CPU使用率高的原因和解決方法

問題原因

應用提交查詢操作或數據修改操作時，系統需要執行大量的邏輯讀操作，其中邏輯IO包含執行查詢所需訪問表的數據行數。所以系統需要消耗大量的CPU資源以維護從存儲系統讀取到內存中的數據一致性。

大量行鎖沖突、行鎖等待或后臺任務也有可能會導致實例的CPU使用率過高，但這些情況出現的概率非常低，本文不做討論。

解決方案

下文通過一個簡化的模型來說明系統資源、語句執行成本以及QPS（Query Per Second 每秒執行的查詢數）之間的關系。

? 條件：應用模型恒定，即應用沒有修改。
? avg_lgc_io：執行每條查詢需要的平均邏輯IO。
? total_lgc_io：實例的CPU資源在單位時間內能夠處理的邏輯IO總量。
? 關系公式：total_lgc_io = avg_lgc_io × QPS即單位時間CPU資源 = 查詢執行的平均成本 × 單位時間執行的查詢數量。

您可以利用數據管理（DMS）或者CloudDBA解決MySQL實例CPU使用率過高的問題。下文主要介紹使用DMS來解決CPU使用率過高的問題。

數據管理工具提供了輔助排查并解決實例性能問題的功能，主要有以下幾種。

? 實例診斷報告。
? SQL窗口提供的查詢優化建議和查看執行計劃。
? 實例會話。

其中，實例診斷報告是排查和解決MySQL實例性能問題的最佳工具。無論何種原因導致的性能問題，建議您首先參考下實例診斷報告，尤其是診斷報告中的SQL優化、會話列表和慢SQL匯總。

避免出現CPU使用率達到100%的一般原則

1. 設置CPU使用率告警，實例CPU使用率保證一定的冗余度。
2. 應用設計和開發過程中，要考慮查詢的優化，遵守MySQL優化的一般優化原則，降低查詢的邏輯IO，提高應用可擴展性。
3. 新功能、新模塊上線前，要使用生產環境數據進行壓力測試?？梢钥紤]使用阿里云PTS壓力測試工具。
4. 新功能、新模塊上線前，建議使用生產環境數據進行回歸測試。
5. 建議經常關注和使用DMS中的診斷報告。