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system.trace_log

在 ClickHouse Cloud 中进行查询

该系统表中的数据保存在 ClickHouse Cloud 中每个节点的本地。因此，如需获得所有数据的完整视图，需要使用 clusterAllReplicas 函数。更多详情请参阅此处。

描述​

包含由 查询采样分析器 收集的堆栈跟踪信息。

在配置了 trace_log 服务器配置部分后，ClickHouse 会创建此表。另请参阅以下设置：query_profiler_real_time_period_ns、query_profiler_cpu_time_period_ns、memory_profiler_step、memory_profiler_sample_probability、trace_profile_events。

要分析日志，请使用 addressToLine、addressToLineWithInlines、addressToSymbol 和 demangle 内省函数。

列​

  • hostname (LowCardinality(String)) — 执行该查询的服务器主机名。
  • event_date (Date) — 采样时间的日期。
  • event_time (DateTime) — 采样时刻的时间戳。
  • event_time_microseconds (DateTime64(6)) — 采样时刻的时间戳，精确到微秒。
  • timestamp_ns (UInt64) — 采样时刻的纳秒级타임스탬프。
  • revision (UInt32) — ClickHouse 服务端的构建修订号。使用 clickhouse-client 连接到服务端时，你会看到类似 Connected to ClickHouse server version 19.18.1. 的字符串。此字段包含的是服务端的 revision，而不是 version。
  • trace_type (Enum8('Real' = 0, 'CPU' = 1, 'Memory' = 2, 'MemorySample' = 3, 'MemoryPeak' = 4, 'ProfileEvent' = 5, 'JemallocSample' = 6, 'MemoryAllocatedWithoutCheck' = 7, 'Instrumentation' = 8)) — 跟踪类型：Real 表示按挂钟时间收集堆栈跟踪。CPU 表示按 CPU 时间收集堆栈跟踪。Memory 表示当内存分配超过后续水位线时，收集分配和释放事件。MemorySample 表示收集随机分配和释放事件。MemoryPeak 表示收集峰值内存占用的更新。ProfileEvent 表示收集 profile events 的增量。JemallocSample 表示收集 jemalloc 样本。MemoryAllocatedWithoutCheck 表示收集在忽略任何内存限制的情况下进行的重大分配 (>16MiB) (仅适用于 ClickHouse 开发者) 。Instrumentation 表示收集通过 XRay 插桩获得的跟踪。
  • cpu_id (UInt64) — CPU ID。
  • thread_id (UInt64) — 线程 ID。
  • thread_name (LowCardinality(String)) — 线程名。
  • query_id (String) — 可用于从 query_log 系统表获取正在运行的查询详细信息的查询标识符。
  • trace (Array(UInt64)) — 采样时刻的调用堆栈。每个元素都是 ClickHouse 服务端进程中的一个虚拟内存地址。
  • size (Int64) — 对于 trace 类型 Memory、MemorySample、MemoryAllocatedWithoutCheck 或 MemoryPeak，表示已分配的内存量；对于其他 trace 类型，该值为 0。
  • ptr (UInt64) — 已分配数据块的地址。
  • memory_context (Enum8('Unknown' = -1, 'Global' = 0, 'User' = 1, 'Process' = 2, 'Thread' = 3, 'Max' = 4)) — 内存跟踪器上下文 (仅适用于 Memory/MemoryPeak) ：Unknown 表示此 trace_type 未定义上下文。Global 表示服务器上下文。User 表示用户/合并上下文。Process 表示进程 (即查询) 上下文。Thread 表示线程上下文 (特定进程的线程) 。Max 是一个特殊值，表示内存跟踪器未被阻塞 (针对 blocked_context 列) 。
  • memory_blocked_context (Enum8('Unknown' = -1, 'Global' = 0, 'User' = 1, 'Process' = 2, 'Thread' = 3, 'Max' = 4)) — 内存跟踪器被阻塞时所属的上下文 (仅供 ClickHouse 开发者使用) ：对于此 trace_type，Unknown 上下文未定义。Global 表示服务器上下文。User 表示用户/合并上下文。Process 表示进程 (即查询) 上下文。Thread 表示线程 (特定进程的线程) 上下文。Max 是一个特殊值，表示内存跟踪器未被阻塞 (针对 blocked_context 列) 。
  • event (LowCardinality(String)) — 对于 trace 类型 ProfileEvent，该值为已更新的 profile event 名称；对于其他 trace 类型，该值为空字符串。
  • increment (Int64) — 对于 trace 类型的 ProfileEvent，表示该 profile event 的增量；对于其他 trace 类型，该值为 0。
  • symbols (Array(LowCardinality(String))) — 如果启用了符号化，则包含与 trace 对应的去修饰后的符号名称。可在服务器配置文件中 trace_log 下的 symbolize 设置中启用或禁用符号化。
  • lines (Array(LowCardinality(String))) — 如果启用了符号化，则包含与 trace 对应的、带行号的文件名字符串。
  • function_id (Nullable(Int32)) — 对于 trace 类型的 Instrumentation，这是分配给 ELF 二进制文件中 xray_instr_map 节内函数的 ID。
  • function_name (Nullable(String)) — 对于 trace 类型的 Instrumentation，表示已插桩函数的名称。
  • handler (Nullable(String)) — 对于 trace 类型的 Instrumentation，表示已插桩函数的 handler。
  • entry_type (Nullable(Enum8('Entry' = 0, 'Exit' = 1))) — 对于 trace 类型的 Instrumentation，表示被插桩函数的进入/退出类型。
  • duration_nanoseconds (Nullable(UInt64)) — 对于 trace 类型的 Instrumentation，表示函数运行耗时，单位为纳秒。

