誰在消耗cpu?
用戶+系統(tǒng)+IO等待+軟硬中斷+空閑
禍首是誰？
用戶
用戶空間CPU消耗，各種邏輯運算
正在進行大量tps
函數(shù)/排序/類型轉(zhuǎn)化/邏輯IO訪問…
用戶空間消耗大量cpu，產(chǎn)生的系統(tǒng)調(diào)用是什么？那些函數(shù)使用了cpu周期？
IO等待
等待IO請求的完成
此時CPU實際上空閑
如vmstat中的wa 很高。但IO等待增加，wa也不一定會上升（請求I/O后等待響應(yīng)，但進程從核上移開了）
產(chǎn)生影響
用戶和IO等待消耗了大部分cpu
- 吞吐量下降（tps）
- 查詢響應(yīng)時間增加
- 慢查詢數(shù)增加
- 對MySQL的并發(fā)陡增，也會產(chǎn)生上訴影響
如何減少CPU消耗？
減少等待
減少IO量
SQL/index，使用合適的索引減少掃描的行數(shù)（需平衡索引的正收益和維護開銷，空間換時間）
提升IO處理能力
加cache/加磁盤/SSD
減少計算
減少邏輯運算量
- 避免使用函數(shù)，將運算轉(zhuǎn)移至易擴展的應(yīng)用服務(wù)器中 如substr等字符運算，dateadd/datesub等日期運算，abs等數(shù)學函數(shù)
- 減少排序，利用索引取得有序數(shù)據(jù)或避免不必要排序 如union all代替 union，order by 索引字段等
- 禁止類型轉(zhuǎn)換，使用合適類型并保證傳入?yún)?shù)類型與數(shù)據(jù)庫字段類型絕對一致 如數(shù)字用tiny/int/bigint等，必需轉(zhuǎn)換的在傳入數(shù)據(jù)庫之前在應(yīng)用中轉(zhuǎn)好
- 簡單類型，盡量避免復雜類型，降低由于復雜類型帶來的附加運算。更小的數(shù)據(jù)類型占用更少的磁盤、內(nèi)存、cpu緩存和cpu周期
- ….
減少邏輯IO量
- index，優(yōu)化索引，減少不必要的表掃描 如增加索引，調(diào)整組合索引字段順序，去除選擇性很差的索引字段等等
- table，合理拆分，適度冗余 如將很少使用的大字段拆分到獨立表，非常頻繁的小字段冗余到“引用表”
- SQL，調(diào)整SQL寫法，充分利用現(xiàn)有索引，避免不必要的掃描，排序及其他操作 如減少復雜join，減少order by，盡量union all，避免子查詢等
- 數(shù)據(jù)類型，夠用就好，減少不必要使用大字段 如tinyint夠用就別總是int，int夠用也別老bigint，date夠用也別總是timestamp
- ….
減少query請求量（非數(shù)據(jù)庫本身）
- 適當緩存，降低緩存數(shù)據(jù)粒度，對靜態(tài)并被頻繁請求的數(shù)據(jù)進行適當?shù)木彺?如用戶信息，商品信息等
- 優(yōu)化實現(xiàn)，盡量去除不必要的重復請求 如禁止同一頁面多次重復請求相同數(shù)據(jù)的問題，通過跨頁面參數(shù)傳遞減少訪問等
- 合理需求，評估需求產(chǎn)出比，對產(chǎn)出比極端底下的需求合理去除
- ….
升級cpu若經(jīng)過減少計算和減少等待后還不能滿足需求，cpu利用率還高T_T 是時候拿出最后的殺手锏了，升級cpu，是選擇更快的cpu還是更多的cpu了？
- 低延遲（快速響應(yīng)），需要更快的cpu（每個查詢只能使用一個cpu）
- 高吞吐，同時運行很多查詢語句，能從多個cpu處理查詢中收益
