Performans Optimizasyonu ve İzleme

Performans çalışması ölçümle başlar #

Yavaşlayan bir veritabanında ilk refleks genellikle donanım kaynaklarını artırmaktır. Kaynak artırımı bazı senaryolarda geçici rahatlama sağlar; ancak kök nedeni ortadan kaldırmadığı için maliyeti kalıcı hâle getirir ve sorunun daha büyük ölçekte tekrar etmesine zemin hazırlar.

Sahada karşılaştığımız yavaşlamaların önemli bölümü birkaç sorgu deseninden kaynaklanır. Bir sistemde toplam sorgu süresinin üçte ikisini tek bir SELECT deseninin tükettiğini ölçmek, hangi sunucuyu büyüteceğinizi tartışmaktan çok daha hızlı sonuç verir. Çalışmalarımızı bu nedenle ölçüm üzerine kuruyoruz.

İzleme altyapısı: PMM ve Grafana #

Ölçüm yapabilmek için önce veri gerekir. Percona Monitoring and Management (PMM) kurulumunu yapıyor, MySQL ve PostgreSQL metriklerini işletim sistemi metrikleriyle birlikte tek panelde topluyoruz. PMM’nin Prometheus tabanlı mimarisi, metriklerin sorgulanabilir biçimde saklanmasını ve olay sonrası incelemelerde geriye dönük analiz yapılmasını sağlar.

Grafana panellerini iş yükünüze göre düzenliyor, alarmları anlamlı eşiklerle kuruyoruz. Aşırı hassas ayarlanmış bir alarm sistemi, kısa sürede görmezden gelinmeye başlanır; alarm kurgusunun amacı bildirim üretmek değil, müdahale gerektiren durumu ayırt etmektir.

Halihazırda Prometheus, Zabbix veya benzeri bir izleme altyapısı işletiyorsanız veritabanı metriklerini mevcut sisteminize entegre ediyoruz.

Yavaş sorgu analizi: GoFast #

Slow query log, performans sorunlarının en zengin veri kaynağıdır; ancak ham hâliyle okunabilir değildir. Binlerce satırlık bir kayıt dosyasında aynı sorgu yüzlerce kez, her seferinde farklı parametrelerle görünür.

Yavaş sorgu kayıtlarının analizinde kendi geliştirdiğimiz GoFast Enterprise ürününü kullanıyoruz.

GoFast Enterprise, MySQL yavaş sorgu kayıtlarını (slow query log) Go ile DuckDB’ye aktarır ve analitik olarak sorgulanmasını sağlar. Kayıt bir kez işlenir, sonraki her soru depodan yanıtlanır. Aktarılan kayıtların hash’i tutulur ve mükerrer kayıt oluşmaz. Yüzdelik (percentile) değerleri kesin hesaplanır. Tek çalıştırılabilir dosya olarak, bağımlılık olmadan ve Docker içinde çalışır. Rapor biçimi pt-query-digest ile uyumludur.

Web arayüzü birden fazla sunucunun kaydını tek panelde gösterir. Kayıtlar kullanıcı, sunucu, veritabanı ve tablo kırılımında incelenir. Aynı kırılımlar komut satırı raporlarında da alınır. Bir sorgu imzasının (fingerprint) zaman içindeki seyri grafikle izlenir. Günlük ve haftalık görünümlerle dönemler karşılaştırılır.

Aracın veritabanına bağlanmasına gerek yoktur. Analiz için üretim sistemine erişim vermeniz gerekmez, kayıt dosyalarını iletmeniz yeterlidir.

Ayrıştırma katmanı MIT lisanslı açık kaynak gofast-cli olarak GitHub’da yayımlanır . GoFast Enterprise müşteri altyapısına kurulur ve sözleşme kapsamında sunulur. Web arayüzü ve gofast-mcp sunucusu lisansa dahildir.

Yapay zekâ destekli analiz #

Performans analizinde son yıllarda değişen şey, verinin kendisi değil, veriye soru sorma biçimidir. Yavaş sorgu korpusunu ve metrik geçmişini büyük dil modellerine açtığımızda, “dün saat 14:00 ile 15:00 arasında ne değişti” gibi bir sorunun yanıtı dakikalar içinde alınabiliyor.

Bu amaçla iki MCP (Model Context Protocol) sunucusu geliştirdik:

• gofast-mcp, GoFast Enterprise’ın ürettiği yavaş sorgu korpusunu dil modellerine açar. En kötü sorguları, sıklıkla ağırlıklandırılmış etki skorunu, tablo bazında kilit çekişmesini ve WHERE koşullarının indeks kümelenmesi açısından dağılımını sorgulayabilen araçlar sunar. Olay analizinde kullandığımız bileşen, bir zaman aralığını kendi öncesindeki referans dönemle karşılaştırıp sorguları yavaşlama oranına göre sıralar.
• PMM Prometheus MCP, PMM’in topladığı metrikleri aynı biçimde sorgulanabilir hâle getirir. Bir olay penceresindeki tüm doygunluk sinyallerini — yük ortalaması, CPU dağılımı, iowait, bellek, disk gecikmesi ve kuyruk derinliği, ağ, MySQL bağlantı ve QPS metrikleri — tek çağrıda tarar ve her metriğin tepe değerini kendi öncesindeki medyanla karşılaştırır.

İki bileşen birlikte kullanıldığında, bir performans olayının sorgu tarafındaki ve altyapı tarafındaki izleri aynı anda incelenebilir. Her iki bileşen de şu aşamada sözleşmeli müşterilerimize sunulmaktadır.

Arşivleme de bir performans çalışmasıdır #

Sürekli büyüyen tablolar, indeksler bellekte tutulamaz hâle geldiğinde performansı kademeli olarak düşürür. Sorgu optimizasyonuyla kazanılan süre, tablo hacmi arttıkça geri kaybedilir.

Aktif olarak kullanılmayan veriyi üretim sisteminden çıkarmak, çoğu senaryoda tek başına sorgu optimizasyonundan daha kalıcı bir kazanç sağlar. İlişkisel veri arşivleme için geliştirdiğimiz GoArchive, kayıtları doğrulayarak taşır ve siler.

İlgili hizmetler #

Denetim kaydının performansa etkisi ve şifrelemenin işlemci maliyeti birlikte değerlendirilir: Veritabanı Güvenliği ve KVKK Teknik Tedbirleri

Yedekleme penceresinin üretim yüküne etkisi de performans çalışmasının kapsamındadır: Veritabanı Yedekleme ve Kurtarma

Replikasyon gecikmesi ve düğümler arası yük dağılımı cluster tasarımıyla birlikte değerlendirilir: Yüksek Erişilebilirlik ve Cluster Çözümleri

GoFast araç ailesi

Performans analizinde kullandığımız araçları kendimiz geliştiriyoruz.