wxya数据库慢查询激增
阿里云DMS流程引言开始一、问题定位：从告警到根因的精准狙击1. 快速止血：建立应急响应机制触发告警紧急限流2. 根因分析：工具链组合拳慢日志分析执行计划解读资源瓶颈定位二、问题解决：精准优化与架构升级1. SQL与索引优化索引缺失场景索引失效案例SQL重写技巧2. 数据库参数调优InnoDB引擎优化连接池配置3. 架构级解决方案读写分离分库分表三、团队协作：从故障到预防的闭环1. 故障复盘模板2. 长效预防机制慢查询日报自动化巡检四、真实案例：电商大促惊魂夜背景处理流程后续优化
阿里云DMS流程
- 协同变更，变更走审批工单。
- 性能洞察，自动优化慢查询。
- 遇到 CPU 高的情况，查看慢查询并进行限流，以保证业务正常使用。
- 改造业务或者临时提供有损服务。
- 通过无锁变更增加索引。
引言
我们的经典问题又来了，关于这个问题大家的想法不尽相同。但有一点是我们的共识，那就是都无法完全清晰地阐述整个流程。那么今天，我们就来着力解决这个问题。
开始
一、问题定位：从告警到根因的精准狙击
1. 快速止血：建立应急响应机制
触发告警
通过监控平台（如Prometheus + Grafana）捕获数据库相关异常指标，如：数据库QPS突增、CPU使用率超阈值（>80%）、慢查询数量激增（如MySQL
Slow_queries每分钟超过100次）。紧急限流
立即限制高危操作的并发量，防止雪崩效应：
2. 根因分析：工具链组合拳
慢日志分析
提取Top 10慢查询，定位问题SQL：
输出示例：
执行计划解读
使用
EXPLAIN分析索引有效性：关键指标：
type: ALL→ 全表扫描，需添加索引
Extra: Using filesort→ 排序逻辑需优化
资源瓶颈定位
排查服务器资源是否过载：
二、问题解决：精准优化与架构升级
1. SQL与索引优化
索引缺失场景
添加复合索引，覆盖高频查询字段：
索引失效案例
- 隐式类型转换：
WHERE user_id = '123'（user_id为INT） → 移除引号
- 索引列运算：
WHERE YEAR(create_time) = 2023→ 改写为范围查询
SQL重写技巧
优化复杂子查询为JOIN操作：
2. 数据库参数调优
InnoDB引擎优化
连接池配置
3. 架构级解决方案
读写分离
分库分表
- 垂直拆分：按业务模块拆分（订单库、用户库）
- 水平拆分：按时间或ID范围分片（orders_2023、orders_2024）
三、团队协作：从故障到预防的闭环
1. 故障复盘模板
阶段 | 关键动作 | 输出物 |
应急 | 限流、回滚、扩容 | 故障时间线记录 |
根因 | SQL分析、资源监控、代码Review | 根因分析报告 |
改进 | 索引优化、参数调整、架构升级 | 技术方案PRD |
预防 | 慢查询日报、压测流程、巡检自动化 | 巡检脚本+监控看板 |
2. 长效预防机制
慢查询日报
自动化巡检
四、真实案例：电商大促惊魂夜
背景
某电商平台大促期间，订单服务响应延迟从50ms飙升至5s，数据库CPU达到100%。
处理流程
- 限流降级：
- 通过Sentinel将订单查询QPS从10k降至5k。
- 非核心功能（如用户画像）降级返回缓存数据。
- 根因定位：
- 慢日志分析：
SELECT * FROM orders WHERE user_id=‘xxx’未命中索引。 - 资源监控：磁盘IOPS达到上限（20k）。
- 紧急优化：
- 添加
user_id索引，响应时间降至20ms。 - 扩容RDS实例并启用读写分离。
后续优化
- 架构升级：引入Elasticsearch实现订单查询与事务分离。
- 流程固化：将索引审核纳入上线前Code Review。
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