Как observability и slow query logs спасают продакшен

Почему observability и slow query log критичны для продакшена

Продакшен ломается редко «в одном месте». Чаще это цепочка: чуть выросла задержка — пользователи стали чаще нажимать «повторить» — очереди раздулись — сервис начал таймаутиться — поддержка получила шквал обращений. В такие моменты мало знать, что «CPU высокий» или «ошибок стало больше». Нужны ответы на вопрос «почему так произошло именно сейчас» — и здесь наблюдаемость (observability) отличается от привычного мониторинга.

Observability vs мониторинг: не только «что», но и «почему»

Мониторинг обычно показывает состояние: графики, алерты, «красные лампочки». Observability помогает объяснять причины: что изменилось в поведении системы, какие компоненты стали узким местом, какой пользовательский сценарий деградировал.

Практически это означает, что вы можете связать симптомы (рост латентности) с конкретными событиями (релиз, изменение трафика, новая функциональность), запросами и зависимостями — и быстрее перейти от догадок к проверяемым гипотезам.

Почему медленные запросы запускают «эффект домино»

База данных часто обслуживает сразу много сервисов. Один «тяжёлый» запрос способен занять пул соединений, заблокировать важные операции или просто съесть время на диске/CPU — и дальше страдают все:

• растут задержки API и UI;
• появляются таймауты и ретраи;
• увеличиваются очереди фоновых задач;
• деградируют ключевые пользовательские сценарии.

Именно поэтому slow query log — не «дополнительная диагностика», а системный инструмент. Он фиксирует конкретные запросы, которые превысили порог по времени или по затратам ресурсов, и даёт точку опоры для расследования.

Кто выигрывает больше всего

Наблюдаемость и slow query log уменьшают время восстановления и число «слепых» правок:

• Разработка быстрее находит проблемный участок программирования и понимает реальную цену изменений.
• SRE/DevOps получает измеримые сигналы для алертов и контроля SLO, а не только реакцию на жалобы.
• Поддержка точнее классифицирует инциденты и объясняет статус пользователям без гаданий.

Итог: меньше простоев, меньше паники и больше предсказуемости в продакшене.

Ключевые сигналы observability: метрики, логи и трассировки

Observability держится на трёх опорах — метриках, логах и трассировках. По отдельности они полезны, но настоящая сила появляется, когда вы связываете их общим контекстом: request_id/trace_id, пользователь/tenant, версия релиза, регион.

Метрики: задержки, ошибки, насыщение ресурсов

Метрики отвечают на вопрос «что и насколько плохо». Минимальный набор:

• Задержки: p50/p95/p99 для API и отдельно для ключевых операций (например, чтение профиля, оформление заказа). Среднее часто скрывает хвосты.
• Ошибки: доля 5xx, таймаутов, ретраев, ошибки БД (deadlock, connection refused).
• Насыщение ресурсов: CPU, RAM, диски (latency/IOPS/queue), сеть, пул соединений, длины очередей.

Метрики быстро показывают, где «горит»: сервис, база, кэш, внешний провайдер.

Логи: события и контекст

Логи отвечают на вопрос «что именно произошло». Делайте их структурированными (JSON) и договоритесь об уровнях (debug/info/warn/error). Важно:

• писать события и ключевые поля (user_id/tenant, endpoint, duration_ms, db_time_ms);
• обязательно добавлять request_id/trace_id для корреляции;
• не превращать логи в поток текста без фактов.

Трассировки: путь запроса по сервисам

Распределённая трассировка показывает «путешествие» одного запроса между сервисами и где именно он тормозит — по спанам. Это помогает отличить медленную БД от, например, внешнего API или перегруженной очереди.

Профилирование (когда нужно)

Если метрики говорят «CPU 90%», а трассировки — «время внутри сервиса», подключайте профилирование: оно отвечает, на каких функциях реально тратится время/процессор.

Как собрать всё в единую картину

Рабочая последовательность такая: метрики находят аномалию → трассировка локализует узкое место в цепочке → логи дают детали (параметры, версии, ошибки) → при необходимости профилирование подтверждает, где уходит CPU/время.

