RDS for MySQL CPU升高定位思路
在使用RDS for MySQL时，CPU使用率过高是一个常见的问题，它可能导致系统响应缓慢、新建连接超时等现象，本文将详细探讨导致CPU升高的常见原因及其排查和解决思路。
场景1：慢查询导致CPU升高
问题原因
大量慢SQL会导致实例CPU升高，这些慢查询需要优化以提高性能。
排查思路
1、查看监控指标：首先查看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。
2、分析慢查询：
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。
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。
3、会话分析：
通过show full processlist;命令查看当前执行的SQL会话。
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。
解决方案
1、优化慢查询：根据慢查询日志和会话分析结果，优化相应的慢SQL。
2、读写分离：使用数据库代理+只读实例架构，实现读写分离，只读实例专门负责查询，减轻主库压力，提升数据库吞吐能力。
3、索引优化：确保多表关联查询时，关联字段要加上索引，尽量避免全表扫描。
场景2：连接和QPS升高导致CPU上升
问题原因
业务请求增高导致实例CPU升高，需要从业务侧分析请求变化的原因。
排查思路
1、查看监控指标：查看QPS（每秒查询数）、当前活跃连接数、数据库总连接数、CPU使用率监控指标是否吻合。
QPS的含义是每秒查询数，QPS和当前活跃连接数同时上升，且QPS和CPU使用率曲线变化吻合，可以确定是业务请求增高导致CPU上升。
解决方案
1、升级实例规格：单纯的QPS高导致CPU使用率过高，往往出现在实例规格较小的情况下，建议升级实例CPU规格。
2、优化慢查询：参照场景1中的慢查询优化方法，若优化慢查询后效果不明显，建议升级实例CPU规格。
3、分库分表：对于数据量大的表，建议通过分库分表减小单次查询访问的数据量。
4、读写分离：使用数据库代理+只读实例架构，实现读写分离，只读实例专门负责查询，减轻主库压力，提升数据库吞吐能力。
RDS for MySQL实例CPU升高的主要原因包括慢查询和业务请求增高，通过查看监控指标、分析慢查询日志和会话，可以有效定位问题并采取相应的优化措施，升级实例规格、实施分库分表和读写分离也是解决CPU升高的有效手段，通过综合运用这些方法，可以显著提升数据库的性能和稳定性。
FAQs
Q1：如何确定是慢查询还是业务请求增高导致的CPU升高？
A1：可以通过查看CPU使用率和慢日志个数统计监控指标来判断，如果慢日志个数很多且与CPU曲线吻合，则可能是慢查询导致的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，如果是业务请求增高导致的CPU升高，QPS和当前活跃连接数会同时上升，并且QPS和CPU使用率曲线变化吻合。
Q2：如何优化慢查询以降低CPU使用率？
A2：优化慢查询的方法包括：
1、分析慢查询日志：查看扫描行数、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。
2、使用SQL诊断工具：如数据管理服务(DAS)提供的SQL诊断工具，对慢查询语句进行诊断并根据建议进行优化。
3、添加索引：确保多表关联查询时，关联字段要加上索引，避免全表扫描。
4、实施读写分离：使用数据库代理+只读实例架构，减轻主库压力，提升数据库吞吐能力。
小伙伴们，上文介绍了“mysql数据库服务器cpu_RDS for MySQL CPU升高定位思路”的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。
