应用示例荟萃 | performance_schema全方位介绍（上）

Original 罗小波·沃趣科技沃趣技术 2023-03-10

作者罗小波·沃趣科技高级数据库技术专家

出品沃趣科技

经过前面6个篇幅的学习，相信大家对什么是performance_schema，已经初步形成了一个整体认识，但我想很多同行看完之前的文章之后可能还是一脸懵逼，今天就为大家带来performance_schema系列的最后一个篇章(全系共7个篇章)，在这一期里，我们将为大家列举数十个performance_schema应用示例。下面，请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧。

1.利用等待事件排查MySQL性能问题

通常，在生产服务器上线之前，我们会对数据库服务器的硬件进行IO基准测试，对数据库进行增删改查的基准测试，建立基线参考数据，以便日后的服务器扩容或架构升级提供数据支撑。在基准测试规划时，我们通常需要选择一款基准测试软件（IO基准测试通常选择fio和iozone，MySQL数据库基准测试通常选择sysbench、tpcc-mysql、workbench等），在使用这些基准测试软件对服务器压测到一个极限值时，我们认为所得数据就是被测试服务器的最高性能。但这还不够，测试性能无法继续提升的原因还可能是因为你的服务器在BIOS设置、硬件搭配、操作系统参数、文件系统策略、数据库配置参数等方面不够优化。所以我们还需要借助一些性能排查手段来找出性能瓶颈所在，以使得我们对数据库服务器一旦上线之后可能的瓶颈点心中有数。以下我们以sysbench基准测试工具压测MySQL数据库为例，介绍如何使用performance_schema的等待事件来排查数据库性能瓶颈所在。

首先，使用performance_schema配置表启用等待事件的采集与记录

# 启用所有的等待事件的instruments
admin@localhost : performance_schema 11:47:46> use performance_schema
Database changed
# 修改setup_instruments 表的enabled和timed字段为yes，表示启用对应的instruments
admin@localhost : performance_schema 11:48:05> update setup_instruments set enabled='yes',timed='yes' where name like 'wait/%';
Query OK, 269 rows affected (0.00 sec)
Rows matched: 323  Changed: 269  Warnings: 0
# 查看修改结果，enabled和timed字段为YES即表示当前instruments已经启用（但此时采集器并不会立即采集事件数据，需要保存这些等待事件的表--consumers，启用之后才会开始采集）
admin@localhost : performance_schema 11:49:40> select * from setup_instruments where name like 'wait/%';
+--------------------------------------------------------------------+---------+-------+
| NAME                                                              | ENABLED | TIMED |
+--------------------------------------------------------------------+---------+-------+
| wait/synch/mutex/sql/TC_LOG_MMAP::LOCK_tc                          | YES    | YES  |
| wait/synch/mutex/sql/LOCK_des_key_file                            | YES    | YES  |
............
| wait/io/socket/sql/server_tcpip_socket                            | YES    | YES  |
| wait/io/socket/sql/server_unix_socket                              | YES    | YES  |
| wait/io/socket/sql/client_connection                              | YES    | YES  |
| wait/lock/metadata/sql/mdl                                        | YES    | YES  |
+--------------------------------------------------------------------+---------+-------+
323 rows in set (0.01 sec)
# 启用等待事件的consumers
admin@localhost : performance_schema 11:48:21> update setup_consumers set enabled='yes' where name like '%wait%';
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Rows matched: 3  Changed: 3  Warnings: 0
admin@localhost : performance_schema 11:49:20> select * from setup_consumers where name like '%wait%';
+---------------------------+---------+
| NAME                      | ENABLED |
+---------------------------+---------+
| events_waits_current      | YES    |
| events_waits_history      | YES    |
| events_waits_history_long | YES    |
+---------------------------+---------+
3 rows in set (0.00 sec)

然后，使用sysbench对数据库执行加压，并逐渐增加并发线程数，直到tps、qps不再随着线程数的增加而增加为止。

sysbench --test=oltp --db-driver=mysql --mysql-table-engine=innodb --mysql-host=10.10.10.10 --mysql-port=3306 --mysql-db=sbtest --mysql-user='qbench' --mysql-password='qbench' --test=/usr/share/doc/sysbench/tests/db/oltp.lua --oltp-table-size=5000000 --oltp-tables-count=8 --num-threads=16 --max-time=1800 --max-requests=0 --report-interval=1 run
............
[ 111s] threads: 16, tps: 52.99, reads/s: 668.93, writes/s: 171.98, response time: 629.52ms (95%)
[ 112s] threads: 16, tps: 42.00, reads/s: 650.93, writes/s: 202.98, response time: 688.46ms (95%)
............