Slow query log: что фиксировать и как не навредить

Slow query log — это журнал запросов, которые выполнялись дольше заданного порога. Его ценность в том, что вы получаете не «в целом база тормозит», а конкретные примеры запросов, на которых теряется время.

Где включать: СУБД, прокси или ORM

На уровне СУБД (PostgreSQL, MySQL и т. п.) лог обычно самый «истинный»: фиксируется реальное время выполнения и контекст сессии. Минус — нужно аккуратно настроить объём.

На уровне прокси (между приложением и базой) удобно собирать единый формат логов и связывать их с клиентскими метаданными (маршрут, сервис). Но прокси видит запрос «снаружи» и иногда хуже отделяет сетевые задержки от серверных.

На уровне ORM/драйвера проще добавить бизнес-контекст (какая операция/эндпоинт вызвал запрос). Риск — измерения могут искажаться из‑за ожидания пула соединений или сериализации.

Какие поля действительно важны

Чтобы лог был полезным для расследований, фиксируйте минимум:

• длительность (и отдельно — время ожидания блокировок, если доступно);
• текст запроса: по возможности в нормализованном виде (шаблон) и без чувствительных параметров;
• время и таймзона, чтобы совпадало с метриками/алертами;
• хост/инстанс (узел БД или pod), база, пользователь/роль, идентификатор соединения/сессии;
• при наличии — кол-во возвращённых строк, прочитанные блоки/страницы, план/идентификатор плана.

Важная развилка: с параметрами или без. Логировать «как есть» удобно, но опасно для приватности; чаще выбирают шаблон запроса + хеш/ID набора параметров.

Как не навредить продакшену

Основные риски — взрыв объёма, утечки данных и давление на диск/I/O. Практика:

• ставьте разумный порог (часто начинают с 200–500 мс и корректируют);
• включайте выборочное логирование: top-N по времени, только определённые базы/пользователи, или сэмплирование;
• по возможности не пишите всё на тот же диск, где лежат критичные данные.

Хранение: ротация, сжатие, лимиты

Настройте:

• ротацию по времени и размеру (чтобы один файл не рос бесконечно);
• сжатие архивов;
• жёсткие лимиты на общий объём;
• срок хранения по принципу «достаточно для анализа тренда», а не «навсегда».

Так slow query log остаётся точным инструментом диагностики, а не источником новых проблем.

Как соединить сигналы: от симптома к первопричине

Когда в продакшене «всё стало медленно», редко помогает смотреть только на один график. Наблюдаемость работает как триангуляция: метрики показывают симптом и масштаб, трассировки — где именно теряется время, а логи подтверждают или опровергают гипотезу деталями.

1) Симптом в метриках: где болит и насколько

Начните с пользовательской задержки: p95/p99 latency. Если p99 резко вырос, а p50 почти не изменился, проблема может затрагивать лишь часть запросов (например, отдельные ключи, редкие маршруты или «тяжёлые» пользователи).

Дальше проверьте контекст:

• RPS: вырос ли трафик, появились ли пики.
• Error rate: есть ли рост 5xx/таймаутов.
• сопутствующие метрики: загрузка CPU, очередь запросов, насыщение пула соединений к БД.

Важно быстро привязать всплеск к конкретной операции: смотрите метрики по эндпоинтам/методам, tenant’ам или типам операций (например, /checkout vs /search). Так вы переходите от «сервис тормозит» к «тормозит конкретный сценарий».

2) Трассировка: кто именно ждёт

Distributed tracing помогает разложить запрос на спаны и увидеть, где накапливается задержка:

• длительный спан DB query → ожидание базы данных;
• длительный спан HTTP/gRPC → внешний сервис или внутренний downstream;
• много коротких DB-спанов подряд → N+1 или чрезмерная «болтовня» с БД.

Сравните «хорошие» и «плохие» трассы одного эндпоинта: различие обычно быстро указывает на конкретный шаг.

