当数据库CPU满载时，我们首先要做的是让CPU降下来，优先保证系统的可用性。
什么情况会导致数据库CPU飙升呢？
- QPS过高： 高并发，也就是数据库承载的流量过大。
- 慢SQL： 少量或大量慢SQL占用CPU资源，拖垮了数据库。这类慢sql通常表现为：查询的数据量过大，全表扫描OR扫描行数多、锁抢占甚至死锁、复杂查询等 。
- Tips：少量慢SQL，但扫描行数多，也会占用大量CPU资源。
如何快速有效降低数据库CPU呢？
- QPS过高： 找到对应的接口或SQL，针对性的限流或降级。
- 慢SQL： 找到慢SQL对应的会话，Kill 掉会话。
- Tips：
- 接口限流，可通过阿里云AHAS实现；
- SQL限流，可通过阿里云PolarDB的一键诊断->会话管理->SQL限流实现。
- 当 Kill 掉慢SQL会话后，往往还是会有新的慢SQL请求进来，若流量未降下来，数据库CPU负载将持续过载。此时，可以结合限流手段来控制慢SQL的量，达到将数据库CPU快速降低的目的。当数据库CPU负载正常后，可以开始优化慢SQL，如建立索引等。
什么情况下可能会出现慢SQL?
- 网络速度慢、内存不足、I/O吞吐量小和磁盘空间被占满等硬件原因。
- 在项目初期没有对SQL的性能做好考量。
- 没有索引或者索引失效。
- 系统数据过多。
如何查找慢SQL或负荷最高的SQL语句？
- 连接数据库，命令行执行show processlist语句，查找负荷最高的SQL语句。
- 登录阿里云，通过一键诊断 -> 会话管理 -> 实例会话 ，选择要结束的会话。
有何优化手段？
- QPS过高
- 1）机器升级（有钱任性）
- 2）使用缓存（没有什么是加一层不能解决的）
- 3）使用批量操作（将多个操作合并为一个操作）
- 4）分库分表，读写分离（降低访问压力）
- 慢SQL
- 1）SQL扫描数据行数过多：查看执行计划，分析是否设置了合理的索引
- 2）SQL中有大量聚合操作：简化SQL，将逻辑提炼到业务代码中；聚合操作异步化或预处理；
- 3）SQL返回的数据过多：分页查询
- 4）读写较多锁竞争激烈：分库分表或读写分离
- 5）机器性能较低：配置升级