从sysbench的输出结果中，我们可以看到在16个并发线程oltp压力下，tps只能跑到100不到，且延迟在600ms+，说明存在严重的性能瓶颈（或者在MySQL内部发生了严重的互斥等待，或者硬件设备严重的性能不足），现在，我们先使用操作系统命令查看硬件负载情况。

# top命令查看到CPU资源绝大部分都消耗在了%wa上，说明IO设备性能出现严重不足
[root@localhost ~]# top
top - 18:59:03 up  7:02,  3 users,  load average: 4.28, 5.82, 4.22
Tasks: 186 total,  1 running, 185 sleeping,  0 stopped,  0 zombie
Cpu0  :  4.1%us,  8.5%sy,  0.0%ni, 11.9%id, 75.4%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Cpu1  :  4.0%us, 13.1%sy,  0.0%ni, 17.5%id, 65.0%wa,  0.0%hi,  0.3%si,  0.0%st
Cpu2  :  9.4%us, 32.1%sy,  0.0%ni,  2.3%id, 55.5%wa,  0.0%hi,  0.7%si,  0.0%st
Cpu3  :  3.0%us,  5.3%sy,  0.0%ni, 31.0%id, 60.0%wa,  0.0%hi,  0.7%si,  0.0%st
Mem:  8053664k total,  1684236k used,  6369428k free,    87868k buffers
Swap:  2031612k total,        0k used,  2031612k free,  150680k cached
# iostat命令查看磁盘负载，通过%util列可以看到，磁盘处于100%满负载状态
avg-cpu:  %user  %nice %system %iowait  %steal  %idle
      1.77    0.00    2.28  95.70    0.00    0.25
Device:        rrqm/s  wrqm/s    r/s    w/s  rsec/s  wsec/s avgrq-sz avgqu-sz  await  svctm  %util
dm-2              0.00    0.00  277.00  160.00  8864.00  2774.00    26.63    47.84  112.98  2.29 100.10
avg-cpu:  %user  %nice %system %iowait  %steal  %idle
      5.05    0.00  11.62  64.14    0.00  19.19
Device:        rrqm/s  wrqm/s    r/s    w/s  rsec/s  wsec/s avgrq-sz avgqu-sz  await  svctm  %util
dm-2              0.00    0.00  267.00  244.00  8544.00  4643.00    25.81    28.20  40.29  1.96 100.00

通过查询系统负载，一眼就可以看出来是由于磁盘性能严重不足导致的，但是，在数据库内部的事件信息是如何体现的呢（注意：如果你没有足够的performance_schema使用经验，此时是绝好的学习积累的机会，不要错过，也许哪一天操作系统负载并不能看出来端倪的时候，这些事件信息能帮上大忙）

