CLUSTER_LOAD
CLUSTER_LOADクラスター負荷テーブルは、TiDB クラスターの各インスタンスが配置されているサーバーの現在の負荷情報を提供します。
USE information_schema;
DESC cluster_load;
+-------------+--------------+------+------+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------------+--------------+------+------+---------+-------+
| TYPE | varchar(64) | YES | | NULL | |
| INSTANCE | varchar(64) | YES | | NULL | |
| DEVICE_TYPE | varchar(64) | YES | | NULL | |
| DEVICE_NAME | varchar(64) | YES | | NULL | |
| NAME | varchar(256) | YES | | NULL | |
| VALUE | varchar(128) | YES | | NULL | |
+-------------+--------------+------+------+---------+-------+
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フィールドの説明:
TYPE:information_schema.cluster_infoテーブルのTYPEフィールドに対応します。オプションの値はtidb、pd、およびtikvです。INSTANCE:information_schema.cluster_infoクラスター情報テーブルのINSTANCEフィールドに対応します。DEVICE_TYPE: ハードウェア タイプ。現在、cpu、memory、disk、およびnetタイプを照会できます。DEVICE_NAME: ハードウェア名。DEVICE_NAMEの値はDEVICE_TYPEによって異なります。cpu: ハードウェア名は cpu です。disk: ディスク名。net: ネットワーク カード名。memory: ハードウェア名はメモリです。
NAME: 異なる負荷タイプ。たとえば、cpu にはload1、load5、およびload15の 3 つの負荷タイプがあり、それぞれ 1 分、5 分、および 15 分以内の CPU の平均負荷を意味します。VALUE: ハードウェア負荷の値。たとえば、1min、5min、および15minは、それぞれ 1 分、5 分、および 15 分以内のハードウェアの平均負荷を意味します。
次の例は、 CLUSTER_LOADテーブルを使用して CPU の現在の負荷情報を照会する方法を示しています。
SELECT * FROM cluster_load WHERE device_type='cpu' AND device_name='cpu';
+------+-----------------+-------------+-------------+--------+-------+
| TYPE | INSTANCE | DEVICE_TYPE | DEVICE_NAME | NAME | VALUE |
+------+-----------------+-------------+-------------+--------+-------+
| tidb | 0.0.0.0:4000 | cpu | cpu | load1 | 0.13 |
| tidb | 0.0.0.0:4000 | cpu | cpu | load5 | 0.25 |
| tidb | 0.0.0.0:4000 | cpu | cpu | load15 | 0.31 |
| pd | 127.0.0.1:2379 | cpu | cpu | load1 | 0.13 |
| pd | 127.0.0.1:2379 | cpu | cpu | load5 | 0.25 |
| pd | 127.0.0.1:2379 | cpu | cpu | load15 | 0.31 |
| tikv | 127.0.0.1:20165 | cpu | cpu | load1 | 0.13 |
| tikv | 127.0.0.1:20165 | cpu | cpu | load5 | 0.25 |
| tikv | 127.0.0.1:20165 | cpu | cpu | load15 | 0.31 |
+------+-----------------+-------------+-------------+--------+-------+
9 rows in set (1.50 sec)