如果是MySQL引起的CPU消耗过大，你会如何优化？

谁在消耗cpu?

用户+系统+IO等待+软硬中断+空闲

祸首是谁？

1、用户

　　用户空间CPU消耗，各种逻辑运算

2、IO等待

　　等待IO请求的完成

产生影响

用户和IO等待消耗了大部分cpu

• 吞吐量下降（tps）
• 查询响应时间增加
• 慢查询数增加
• 对mysql的并发陡增，也会产生上诉影响

如何减少CPU消耗？

1、减少等待

• 减少IO量 ，SQL/index，使用合适的索引减少扫描的行数（需平衡索引的正收益和维护开销，空间换时间）

• 提升IO处理能力，　加cache/加磁盘/SSD

2、减少计算

• 避免使用函数，将运算转移至易扩展的应用服务器中 如substr等字符运算，dateadd/datesub等日期运算，abs等数学函数

• 减少排序，利用索引取得有序数据或避免不必要排序 如union all代替 union，order by 索引字段等

• 禁止类型转换，使用合适类型并保证传入参数类型与数据库字段类型绝对一致 如数字用tiny/int/bigint等，必需转换的在传入数据库之前在应用中转好

• 简单类型，尽量避免复杂类型，降低由于复杂类型带来的附加运算。更小的数据类型占用更少的磁盘、内存、cpu缓存和cpu周期

3、减少逻辑IO量

• index，优化索引，减少不必要的表扫描 如增加索引，调整组合索引字段顺序，去除选择性很差的索引字段等等

• table，合理拆分，适度冗余 如将很少使用的大字段拆分到独立表，非常频繁的小字段冗余到“引用表”

• SQL，调整SQL写法，充分利用现有索引，避免不必要的扫描，排序及其他操作 如减少复杂join，减少order by，尽量union all，避免子查询等

• 数据类型，够用就好，减少不必要使用大字段 如tinyint够用就别总是int，int够用也别老bigint，date够用也别总是timestamp

4、减少query请求量（非数据库本身）

• 适当缓存，降低缓存数据粒度，对静态并被频繁请求的数据进行适当的缓存 如用户信息，商品信息等
• 优化实现，尽量去除不必要的重复请求 如禁止同一页面多次重复请求相同数据的问题，通过跨页面参数传递减少访问等
• 合理需求，评估需求产出比，对产出比极端底下的需求合理去除
• ….

　　升级cpu若经过减少计算和减少等待后还不能满足需求，cpu利用率还高T_T 是时候拿出最后的杀手锏了，升级cpu，是选择更快的cpu还是更多的cpu了？

• 低延迟（快速响应），需要更快的cpu（每个查询只能使用一个cpu）
• 高吞吐，同时运行很多查询语句，能从多个cpu处理查询中收益