# 为了方便查询等待事件统计，我们可以先创建一个视图，用于实时统计当前等待事件（非历史数据）
admin@localhost : performance_schema 12:14:14> create view sys.test_waits as select sum(TIMER_WAIT) as TIMER_WAIT,sum(NUMBER_OF_BYTES) as NUMBER_OF_BYTES, EVENT_NAME,OPERATION from events_waits_current where EVENT_NAME!='idle' group by EVENT_NAME,OPERATION;
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)
# 使用前面创建的视图进行查询，对这个视图查询结果进行降序排序查询。从下面的查询结果中，我们可以看到时间开销排名前5的有4个都是与IO相关的等待，剩下1个是binlog相关的互斥等待
admin@localhost : performance_schema 12:30:38> select sys.format_time(TIMER_WAIT),sys.format_bytes(NUMBER_OF_BYTES),EVENT_NAME,OPERATION from sys.test_waits where sys.format_time(TIMER_WAIT) not regexp 'ns|us' order by TIMER_WAIT desc;
+-----------------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+------------+
| sys.format_time(TIMER_WAIT) | sys.format_bytes(NUMBER_OF_BYTES) | EVENT_NAME                                    | OPERATION  |
+-----------------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+------------+
| 16.60 s                    | 224.00 KiB                        | wait/io/file/innodb/innodb_data_file          | read      |
| 16.05 s                    | 553 bytes                        | wait/io/table/sql/handler                      | fetch      |
| 1.96 s                      | NULL                              | wait/io/file/sql/binlog                        | sync      |
| 1.96 s                      | NULL                              | wait/synch/cond/sql/MYSQL_BIN_LOG::update_cond | timed_wait |
| 1.85 s                      | 1.34 KiB                          | wait/io/file/sql/binlog                        | write      |
| 56.66 ms                    | NULL                              | wait/io/file/innodb/innodb_log_file            | sync      |
+-----------------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+------------+
6 rows in set (0.01 sec)
# 当然，你也可以直接查询events_waits_current表（返回数据行数可能比较多，且查询结果并没有做分组聚合，是逐行的事件记录数据）
admin@localhost : performance_schema 11:59:25> select THREAD_ID,EVENT_NAME,sys.format_time(TIMER_WAIT),INDEX_NAME,NESTING_EVENT_TYPE,OPERATION,NUMBER_OF_BYTES from events_waits_current where EVENT_NAME!='idle' order by TIMER_WAIT desc;
+-----------+------------------------------------------------+-----------------------------+------------+--------------------+------------+-----------------+
| THREAD_ID | EVENT_NAME                                    | sys.format_time(TIMER_WAIT) | INDEX_NAME | NESTING_EVENT_TYPE | OPERATION  | NUMBER_OF_BYTES |
+-----------+------------------------------------------------+-----------------------------+------------+--------------------+------------+-----------------+
|      115 | wait/io/table/sql/handler                      | 169.48 ms                  | PRIMARY    | STATEMENT          | fetch      |              39 |
|      115 | wait/io/file/innodb/innodb_data_file          | 169.48 ms                  | NULL      | WAIT              | read      |          16384 |
|      101 | wait/io/table/sql/handler                      | 93.76 ms                    | PRIMARY    | STATEMENT          | fetch      |              39 |
|      101 | wait/io/file/innodb/innodb_data_file          | 93.76 ms                    | NULL      | WAIT              | read      |          16384 |
|      111 | wait/io/file/innodb/innodb_data_file          | 73.08 ms                    | NULL      | STATEMENT          | read      |          16384 |
|      103 | wait/io/file/innodb/innodb_data_file          | 63.13 ms                    | NULL      | STATEMENT          | read      |          16384 |
|      106 | wait/io/file/innodb/innodb_data_file          | 53.24 ms                    | NULL      | STATEMENT          | read      |          16384 |
|      113 | wait/io/table/sql/handler                      | 51.90 ms                    | PRIMARY    | STATEMENT          | fetch      |              39 |
|      113 | wait/io/file/innodb/innodb_data_file          | 51.90 ms                    | NULL      | WAIT              | read      |          16384 |
|        49 | wait/synch/cond/sql/MYSQL_BIN_LOG::update_cond | 27.48 ms                    | NULL      | STATEMENT          | timed_wait |            NULL |
............
57 rows in set (0.00 sec)

从上述等待事件的查询结果中，我们可以非常清晰地看到，事务大多数的延迟时间花在了等待IO上（主要是undo log、redo log，独立表空间文件，binlog的fetch和read系统调用），说明IO设备可能出现了严重的性能瓶颈，这里与操作系统命令查看到的磁盘性能严重不足相对应。

结论：通过以上测试数据表明，MySQL的性能严重低下的原因是因为磁盘性能严重不足成为了瓶颈（一般情况下，4个core的cpu在内存和磁盘不构成瓶颈的情况下可以达到800+ tps才可能会构成瓶颈）

