在云数据库的使用过程中，我们有时会遇到 CPU 或内存使用率持续过高的情况。这种状况就好比我们的电脑在运行多个大型程序时，变得卡顿缓慢，甚至可能导致数据库服务出现异常，影响业务的正常运行。接下来，我们就深入探讨一下这种现象出现的原因、排查思路以及在天翼云环境下的优化建议。

一、CPU 使用率持续过高的原因分析

（一）业务负过大

高并发读写：当大量用户同时对数据库进行读写操作时，数据库需要快速处理众多请求，这就像一个繁忙的交通枢纽，车流量过大时就会出现拥堵。例如，在电商促销活动期间，大量用户同时下单、查询订单状态，数据库的 CPU 就会面临巨大压力。

复杂查询：一些复杂的查询语句，如包含多层嵌套子查询、大量关联表查询的语句，需要数据库进行大量的计算和数据筛选。这就好比让一个人在短时间内从一大堆文件中找出特定的信息，并且这些文件之间还有复杂的关联关系，处理起来自然耗费精力，对应到数据库中就是消耗大量 CPU 资源。

（二）数据库配置不合理

CPU 资源分配不足：如果在创建云数据库实例时，分配的 CPU 资源过少，当业务量稍有增加，数据库就会因为 “马力不足” 而导致 CPU 使用率飙升。就像一辆小型汽车却要承过多的货物，发动机就会超负荷运转。

参数设置不当：例如，数据库的并发连接数设置过高，超过了数据库本身能够合理处理的范围，就会导致大量连接同时竞争 CPU 资源，从而使 CPU 使用率居高不下。这类似于一个小会议室却安排了过多的人开会，大家都在争夺有限的空间和资源。

（三）数据库内部问题

索引缺失或失效：索引就像是书籍的目录，能够帮助数据库快速定位数据。如果表上没有合适的索引，或者索引因为某些原因（如数据更新后未及时重建索引）失效，数据库在查询数据时就不得不进行全表，这会极大地增加 CPU 的工作量。例如，在一个拥有海量用户信息的表中查询某个特定用户，如果没有索引，数据库就需要逐行检查每一条记录，CPU 自然会不堪重负。

查询计划不佳：数据库优化器生成的查询计划如果不合理，也会导致 CPU 使用率过高。比如，优化器选择了错误的连接算法，本应该使用嵌套循环连接的却选择了哈希连接，这可能会使查询过程中产生大量不必要的数据传输和计算，浪费 CPU 资源。

二、内存使用率持续过高的原因分析

（一）数据量增长过快

随着业务的发展，数据库中的数据量可能会迅速增长。当数据量超出了数据库实例预先分配的内存能够容纳的范围时，数据库就需要频繁地将数据从内存交换到磁盘，再从磁盘读取到内存，这个过程会大量占用内存资源。就像一个小仓库，原本能够轻松存放所有货物，但随着货物数量的不断增加，仓库放不下了，就只能不断地把货物搬进来又搬出去，导致仓库空间一直处于紧张状态。

（二）内存分配策略不合理

缓存设置不当：数据库通常会使用内存来缓存数据和查询结果，以提高查询性能。如果缓存设置过大，占用了过多的内存，而实际使用的缓存数据却很少，就会造成内存浪费，使得其他需要内存的操作受到影响。反之，如果缓存设置过小，数据库就无法充分利用缓存的优势，频繁地从磁盘读取数据，同样会增加内存的压力。这就好比我们分配办公室空间，如果给文件存储区分配了过大的空间，而办公人员活动空间就会变小；如果文件存储区空间过小，文件就会堆得到处都是，影响办公效率。

内存回收机制问题：数据库的内存回收机制如果存在问题，不能及时释放不再使用的内存，就会导致内存使用率持续升高。例如，某些数据库在处理事务结束后，没有及时将相关的内存资源归还给系统，而是一直占用着，随着时间的推移，内存就会被逐渐耗尽。