3) Логи: подтверждение гипотезы фактами

Метрики и трассировки подсказывают направление, а логи дают доказательства:

• таймауты и сообщения о превышении дедлайна;
• ретраи (особенно с backoff), которые умножают нагрузку;
• ошибки пула соединений: pool exhausted, долгий checkout, рост wait time;
• признаки деградации внешнего сервиса (429/503) и цепочки повторных вызовов.

Финальный шаг — сопоставить времена: один и тот же интервал на графике, конкретный эндпоинт в метриках, «длинный» спан в трассировке и подтверждающая запись в логах. Так симптом превращается в проверяемую первопричину.

Практический алгоритм расследования инцидента

Когда продакшен «тормозит», важно действовать по чек‑листу: сначала стабилизировать ситуацию и собрать факты, а уже потом строить гипотезы.

1) Зафиксируйте триггер и критерий «хуже стало»

Начните с конкретного сигнала, который поднял тревогу:

• рост p95/p99 latency на ключевых эндпоинтах;
• всплеск количества медленных запросов (slow query log);
• появление/рост блокировок и времени ожидания;
• насыщение пула соединений (очередь, таймауты при получении коннекта).

Сразу зафиксируйте: какой порог нарушен и какой пользовательский эффект наблюдается (ошибки, рост времени ответа, деградация части функциональности).

2) Определите окно времени и что изменилось

Выберите точный интервал: когда началось, когда стало заметно, есть ли «пилообразность». Затем сопоставьте с изменениями:

• релиз/выкатка конфигов;
• миграции схемы или индексов;
• рост трафика (маркетинг, сезонность, интеграции);
• запуск/изменение фоновых джоб (пересчёты, импорты).

Если у вас есть аннотации релизов на графиках — это экономит часы.

3) Сузьте область поиска до минимального кусочка

Не расследуйте «всё сразу». Цель — свести инцидент к одному из вариантов: один сервис → один эндпоинт → один тип запросов.

Практика: начните с самого «тяжёлого» пути по трассировке или самого частого медленного запроса, а не с редких аномалий.

4) Соберите артефакты до того, как они исчезнут

Сохраните набор доказательств, чтобы сравнивать гипотезы и подтверждать эффект исправлений:

• графики (latency, RPS, ошибки, пул соединений, CPU/IO БД);
• 3–5 примеров запросов из slow query log (с временем, шаблоном, хостом);
• 2–3 характерные трассы (корневой span и DB-spans);
• логи ошибок/таймаутов приложения и БД.

После этого переходите к проверке гипотез — и делайте изменения так, чтобы их эффект был измеримым.

Пороги и приоритизация: какие «медленные» важнее

«Медленный запрос» — понятие относительное: 500 мс для редкой админской операции и 200 мс для массового пользовательского эндпоинта дают разный эффект. Поэтому важны не только сами логи, но и правила отбора и приоритизации.

Порог по длительности: с чего начать и как пересматривать

Стартовое значение выбирайте прагматично: так, чтобы лог не превращался в поток шума, но и не пропускал явные проблемы. Частая практика — начать с 200–500 мс для онлайн-запросов и 1–2 с для бэкграунд-джобов.

Дальше порог пересматривайте регулярно: раз в релиз/спринт или после заметных изменений (новые индексы, рост трафика, миграции). Ориентир — ваши SLO и типичные p95/p99 задержек по операциям.

Top‑N и сэмплирование, чтобы не утонуть в шуме

Вместо «логируем всё медленнее X» часто полезнее:

• Top‑N по суммарному времени за период (кто «съел» больше всего ресурсов).
• Top‑N по p95/p99 (кто даёт хвосты и чаще приводит к инцидентам).
• Процент выборки для очень частых запросов, чтобы сохранить репрезентативность.

Нормализация: группируем по шаблону, а не по параметрам

Если сравнивать запросы по сырым строкам, один и тот же шаблон раздуется на тысячи вариантов из‑за разных id и дат. Нормализуйте: заменяйте параметры плейсхолдерами и агрегируйте метрики по «отпечатку» запроса (fingerprint). Так вы увидите настоящих лидеров по затратам.

Сегментация по контексту

Один запрос может быть быстрым «в среднем», но медленным в конкретном контексте. Полезные разрезы: эндпоинт, клиент/план, регион/шард, тип операции (чтение/запись), фича‑флаг.

