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云数据库 GaussDB-GaussDB(for MySQL)实例CPU升高定位思路:场景1 慢查询导致CPU升高

云数据库 GaussDB-GaussDB(for MySQL)实例CPU升高定位思路:场景1 慢查询导致CPU升高

时间：2023-11-01 16:16:29

云数据库 GaussDB

场景1 慢查询导致CPU升高

问题原因：大量慢SQL导致实例CPU升高，需要优化相应的慢SQL。

排查思路：

查看CPU使用率和慢日志个数统计监控指标。

如果慢日志个数很多，且与CPU曲线吻合，可以确定是慢SQL导致CPU升高。
如果慢日志个数不多，但与CPU使用率基本一致，进一步查看行读取速率指标是否与CPU曲线吻合。
如果吻合，说明是少量慢SQL访问大量行数据导致CPU升高：由于这些慢SQL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CPU使用率过高的时间点，查看对应时间段的慢日志信息。
重点关注扫描行数、返回结果行数超过百万级别的慢查询，以及锁等待时间长的慢查询。
慢查询用户可自行分析，或使用数据管理服务(DAS)的SQL诊断工具对慢查询语句进行诊断。
使用数据库代理+只读节点架构，实现读写分离。只读节点专门负责查询，减轻主库压力，提升数据库吞吐能力，详见读写分离简介。
通过分析数据库执行中的会话来定位执行效率低的SQL。
1. 连接数据库。
2. 执行show full processlist;。
3. 分析执行时间长、运行状态为Sending data、Copying to tmp table、Copying to tmp table on disk、Sorting result、Using filesort的会话，均可能存在性能问题，通过会话来分析其正在执行的SQL。

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