.processlist ビューを使用できます。conn_id は接続 ID です。
mysql> SELECT thd_id,conn_id,user,db,command,state,time,last_wait FROM sys.processlist WHERE user='reinvent@10.0.4.4'; +--------+---------+-------------------+----------+---------+----------------+------+-------------------------------------------------+ | thd_id | conn_id | user | db | command | state | time | last_wait | +--------+---------+-------------------+----------+---------+----------------+------+-------------------------------------------------+ | 590 | 562 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | closing tables | 0 | wait/io/redo_log_flush | | 578 | 550 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Sleep | NULL | 0 | idle | | 579 | 551 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | closing tables | 0 | wait/io/redo_log_flush | | 580 | 552 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | updating | 0 | wait/io/table/sql/handler | | 581 | 553 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | updating | 0 | wait/io/table/sql/handler | | 582 | 554 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Sleep | NULL | 0 | idle | | 583 | 555 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Sleep | NULL | 0 | idle | | 584 | 556 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | updating | 0 | wait/io/table/sql/handler | | 585 | 557 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | closing tables | 0 | wait/io/redo_log_flush | | 586 | 558 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | updating | 0 | wait/io/table/sql/handler | | 587 | 559 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | closing tables | 0 | wait/io/redo_log_flush | . . . . . . | 323 | 295 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Sleep | NULL | 0 | idle | | 324 | 296 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | updating | 0 | wait/io/table/sql/handler | | 325 | 297 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | closing tables | 0 | wait/io/redo_log_flush | | 326 | 298 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | updating | 0 | wait/io/table/sql/handler | | 438 | 410 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Execute | System lock | 0 | wait/lock/table/sql/handler | | 280 | 252 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Sleep | starting | 0 | wait/io/socket/sql/client_connection | | 98 | 70 | reinvent@10.0.4.4 | sysbench | Query | freeing items | 0 | NULL | +--------+---------+-------------------+----------+---------+----------------+------+-------------------------------------------------+ 804 rows in set (5.51 sec)
次に sysbench ワークロードを停止し、接続を終了してメモリを解放します。イベントをもう一度確認すると、メモリが解放されたことを確認できますが、high_alloc には以前としてハイウォーターマークが表示されています。high_alloc 列は、メモリ使用量の急増を特定するのに非常に役立ちます。current_alloc は、現在割り当てられているメモリのみを示すため、使用量の急増をすぐに特定できない場合があります。
mysql> SELECT * FROM sys.memory_global_by_current_bytes WHERE event_name='memory/sql/Prepared_statement::main_mem_root' LIMIT 10; +----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | event_name | current_count | current_alloc | current_avg_alloc | high_count | high_alloc | high_avg_alloc | +----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | memory/sql/Prepared_statement::main_mem_root | 17 | 253.80 KiB | 14.93 KiB | 512823 | 4.91 GiB | 10.04 KiB | +----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ 1 row in set (0.00 sec)
performance_schema をリセットする場合は、high_alloc のメモリ概要テーブルを切り捨てることができますが、これに伴ってすべてのメモリ計測がリセットされます。詳細については、MySQL ドキュメントの「Performance Schema general table characteristics
次の例では、切り捨て後に high_alloc がリセットされていることがわかります。
