MySQL数据库在高负载情况下CPU使用率升高，可能会导致性能瓶颈，影响应用程序的响应时间和吞吐量。为了降低MySQL的CPU使用率，可以采取以下优化策略：
查询优化：
- 索引优化：确保数据库表上的索引适合当前执行最频繁和最耗时的查询。分析慢查询日志来确定需要添加或调整索引。
- SQL语句重写：分析并重写效率低下的SQL语句。例如，避免SELECT *、减少子查询、合理使用JOIN等。
- 缓存策略：利用MySQL内置缓存或外部缓存机制（如Redis、Memcached）来减少对数据库CPU资源的需求。
配置调整：
- 调整
innodb_buffer_pool_size参数以确保InnoDB表数据和索引在内存中有效缓存。 - 调节
thread_cache_size以避免线程创建和销毁带来额外负担。 - 适当配置
query_cache_size（如果可用）可以提升读密集型应用性能。
- 调整
硬件考量与扩展：
如果硬件资源是限制因素，则考虑增加更多核心或更快速度处理器，并确保足够内存容量以支持大型工作集。服务器参数调节与监控工具：
使用如Percona Toolkit等监控工具定期检查服务器状态，并根据反馈结果对my.cnf/my.ini中相关参数进行微调。分区表与归档旧数据:
对于大型表格进行分区处理可以提高效率；定期归档旧数据也有助于维持系统性能。使用概要统计信息:
利用概要统计信息帮助MySQL更好地理解数据分布情况并生成有效执行计划。并发控制:
控制并发连接数(max_connections)防止过多连接竞争资源；通过限流机制防止系统过载也是一种可行方法。系统级别优化:
确认操作系统设置是否为数据库操作优化，比如I/O调度器选择、文件系统类型选择等都可能影响到性能表现.
9 . 定期维护任务:
定时运行OPTIMIZE TABLE, ANALYZE TABLE, 和 REPAIR TABLE命令帮助维护数据库状态.
10 . 配置专业监测及报警机制:
配置专业监测及报警机制有利于实时了解MYSQL运行状态，并在出现问题时快速反应.
通过上述方法不断地迭代改进，在实际操作中需要根据具体场景做出相对合理判断。每一步改进都需谨慎评估其变动可能导致其他方面问题，在做任何变动前建议先在测试环境验证其效果后再部署到生产环境中去。
