mysql服务器cpu爆满解决办法

约定不等于承诺〃 2022-01-29 08:19 430阅读 0赞

## mysql服务器cpu爆满解决办法 ##

碰到一个mysql cpu爆满的问题，简单记录下

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzcxMzQ5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70]

步骤：

**2、先杀掉该进程**  
mysql> kill 19;  
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

**3、通过慢查询日志找到具体的sql语句**

开启慢查询：

\[mysqld\]  
slow\_query\_log=1 \#开启慢查询  
long\_query\_time=5 \#慢查询时间  
log-slow-queries = /var/log/mysql/slowquery.log \#需有写入权限

4、使用explain 优化sql语句，参考：mysql使用explain优化sql语句  
引起cpu过高的sql一般集中在order by、group by、批量insert、嵌套子查询等sql语句中

**5、调整my.cnf的query\_cache\_size和tmp\_table\_size的值**

--------------------

## MySQL使用explain优化sql语句 ##

--------------------

mysql 查询优化器有几个目标,但是其中最主要的目标是尽可能地使用索引,并且使用最严格的索引来消除尽可能多的数据行。最终目标是提交 select语句查找数据行,而不是排除数据行。优化器试图排除数据行的原因在于它排除数据行的速度越快,那么找到与条件匹配的数据行也就越快。如果能够首先进行最严格的测试,查询就可以执行地更快。

explain的每个输出行提供一个表的相关信息,并且每个行包括下面的列:

项 说明  
id MySQL Query Optimizer 选定的执行计划中查询的序列号。表示查询中执行 select 子句或操作表的顺序,id 值越大优先级越高,越先被执行。id 相同,执行顺序由上至下。  
select\_type 查询类型 说明  
SIMPLE 简单的 select 查询,不使用 union 及子查询  
PRIMARY 最外层的 select 查询  
UNION UNION 中的第二个或随后的 select 查询,不 依赖于外部查询的结果集  
DEPENDENT UNION UNION 中的第二个或随后的 select 查询,依 赖于外部查询的结果集  
SUBQUERY 子查询中的第一个 select 查询,不依赖于外 部查询的结果集  
DEPENDENT SUBQUERY 子查询中的第一个 select 查询,依赖于外部 查询的结果集  
DERIVED 用于 from 子句里有子查询的情况。 MySQL 会 递归执行这些子查询, 把结果放在临时表里。  
UNCACHEABLE SUBQUERY 结果集不能被缓存的子查询,必须重新为外 层查询的每一行进行评估。  
UNCACHEABLE UNION UNION 中的第二个或随后的 select 查询,属 于不可缓存的子查询

项 说明  
table 输出行所引用的表  
type 重要的项,显示连接使用的类型,按最 优到最差的类型排序 说明  
system 表仅有一行(=系统表)。这是 const 连接类型的一个特例。  
const const 用于用常数值比较 PRIMARY KEY 时。当 查询的表仅有一行时,使用 System。  
eq\_ref const 用于用常数值比较 PRIMARY KEY 时。当 查询的表仅有一行时,使用 System。  
ref 连接不能基于关键字选择单个行,可能查找 到多个符合条件的行。 叫做 ref 是因为索引要 跟某个参考值相比较。这个参考值或者是一 个常数,或者是来自一个表里的多表查询的 结果值。  
ref\_or\_null 如同 ref, 但是 MySQL 必须在初次查找的结果 里找出 null 条目,然后进行二次查找。  
index\_merge 说明索引合并优化被使用了。  
unique\_subquery 在某些 IN 查询中使用此种类型,而不是常规的 ref:value IN (SELECT primary\_key FROM single\_table WHERE some\_expr)  
index\_subquery 在 某 些 IN 查 询 中 使 用 此 种 类 型 , 与 unique\_subquery 类似,但是查询的是非唯一 性索引: value IN (SELECT key\_column FROM single\_table WHERE some\_expr)  
range 只检索给定范围的行,使用一个索引来选择 行。key 列显示使用了哪个索引。当使用=、 <>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN 或者 IN 操作符,用常量比较关键字列时,可 以使用 range。  
index 全表扫描,只是扫描表的时候按照索引次序 进行而不是行。主要优点就是避免了排序, 但是开销仍然非常大。  
all 最坏的情况,从头到尾全表扫描。

项 说明  
possible\_keys 指出 MySQL 能在该表中使用哪些索引有助于 查询。如果为空,说明没有可用的索引。

项 说明  
key MySQL 实际从 possible\_key 选择使用的索引。 如果为 NULL,则没有使用索引。很少的情况 下,MYSQL 会选择优化不足的索引。这种情 况下,可以在 SELECT 语句中使用 USE INDEX (indexname)来强制使用一个索引或者用 IGNORE INDEX(indexname)来强制 MYSQL 忽略索引

项 说明  
key\_len 使用的索引的长度。在不损失精确性的情况 下,长度越短越好。

项 说明  
ref 显示索引的哪一列被使用了

项 说明  
rows MYSQL 认为必须检查的用来返回请求数据的行数

extra 中出现以下 2 项意味着 MYSQL 根本不能使用索引,效率会受到重大影响。应尽可能对此进行优化。  
extra 项 说明  
Using filesort 表示 MySQL 会对结果使用一个外部索引排序,而不是从表里按索引次序读到相关内容。可能在内存或者磁盘上进行排序。MySQL 中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”  
Using temporary 表示 MySQL 在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和分组查询 group by。