mysql> TRUNCATE `performance_schema`.`memory_summary_global_by_event_name`; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> SELECT * FROM sys.memory_global_by_current_bytes WHERE event_name='memory/sql/Prepared_statement::main_mem_root' LIMIT 10; +----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | event_name | current_count | current_alloc | current_avg_alloc | high_count | high_alloc | high_avg_alloc | +----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | memory/sql/Prepared_statement::main_mem_root | 17 | 253.80 KiB | 14.93 KiB | 17 | 253.80 KiB | 14.93 KiB | +----------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ 1 row in set (0.00 sec)
例 2: 一時的なメモリスパイク
もう 1 つのよくある現象は、データベースサーバーでメモリ使用量が短時間に急増することです。これは空きメモリの定期的な低下を示している場合があります。メモリは解放済みであるため、sys.memory_global_by_current_bytes の current_alloc を使用したトラブルシューティングは困難です。
注記
パフォーマンススキーマの統計をリセットしたり、データベースインスタンスを再起動したりすると、この情報は sys または performance_schema で使用できなくなります。この情報を保持するには、外部メトリクス収集を設定することをお勧めします。
次のグラフに示す拡張モニタリングの os.memory.free メトリクスでは、メモリ使用量が 7 秒間だけ急増したことがわかります。拡張モニタリングでは、1 秒という短い間隔で監視できるため、このような一時的なスパイクを検出するのに最適です。
ここでメモリ消費の原因を診断しやすくするために、sys メモリの概要ビューの high_alloc と、パフォーマンススキーマのステートメント概要テーブル
予想どおり、現在のメモリ使用量は多くないため、current_alloc の sys スキーマビューでは大きな問題を確認できません。
mysql> SELECT * FROM sys.memory_global_by_current_bytes LIMIT 10; +-----------------------------------------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | event_name | current_count | current_alloc | current_avg_alloc | high_count | high_alloc | high_avg_alloc | +-----------------------------------------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ | memory/innodb/hash0hash | 4 | 79.07 MiB | 19.77 MiB | 4 | 79.07 MiB | 19.77 MiB | | memory/innodb/os0event | 439372 | 60.34 MiB | 144 bytes | 439372 | 60.34 MiB | 144 bytes | | memory/performance_schema/events_statements_summary_by_digest | 1 | 40.28 MiB | 40.28 MiB | 1 | 40.28 MiB | 40.28 MiB | | memory/mysys/KEY_CACHE | 3 | 16.00 MiB | 5.33 MiB | 3 | 16.00 MiB | 5.33 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_history_long | 1 | 14.34 MiB | 14.34 MiB | 1 | 14.34 MiB | 14.34 MiB | | memory/performance_schema/events_errors_summary_by_thread_by_error | 257 | 13.07 MiB | 52.06 KiB | 257 | 13.07 MiB | 52.06 KiB | | memory/performance_schema/events_statements_summary_by_thread_by_event_name | 1 | 11.81 MiB | 11.81 MiB | 1 | 11.81 MiB | 11.81 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_summary_by_digest.digest_text | 1 | 9.77 MiB | 9.77 MiB | 1 | 9.77 MiB | 9.77 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_history_long.digest_text | 1 | 9.77 MiB | 9.77 MiB | 1 | 9.77 MiB | 9.77 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_history_long.sql_text | 1 | 9.77 MiB | 9.77 MiB | 1 | 9.77 MiB | 9.77 MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+---------------+---------------+-------------------+------------+------------+----------------+ 10 rows in set (0.01 sec)
ビューを high_alloc の順に並べ替えると、memory/temptable/physical_ram コンポーネントにまさに問題があることがわかります。使用量の最高値が 515.00 MiB になっています。
その名前が示すように、memory/temptable/physical_ram は、MySQL 8.0 で MySQL に導入された TEMP ストレージエンジンのメモリ使用量を計測します。MySQL で一時テーブルを使用する方法の詳細については、MySQL ドキュメントの「Internal temporary table use in MySQL
注記
この例では、sys.x$memory_global_by_current_bytes ビューを使用しています。
