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何时选择升配

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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猫饭先生 2017-10-30 13:57:08 1536 分享 版权
阿里云 AI 助理回答

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。

判断DRDS实例性能瓶颈

  1. 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。

  2. 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。

DRDS升配策略

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

注意事项

  • 成本考量:升配会带来成本的增加,因此在升配前需综合评估业务增长趋势、成本预算等因素。
  • 数据分布:确保数据在DRDS分片间均匀分布,避免热点分片导致部分节点过载。
  • RDS状态:虽然主要讨论的是DRDS,但底层RDS实例的状态同样重要,RDS的性能和配置也直接影响到DRDS的表现,必要时也需要对RDS进行相应的调整或升级。

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。

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