场景介绍

CPU飙升

• CPU使用率持续接近或达到100%。
• 查询响应时间显著增加。
• 系统整体性能下降，可能出现卡顿。

• 随着业务流量增加，大量并发查询请求涌入数据库。
• 复杂SQL查询增多。
• 应用层缓存失效，导致大量请求直接访问数据库。
• 业务高峰期，用户访问量激增。
• 数据库索引设计不合理。

• 应用响应延迟增加，用户体验下降。
• 交易处理能力下降，业务吞吐量降低。
• 系统稳定性下降，可能出现超时错误。
• 极端情况下可能导致服务不可用。

内存高负载

• 内存使用率持续处于高位。
• 数据库缓存命中率下降。
• 系统可能出现频繁的内存交换。
• 内存使用率告警。
• 主备倒换或节点重启。

• 随着流量增加，数据库需要缓存更多数据和查询结果。
• 并发连接数增加，每个连接都需要占用内存。
• 大量复杂查询导致排序缓冲区（sort_buffer）、连接缓冲区（join_buffer）等会话级内存占用增加。
• 存储过程会生成大量的缓存数据，以便后续调用时直接使用，避免重复解析的开销。若大量调用不同或复杂的存储过程，缓存数据会快速累积，可能导致内存占用急剧上升，影响数据库整体性能。
• prepare语句堆积会导致内存缓慢上升。

• 数据库性能下降，查询响应时间增加。
• 触发OOM，导致主备倒换或节点重启，倒换和重启期间对业务造成闪断影响。

连接数满

• 数据库连接池使用率接近或达到上限。
• 新连接请求等待时间增加。
• 应用可能出现获取数据库连接超时错误。
• 连接数告警。

• 随着业务流量增加，应用需要更多数据库连接。
• 应用层连接池配置不合理。
• 短时间内大量请求涌入，导致连接数迅速增加。
• 流量增加导致事务处理时间延长，连接占用时间变长。
• 应用代码问题导致连接未正确释放。

• 应用无法获取数据库连接，导致请求失败。
• 系统吞吐量下降，无法处理更多并发请求。
• 用户体验下降，可能出现错误提示。
• 极端情况下可能导致应用服务不可用。