別名：

  • build_id — 是 'E2EEB60ED9503BFFA825B628D480CCDC40B2D416' 的别名。

可以在服务器配置文件的 trace_log 部分，通过 symbolize 启用或禁用符号化。

示例​

SELECT * FROM system.trace_log LIMIT 1 \G

Row 1:
──────
hostname:                clickhouse.eu-central1.internal
event_date:              2025-11-11
event_time:              2025-11-11 11:53:59
event_time_microseconds: 2025-11-11 11:53:59.128333
timestamp_ns:            1762862039128333000
revision:                54504
trace_type:              Instrumentation
cpu_id:                  19
thread_id:               3166432 -- 3.17 million
query_id:                ef462508-e189-4ea2-b231-4489506728e8
trace:                   [350594916,447733712,447742095,447727324,447726659,221642873,450882315,451852359,451905441,451885554,512404306,512509092,612861767,612863269,612466367,612455825,137631896259267,137631896856768]
size:                    0
ptr:                     0
memory_context:          Unknown
memory_blocked_context:  Unknown
event:
increment:               0
symbols:                 ['StackTrace::StackTrace()','DB::InstrumentationManager::createTraceLogElement(DB::InstrumentationManager::InstrumentedPointInfo const&, XRayEntryType, std::__1::chrono::time_point<std::__1::chrono::system_clock, std::__1::chrono::duration<long long, std::__1::ratio<1l, 1000000l>>>) const','DB::InstrumentationManager::profile(XRayEntryType, DB::InstrumentationManager::InstrumentedPointInfo const&)','DB::InstrumentationManager::dispatchHandlerImpl(int, XRayEntryType)','DB::InstrumentationManager::dispatchHandler(int, XRayEntryType)','__xray_FunctionEntry','DB::QueryMetricLog::startQuery(std::__1::basic_string<char, std::__1::char_traits<char>, std::__1::allocator<char>> const&, std::__1::chrono::time_point<std::__1::chrono::system_clock, std::__1::chrono::duration<long long, std::__1::ratio<1l, 1000000l>>>, unsigned long)','DB::logQueryStart(std::__1::chrono::time_point<std::__1::chrono::system_clock, std::__1::chrono::duration<long long, std::__1::ratio<1l, 1000000l>>> const&, std::__1::shared_ptr<DB::Context> const&, std::__1::basic_string<char, std::__1::char_traits<char>, std::__1::allocator<char>> const&, unsigned long, std::__1::shared_ptr<DB::IAST> const&, DB::QueryPipeline const&, DB::IInterpreter const*, bool, std::__1::basic_string<char, std::__1::char_traits<char>, std::__1::allocator<char>> const&, std::__1::basic_string<char, std::__1::char_traits<char>, std::__1::allocator<char>> const&, bool)','DB::executeQueryImpl(char const*, char const*, std::__1::shared_ptr<DB::Context>, DB::QueryFlags, DB::QueryProcessingStage::Enum, std::__1::unique_ptr<DB::ReadBuffer, std::__1::default_delete<DB::ReadBuffer>>&, std::__1::shared_ptr<DB::IAST>&, std::__1::shared_ptr<DB::ImplicitTransactionControlExecutor>, std::__1::function<void ()>)','DB::executeQuery(std::__1::basic_string<char, std::__1::char_traits<char>, std::__1::allocator<char>> const&, std::__1::shared_ptr<DB::Context>, DB::QueryFlags, DB::QueryProcessingStage::Enum)','DB::TCPHandler::runImpl()','DB::TCPHandler::run()','Poco::Net::TCPServerConnection::start()','Poco::Net::TCPServerDispatcher::run()','Poco::PooledThread::run()','Poco::ThreadImpl::runnableEntry(void*)','start_thread','__clone3']