下面是简单几个例子，100w行数据测试

explain SELECT \* FROM `ih_user` WHERE 1 limit 800000,10  
查询花费 5.1838 秒  
SELECT \* FROM `ih_user` WHERE 1 limit 800000,10  
优化为  
查询花费 0.2838 秒  
SELECT id,username FROM `ih_user` WHERE 1 limit 800000,10  
再优化为：  
查询花费 0.1838 秒  
SELECT id,username FROM `ih_user` WHERE id in(800001,800002,800003,800004,800005,800006,800007,800008,800009,800010);  
再优化为：  
查询花费 0.0009 秒  
SELECT id,username FROM `ih_user` WHERE id BETWEEN 800001 and 800010

查询花费 4.8235 秒  
SELECT id,username FROM `ih_user` WHERE username like ‘%陈道明%’  
查询花费 2.3432 秒  
SELECT id,username FROM `ih_user` WHERE username like ‘陈道明%’

优化为 username加了索引  
查询花费 0.0012 秒  
SELECT id,username FROM `ih_user` WHERE username like ‘陈道明%’  
id select\_type table type possible\_keys key key\_len ref rows Extra  
1 SIMPLE ih\_user\_temp range username username 767 NULL 18 Using where

order by优化  
explain SELECT id,username,regtime FROM `ih_user_temp` WHERE id>800001 order by regtime desc limit 10  
id select\_type table type possible\_keys key key\_len ref rows Extra  
1 SIMPLE ih\_user\_temp range PRIMARY PRIMARY 4 NULL 162865 Using where; Using filesor  
order by字段使用索引或者前面查询出来的字段是索引  
explain SELECT id,username,regtime FROM `ih_user_temp` WHERE id>800001 order by id desc limit 10  
id select\_type table type possible\_keys key key\_len ref rows Extra  
1 SIMPLE ih\_user\_temp range PRIMARY PRIMARY 4 NULL 162865 Using where

update优化  
update的字段加索引  
影响了 5 行。 ( 查询花费 4.2672 秒 )  
update `ih_user_temp` set sex=0 where mobile=‘18250617881’

影响了 5 行。 ( 查询花费 0.0011 秒 )  
update `ih_user_temp` set sex=0 where username=‘陈道明’  
update `ih_user_temp` set sex=0 where mobile=‘18250617881’

组合索引  
ALTER TABLE `ih_user_temp` ADD INDEX sex\_city\_age( `sex` , `city` , `age` ) ;  
\#修改索引名 其实就是先删除之前的索引再新增索引  
ALTER TABLE `big`.`ih_user_temp` DROP INDEX `sex` ,  
ADD INDEX `sex_city_age` ( `sex` , `city` , `age` )

explain SELECT \* FROM `ih_user_temp` WHERE city=‘上海’ and age=20  
id select\_type table type possible\_keys key key\_len ref rows Extra  
1 SIMPLE ih\_user\_temp ALL NULL NULL NULL NULL 999921 Using where

explain SELECT \* FROM `ih_user_temp` WHERE sex=1 and age=20  
id select\_type table type possible\_keys key key\_len ref rows Extra  
1 SIMPLE ih\_user\_temp ALL sex\_city\_age NULL NULL NULL 999921 Using where

优化为  
explain SELECT \* FROM `ih_user_temp` WHERE sex=1 and city=‘上海’ and age=20  
id select\_type table type possible\_keys key key\_len ref rows Extra  
1 SIMPLE ih\_user\_temp ref sex\_city\_age sex\_city\_age 64 const,const,const 112 Using where

例子2  
如果查询的字段索引未覆盖，mysql会自动全表扫描（这样会更快），不需索引查然后再回表  
explain SELECT \* FROM `ih_user_temp` WHERE sex=1  
id select\_type table type possible\_keys key key\_len ref rows Extra  
1 SIMPLE ih\_user\_temp ref sex\_city\_age sex\_city\_age 1 const 4386

优化为 查询的字段是索引中的  
explain SELECT sex FROM `ih_user_temp` WHERE sex=1  
id select\_type table type possible\_keys key key\_len ref rows Extra  
1 SIMPLE ih\_user\_temp ref sex\_city\_age sex\_city\_age 1 const 4386

group by 优化  
\#group by和order by可能会让cpu占用很高  
显示行 0 - 9 (10 总计, 查询花费 65.4372 秒)  
SELECT count(\*) num,city FROM `ih_user_temp` where city in (select city from ih\_user\_temp where city=‘上海’ limit 100) group by username order by num desc limit 10;

转载于：[https://blog.csdn.net/nuli888/article/details/52435807][https_blog.csdn.net_nuli888_article_details_52435807]  
[https://blog.csdn.net/nuli888/article/details/52435877][https_blog.csdn.net_nuli888_article_details_52435877]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzcxMzQ5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220129/a2b4e424e62b4a95acea1a71a75b21a9.png
[https_blog.csdn.net_nuli888_article_details_52435807]: https://blog.csdn.net/nuli888/article/details/52435807
[https_blog.csdn.net_nuli888_article_details_52435877]: https://blog.csdn.net/nuli888/article/details/52435877