Приоритизация по влиянию: частота × длительность × критичность

Простой рабочий скоринг:

Impact = QPS × (p95_latency − baseline) × Criticality

Где Criticality — вес (например, 1–5) для ключевых сценариев. Такой подход быстро отделяет «редкие, но длинные» от «частых и болезненных».

Частые причины медленных запросов в продакшене

Медленный запрос в продакшене редко бывает «просто медленным». Обычно это эффект паттерна нагрузки, конкуренции за ресурсы или неудачного способа доступа к данным.

N+1 запросы и лишние round-trip

Если один пользовательский запрос в API порождает десятки/сотни одинаковых SQL-вызовов, база может быть в порядке — её «забивают» сетевые походы и повторяющиеся чтения.

Признаки по трассировке: внутри одного trace видны многие однотипные спаны к БД, каждый может быть «не слишком долгим», но суммарное время становится огромным. В slow query log такие случаи часто не попадают, если каждый запрос по отдельности не превышает порог.

Отсутствие или неподходящие индексы

Классика: запросы начинают делать последовательное сканирование (или использовать не тот индекс), и время растёт нелинейно с объёмом данных.

Признаки: скачок p95/p99 у конкретного эндпоинта, рост CPU/IO на БД, а в slow query log — одинаковые шаблоны запросов с растущей длительностью. Вопросы к EXPLAIN (ANALYZE): использует ли план индекс, какова оценка кардинальности, нет ли сортировок/хэшей, которые «проливаются» на диск.

Блокировки и конкуренция

Запрос может быть быстрым по плану, но долго ждать блокировку.

Признаки: в логах — большие времена ожидания при относительно малом execution time (если метрики доступны), в метриках — рост активных сессий и ожиданий. Часто виноваты длинные транзакции, массовые обновления, неудачный порядок операций.

Проблемы пула соединений

Истощение пула превращает БД в «узкое горлышко» даже без медленного SQL.

Признаки: рост времени ожидания получения соединения, всплеск ретраев, очереди на уровне приложения — при этом сама БД может быть не перегруженной. Частые причины: неверные лимиты, отсутствие таймаутов, ретраи без джиттера.

Тяжёлые отчёты и фоновые задачи

Длинные аналитические запросы и бэч-джобы легко «съедают» IO/CPU и ухудшают всё остальное.

Признаки: деградация начинается по расписанию, в логах видны редкие, но очень долгие запросы, а метрики показывают общий рост нагрузки. Обычно помогают изоляция (отдельные реплики/очереди), лимиты и перенос выполнения на «тихие» окна.

Типовые способы ускорения: от индексов до кэша

Когда slow query log показал «виновника», важно выбрать самое дешёвое и безопасное ускорение. Часто достаточно небольших правок, которые не меняют бизнес-логику, но резко снижают нагрузку на базу.

Индексы и переписывание запросов

Начните с плана выполнения: медленный запрос нередко «сканирует всё», потому что нет подходящего индекса или условие не позволяет его использовать.

• Добавляйте индексы под реальные фильтры и сортировку (WHERE + ORDER BY), а не «на всякий случай».
• Избегайте функций над колонкой в фильтре (например, LOWER(email)=...), если из‑за этого индекс не применяется — лучше нормализовать данные или хранить вычисляемое значение.
• Перепишите запрос так, чтобы сначала сузить выборку (например, через подзапрос по ключам), а затем делать JOIN.

Кэширование: где уместно и как держать консистентность

Кэш помогает, когда много одинаковых чтений и данные меняются предсказуемо.

Используйте TTL для «почти актуальных» данных (списки, карточки, справочники) и инвалидацию по событию там, где нужна точность (например, после обновления профиля). Обязательно измеряйте hit rate и время ответа: кэш без метрик превращается в чёрный ящик.

Пагинация, лимиты и защита от тяжёлых выборок

Если запрос возвращает тысячи строк «случайно», это быстро становится инцидентом.

