这是学习笔记的第 1909 篇文章
今天对慢日志模块做了一个初版的设计，整体上可以实现一个相对完整的慢日志周期管理。设计图如下：
整体上分了六个大的步骤，我简单解释一下：
慢日志切分：
对于目前的数据库环境来说，慢日志的管理是松散的，没有做到细粒度的管理模式。从规范标准的角度来说，希望慢日志是周期性的转储，需要我们对慢日志做周期性切分。
在此我们需要明确一个共识，那就是什么样的SQL属于慢日志，这里有几个参数需要内部明确下，比如SQL执行时间超过1秒我们指定为慢日志，如果没有使用索引，也归类到慢日志。
同时慢日志的导出和管理都是在主库端。
慢日志转储：
对收集的慢日志内容，我们需要统筹管理，比如有100套环境，那么我们可以指定一台慢日志服务器，通过通信管道比如rsync或者sftp等方式把慢日志内容同步到日志服务器，总体来说，慢日志的内容量和binlog完全不在一个量级，占用的空间要小很多。所以保留周期可以设定为2个星期，更早的日志信息可以下沉到HDFS里面。
慢日志分析：
以上两个步骤只是采集慢日志，不做慢日志的分析，到了日志服务器之后，应该是有日志服务器来统一解析，将解析的结果格式化，比如是json格式。提取出我们需要的一些关键内容。
慢日志SQL管理：
其实对于慢查询SQL是我们应该做细粒度的管理的，比如我们采集的安日志文件里面有一个查询语句，这个SQL之前是否出现过，之前的性能如何，这个通过现有的文件是无法获得的，就需要我们来对慢查询SQL实现细粒度管理，实现一个初步的生命周期管理。
这样一旦发现问题，我们也好定位在之前是否存在问题。
慢日志性能报警：
这属于一个锦上添花的功能，比如慢日志在半个小时内增长超过10M，那么我们可以认为是存在性能问题的，另外就是对慢日志的个数进行统计，如果X分钟超过了X个就触发报警。
慢日志报告提取：
对于慢日志的报告提取，可以分为两个维度。
对于运维来说，我们可以设立一个目标，慢日志排行榜。通过一个全局的排行榜来不断优化SQL，提高系统的整体性能和SQL水平。
对于业务同学来说，我们可以提供基于时间维度，对象维度的SQL慢日志信息提取，通过慢日志信息来同步获得一些性能信息，得到SQL的执行计划。
相关链接：