如果是MySQL引起的CPU消耗过大,你会如何优化?

谁在消耗cpu?

用户+系统+IO等待+软硬中断+空闲

祸首是谁?

1、用户

  用户空间CPU消耗,各种逻辑运算

2、IO等待

  等待IO请求的完成

产生影响

用户和IO等待消耗了大部分cpu

  • 吞吐量下降(tps)
  • 查询响应时间增加
  • 慢查询数增加
  • 对mysql的并发陡增,也会产生上诉影响

如何减少CPU消耗?

1、减少等待

  • 减少IO量 ,SQL/index,使用合适的索引减少扫描的行数(需平衡索引的正收益和维护开销,空间换时间)
  • 提升IO处理能力, 加cache/加磁盘/SSD

2、减少计算

  • 避免使用函数,将运算转移至易扩展的应用服务器中 如substr等字符运算,dateadd/datesub等日期运算,abs等数学函数

  • 减少排序,利用索引取得有序数据或避免不必要排序 如union all代替 union,order by 索引字段等

  • 禁止类型转换,使用合适类型并保证传入参数类型与数据库字段类型绝对一致 如数字用tiny/int/bigint等,必需转换的在传入数据库之前在应用中转好

  • 简单类型,尽量避免复杂类型,降低由于复杂类型带来的附加运算。更小的数据类型占用更少的磁盘、内存、cpu缓存和cpu周期

3、减少逻辑IO量

  • index,优化索引,减少不必要的表扫描 如增加索引,调整组合索引字段顺序,去除选择性很差的索引字段等等

  • table,合理拆分,适度冗余 如将很少使用的大字段拆分到独立表,非常频繁的小字段冗余到“引用表”

  • SQL,调整SQL写法,充分利用现有索引,避免不必要的扫描,排序及其他操作 如减少复杂join,减少order by,尽量union all,避免子查询等

  • 数据类型,够用就好,减少不必要使用大字段 如tinyint够用就别总是int,int够用也别老bigint,date够用也别总是timestamp

4、减少query请求量(非数据库本身)

  • 适当缓存,降低缓存数据粒度,对静态并被频繁请求的数据进行适当的缓存 如用户信息,商品信息等
  • 优化实现,尽量去除不必要的重复请求 如禁止同一页面多次重复请求相同数据的问题,通过跨页面参数传递减少访问等
  • 合理需求,评估需求产出比,对产出比极端底下的需求合理去除
  • ….

  升级cpu若经过减少计算和减少等待后还不能满足需求,cpu利用率还高T_T 是时候拿出最后的杀手锏了,升级cpu,是选择更快的cpu还是更多的cpu了?

  • 低延迟(快速响应),需要更快的cpu(每个查询只能使用一个cpu)
  • 高吞吐,同时运行很多查询语句,能从多个cpu处理查询中收益
posted @ 2020-04-08 09:23  我的1024  阅读(368)  评论(0编辑  收藏