针对IO性能不足，建议优化策略：

更换IO性能更好的设备
新增2个独立的相同设备，把MySQL 中的redo log、binlog、其他data file分别放在3个独立的IO设备上，以便数据库中的随机IO和顺序IO不会因为相互争抢资源而导致IO等待

PS：

当然，你也许会说，我们在这个案例里故意使用一台配置很差的服务器。是的没错。但我们可以去思考一个问题：performance_schema到底能够对我们使用MySQL提供多大帮助呢？对于目前来讲，互联网上并不能找到太多靠谱的performance_schema使用经验，需要我们不断地去挖掘。我们建议有条件的同行可以准备两台测试服务器(一台低配置，一台高配置服务器)，通过对比测试数据你就能得出performance_schema的使用经验了，正所谓没有对比就没有伤害。

2.锁问题排查

2.1 找出谁持有全局读锁

全局读锁通常是由flush table with read lock;这类语句添加，这类语句通常是在各种备份工具为了拿到一致性备份时使用，另外，在具有主从复制架构的环境中做主备切换时也常常使用，除了这两种情况之外，还有一种情况也是最难排查的一种情况，那就是线上系统权限约束不规范的时候，各种人员使用的数据库帐号都具有RELOAD权限时，都可以对数据库加全局读锁。

在MySQL 5.7之前的版本，要排查谁持有全局读锁通常在数据库层面是很难直接查询到有用数据（innodb_locks表也只能记录innodb层的锁信息，而全局读锁是server层的锁，所以也无法查询到），从MySQL 5.7开始提供表performance_schema.metadata_locks表记录一些Server层的锁信息（包括全局读锁和MDL锁等），下面我们通过一个示例来演示然后使用performance_schema来找出谁持有全局读锁。

首先，开启第一个会话，执行全局读锁。

# 执行加锁语句
root@localhost : sbtest 12:28:30> flush table with read lock;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
# 查询以下加锁线程的process id，以便后续排查过程好对应
root@localhost : sbtest 12:31:48> select connection_id();
+-----------------+
| connection_id() |
+-----------------+
| 4 |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)

现在，我们开启第二个会话执行任意可能对数据造成修改的语句，我们就以update操作为例吧。

root@localhost : sbtest 12:42:36> use sbtest
Database changed
root@localhost : sbtest 12:42:38> select * from sbtest1 limit 1\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 21
k: 2483476
c: 09279210219-37745839908-56185699327-79477158641-86711242956-61449540392-42622804506-61031512845-36718422840-11028803849
pad: 96813293060-05308009118-09223341195-19224109585-45598161848
1 row in set (0.00 sec)
ERROR: 
No query specified
root@localhost : sbtest 12:42:39> select connection_id();
+-----------------+
| connection_id() |
+-----------------+
| 5 |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)
root@localhost : sbtest 12:42:44> update sbtest1 set pad='xxx' where id=21;  操作被阻塞

现在，我们开启第三个会话，开始使用一些手段进行排查。

root@localhost : (none) 12:42:25> select connection_id();
+-----------------+
| connection_id() |
+-----------------+
| 16 |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)
# 查询processlist信息，这里只能看到processid为5的线程State为Waiting for global read lock，表示正在等待全局读锁
root@localhost : (none) 12:43:11> show processlist;
+----+-------+---------------------+--------+-------------+-------+---------------------------------------------------------------+------------------------------------------+
| Id | User | Host | db | Command | Time | State | Info |
+----+-------+---------------------+--------+-------------+-------+---------------------------------------------------------------+------------------------------------------+
| 3 | qfsys | 192.168.2.168:41042 | NULL | Binlog Dump | 11457 | Master has sent all binlog to slave; waiting for more updates | NULL |
| 4 | root | localhost | sbtest | Sleep | 234 | | NULL |
| 5 | root | localhost | sbtest | Query | 26 | Waiting for global read lock | update sbtest1 set pad='xxx' where id=21 |
| 16 | root | localhost | NULL | Query | 0 | starting | show processlist |
+----+-------+---------------------+--------+-------------+-------+---------------------------------------------------------------+------------------------------------------+
4 rows in set (0.00 sec)
# 继续查询information_schema.innodb_locks、innodb_lock_waits、innodb_trx表，发现三个表均为空
root@localhost : (none) 12:59:30> select * from information_schema.innodb_locks;
Empty set, 1 warning (0.00 sec)
root@localhost : (none) 12:59:40> select * from information_schema.innodb_lock_waits;
Empty set, 1 warning (0.00 sec)
root@localhost : (none) 12:59:43> select * from information_schema.innodb_trx\G
Empty set (0.00 sec)
# 再使用show engine innodb status;查看一把（这里只需要看TRANSACTION段落即可），仍然无任何有用的锁信息
root@localhost : (none) 12:59:48> show engine innodb status;
......
=====================================
2018-06-25 13:01:43 0x7fe55ded8700 INNODB MONITOR OUTPUT
=====================================
......
------------
TRANSACTIONS
------------
Trx id counter 2527502
Purge done for trx's n:o < 2527500 undo n:o < 0 state: running but idle
History list length 3
LIST OF TRANSACTIONS FOR EACH SESSION:
---TRANSACTION 422099353083504, not started
0 lock struct(s), heap size 1136, 0 row lock(s)
---TRANSACTION 422099353082592, not started
0 lock struct(s), heap size 1136, 0 row lock(s)
---TRANSACTION 422099353081680, not started
0 lock struct(s), heap size 1136, 0 row lock(s)
--------
FILE I/O
......

