Description
select 1 判断
select 1 成功返回，只能说明这个库的进程还在，并不能说明主库没问题
set global innodb_thread_concurrency=3;
CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`c` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
insert into t values(1,1)
设置 innodb_thread_concurrency 参数的目的是，控制 InnoDB 的并发线程上限。也就是说，一旦并发线程数达到这个值，InnoDB 在接收到新请求的时候，就会进入等待状态，直到有线程退出。
这里，我把 innodb_thread_concurrency 设置成 3，表示 InnoDB 只允许 3 个线程并行执行。而在我们的例子中，前三个 session 中的 sleep(100)，使得这三个语句都处于“执行”状态，以此来模拟大查询。
你看到了， session D 里面，select 1 是能执行成功的，但是查询表 t 的语句会被堵住。也就是说，如果这时候我们用 select 1 来检测实例是否正常的话，是检测不出问题的
查表判断
为了能够检测 InnoDB 并发线程数过多导致的系统不可用情况，我们需要找一个访问 InnoDB 的场景。一般的做法是，在系统库（mysql 库）里创建一个表，比如命名为 health_check，里面只放一行数据，然后定期执行：
mysql> select * from mysql.health_check;
使用这个方法，我们可以检测出由于并发线程过多导致的数据库不可用的情况，但是无法检测磁盘空间满的情况
更新事务要写 binlog，而一旦 binlog 所在磁盘的空间占用率达到 100%，那么所有的更新语句和事务提交的 commit 语句就都会被堵住。但是，系统这时候还是可以正常读数据的
更新判断
既然要更新，就要放个有意义的字段，常见做法是放一个 timestamp 字段，用来表示最后一次执行检测的时间。这条更新语句类似于：
mysql> update mysql.health_check set t_modified=now();
节点可用性的检测都应该包含主库和备库。如果用更新来检测主库的话，那么备库也要进行更新检测。
但备库的检测也是要写 binlog 的。由于我们一般会把数据库 A 和 B 的主备关系设计为双 M 结构，所以在备库 B 上执行的检测命令，也要发回给主库 A。
但是，如果主库 A 和备库 B 都用相同的更新命令，就可能出现行冲突，也就是可能会导致主备同步停止。所以，现在看来 mysql.health_check 这个表就不能只有一行数据了。
为了让主备之间的更新不产生冲突，我们可以在 mysql.health_check 表上存入多行数据，并用 A、B 的 server_id 做主键。
mysql> CREATE TABLE `health_check` (
`id` int(11) NOT NULL,
`t_modified` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
/* 检测命令 */
insert into mysql.health_check(id, t_modified) values (@@server_id, now()) on duplicate key update t_modified=now();
由于 MySQL 规定了主库和备库的 server_id 必须不同（否则创建主备关系的时候就会报错），这样就可以保证主、备库各自的检测命令不会发生冲突
更新判断是一个相对比较常用的方案，不过存在判定慢的问题
首先，所有的检测逻辑都需要一个超时时间 N。执行一条 update 语句，超过 N 秒后还不返回，就认为系统不可用。
你可以设想一个日志盘的 IO 利用率已经是 100% 的场景。这时候，整个系统响应非常慢，已经需要做主备切换了。
但是你要知道，IO 利用率 100% 表示系统的 IO 是在工作的，每个请求都有机会获得 IO 资源，执行自己的任务。而我们的检测使用的 update 命令，需要的资源很少，所以可能在拿到 IO 资源的时候就可以提交成功，并且在超时时间 N 秒未到达之前就返回给了检测系统。
检测系统一看，update 命令没有超时，于是就得到了“系统正常”的结论。
也就是说，这时候在业务系统上正常的 SQL 语句已经执行得很慢了，但是 DBA 上去一看，HA 系统还在正常工作，并且认为主库现在处于可用状态
之所以会出现这个现象，根本原因是我们上面说的所有方法，都是基于外部检测的。外部检测天然有一个问题，就是随机性。
因为，外部检测都需要定时轮询，所以系统可能已经出问题了，但是却需要等到下一个检测发起执行语句的时候，我们才有可能发现问题。而且，如果你的运气不够好的话，可能第一次轮询还不能发现，这就会导致切换慢的问题
内部统计
MySQL 5.6 版本以后提供的 performance_schema 库的 file_summary_by_event_name 表里统计了每次 IO 请求的时间
file_summary_by_event_name 表里有很多行数据，我们先来看看 event_name='wait/io/file/innodb/innodb_log_file’这一行：
图中这一行表示统计的是 redo log 的写入时间，第一列 EVENT_NAME 表示统计的类型。
接下来的三组数据，显示的是 redo log 操作的时间统计。
第一组五列，是所有 IO 类型的统计。其中，COUNT_STAR 是所有 IO 的总次数，接下来四列是具体的统计项， 单位是皮秒；前缀 SUM、MIN、AVG、MAX，顾名思义指的就是总和、最小值、平均值和最大值。
第二组六列，是读操作的统计。最后一列 SUM_NUMBER_OF_BYTES_READ 统计的是，总共从 redo log 里读了多少个字节。
第三组六列，统计的是写操作。
最后的第四组数据，是对其他类型数据的统计。在 redo log 里，你可以认为它们就是对 fsync 的统计。
在 performance_schema 库的 file_summary_by_event_name 表里，binlog 对应的是 event_name = "wait/io/file/sql/binlog"这一行。各个字段的统计逻辑，与 redo log 的各个字段完全相同
因为我们每一次操作数据库，performance_schema 都需要额外地统计这些信息，所以我们打开这个统计功能是有性能损耗的。
所以，建议只打开自己需要的项进行统计。你可以通过下面的方法打开或者关闭某个具体项的统计，如果要打开 redo log 的时间监控，可以执行这个语句：
mysql> update setup_instruments set ENABLED='YES', Timed='YES' where name like '%wait/io/file/innodb/innodb_log_file%';
开启了 redo log 和 binlog 这两个统计信息之后，可以通过 MAX_TIMER 的值来判断数据库是否出问题了。比如，你可以设定阈值，单次 IO 请求时间超过 200 毫秒属于异常，然后使用类似下面这条语句作为检测逻辑：
mysql> select event_name,MAX_TIMER_WAIT FROM performance_schema.file_summary_by_event_name where event_name in ('wait/io/file/innodb/innodb_log_file','wait/io/file/sql/binlog') and MAX_TIMER_WAIT>200*1000000000;
发现异常后，取到你需要的信息，再通过下面这条语句：
mysql> truncate table performance_schema.file_summary_by_event_name;
把之前的统计信息清空。这样如果后面的监控中，再次出现这个异常，就可以加入监控累积值了
总结
优先考虑 update 系统表，然后再配合增加检测 performance_schema 的信息