（三）应用程序问题

内存泄漏：应用程序在与数据库交互的过程中，如果存在内存泄漏问题，即申请了内存但在使用完毕后没有正确释放，就会导致内存占用不断增加。这就像一个人在房间里不断地堆积物品，却从不清理，房间很快就会被堆满。

对象创建过多：应用程序频繁地创建大量不必要的对象，并且这些对象长时间占用内存，也会导致数据库内存使用率升高。比如，在一个循环中不断创建数据库连接对象，而没有及时关闭和释放，这些连接对象就会一直占用内存资源。

三、排查思路

（一）查看监控数据

CPU 使用率监控：在天翼云的管理控制台中，我们可以查看云数据库实例的 CPU 使用率监控图表。通过观察图表的走势，我们能够了解 CPU 使用率在一段时间内的变化情况。如果发现 CPU 使用率持续高于某个阈值（例如 80%），并且长时间没有下降的趋势，就需要进一步排查原因。同时，我们还可以查看不同时间段的 CPU 使用率峰值，分析在哪些业务操作发生时 CPU 使用率会急剧上升。

内存使用率监控：同样在管理控制台中查看内存使用率监控数据。关注内存使用率是否持续增长并接近或达到 100%。如果内存使用率一直居高不下，我们需要确定是哪些进程或操作在占用大量内存。此外，还可以查看内存的分配情况，例如数据缓存、查询缓存等各部分占用内存的比例，以便找出内存使用的瓶颈所在。

（二）分析数据库日志

慢查询日志：开启数据库的慢查询日志功能，它会记录执行时间超过一定阈值的查询语句。通过分析慢查询日志，我们可以找出那些可能导致 CPU 使用率过高的复杂查询。例如，我们发现一条查询语句执行时间长达数秒，并且在日志中多次出现，那么这条查询语句就很可能是导致 CPU 压力的原因之一。对于这些慢查询，我们可以进一步分析其查询逻辑，是否可以通过优化查询语句、添加合适的索引等方式来提高查询效率，降低 CPU 消耗。

错误日志：查看数据库的错误日志，从中查找是否有与内存相关的错误信息，如内存分配失败、内存溢出等错误提示。这些错误信息能够帮助我们快速定位内存使用方面的问题。例如，如果错误日志中频繁出现 “Out of Memory” 错误，就说明数据库在运行过程中遇到了内存不足的情况，我们需要进一步分析是数据量过大导致内存不够用，还是存在内存泄漏等问题。

（三）检查数据库配置

CPU 和内存配置：确认当前云数据库实例的 CPU 和内存配置是否符合业务需求。对比业务发展的规模和增长趋势，判断现有的资源配置是否足够。如果业务量近期有较大增长，而当前配置没有相应调整，就可能导致 CPU 和内存使用率过高。例如，原来的数据库实例配置为 2 核 CPU 和 4GB 内存，随着业务量的翻倍增长，这个配置可能就无法满足需求了。

参数设置：仔细检查数据库的各种参数设置，特别是与并发连接数、缓存大小、内存分配等相关的参数。例如，查看并发连接数的设置是否过高，如果过高，可能会导致大量连接同时竞争资源，从而使 CPU 和内存使用率上升。对于缓存参数，检查缓存大小是否设置合理，是否需要根据实际业务情况进行调整。

（四）排查应用程序

代码审查：对与数据库交互的应用程序代码进行审查，检查是否存在内存泄漏、频繁创建不必要对象等问题。例如，在 Java 代码中，检查是否有对象创建后没有及时释放资源的情况，是否存在不合理的循环导致对象不断创建。对于一些数据库连接池的使用，检查连接池的配置是否合理，是否存在连接泄漏的风险。

性能测试：对应用程序进行性能测试，模拟不同业务场景下的并发访问情况，观察数据库的 CPU 和内存使用率变化。通过性能测试，我们可以发现应用程序在高并发情况下对数据库资源的消耗情况，找出可能存在的性能瓶颈。例如，在模拟电商促销活动的高并发场景下，观察数据库的 CPU 和内存使用率是否会迅速上升并达到过高的水，如果是，就需要进一步优化应用程序的代码逻辑或数据库访问方式。