通过上面的常规手段查询下来，无任何有用信息，这个时候，有gdb调试经验的老鸟估计就要开始使用gdb，strace，pstack什么的命令查看MySQL 调用栈、线程信息什么的了，但这对于没有C语言基础的人来说，基本上是看天书，好在从MySQL 5.7版本开始，提供performance_schema.metadata_locks表，该表记录了各种Server层的锁信息（包括全局读锁和MDL锁信息），下面我们开启第三个会话查询该表试试看。

# 我们还可以通过performance_schema.metadata_locks表来排查谁持有全局读锁，全局读锁通常在该表记录着同一个会话的OBJECT_TYPE为global和commit、LOCK_TYPE都为SHARED的两把显式锁，如下
root@localhost : (none) 01:01:43> select * from performance_schema.metadata_locks where OWNER_THREAD_ID!=sys.ps_thread_id(connection_id())\G;
*************************** 1. row ***************************
      OBJECT_TYPE: GLOBAL
    OBJECT_SCHEMA: NULL
      OBJECT_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140621322913984
        LOCK_TYPE: SHARED  # 共享锁
    LOCK_DURATION: EXPLICIT  # 显式
      LOCK_STATUS: GRANTED  # 已授予
           SOURCE: lock.cc:1110
  OWNER_THREAD_ID: 94 # 持有锁的内部线程ID为94
   OWNER_EVENT_ID: 16  
*************************** 2. row ***************************
      OBJECT_TYPE: COMMIT
    OBJECT_SCHEMA: NULL
      OBJECT_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140621322926064
        LOCK_TYPE: SHARED # 共享锁
    LOCK_DURATION: EXPLICIT  # 显式
      LOCK_STATUS: GRANTED # 已授予
           SOURCE: lock.cc:1194
  OWNER_THREAD_ID: 94  # 持有锁的内部线程ID为94
   OWNER_EVENT_ID: 16  
*************************** 3. row ***************************
      OBJECT_TYPE: GLOBAL
    OBJECT_SCHEMA: NULL
      OBJECT_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140621391527216
        LOCK_TYPE: INTENTION_EXCLUSIVE  # 意向排它锁
    LOCK_DURATION: STATEMENT  # 语句
      LOCK_STATUS: PENDING  # 状态为pending，表示正在等待被授予
           SOURCE: sql_base.cc:3190
  OWNER_THREAD_ID: 95  # 被阻塞的内部线程ID为95
   OWNER_EVENT_ID: 38 
3 rows in set (0.00 sec)
# 查看process id为4，5 各自对应的内部线程ID是多少
root@localhost : (none) 01:33:36> select sys.ps_thread_id(4);
+---------------------+
| sys.ps_thread_id(4) |
+---------------------+
| 94 |    # process id=4的线程对应的内部线程ID正好为94，说明就是process id=4的线程持有了全局读锁
+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)
root@localhost : (none) 01:34:10> select sys.ps_thread_id(5);
+---------------------+
| sys.ps_thread_id(5) |
+---------------------+
| 95 |   # proces id=5的线程对应的内部线程正好是95，说明在等待全局读锁的就是process id=5的线程
+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)

