trace 功能开启
先登陆一个流量端口，然后通过一个 `set trace=1` 语句去把 trace 功能打开。
trace 功能的好处
select * from 某表，类似于 MySQL 的 show profile 语句，可以看具体执行语句在下发的各个环节耗时是什么样的。然后通过 `show trace` 就能看到耗时的情况了。前面是过程、开始和结束时间，后面是执行或者依赖的语句，类似 explain 的一个效果。
可以看到操作有 SQL 解析、路由、准备下发、下发执行、收集回收结果、包括写回到 client端等等，这样一个时间的记录。如果我是多个节点的话，通过 `show trace` 查看多个 SQL 执行的时间和多个结果集回收的时间。可以看到它们开始时间其实是一样的，它在下发多个节点时是并发下发的，回来的时候是各自回来的。这是我们的 trace 的功能。
我们可以通过 trace 功能去追踪性能瓶颈到底发生在哪里。
我们简单把其中一部分图，不一定是刚才那个图，拿回来我们来做一个深入的分析。这样 trace 的一个结果集，我们分析哪部分慢或者说哪一块超出我们认知的来去发现性能瓶颈。在定位 DBLE 或 MySQL 的问题都是有用的。
同样我们把这样一张表格通过重新解读，绘制出一张时序图来。绘制出时序图来，下面还是刚才的结果。大概可以分为三层，MS SQL 那边写错了，应该是 MySQL。左边是客户端，然后中间件，最后边是 MySQL。
首先是一个客户端发送给我中间件的时间。这段时间对我来说是不可考量的，因为没有到我们中间件这一层，我是不知道花了多少时间的。但我们从经验判断，大概半个 RTT。如果 SQL 不是特别大的话，然后到了中间件层。我有读 SQL 的时间，我有解析 SQL 的时间，我有路由计算的时间，还有准备下发的一些准备工作。比如说：我去连接池里拿连接。这一部分我们管它叫前端的部分。然后，我们在中间件会分为前后端。前端的这一部分基本上是线性的，执行完一个才能执行后面一个。然后我就开始下发给 MySQL 了。
给 MySQL 以后，比如说我是一个 select 语句。我们可以想象一下 select 语句多行，不是一行。比如说有 100万行，那 MySQL 不可能同时返回，MySQL 协议是一行行回来的。有可能第一行到了，第二行还在路上。所以，我下面的结果会有一个 Fields Return。如果大家熟悉 MySQL 协议的话，知道结果集是先把列回来了，才会一行行去处理。
最后是行结束标记，所以我收到了第个MySQL结果包就开始统计时间了，直到我收到了最后一行是我 Fetch Result 这段时间。同样的，在我们这样一个简单的查询当中收到了一行，其实我已经可以往客户端开始写数据了。它是一个流式的，不需要等待所有的结果都出来。所以我们是可以往回写的，而直到我收到了最后一行，最后一行结束 RowEof，然后才可以把 Last Package 最后一个包写回去。我们总共的时间，其实是从我入 DBLE 这一侧 over all 时间。所以我现在所有的操作都是红色标记这一段的时间。如果你发现了性能问题，你就可以通过这个工具来分析问题。
案例分析
我们实际当中排查过一个案例。问题是三个节点，在这一部分时间其实就发给三个了，发给了三个以后，我们会看到有两个 Execute SQL 的时间大概是另外一个时间的二分之一。所以我们发现三个节点，有一个 MySQL 本身就慢。
而我们知道木桶原理，最慢的那个导致最后就慢了。排查后发现最后一个 MySQL 配置的参数不太对，把 MySQL 的参数调优达到了和另外两个 MySQL 一样的情况，最后这个性能就调整好了。但是也有可能有其它的原因，这个就需要具体分析了。
trace 就是展示各个阶段的功能，对于我的前端来说，某一个阶段耗费时间长。DBLE 内部处理的线程如果线程池中线程数量不够的话，可以通过在 DBLE 中通过配置某一组线程数量，来提高它的一个局部消费能力。这是我们 trace 功能另一个调整方向。
好，我们今天先介绍到这里。
图文稿为了方便阅读，在不影响学习的情况下优化了一些口语化词汇，文稿与视频会尽量保持一致。
DBLE 及相关项目代码地址：
https://github.com/actiontech/dble
https://github.com/actiontech/dble-docs-cn
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