四、天翼云优化建议

（一）合理调整资源配置

升级实例规格：根据业务的发展情况和资源使用的监控数据，如果发现当前云数据库实例的 CPU 或内存资源持续紧张，我们可以考虑升级实例规格。在天翼云台上，提供了多种不同规格的云数据库实例供我们选择。例如，从 2 核 4GB 的实例升级到 4 核 8GB 的实例，以满足业务对更高性能的需求。在升级实例规格之前，我们需要对业务进行充分的评估，预测未来一段时间内业务的增长趋势，确保升级后的实例能够在一段时间内满足业务的发展。

动态资源调配：利用天翼云的动态资源调配功能，根据业务的实际负情况自动调整 CPU 和内存资源。例如，在业务高峰期自动增加 CPU 和内存资源，以应对高并发的业务请求；在业务低谷期自动减少资源分配，降低成本。这种动态资源调配的方式能够更加灵活地适应业务的变化，避资源的浪费，同时保证数据库在不同负情况下都能稳定运行。

（二）优化数据库参数

调整并发连接数：根据业务的并发访问量，合理调整数据库的并发连接数参数。如果并发连接数设置过高，会导致资源竞争加剧，CPU 和内存使用率升高；如果设置过低，又会限制业务的并发处理能力。我们可以通过性能测试和实际业务运行情况的观察，找到一个合适的并发连接数设置。例如，经过测试发现，当并发连接数设置为 100 时，数据库的性能最佳，CPU 和内存使用率也在合理范围内，那么我们就可以将并发连接数参数设置为 100。

优化缓存参数：根据数据库中数据的访问频率和业务特点，优化缓存相关的参数。对于经常被访问的数据，可以适当增大缓存的大小，提高数据的读取速度，减少磁盘 I/O 操作，从而降低 CPU 和内存的负担。例如，如果我们发现某个业务模块的数据访问频率非常高，并且这些数据的变化相对较小，我们就可以增加该部分数据的缓存大小，将缓存参数调整为更适合业务需求的值。

（三）优化数据库设计

添加和优化索引：仔细分析数据库中的表结构和查询需求，为经常被查询的字段添加合适的索引。索引能够显著提高查询效率，减少全表的次数，从而降低 CPU 的使用率。例如，在一个用户表中，经常根据用户 ID 进行查询，那么我们就可以为用户 ID 字段添加索引。同时，定期对索引进行维护，如重建索引、删除不必要的索引等，确保索引的有效性。

优化查询语句：对数据库中的查询语句进行优化，避使用复杂的嵌套子查询和不必要的关联查询。尽量将复杂的查询拆分成多个简单的查询，减少查询的复杂度。例如，将一个包含多层嵌套子查询的语句改写成多个简单的 JOIN 查询，这样可以让数据库优化器更容易生成高效的查询计划，降低 CPU 的计算量。

（四）监控与维护

实时监控：利用天翼云提供的监控工具，对云数据库进行实时监控，及时发现 CPU 和内存使用率的异常变化。设置合理的告警阈值，当 CPU 或内存使用率超过阈值时，及时发送告警信息，以便我们能够快速响应并处理问题。例如，设置 CPU 使用率超过 80%、内存使用率超过 90% 时发送告警通知，这样我们可以在问题发生的第一时间采取措施，避问题进一步恶化。

定期维护：定期对云数据库进行维护操作，如清理无用数据、优化数据库文件结构、更新数据库软件版本等。清理无用数据可以减少数据库的存储压力，提高查询效率；优化数据库文件结构可以改善数据的存储和读取性能；更新数据库软件版本可以获得新的功能和性能优化，同时修复已知的问题。例如，每月定期清理数据库中的历史日志数据，每季度对数据库文件进行一次优化操作，每年根据数据库软件的发布情况进行版本更新。

总之，当云数据库出现 CPU 或内存使用率持续过高的情况时，我们需要通过深入分析原因，采用合理的排查思路，并结合天翼云的特点和优势，实施针对性的优化建议，以确保云数据库能够稳定、高效地运行，为业务的发展提供可靠的支持。