Ставьте разумные LIMIT, вводите обязательную пагинацию, а для больших списков предпочитайте keyset-pagination (по стабильному ключу), чтобы не «перелистывать» через OFFSET.

Таймауты и ретраи: чтобы не устроить лавину

Задайте таймауты на запросы и внешние вызовы так, чтобы система успевала деградировать, а не зависать. Ретраи делайте с экспоненциальной паузой и джиттером, и не повторяйте бездумно неидемпотентные операции.

Разделение нагрузки

Если чтения доминируют — вынесите их на read‑реплики. Тяжёлые расчёты и массовые операции лучше отправлять в очередь или выполнять батчами, чтобы сглаживать пики и держать SLO по интерактивным запросам.

Как настроить observability, чтобы оно работало всегда

Observability ценна только тогда, когда она включена постоянно, даёт сопоставимые данные и не превращается в «праздник по запросу». Цель — сделать так, чтобы при любом инциденте у вас уже были следы: где болит, как сильно и что изменилось.

Структурные логи и единая корреляция

Начните с дисциплины логирования: пишите логи в структурном виде (JSON), одинаковыми полями во всех сервисах.

Критически важно, чтобы request_id и trace_id присутствовали в каждом сообщении (и в HTTP-ответах). Тогда вы сможете за секунды связать:

• фронтовой запрос → цепочку сервисов → конкретный SQL/вызов внешнего API;
• всплеск ошибок → конкретную версию/хост/пул соединений.

Практика: генерируйте request_id на входе (ingress/API gateway), прокидывайте его в заголовках и контексте логгера, а trace_id — из системы трассировки.

Сэмплинг трассировок без потери полезности

Распределённая трассировка быстро дорожает, если «снимать всё». Рабочая схема — сочетать несколько режимов:

• базовый сэмплинг (например, 1–5%) для общего понимания потоков;
• повышенный сэмплинг для медленных и ошибочных запросов (tail-based sampling);
• временное повышение сэмплинга по флагу при расследовании.

Так вы сохраняете видимость в проблемных случаях и контролируете стоимость хранения.

Дашборды «золотых сигналов» и алерты на SLO

Дашборды должны отвечать на вопросы «что происходит?» и «где узкое место?». Соберите «золотые сигналы» по каждому сервису:

• latency (p50/p95/p99);
• traffic (RPS, количество запросов);
• errors (коды, исключения, таймауты);
• saturation (очереди, пул соединений, лимиты).

Алерты лучше строить вокруг SLO: нарушение задержки/доли ошибок для пользовательских операций, а не только CPU/память/диски. CPU может быть «нормальным», а p99 — уже разрушать UX.

Плейбуки: чтобы реагировать одинаково

Надёжность — это повторяемость действий. Подготовьте внутренние плейбуки:

• чек‑лист расследования (какие графики/логи/трейсы смотреть первыми);
• шаблон постмортема (причина, фактор, что исправили, как предотвратить).

Храните их рядом с дашбордами и ссылками на процедуры (например, /runbooks/incident-db-latency). Тогда новичок сможет действовать так же эффективно, как и дежурный «ветеран».

Безопасность и приватность: что нельзя утекать в логи

Логи медленных запросов и трассировки часто становятся самым «честным» слепком продакшена — и именно поэтому они опасны. В них легко случайно зафиксировать то, что по правилам безопасности вообще не должно покидать контур приложения.

Красные линии: что не логировать никогда

Не допускайте попадания в тексты запросов, параметры, сообщения ошибок и атрибуты трасс:

• паролей, API-ключей, JWT, refresh‑токенов, секретов из конфигов;
• персональных данных (ФИО, телефоны, email, адреса), платёжных данных, документов;
• «интимных» идентификаторов: session id, магических ссылок входа, кодов подтверждения.

Если запрос строится конкатенацией строк, риск особенно высокий: значения могут оказаться прямо в SQL и уйти в slow query log.

Маскирование и параметризация

Практичное правило: храните форму запроса, а не содержимое.

