记录线上数据库飙升到 60 的性能优化
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一、背景
有一天,dba 在数据库告警群找到我,说我们数据库 CPU 有规律性的尖刺,qps 每次突然增加 500+,尖刺时 cpu 飙升到 60%,没尖刺时只有 5%左右
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这种情况对系统造成的稳定性风险极高
,要我们尽快排查,尽早排除隐患。下面是当时的数据库 qps 监控
![](https://static001.geekbang.org/infoq/66/66a06562f9c75fed4e915a7f8f49bfa0.png)
二、排查与沟通过程
由于是规律性的尖刺,我们想到我们的定时job
, 我们业务有一个业务配置
缓存数据,通过 Java 程序的定时 job 从数据库加载到本地内存的,而且时间也吻合。
通过查看代码,我们是一个单机的 job 每,5 分钟加载一次,每台机器都是分页从数据库读取配置数据
,每次读取100条
,然后写到本地的内存里。
这里有两个问题,单机的 job 和分页查询,我们生产环境有 50 台机器,这样查询db的qps会放大
,造成数据库压力扩大。
和 dba 进行了沟通,dba 给了我们两条建议:
1、要我们不要分页查询,直接一次性查询所有的配置数据。
2、不要用本地缓存,直接使用 redis,这样就一份数据,操作数据库的 qps 也降低了。
三、第一次优化
由于是 c 端系统,而且业务配置缓存是系统的热点数据
,考虑到系统稳定性
第一,我们第一次没有大的改动,试图调高了
分页的limit
大小,观测数据库的监控,cpu 使用率有下降,但是还是有尖刺,这样还有慢sql
情况。
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四、第二次优化
由于尖刺仍然存在,对数据库还是有一定的压力
,且现在的方案存在优化空间
,为了彻底消除数据库隐患,因此我们开始了第二轮优化。
我们需要解决的问题:
1、降低数据库qps
,消除cpu尖刺
2、不影响查询热点配置数据的性能
因为每台机器都请求数据库,分页查询
请求,我们想着降低请求 qps,因此我们去除原来这种单机定时加载缓存
方式,换成加载缓存到 redis,这样就只要一台机器启动一个定时任务了,这样可以降低数据库的 qps。由一个定时任务每 5 分钟执行一次,加载到 redis。
不影响原来的查询性能,肯定不能直接查询 redis,因此我们引入了本地缓存框架Caffine
,本地缓存从 redis 查询数据。这样就形成了二级缓存架构
。
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整个缓存改造涉及三个阶段:
第一阶段:使用xxljob
定时 job 加载缓存到 redis
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第二阶段:程序启动初次加载缓存
,加载数据到本地缓存
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第三阶段:Caffine 缓存未命中场景,单线程从缓存或者数据库加载
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五、测试与上线流程
这次属于技术升级
,需要测试回归相关业务才能上线,整体测试与上线流程如下:
1、测试回归业务功能,开关验证
2、灰度验证
3、分机器发布
4、全量发布
先发布一台机器节点,观测了几天业务情况,观测没问题之后再分批次发布,直到所有机器节点发布完成。
六、最终效果
经过优化上线,数据库的 qps 和 cpu 使用率下来了,也没有了尖刺,彻底消除了数据库隐患。
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七、总结
数据库是业务系统强依赖
的中间件,保障其稳定性至关重要,本文是根据实际性能优化经验,从架构设计
和代码层面
优化数据库的使用,降低数据库 qps 和 cpu 使用率,提高数据库的稳定性
。
通过这次优化实践
,给以后业务功能的设计开发也有一定的启发,一个好的方案设计
可以避免系统风险,提高资源利用率,作为程序员可以利用每次新功能的设计开发经验,不断的积累比较好的方案
,提升我们自身的能力。
坚持相信有输入一定要有输出,我们一起学习沉淀技术,希望我们的技术能力越来越强。
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【奔跑吧!】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/9f94cc096adc253c97c4088fa】。文章转载请联系作者。
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