如果是生产环境，综合上述信息，通过show processlist信息中对应的process id=4的行记录中找到user、host、db信息，大致判断一下是属于什么业务用途，找相关人员询问清楚，该杀掉就杀掉，顺便讨论下今后如何避免这个问题。

2.2 找出谁持有MDL锁

我们可能经常会发现执行语句时被阻塞等待MDL锁，例如：使用show processlist;语句查看线程信息时可能会发现State列为"Waiting for table metadata lock"，碰到这种情况我们应该如何去排查是谁持有了MDL锁没有释放呢，下面我们尝试着进行MDL锁等待场景模拟（mdl锁记录对应的instruments为wait/lock/metadata/sql/mdl，默认未启用，对应的consumers为performance_schema.metadata_locks，在setup_consumers只受全局配置项global_instrumentation控制，默认启用）。

首先，打开两个会话，分别执行如下语句。

# 会话1，显式开启一个事务，并执行一个update语句更新sbtest1表不提交
root@localhost : sbtest 12:26:25> use sbtest
Database changed
root@localhost : sbtest 12:26:30> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
root@localhost : sbtest 12:26:32> update sbtest1 set pad='yyy' where id=1;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0
# 会话2，对sbtest1表执行DDL语句添加一个普通索引
root@localhost : sbtest 12:42:50> use sbtest
Database changed
root@localhost : sbtest 12:42:56> alter table sbtest1 add index i_c(c);  # 被阻塞

此时，我们另外开启一个会话3，使用show processlist语句查询线程信息，可以发现update语句正在等待MDL锁(Waiting for table metadata lock)。

root@localhost : (none) 12:37:49> show processlist;
+----+------+-----------+--------+---------+------+---------------------------------+--------------------------------------+
| Id | User | Host      | db    | Command | Time | State                          | Info                                |
+----+------+-----------+--------+---------+------+---------------------------------+--------------------------------------+
| 92 | root | localhost | sbtest | Query  |  121 | Waiting for table metadata lock | alter table sbtest1 add index i_c(c) |
| 93 | root | localhost | NULL  | Query  |    0 | starting                        | show processlist                    |
| 94 | root | localhost | sbtest | Sleep  | 1078 |                                | NULL                                |
+----+------+-----------+--------+---------+------+---------------------------------+--------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

在MySQL 5.7版本之前，我们不能从数据库层面很直观地去查询谁持有MDL锁信息（当然你可以说你会gdb之类的工具来查看，但这类工具的使用需要具有一定c编程语言基础），现在，我们可以通过查询performance_schema.metadata_locks表得知MDL锁信息，发现有5行MDL锁记录，其中，第一行为sbtest.sbtest1表的SHARED_WRITE锁，处于GRANTED状态，为136线程持有(对应process id为94)，其他后续4行中，有sbtest.sbtest1表的SHARED_UPGRADABLE、EXCLUSIVE锁，其中SHARED_UPGRADABLE处于GRANTED状态，EXCLUSIVE处于PENDING状态，为134线程持有（对应process id为92）。说明134线程在等待MDL锁。

