常见问题 - 购买 - MySQL CPU 使用率高的原因和解决方法

用户在使用 MySQL 实例时，会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况。本文将介绍造成该状况的常见原因以及解决方法，并通过 CPU 使用率为 100% 的典型场景，来分析引起该状况的原因及其相应的解决方案。

常见原因


系统执行应用提交查询（包括数据修改操作）时需要大量的逻辑读（逻辑 IO，执行查询所需访问的表的数据行数），所以系统需要消耗大量的 CPU 资源以维护从存储系统读取到内存中的数据一致性。

说明：大量行锁冲突、行锁等待或后台任务也有可能会导致实例的 CPU 使用率过高，但这些情况出现的概率非常低，本文不做讨论。

本文通过一个简化的模型来说明系统资源、语句执行成本以及 QPS（Query Per Second 每秒执行的查询数）之间的关系：

• 
  条件：应用模型恒定（应用没有修改）。
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  avg_lgc_io：执行每条查询需要的平均逻辑 IO。
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  total_lgc_io：实例的 CPU 资源在单位时间内能够处理的逻辑 IO 总量。
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  关系公式：total_lgc_io = avg_lgc_io x QPS -- 单位时间 CPU 资源 = 查询执行的平均成本 x 单位时间执行的查询数量

解决方法


数据管理（DMS）工具提供了几种辅助排查并解决实例性能问题的功能，主要有：

• 
  实例诊断报告
• 
  SQL 窗口提供的查询优化建议和查看执行计划
• 
  实例会话

其中，实例诊断报告是排查和解决 MySQL 实例性能问题的最佳工具。无论何种原因导致的性能问题，建议您首先参考下实例诊断报告，尤其是诊断报告中的 SQL 优化、会话列表和慢 SQL 汇总分。
另外，如果您需要阿里云的技术支持来解决 CPU 使用率高的状况，请参见 https://market.aliyun.com/store/1682301.html。

避免出现 CPU 使用率达到 100% 的一般原则

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  设置 CPU 使用率告警，实例 CPU 使用率保证一定的冗余度。
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  应用设计和开发过程中，要考虑查询的优化，遵守 MySQL 优化的一般优化原则，降低查询的逻辑 IO，提高应用可扩展性。
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  新功能、新模块上线前，要使用生产环境数据进行压力测试（可以考虑使用阿里云 PTS 压力测试工具）。
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  新功能、新模块上线前，建议使用生产环境数据进行回归测试。
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  建议经常关注和使用 DMS 中的诊断报告。

  
  注意：关于如何访问 DMS 中的诊断报告，请参见 RDS 如何访问诊断报告。

典型示例


以 CPU 使用率为 100% 的典型场景为例，本文介绍了两个引起该状况的原因及其解决方案，即应用负载（QPS）高和查询执行成本（查询访问表数据行数 avg_lgc_io）高。其中，由于查询执行成本高（查询访问表数据行数多）而导致实例 CPU 使用率高是 MySQL 非常常见的问题。

应用负载（QPS）高



现象描述

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  特征：实例的 QPS（每秒执行的查询次数）高，查询比较简单、执行效率高、优化余地小。
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  表现：没有出现慢查询（或者慢查询不是主要原因），且 QPS 和 CPU 使用率曲线变化吻合。
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  常见场景：该状况常见于应用优化过的在线事务交易系统（例如订单系统）、高读取率的热门 Web 网站应用、第三方压力工具测试（例如 Sysbench）等。

解决方案


对于由应用负载高导致的 CPU 使用率高的状况，使用 SQL 查询进行优化的余地不大，建议您从应用架构、实例规格等方面来解决，例如：

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  升级实例规格，增加 CPU 资源。
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  增加只读实例，将对数据一致性不敏感的查询（比如商品种类查询、列车车次查询）转移到只读实例上，分担主实例压力。
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  使用阿里云 DRDS 产品，自动进行分库分表，将查询压力分担到多个 RDS 实例上。
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  使用阿里云 Memcache 或者云 Redis 产品，尽量从缓存中获取常用的查询结果，减轻 RDS 实例的压力。
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  对于查询数据比较静态、查询重复度高、查询结果集小于 1 MB 的应用，考虑开启查询缓存（Query Cache）。

  
  注意：能否从开启查询缓存（Query Cache）中获益需要经过测试，具体设置请参见 RDS for MySQL 查询缓存（Query Cache）的设置和使用。

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  定期归档历史数据、采用分库分表或者分区的方式减小查询访问的数据量。
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  尽量优化查询，减少查询的执行成本（逻辑 IO，执行需要访问的表数据行数），提高应用可扩展性。

查询执行成本（查询访问表数据行数 avg_lgc_io）高



现象描述

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  特征：实例的 QPS（每秒执行的查询次数）不高；查询执行效率低、执行时需要扫描大量表中数据、优化余地大。
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  表现：存在慢查询，QPS 和 CPU 使用率曲线变化不吻合。
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  原因分析：由于查询执行效率低，为获得预期的结果即需要访问大量的数据（平均逻辑 IO高），在 QPS 并不高的情况下（例如网站访问量不大），就会导致实例的 CPU 使用率高。

解决方案


解决该状况的原则是：定位效率低的查询、优化查询的执行效率、降低查询执行的成本。

操作步骤

1. 
   通过如下方式定位效率低的查询：
   • 
     通过 show processlist; 或 show full processlist; 命令查看当前执行的查询，如下图所示：
     [url=http://docs-aliyun.cn-hangzhou.oss.aliyun-inc.com/assets/pic/51587/cn_zh/1489657470048/%E6%9F%A5%E7%9C%8B%E5%BD%93%E5%89%8D%E6%89%A7%E8%A1%8C%E7%9A%84%E6%9F%A5%E8%AF%A2.png][/url]
   • 
     单击查看报告，查看优化建议。

     
     注意：对于 CPU 使用率高的问题，建议关注诊断报告的 SQL 优化、会话列表和慢 SQL 汇总部分。

根据优化建议，添加索引，查询执行成本就会大幅减少（如下图所示，从 900 亿行减小到 30 万行，查询成本降低 30 万倍），实例 CPU 使用率 100% 的问题解决。