问题描述
阿里云云数据库RDS MySQL/MariaDB版使用过程中,出现CPU使用率过高甚至达到100%的情况。
问题原因
应用提交查询操作或数据修改操作时,系统需要执行大量的逻辑读操作,其中逻辑IO包含执行查询所需访问表的数据行数。所以系统需要消耗大量的CPU资源以维护从存储系统读取到内存中的数据一致性。本文以CPU使用率为100%的场景为例,介绍了两个引起该状况的原因及其解决方案,即应用负载(QPS)高和慢SQL导致查询成本高。其中由于慢SQL导致查询成本高(查询访问表数据行数多),导致实例CPU使用率高是MySQL非常常见的问题。
大量行锁冲突、行锁等待或后台任务导致实例CPU使用率过高的问题,由于出现的概率非常低,本文不做讨论。
应用负载(QPS)高:
特征:实例的QPS高,查询比较简单,执行效率高,优化余地小。
表现:没有出现慢查询,或者慢查询不是主要原因,且QPS和CPU使用率曲线变化吻合。
常见场景:该状况常见于应用优化过的在线事务交易系统(例如订单系统)、高读取率的热门Web网站应用、第三方压力工具测试(例如Sysbench)等。
慢SQL导致查询成本高(查询访问表数据行数多):
特征:实例的QPS不高,查询执行效率低、执行时需要扫描大量表数据、优化余地大。
表现:存在慢查询,QPS和CPU使用率曲线变化不吻合。
原因分析:由于查询执行效率低,为获得预期的结果需要访问大量的数据导致平均逻辑IO高,因此在QPS并不高的情况下(例如网站访问量不大),也会导致实例的CPU使用率偏高。
解决方案
根据您实际情况选择对应的解决方法。
应用负载(QPS)高
对于因应用负载高导致CPU使用率高的状况,使用SQL进行优化的余地不大,建议您从应用架构、实例规格等方面来处理问题。请参考以下方法:
升级实例规格,增加CPU资源,详情请参见变更配置。
增加只读实例,将对数据一致性不敏感的查询(比如商品种类查询、列车车次查询)转移到只读实例上,分担主实例压力,详情请参见创建MySQL只读实例。
使用阿里云PolarDB-X云原生分布式数据库,自动进行分库分表,将查询压力分担到多个RDS实例上。
使用阿里云云数据库Memcache或者云数据库 Tair(兼容 Redis),尽量从缓存中获取常用的查询结果,减轻RDS实例的压力。
对于查询数据比较静态、查询重复度高、查询结果集小于1MB的应用,考虑开启查询缓存(Query Cache)。
说明能否从开启查询缓存(Query Cache)中获益需要经过测试,具体设置请参见RDS MySQL查询缓存(Query Cache)的设置和使用。
定期归档历史数据、采用分库分表或者分区的方式减小查询访问的数据量。尽量优化查询,减少查询的执行成本,提高应用可扩展性。
慢SQL导致查询成本高
解决该问题的原则:定位效率低的查询、优化查询的执行效率、降低查询执行的成本。
通过以下方式定位效率低的查询:
执行以下SQL语句,查看当前执行的查询语句。
show processlist; show full processlist;
系统显示类似如下结果:
查询时间长、运行状态为Sending data、Copying to tmp table、Copying to tmp table on disk、Sorting result、Using filesort的查询会话可能均包含性能问题。
若在QPS高导致CPU使用率高的场景中,查询执行时间通常比较短,
show processlist;
命令或实例会话中可能会不容易捕捉到当前执行的查询。但是您可以通过执行以下SQL语句进行查询。explain [$SQL]
说明[$SQL]为有性能问题的SQL查询语句。
您可以通过执行类似
kill [$ID];
的命令来终止长时间执行的会话,终止会话请参见RDS MySQL如何终止会话。说明[$ID]为该查询语句对应的会话ID。
通过数据库自治服务DAS查看当前执行的查询:
登录DAS控制台。
依次单击目标实例右侧的
。单击SQL列中的查询文本,即可显示完整的查询和其执行计划。
得到需要优化的查询语句后,可以通过DMS控制台上的SQL诊断来获取优化建议。诊断报告同样适用于排查历史实例CPU使用率高的问题:
通过DMS控制台登录实例。
单击页面上方的SQL窗口,选择对应的库。
将查询语句粘贴到SQL窗口,单击SQL诊断,即可得到优化建议。
根据您实际情况,选择优化建议进行处理。例如添加索引,确认执行查询成本会大幅减少。
更多信息
性能问题排查并解决功能
数据管理工具提供了辅助排查并解决实例性能问题的功能,主要有以下几种。其中,实例诊断报告是排查和解决MySQL/MariaDB实例性能问题的最佳工具。无论何种原因导致的性能问题,建议您首先查看实例诊断报告,尤其是诊断报告中的SQL优化、会话列表和慢SQL汇总。
避免出现CPU使用率达到100%的原则
如何避免CPU使用率达到100%的处理方法如下:
设置CPU使用率告警,保证实例CPU使用率有一定的冗余度。
应用设计和开发过程中,需要考虑查询的优化,遵守MySQL优化的一般优化原则,降低查询的逻辑IO,提高应用可扩展性。
新功能、新模块上线前,需要使用生产环境数据进行压力测试。
新功能、新模块上线前,建议使用生产环境数据进行回归测试。
系统资源算法
下文通过一个简化的模型来说明系统资源、SQL语句执行成本以及QPS(Query Per Second每秒执行的查询数)之间的关系:
条件:应用模型恒定,即应用没有修改。
avg_lgc_io:执行每条查询需要的平均逻辑IO。
total_lgc_io:实例的CPU资源在单位时间内能够处理的逻辑IO总量。
关系公式:
total_lgc_io = avg_lgc_io × QPS
,即单位时间CPU资源总量 = 执行查询的平均逻辑IO × 单位时间执行的查询数量
。
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