root@localhost : (none) 01:23:05> select * from performance_schema.metadata_locks where OWNER_THREAD_ID!=sys.ps_thread_id(connection_id())\G;
*************************** 1. row ***************************
      OBJECT_TYPE: TABLE
    OBJECT_SCHEMA: sbtest
      OBJECT_NAME: sbtest1
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139886013386816
        LOCK_TYPE: SHARED_WRITE
    LOCK_DURATION: TRANSACTION
      LOCK_STATUS: GRANTED
          SOURCE: sql_parse.cc:5996
  OWNER_THREAD_ID: 136
  OWNER_EVENT_ID: 721
*************************** 2. row ***************************
      OBJECT_TYPE: GLOBAL
    OBJECT_SCHEMA: NULL
      OBJECT_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139886348911600
        LOCK_TYPE: INTENTION_EXCLUSIVE
    LOCK_DURATION: STATEMENT
      LOCK_STATUS: GRANTED
          SOURCE: sql_base.cc:5497
  OWNER_THREAD_ID: 134
  OWNER_EVENT_ID: 4667
*************************** 3. row ***************************
      OBJECT_TYPE: SCHEMA
    OBJECT_SCHEMA: sbtest
      OBJECT_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139886346748096
        LOCK_TYPE: INTENTION_EXCLUSIVE
    LOCK_DURATION: TRANSACTION
      LOCK_STATUS: GRANTED
          SOURCE: sql_base.cc:5482
  OWNER_THREAD_ID: 134
  OWNER_EVENT_ID: 4667
*************************** 4. row ***************************
      OBJECT_TYPE: TABLE
    OBJECT_SCHEMA: sbtest
      OBJECT_NAME: sbtest1
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139886346749984
        LOCK_TYPE: SHARED_UPGRADABLE
    LOCK_DURATION: TRANSACTION
      LOCK_STATUS: GRANTED
          SOURCE: sql_parse.cc:5996
  OWNER_THREAD_ID: 134
  OWNER_EVENT_ID: 4669
*************************** 5. row ***************************
      OBJECT_TYPE: TABLE
    OBJECT_SCHEMA: sbtest
      OBJECT_NAME: sbtest1
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139886348913168
        LOCK_TYPE: EXCLUSIVE
    LOCK_DURATION: TRANSACTION
      LOCK_STATUS: PENDING
          SOURCE: mdl.cc:3891
  OWNER_THREAD_ID: 134
  OWNER_EVENT_ID: 4748
5 rows in set (0.00 sec)

通过上述数据，我们知道了是哪个线程持有了MDL锁，通过show processlist语句的查询结果可以看到process id为94的线程已经长时间处于sleep状态，但是我们在这里并不能看到这个线程执行了什么语句，我们可能需要查询一下information_schema.innodb_trx表，确认一下该线程是否存在着一个没有提交的事务。如下，通过查询该表发现process id为94(trx_mysql_thread_id=94)的线程确实有一个未提交的事务，但并没有太多的有用信息，除了一个事务开始时间和process id（trx_started: 2018-01-14 01:19:25， trx_mysql_thread_id: 94）

root@localhost : (none) 01:32:17> select * from information_schema.innodb_trx\G;
*************************** 1. row ***************************
                trx_id: 2452892
            trx_state: RUNNING
          trx_started: 2018-01-14 01:19:25
trx_requested_lock_id: NULL
      trx_wait_started: NULL
            trx_weight: 3
  trx_mysql_thread_id: 94
......
1 row in set (0.00 sec)

此时，从我们掌握的所有数据信息来看，虽然知道了是136线程的事务没有提交导致的134线程发生MDL锁等待，但是我们并不知道136线程正在做什么事情。我们当然可以kill掉136线程让134线程继续往下执行，但是我们不知道136线程在执行什么语句，就无法找到相关的开发人员进行优化，下次我们还可能再次碰到类似的问题，所以，我们还可以借助performance_schema.events_statements_current表来查询某个线程正在执行或者说最后一次执行完成的语句事件信息(这里信息并不一定可靠，因为该表中对于每个线程只能记录当前正在执行和最近一次执行完成的语句事件信息，一旦这个线程执行新的语句，信息就会被覆盖)，如下：

root@localhost : (none) 01:47:53> select * from performance_schema.events_statements_current where thread_id=136\G;
*************************** 1. row ***************************
          THREAD_ID: 136
          EVENT_ID: 715
      END_EVENT_ID: 887
        EVENT_NAME: statement/sql/update
            SOURCE: socket_connection.cc:101
......
          SQL_TEXT: update sbtest1 set pad='yyy' where id=1
            DIGEST: 69f516aa8eaa67fd6e7bfd3352de5d58
        DIGEST_TEXT: UPDATE `sbtest1` SET `pad` = ? WHERE `id` = ? 
    CURRENT_SCHEMA: sbtest
......
      MESSAGE_TEXT: Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0
......
1 row in set (0.00 sec)