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面試官:數(shù)據(jù)庫慢查詢激增怎么辦?三步法精準(zhǔn)定位+實戰(zhàn)解決

數(shù)據(jù)庫 其他數(shù)據(jù)庫
我們的經(jīng)典問題又來了,關(guān)于這個問題大家的想法都是不一樣的,但是有一點我們都是共鳴的,就是都不能完全地把整個流程說明白,那我們今天就來解決這個問題。

引言

我們的經(jīng)典問題又來了,關(guān)于這個問題大家的想法都是不一樣的,但是有一點我們都是共鳴的,就是都不能完全地把整個流程說明白,那我們今天就來解決這個問題。

開始

一、問題定位:從告警到根因的精準(zhǔn)狙擊

1. 快速止血:建立應(yīng)急響應(yīng)機制

觸發(fā)告警

通過監(jiān)控平臺(如Prometheus + Grafana)捕獲數(shù)據(jù)庫QPS突增、CPU使用率超閾值(>80%)、慢查詢數(shù)量激增(如MySQL Slow_queries每分鐘超過100次)。

-- 實時監(jiān)控慢查詢數(shù)量
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Slow_queries';

緊急限流

立即限制高危操作的并發(fā)量,防止雪崩效應(yīng):

-- 動態(tài)限制最大連接數(shù)(臨時降低至200)
SET GLOBAL max_connections = 200;

-- 使用pt-kill終止耗時超過10秒的查詢
pt-kill --busy-time 10 --kill --victims all --print h=127.0.0.1

2. 根因分析:工具鏈組合拳

慢日志分析

提取Top 10慢查詢,定位問題SQL:

# 按總耗時排序慢查詢
mysqldumpslow -s t -t 10 /var/log/mysql/slow.log

輸出示例

Count: 200  Time=5.12s (1024s)  Lock=0.00s (0s)  Rows=100.0 (20000), user@host
  SELECT * FROM orders WHERE status='pending' AND create_time > '2023-01-01';

執(zhí)行計劃解讀

使用EXPLAIN分析索引有效性:

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE status='pending';

關(guān)鍵指標(biāo)

type: ALL → 全表掃描,需添加索引

Extra: Using filesort → 排序邏輯需優(yōu)化

資源瓶頸定位

排查服務(wù)器資源是否過載:

top -c           # 查看CPU占用最高的進程
iostat -x 1     # 監(jiān)控磁盤I/O(%util > 90%表示瓶頸)
dstat --tcp      # 檢查網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)激增

二、問題解決:精準(zhǔn)優(yōu)化與架構(gòu)升級

1. SQL與索引優(yōu)化

索引缺失場景

添加復(fù)合索引,覆蓋高頻查詢字段:

ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_status_create_time (status, create_time);

索引失效案例

隱式類型轉(zhuǎn)換WHERE user_id = '123'(user_id為INT) → 移除引號

索引列運算WHERE YEAR(create_time) = 2023 → 改寫為范圍查詢

SQL重寫技巧

優(yōu)化復(fù)雜子查詢?yōu)镴OIN操作:

-- 原語句(耗時5s)
SELECT * FROM orders WHERE status IN (SELECT status FROM config WHERE type='order');

-- 優(yōu)化為JOIN(耗時0.2s)
SELECT o.* FROM orders o 
JOIN config c ON o.status = c.status 
WHERE c.type='order';

2. 數(shù)據(jù)庫參數(shù)調(diào)優(yōu)

InnoDB引擎優(yōu)化

# my.cnf調(diào)整示例
innodb_buffer_pool_size = 80G       # 物理內(nèi)存的70%~80%
innodb_flush_log_at_trx_commit = 2  # 平衡性能與持久化

連接池配置

# 應(yīng)用端配置(HikariCP)
maximumPoolSize: 100
connectionTimeout: 3000

3. 架構(gòu)級解決方案

讀寫分離

App → ProxySQL → MySQL Master(寫)
                  ↘ MySQL Replica1(讀)
                  ↘ MySQL Replica2(讀)

分庫分表

垂直拆分:按業(yè)務(wù)模塊拆分(訂單庫、用戶庫)

水平拆分:按時間或ID范圍分片(orders_2023、orders_2024)

三、團隊協(xié)作:從故障到預(yù)防的閉環(huán)

1. 故障復(fù)盤模板

階段

關(guān)鍵動作

輸出物

應(yīng)急

限流、回滾、擴容

故障時間線記錄

根因

SQL分析、資源監(jiān)控、代碼Review

根因分析報告

改進

索引優(yōu)化、參數(shù)調(diào)整、架構(gòu)升級

技術(shù)方案PRD

預(yù)防

慢查詢?nèi)請蟆簻y流程、巡檢自動化

巡檢腳本+監(jiān)控看板

2. 長效預(yù)防機制

慢查詢?nèi)請?/span>

-- 生成每日慢查詢TOP 10
pt-query-digest /var/log/mysql/slow.log --filter '$event->{arg} =~ m/WHERE/' --limit 10

自動化巡檢

# 偽代碼:檢查缺失索引
for table in get_all_tables():
    if not has_index(table, 'status'):
        send_alert(f"表 {table} 缺少status字段索引")

四、真實案例:電商大促驚魂夜

背景

某電商平臺大促期間,訂單服務(wù)響應(yīng)延遲從50ms飆升至5s,數(shù)據(jù)庫CPU達到100%。

處理流程

1. 限流降級

? 通過Sentinel將訂單查詢QPS從10k降至5k。

? 非核心功能(如用戶畫像)降級返回緩存數(shù)據(jù)。

2. 根因定位

慢日志分析SELECT * FROM orders WHERE user_id=‘xxx’ 未命中索引。

資源監(jiān)控:磁盤IOPS達到上限(20k)。

3. 緊急優(yōu)化

? 添加user_id索引,響應(yīng)時間降至20ms。

? 擴容RDS實例并啟用讀寫分離。

4.后續(xù)優(yōu)化

架構(gòu)升級:引入Elasticsearch實現(xiàn)訂單查詢與事務(wù)分離。

流程固化:將索引審核納入上線前Code Review。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 云原生運維圈
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