针对您提到的数据库CPU占用率在每天晚上达到100%的问题，尽管连接数并不高，我们可以从以下几个方面进行排查和优化：
可能原因分析
- 高消耗命令：检查是否在特定时间段执行了时间复杂度高的操作，如全表扫描、大数据量的读写等。
- 大Key问题：大Key操作会显著增加CPU负载，需确认是否有集中处理大Key的情况。
- 短连接频繁建立：即使当前连接数不高，短时间内大量短连接的建立与销毁也会导致CPU使用率上升。
- AOF（仅适用于Redis）：如果您的数据库是Redis且开启了AOF持久化，在高负载下AOF写盘会导致CPU使用率升高。
排查步骤
- 性能监控分析：首先，利用性能监控工具确定CPU使用率高的具体时间段，并观察IOPS、QPS等指标变化。
- 命令分析：通过慢日志或时延洞察功能，找出执行时间长的高消耗命令。
- 连接模式检查：确认客户端是否采用了长连接，避免短连接带来的额外CPU开销。
- AOF策略评估（如果适用）：检查并考虑调整AOF配置，以降低其对CPU的影响。
解决方案建议
- 禁用高消耗命令：识别并尽量避免使用那些可能导致CPU激增的命令，比如
KEYS、全表扫描等操作。
- 优化数据访问模式：将大Key拆分为小Key，减少单次操作的数据量，分散请求压力。
- 长连接优化：确保应用使用长连接池，减少连接创建与销毁的频率。
- 调整持久化策略（如果适用）：根据业务需求，适当调整或暂时关闭AOF，减轻CPU负担。
- 架构调整：若条件允许，可以考虑引入读写分离或分片集群来分散负载。
额外注意
- 在进行上述任何调整之前，请务必在业务低峰期进行，并做好充分的测试，以避免影响正常服务。
- 考虑到您未提及数据库类型，以上建议基于通用情况；如果是MongoDB，还需关注PlanCache内存占用情况，虽然这通常更多关联于内存而非直接的CPU问题。
综上所述，通过细致的监控分析、针对性的命令与数据结构优化，以及合理的架构调整，可以有效缓解您遇到的CPU占用率过高的问题。
