zhangbaozhi

mysql數據庫cpu飆升800%，基本上就兩種原因：

1. 訪問量大，大到你8核cpu都承受不了；

2. 慢查詢，數據庫執行sql語句操作（查詢數據、修改數據）會產生大量的邏輯讀，將讀出來的數據維護到臨時表中（內存），系統需要消耗較多的cpu來維持內存與磁盤數據的一致性。

大多數情況下都是開發人員對sql的把握質量不夠，導致慢sql查詢的產生，進而影響數據庫的整體運行狀況。

當我們的數據庫性能下降的厲害或者cpu飆升時候，可以進行如下操作定位問題：

查詢mysql進程列表

獲取到mysql當前使用的進程：

如果進程很多，說明請求量很大，需要區分是否正常業務流量，還是代碼問題導致的。

查詢慢查詢日誌

找到慢查詢日誌文件/home/mysql/data3085/mysql/

slow_query.log

避免數據庫cpu飆升

實際開發過程中，我們對數據庫的使用一定要小心，不能等問題發生了再去排查問題解決問題，而是要預防問題的發生，並且在問題可能發生的情況下，提前介入，避免問題擴大化。平時開發過程中需要做好一些準備工作：

1. 增加CPU使用率告警機制，比如使用率超過80%就短信告警；
   

2. 所有的sql語句必須走索引，有DBA則由DBA統一調控，沒有的話開發人員先執行explain看sql執行計劃，必須走索引，屬於強制規則；

3. 新功能上線必須進行壓測；

4. 日常mysql運行監控，慢查日誌查看，將隱患扼殺在搖籃之中。

java架構設計

MySQL服務器的性能一直項目開發中熱門問題，一個網站的性能瓶頸往往都發生在mysql數據庫上。

mysql數據庫cpu飆升800%，證明數據庫的使用率遠遠大於正常情況下mysql的使用率。原因如下：

1、訪問量過大，導致你CPU的進程切換一直累加而導致使用率過高，mysql是一個多線程工作模式，當你訪問量過大，網站可能會開啟更多線程來提速，如果你的請求量過於的大了，那麼過多的切換就會讓cpu一直持續以工作。

2、sql的執行耗時過長，數據庫執行sql語句操作（查詢數據、修改數據）會產生大量的邏輯讀，將讀出來的數據放入到內存緩衝區裡面去，但是緩衝內存有限，一些過時的數據在查詢後就會通過LRU算法讓其淘汰，這一系列的過程都需要調用cpu來維持內存與磁盤數據的一致。

CPU的調用單位是什麼？

CPU的使用率過高，那麼相應的線程執行也會增多，所以首先可以通過查看mysql的線程列表，判斷是那些執行業務的sql語句過多，然後再進行拆分。並優化業務下面的SQL語句。

select id, db, user, host, command, time, state, info

from information_schema.processlist;

3、通過Navicat軟件下面的，工具欄-->服務器監控 查看

下面對每列做下介紹：

Id：鏈接mysql 服務器線程的唯一標識，可以通過kill來終止此線程的鏈接。

User：當前線程鏈接數據庫的用戶

Host：顯示這個語句是從哪個ip 的哪個端口上發出的。可用來追蹤出問題語句的用戶

db: 線程鏈接的數據庫，如果沒有則為null

Command: 顯示當前連接的執行的命令，一般就是休眠或空閒（sleep），查詢（query），連接（connect）

Time: 線程處在當前狀態的時間，單位是秒

State：顯示使用當前連接的sql語句的狀態，很重要的列，後續會有所有的狀態的描述，請注意，state只是語句執行中的某一個狀態，一個 sql語句，已查詢為例，可能需要經過copying to tmp table，Sorting result，Sending data等狀態才可以完成

Info: 線程執行的sql語句，如果沒有語句執行則為null。這個語句可以使客戶端發來的執行語句也可以是內部執行的語句

如果到State為查詢到有大量的Copying to tmp table on disk狀態 明顯是由於臨時表過大導致mysql將臨時表寫入硬盤影響了整體性能，就需要調高臨時表大小

慢日誌查詢分析

如果是因為執行的SQL語句導致整個計算的時間延長，那最好的辦法就是針對慢查詢日誌裡執行慢的sql語句進行優化，如果sql語句用了大量的group by等語句，union聯合查詢等肯定會將mysql的佔用率提高。所以就需要優化sql語句。並基於索引來快速檢索。

參數說明：

1. slow_query_log 慢查詢開啟狀態 OFF 未開啟 ON 為開啟
2. slow_query_log_file 慢查詢日誌存放的位置

PHP智慧與能力

看服務器有多少個邏輯核心，800%是MySQL有8個線程持續性工作，很可能是大量讀取或者寫入，看業務需求，是否必須如此，若必須大量將數據在內存和磁盤之間傳輸，可考慮多硬盤分配表格，壓縮表格，將大量內存分配給數據庫供其緩存表格，並按照數據庫特性，將內存分塊用線程管理，加大並行處理效率。

關鍵字: 內存 科技 數據庫