• Предпочитайте параметризованные запросы (placeholders) и логирование шаблона + метаданных (время, план, количество строк).
• Чувствительные параметры либо не пишите вовсе, либо маскируйте (например, последние 4 символа), либо хэшируйте с солью, если нужно коррелировать события без раскрытия значения.
• Для текстовых полей вводите обрезку (например, первые 128–256 символов) и запрет на логирование «сырого» payload.

Доступы, роли и аудит

Логи и трассы — это те же данные, что и база.

• Разделяйте роли: разработчики видят технические поля, служба безопасности — аудит, поддержка — минимально нужное.
• Включайте аудит доступа: кто и когда открывал выгрузки/дашборды.

Сроки хранения

Храните достаточно для расследований и трендов, но без избыточности: отдельные TTL для «сырых» логов (короткий) и агрегатов/метрик (дольше). Это упрощает соответствие требованиям и снижает ущерб при утечке.

Как внедрить в процесс

Зафиксируйте правила в чек‑листе ревью: «нет секретов в логах», «параметризация», «маски». Добавьте автопроверки в CI (поиск токен‑паттернов) и регулярно проводите выборочные проверки логов на продакшене.

Профилактика: как не возвращаться к тем же инцидентам

Инциденты с «внезапно медленными» запросами почти всегда повторяются по одному сценарию: незаметная регрессия в коде, изменение данных (рост таблиц, перекос распределения), индекс «как будто помог», но сломал соседний кейс. Профилактика — это привычка держать производительность измеряемой и сравнимой.

Регулярный разбор top slow queries

Заведите ритуал: еженедельно (для быстрорастущих систем) или ежемесячно просматривать top медленных запросов из slow query log.

Смотрите не только на среднее время, а на:

• p95/p99 и стабильность (есть ли «хвосты»);
• частоту;
• суммарный вклад: время × количество.

Фиксируйте решения: что оптимизировали, какой эффект получили, какие риски приняли.

Тест производительности перед релизом

Перед выкладкой сравнивайте «до/после» на одинаковых сценариях:

• время ключевых SQL (p95/p99);
• число запросов на один пользовательский сценарий;
• нагрузку на БД: CPU, I/O, буферный кэш, блокировки.

Важно сохранять baseline, чтобы регрессии ловились автоматически, а не «по ощущениям».

SLO и бюджет ошибок: когда оптимизация обязательна

Привяжите оптимизацию к SLO. Если ошибки/задержки «съедают» бюджет, оптимизация становится обязательной работой, а не «когда-нибудь». Это помогает приоритизировать: исправляем то, что влияет на пользователей и деньги.

Отслеживание регрессий: метрики, алерты, контрольные запросы

Держите базовые метрики (latency, throughput, saturation) и алерты на изменения p95/p99, рост времени блокировок, увеличение доли медленных запросов. Добавьте контрольные запросы (canary): несколько критичных SQL, которые выполняются по расписанию и дают ранний сигнал.

Как применить это на практике при разработке в TakProsto.AI

Если вы собираете сервис «с нуля», проще заложить наблюдаемость сразу — вместе с архитектурой и контрактами логирования. В TakProsto.AI это удобно делать в режиме чата: вы описываете сценарии (эндпоинты, ключевые операции, SLO), а затем фиксируете требования к логам/метрикам/трассировкам как часть плана (planning mode) и разворачиваете изменения итеративно.

Практичный подход:

• на бэкенде (типовой стек TakProsto.AI — Go + PostgreSQL) заранее договориться о полях структурных логов и корреляции request_id/trace_id;
• выделить «золотые сигналы» для дашбордов по ключевым операциям;
• подключить сбор slow query log на PostgreSQL с безопасной нормализацией запросов и ротацией;
• использовать snapshots и rollback, чтобы безопасно проверять оптимизации (индексы, переписывание запросов) и быстро откатываться при регрессии.

Если нужно — в TakProsto.AI можно экспортировать исходники, а также настроить деплой и хостинг, чтобы наблюдаемость сопровождала проект на всём жизненном цикле.

Куда идти дальше

Если хотите упаковать это в процесс с прозрачными целями и SLA — посмотрите /pricing.

Больше практических заметок по логам, метрикам и поиску причин — в /blog.