lines:                   ['./build/../src/Common/StackTrace.cpp:395','./src/Common/StackTrace.h:62','./contrib/llvm-project/libcxx/include/__memory/shared_ptr.h:738','./build/./src/Interpreters/InstrumentationManager.cpp:257','./build/./src/Interpreters/InstrumentationManager.cpp:225','/home/ubuntu/ClickHouse/ClickHouse/build/programs/clickhouse','./build/./src/Interpreters/QueryMetricLog.cpp:0','./contrib/llvm-project/libcxx/include/__memory/shared_ptr.h:667','./build/./src/Interpreters/executeQuery.cpp:0','./build/./src/Interpreters/executeQuery.cpp:0','./contrib/llvm-project/libcxx/include/__memory/shared_ptr.h:744','./contrib/llvm-project/libcxx/include/__memory/shared_ptr.h:583','./build/../base/poco/Net/src/TCPServerConnection.cpp:54','../contrib/llvm-project/libcxx/include/__memory/unique_ptr.h:80','./build/../base/poco/Foundation/src/ThreadPool.cpp:219','../base/poco/Foundation/include/Poco/AutoPtr.h:77','/home/ubuntu/ClickHouse/ClickHouse/build/programs/clickhouse','/home/ubuntu/ClickHouse/ClickHouse/build/programs/clickhouse']
function_id:             231255
function_name:           DB::QueryMetricLog::startQuery(std::__1::basic_string<char, std::__1::char_traits<char>, std::__1::allocator<char>> const&, std::__1::chrono::time_point<std::__1::chrono::system_clock, std::__1::chrono::duration<long long, std::__1::ratio<1l, 1000000l>>>, unsigned long)
handler:                 profile
entry_type:              Exit
duration_nanoseconds:   58435

转换为 Chrome 事件跟踪格式​

可以使用以下查询将性能分析数据转换为 Chrome 的事件跟踪格式 (Event Trace Format) 。将该查询保存为名为 chrome_trace.sql 的文件：

WITH traces AS (
    SELECT * FROM system.trace_log
    WHERE event_date >= today() AND trace_type = 'Instrumentation' AND handler = 'profile'
    ORDER BY event_time, entry_type
)
SELECT
    format(
        '{{"traceEvents": [{}\n]}}',
        arrayStringConcat(
            groupArray(
                format(
                    '\n{{"name": "{}", "cat": "clickhouse", "ph": "{}", "ts": {}, "pid": 1, "tid": {}, "args": {{"query_id": "{}", "cpu_id": {}, "stack": [{}]}}}},',
                    function_name,
                    if(entry_type = 0, 'B', 'E'),
                    timestamp_ns/1000,
                    toString(thread_id),
                    query_id,
                    cpu_id,
                    arrayStringConcat(arrayMap((x, y) -> concat('"', x, ': ', y, '", '), lines, symbols))
                )
            )
        )
    )
FROM traces;

并使用 ClickHouse Client 执行它，将结果导出为 trace.json 文件，以便我们在 Perfetto 或 speedscope 中导入。

echo $(clickhouse client --query "$(cat chrome_trace.sql)") > trace.json

如果我们希望获得更紧凑但信息更少的 trace，可以省略 stack 部分。

另请参阅​