mysql> SELECT event_name, format_bytes(current_alloc) AS "currently allocated", sys.format_bytes(high_alloc) AS "high-water mark" FROM sys.x$memory_global_by_current_bytes ORDER BY high_alloc DESC LIMIT 10; +-----------------------------------------------------------------------------+---------------------+-----------------+ | event_name | currently allocated | high-water mark | +-----------------------------------------------------------------------------+---------------------+-----------------+ | memory/temptable/physical_ram | 4.00 MiB | 515.00 MiB | | memory/innodb/hash0hash | 79.07 MiB | 79.07 MiB | | memory/innodb/os0event | 63.95 MiB | 63.95 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_summary_by_digest | 40.28 MiB | 40.28 MiB | | memory/mysys/KEY_CACHE | 16.00 MiB | 16.00 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_history_long | 14.34 MiB | 14.34 MiB | | memory/performance_schema/events_errors_summary_by_thread_by_error | 13.07 MiB | 13.07 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_summary_by_thread_by_event_name | 11.81 MiB | 11.81 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_summary_by_digest.digest_text | 9.77 MiB | 9.77 MiB | | memory/performance_schema/events_statements_history_long.sql_text | 9.77 MiB | 9.77 MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+---------------------+-----------------+ 10 rows in set (0.00 sec)
例 1: 連続的に高いメモリ使用量 では、各接続の現在のメモリ使用量を調べて、どの接続が問題のメモリを使用しているかを判断しました。この例では、メモリは解放済みであるため、現在の接続のメモリ使用量を調べても役に立ちません。
より深く掘り下げて問題の原因であるステートメント、ユーザー、ホストを見つけるには、パフォーマンススキーマを使用します。パフォーマンススキーマには、イベント名、ステートメントダイジェスト、ホスト、スレッド、ユーザーなど、さまざまな次元で分類された複数のステートメント概要テーブルがあります。各ビューでは、特定のステートメントの実行場所や実行内容をより深く掘り下げることができます。このセクションでは、主に MAX_TOTAL_MEMORY について説明していますが、「パフォーマンススキーマのステートメント概要テーブル
mysql> SHOW TABLES IN performance_schema LIKE 'events_statements_summary_%'; +------------------------------------------------------------+ | Tables_in_performance_schema (events_statements_summary_%) | +------------------------------------------------------------+ | events_statements_summary_by_account_by_event_name | | events_statements_summary_by_digest | | events_statements_summary_by_host_by_event_name | | events_statements_summary_by_program | | events_statements_summary_by_thread_by_event_name | | events_statements_summary_by_user_by_event_name | | events_statements_summary_global_by_event_name | +------------------------------------------------------------+ 7 rows in set (0.00 sec)
まず、events_statements_summary_by_digest を調べて MAX_TOTAL_MEMORY を確認します。
これにより、以下がわかります。
-
メモリ使用量が多い筆頭は、ダイジェスト
20676ce4a690592ff05debcffcbc26faeb76f22005e7628364d7a498769d0c4aを使用するクエリのようです。MAX_TOTAL_MEMORYは 537450710 で、sys.x$memory_global_by_current_bytesのmemory/temptable/physical_ramイベントで確認したハイウォーターマークと一致しています。 -
これまでに 4 回 (
COUNT_STAR) 実行されており、最初は 2024-03-26 04:08:34.943256、最後は 2024-03-26 04:43:06.998310 です。
mysql> SELECT SCHEMA_NAME,DIGEST,COUNT_STAR,MAX_TOTAL_MEMORY,FIRST_SEEN,LAST_SEEN FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest ORDER BY MAX_TOTAL_MEMORY DESC LIMIT 5; +-------------+------------------------------------------------------------------+------------+------------------+----------------------------+----------------------------+ | SCHEMA_NAME | DIGEST | COUNT_STAR | MAX_TOTAL_MEMORY | FIRST_SEEN | LAST_SEEN | +-------------+------------------------------------------------------------------+------------+------------------+----------------------------+----------------------------+ | sysbench | 20676ce4a690592ff05debcffcbc26faeb76f22005e7628364d7a498769d0c4a | 4 | 537450710 | 2024-03-26 04:08:34.943256 | 2024-03-26 04:43:06.998310 | | NULL | f158282ea0313fefd0a4778f6e9b92fc7d1e839af59ebd8c5eea35e12732c45d | 4 | 3636413 | 2024-03-26 04:29:32.712348 | 2024-03-26 04:36:26.269329 | | NULL | 0046bc5f642c586b8a9afd6ce1ab70612dc5b1fd2408fa8677f370c1b0ca3213 | 2 | 3459965 | 2024-03-26 04:31:37.674008 | 2024-03-26 04:32:09.410718 | | NULL | 8924f01bba3c55324701716c7b50071a60b9ceaf17108c71fd064c20c4ab14db | 1 | 3290981 | 2024-03-26 04:31:49.751506 | 2024-03-26 04:31:49.751506 | | NULL | 90142bbcb50a744fcec03a1aa336b2169761597ea06d85c7f6ab03b5a4e1d841 | 1 | 3131729 | 2024-03-26 04:15:09.719557 | 2024-03-26 04:15:09.719557 | +-------------+------------------------------------------------------------------+------------+------------------+----------------------------+----------------------------+ 5 rows in set (0.00 sec)
問題があるダイジェストがわかったので、クエリテキスト、実行したユーザー、実行場所などの詳細を取得できます。返されたダイジェストテキストから、これは 4 つの一時テーブルを作成して 4 つのテーブルスキャンを実行する一般的なテーブル式 (CTE) であり、非常に効率の悪いものであることがわかります。
mysql> SELECT SCHEMA_NAME,DIGEST_TEXT,QUERY_SAMPLE_TEXT,MAX_TOTAL_MEMORY,SUM_ROWS_SENT,SUM_ROWS_EXAMINED,SUM_CREATED_TMP_TABLES,SUM_NO_INDEX_USED FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest WHERE DIGEST='20676ce4a690592ff05debcffcbc26faeb76f22005e7628364d7a498769d0c4a'\G; *************************** 1. row *************************** SCHEMA_NAME: sysbench DIGEST_TEXT: WITH RECURSIVE `cte` ( `n` ) AS ( SELECT ? FROM `sbtest1` UNION ALL SELECT `id` + ? FROM `sbtest1` ) SELECT * FROM `cte` QUERY_SAMPLE_TEXT: WITH RECURSIVE cte (n) AS ( SELECT 1 from sbtest1 UNION ALL SELECT id + 1 FROM sbtest1) SELECT * FROM cte MAX_TOTAL_MEMORY: 537450710 SUM_ROWS_SENT: 80000000 SUM_ROWS_EXAMINED: 80000000 SUM_CREATED_TMP_TABLES: 4 SUM_NO_INDEX_USED: 4 1 row in set (0.01 sec)
events_statements_summary_by_digest テーブルとその他のパフォーマンススキーマのステートメント概要テーブルの詳細については、MySQL ドキュメントの「Statement summary tables
EXPLAIN
注記
EXPLAIN ANALYZE は、EXPLAIN よりも多くの情報を提供できますが、クエリも実行するので注意する必要があります。
-- EXPLAIN mysql> EXPLAIN WITH RECURSIVE cte (n) AS (SELECT 1 FROM sbtest1 UNION ALL SELECT id + 1 FROM sbtest1) SELECT * FROM cte; +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-------------+ | 1 | PRIMARY | <derived2> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 19221520 | 100.00 | NULL | | 2 | DERIVED | sbtest1 | NULL | index | NULL | k_1 | 4 | NULL | 9610760 | 100.00 | Using index | | 3 | UNION | sbtest1 | NULL | index | NULL | k_1 | 4 | NULL | 9610760 | 100.00 | Using index | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-------------+ 3 rows in set, 1 warning (0.00 sec) -- EXPLAIN format=tree mysql> EXPLAIN format=tree WITH RECURSIVE cte (n) AS (SELECT 1 FROM sbtest1 UNION ALL SELECT id + 1 FROM sbtest1) SELECT * FROM cte\G; *************************** 1. row *************************** EXPLAIN: -> Table scan on cte (cost=4.11e+6..4.35e+6 rows=19.2e+6) -> Materialize union CTE cte (cost=4.11e+6..4.11e+6 rows=19.2e+6) -> Index scan on sbtest1 using k_1 (cost=1.09e+6 rows=9.61e+6) -> Index scan on sbtest1 using k_1 (cost=1.09e+6 rows=9.61e+6) 1 row in set (0.00 sec) -- EXPLAIN ANALYZE mysql> EXPLAIN ANALYZE WITH RECURSIVE cte (n) AS (SELECT 1 from sbtest1 UNION ALL SELECT id + 1 FROM sbtest1) SELECT * FROM cte\G; *************************** 1. row *************************** EXPLAIN: -> Table scan on cte (cost=4.11e+6..4.35e+6 rows=19.2e+6) (actual time=6666..9201 rows=20e+6 loops=1) -> Materialize union CTE cte (cost=4.11e+6..4.11e+6 rows=19.2e+6) (actual time=6666..6666 rows=20e+6 loops=1) -> Covering index scan on sbtest1 using k_1 (cost=1.09e+6 rows=9.61e+6) (actual time=0.0365..2006 rows=10e+6 loops=1) -> Covering index scan on sbtest1 using k_1 (cost=1.09e+6 rows=9.61e+6) (actual time=0.0311..2494 rows=10e+6 loops=1) 1 row in set (10.53 sec)
ここで、クエリを実行したユーザーがわかるでしょうか。パフォーマンススキーマを見ると、destructive_operator ユーザーの MAX_TOTAL_MEMORY が 537450710 になっており、前の結果と一致しています。
