数据库性能主要可以从响应时间(RT)和容量(QPS)两个指标进行衡量。RT 指标反映的是单个 SQL 的性能,这类性能问题可以通过 SQL 优化等方法进行解决。DRDS 升配则主要通过扩充容量来提升性能,适用于低延时高 QPS 类型的数据库访问业务。
DRDS 实例性能取决于 DRDS 本身和 RDS 的性能表现,任一 DRDS 或者 RDS 节点性能不足都会导致整体性能出现瓶颈。本文主要说明如何观察 DRDS 实例的性能指标,并通过升配来解决性能不足的问题。RDS 的性能判断及升配方法请参考 RDS 文档。
判断 DRDS 实例性能瓶颈
DRDS 实例的 QPS 和 CPU 性能是正相关的。当 DRDS 性能出现瓶颈时,主要表现为实例的 CPU 利用率居高不下。
观察 CPU 利用率监控项
在 DRDS 控制台左侧菜单栏选择实例列表。
单击需要查看的实例名称进入实例基本信息页。
在左侧菜单栏选择监控信息。
如果发现 CPU 利用率超出90%或持续超出80%,则意味着当前实例性能出现瓶。在 RDS 不存在瓶颈的情况下,可以判断当前的 DRDS 实例规格无法满足业务的 QPS 性能需求,需要通过升配解决。
CPU
更多性能相关的业务监控场景及配置 DRDS CPU 利用率报警的方法请参考 DRDS 实例监控。
DRDS 升配
QPS 是衡量 DRDS 实例规格的重要指标。每种实例规格对应一定的 QPS 参考值,具体请参考文档 DRDS 实例规格。
注意:有些特殊的 SQL 语句在 DRDS 层面需要更多的计算(如临时表排序、聚合计算等),此时每个 DRDS 实例可以支撑的 QPS 相比规格中的标准值会有所下降。
DRDS 升配以增加处理节点,均摊 QPS 的方式来提高实例的处理性能。由于 DRDS 节点本身是无状态的,因此这种升配方式对 DRDS 实例的性能会有线性的提升。
例如业务 A 需要1.5万左右的 QPS 性能,当前 DRDS 实例规格为 4C4G,两个节点, QPS 只能达到1万。通过观察发现 DRDS 的 CPU 占用一直处于高位后,升配到 8C8G,升配后实例节点约各承担4000的 QPS。此时性能满足了用户的需求,同时 CPU 利用率也下降到合理位。如下图所示:
UPGRADE
实例升配的具体操作请参考 DRDS 实例变配。
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从您的描述中,可以看出您对阿里云分布式关系型数据库服务(DRDS)的性能监控与升级流程有较为深入的理解。下面我将基于您的信息,进一步总结和补充一些关键点,帮助用户更好地掌握如何处理DRDS实例的性能瓶颈问题。
监控CPU利用率:如您所述,CPU利用率是衡量DRDS性能的一个重要指标。通过DRDS控制台的监控信息,持续观察CPU使用情况。如果发现长时间超过80%,尤其是频繁或持续达到90%以上,这通常意味着当前配置已无法满足业务需求,存在性能瓶颈。
结合业务场景分析:除了CPU利用率,还需结合实际业务场景分析其他可能影响性能的因素,比如SQL执行效率、网络延迟、I/O等待等。特殊SQL操作,如大表JOIN、全表扫描、复杂的聚合计算等,可能会加剧资源消耗。
选择合适的规格:在决定升配前,参考DRDS实例规格文档,根据所需的QPS量选择更高级别的配置。考虑到某些SQL操作可能导致单个节点处理能力下降,可能需要选择更高一级别的CPU和内存配置以确保有足够的资源应对峰值负载。
线性扩展:DRDS支持通过增加处理节点来均摊QPS,实现性能的线性提升。这意味着,理论上每增加一个相同配置的节点,系统整体的处理能力应相应增加,前提是应用层能够有效分散请求到各个节点。
实施升配操作:按照官方文档指导进行实例变配操作,注意此过程可能需要短时间的服务中断,请提前做好业务安排,尽量选择低峰时段执行。
后续监控与调优:完成升配后,继续密切监控系统性能,包括但不限于CPU、QPS、响应时间等指标,确保升配效果达到预期。同时,考虑持续进行SQL优化、索引调整等数据库层面的调优工作,以进一步提升系统效率。
通过上述步骤,可以有效地识别并解决DRDS实例的性能瓶颈,保障业务的稳定运行和高效处理能力。