注記
パフォーマンススキーマはメモリに保存されるため、監査の唯一のソースとして依存すべきではありません。実行したステートメントやユーザーの履歴を保持する必要がある場合は、[監査ログ記録] を有効にすることをお勧めします。メモリ使用量に関する情報も保持する必要がある場合は、これらの値をエクスポートして保存するようにモニタリングを設定することをお勧めします。
mysql> SELECT USER,EVENT_NAME,COUNT_STAR,MAX_TOTAL_MEMORY FROM performance_schema.events_statements_summary_by_user_by_event_name ORDER BY MAX_CONTROLLED_MEMORY DESC LIMIT 5; +----------------------+---------------------------+------------+------------------+ | USER | EVENT_NAME | COUNT_STAR | MAX_TOTAL_MEMORY | +----------------------+---------------------------+------------+------------------+ | destructive_operator | statement/sql/select | 4 | 537450710 | | rdsadmin | statement/sql/select | 4172 | 3290981 | | rdsadmin | statement/sql/show_tables | 2 | 3615821 | | rdsadmin | statement/sql/show_fields | 2 | 3459965 | | rdsadmin | statement/sql/show_status | 75 | 1914976 | +----------------------+---------------------------+------------+------------------+ 5 rows in set (0.00 sec) mysql> SELECT HOST,EVENT_NAME,COUNT_STAR,MAX_TOTAL_MEMORY FROM performance_schema.events_statements_summary_by_host_by_event_name WHERE HOST != 'localhost' AND COUNT_STAR>0 ORDER BY MAX_CONTROLLED_MEMORY DESC LIMIT 5; +------------+----------------------+------------+------------------+ | HOST | EVENT_NAME | COUNT_STAR | MAX_TOTAL_MEMORY | +------------+----------------------+------------+------------------+ | 10.0.8.231 | statement/sql/select | 4 | 537450710 | +------------+----------------------+------------+------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
Aurora MySQL データベースのメモリ不足の問題のトラブルシューティング
Aurora MySQL aurora_oom_response インスタンスレベルパラメータは、DB インスタンスによって、システムメモリをモニタリングしてさまざまなステートメントおよび接続で消費されるメモリを推測できるようにします。システムでメモリ不足が発生した場合、メモリを解放するためのアクションリストを実行できます。これは、メモリ不足 (OOM) を原因とするデータベースの再起動を避ける目的で実行されます。このインスタンスレベルのパラメータでは、メモリが少ない場合に DB インスタンスが実行すべきアクションを、カンマ区切りの文字列で指定できます。この aurora_oom_response パラメータは、Aurora MySQL バージョン 2 および 3 でサポートされています。
aurora_oom_response パラメータには、以下の値とそれらの組み合わせを使用できます。空の文字列はアクションが実行されないことを意味し、実質的にこの機能はオフになります。そのため、データベースは OOM の再起動が発生しやすくなります。
-
decline– DB インスタンスのメモリが少なくなった場合、新しいクエリを拒否します。 kill_connect– 大量のメモリを消費しているデータベース接続を閉じ、現在のトランザクションとデータ定義言語 (DDL) ステートメントを終了します。この応答は、Aurora MySQL バージョン 2 ではサポートされていません。詳細については、MySQL ドキュメントの「KILL ステートメント
」を参照してください。 -
kill_query– インスタンスのメモリが低しきい値を超えるまで、メモリ使用量の高い順にクエリを終了します。DDL ステートメントは終了されません。詳細については、MySQL ドキュメントの「KILL ステートメント
」を参照してください。 -
print– 大量のメモリを使用するクエリのみを出力します。 -
tune- 内部テーブルキャッシュを調整して、メモリをシステムに戻します。Aurora MySQL は、メモリが少ない状態ではtable_open_cacheやtable_definition_cacheなどのキャッシュに使用されるメモリを低減します。最終的に、Aurora MySQL は、システムのメモリ不足がなくなると、メモリ使用量を通常に戻します。詳細については、MySQL ドキュメントの「table_open_cache
」と「table_definition_cache 」を参照してください。 tune_buffer_pool– バッファプールのサイズを小さくしてメモリを解放し、データベースサーバーが接続を処理できるようにします。この応答は、Aurora MySQL バージョン 3.06 以降でサポートされています。tune_buffer_poolをkill_queryまたはaurora_oom_responseパラメータ値のkill_connectとペアにする必要があります。そうしない場合、パラメータ値にtune_buffer_poolを含めても、バッファプールのサイズ変更は行われません。
3.06 以前のバージョンの Aurora MySQL の場合は、メモリが 4 GiB 以下の DB インスタンスクラスでメモリプレッシャーがかかっているときのデフォルトアクションに print、tune、decline、kill_query があります。4 GiB を超えるメモリがある DB インスタンスクラスでは、このパラメータ値はデフォルトで空 (無効) になっています。
Aurora MySQL バージョン 3.06 以降では、メモリが 4 GiB 以下の DB インスタンスクラスの場合、Aurora MySQL は最もメモリ消費量の多い接続 (kill_connect) も閉じます。4 GiB を超えるメモリがある DB インスタンスクラスでは、このパラメータ値はデフォルトで print になっています。
メモリ不足の問題が頻繁に発生する場合は、performance_schema が有効になっていればメモリのサマリーテーブル
OOM に関連する Amazon CloudWatch メトリクスについては、「Amazon Aurora のインスタンスレベルのメトリクス」を参照してください。OOM に関連するグローバルステータス変数については、「Aurora MySQL グローバルステータス変数」を参照してください。
