A. 資料庫消耗內存大還是cpu大
作者 王文安，騰訊CSIG資料庫專項的資料庫工程師，主要負責騰訊雲資料庫 MySQL 的相關的工作，熱愛技術，歡迎留言進行交流。文章首發於騰訊雲+社區的騰訊雲資料庫專家服務專欄。
在日常工作中，發現 MySQL 的狀態不太對勁的時候，一般都會看看監控指標，很多時候會看到熟悉的一幕：CPU 使用率又爆了。本文將給大家介紹 MySQL 和 CPU 之間的關系，對此有一定的了解之後可以更准確的判斷出問題的原因，也能夠提前發現一些引發 CPU 問題的隱患。
怎麼看懂CPU使用率
以 Linux 的 top 命令為例，效果如下：
Top 命令
在 %CPU 這一列就展示了 CPU 的使用情況，百分比指代的是總體上佔用的時間百分比：
%us：表示用戶進程的 CPU 使用時間(沒有通過 nice 調度)
%sy：表示系統進程的 CPU 使用時間，主要是內核使用。
%ni：表示用戶進程中，通過 CPU 調度(nice)過的使用時間。
%id：空閑的 CPU 時間
%wa：CPU 運行時在等待 IO 的時間
%hi：CPU 處理硬中斷花費的時間
%si：CPU 處理軟中斷花費的時間
%st：被虛擬機偷走的 CPU 時間
通常情況下，我們討論的 CPU 使用率過高，指的是 %us 這個指標，監控裡面的 CPU 使用率通常也是這個值(也有用其他的方法計算出來的，不過簡單起見，不考慮其他的情況 )。其他幾個指標過高也代表出 MySQL 的狀態異常，簡單起見，這里主要還是指 %us 過高的場景。
MySQL和線程
MySQL 是單進程多線程的結構，意味著獨占的 MySQL 伺服器裡面，只能用 top 命令看到一行數據。
TOP 命令效果
這里能看到的是 MySQL 的進程 ID，如果要看到線程的情況，需要用top -H
TOP 命令效果
在這里能看到的是 MySQL 各個線程的 ID，可以看到 MySQL 在啟動之後，會創建非常多的內部線程來工作。
這些內部線程包括 MySQL 自己用來刷臟，讀寫數據等操作的系統線程，也包括處理用戶 SQL 的線程，姑且叫做用戶線程吧。用戶線程有一個特殊的地方：程序端發送到 MySQL 端的 SQL，只會由一個用戶線程來執行(one-thread-per-connection)，所以 MySQL 在處理復雜查詢的時候，會出現「一核有難，多核圍觀」的尷尬現象。
參考 %us 的定義，對於 Linux 系統來說，MySQL 進程和它啟動的所有線程都不算內核進程，因此 MySQL 的系統線程和用戶線程在繁忙的時候，都會體現在 CPU 使用率的 %us 指標上。
什麼時候CPU會100%
MySQL 干什麼的時候，CPU 會 100%？從前文的分析來看，MySQL 主要是兩類線程佔用 CPU：系統線程和用戶線程。因此 MySQL 獨占的伺服器上，只需要留意一下這兩類線程的情況，就能 Cover 住絕大部分的問題場景。
系統線程
在實際的環境中，系統線程遇到問題的情況會比較少，一般來說，多個系統線程很少會同時跑滿，只要伺服器的可用核心數大於等於 4 的話，一般也不會遇到 CPU 100%，當然有一些 bug 可能會有影響，比如這個：
MySQL BUG
雖然情況比較少，但是在面對問題的常規排查過程中，系統線程的問題也是需要關注的。
用戶線程
提到用戶線程繁忙，很多時候肯定會第一時間憑經驗想到慢查詢。確實 90% 以上的時候都是「慢查詢」引起的，不過作為方法論，還是要根據分析再去得出結論的~
參考 us% 的定義，是指用戶線程佔用 CPU 的時間多少，這代表著用戶線程佔用了大量的時間。
一方面是在進行長時間的計算，例如：order by，group by，臨時表，join 等。這一類問題可能是查詢效率不高，導致單個 SQL 語句長時間佔用 CPU 時間，也有可能是單純的數據量比較多，導致計算量巨大。另一方面是單純的 QPS 壓力高，所以 CPU 的時間被用滿了，比如 4 核的伺服器用來支撐芹神 20k 到 30k 的點查詢，每個 SQL 佔用的 CPU 時間並不多，但是因為整體的 QPS 很高，所以 CPU 的時間被占滿了。
問題的定位
分析完之後，就要開始實戰了，這里根據前文的分析給出一些經典的 CPU 100% 場嫌源虧景，並給出簡要的定位方法作為參考。
PS：系裂敏統線程的 bug 的場景 skip，以後有機會再作為詳細的案例來分析。
慢查詢
在 CPU 100% 這個問題已經發生之後，真實的慢查詢和因為 CPU 100% 導致被影響的普通查詢會混在一起，難以直觀的看 processlist 或者 slowlog 來發現尊敬的大船，這時候就需要一些比較明確的特徵來進行甄別。
從前文的簡單分析可以看出來，查詢效率不高的慢查詢通常有以下幾種情況：
全表掃描：Handler_read_rnd_next 這個值會大幅度突增，且這一類查詢在 slowlog 中 row_examined 的值也會非常高。
索引效率不高，索引選錯了：Handler_read_next 這個值會大幅度的突增，不過要注意這種情況也有可能是業務量突增引起的，需要結合 QPS/TPS 一起看。這一類查詢在 slowlog 中找起來會比較麻煩，row_examined 的值一般在故障前後會有比較明顯的不同，或者是不合理的偏高。
比如數據傾斜的場景，一個小范圍的 range 查詢在某個特定的范圍內 row_examined 非常高，而其他的范圍時 row_examined 比較低，那麼就可能是這個索引效率不高。
排序比較多：order by，group by 這一類查詢通常不太好從 Handler 的指標直接判斷，如果沒有索引或者索引不好，導致排序操作沒有消除的話，那麼在 processlist 和 slowlog 通常能看到這一類查詢語句出現的比較多。
當然，不想詳細的分析 MySQL 指標或者是情況比較緊急的話，可以直接在 slowlog 裡面用 rows_sent 和 row_examined 做個簡單的除法，比如 row_examined/rows_sent > 1000 的都可以拿出來作為「嫌疑人」處理。這類問題一般在索引方面做好優化就能解決。
PS：1000 只是個經驗值，具體要根據實際業務情況來定。
計算量大
這一類問題通常是因為數據量比較大，即使索引沒什麼問題，執行計劃也 OK，也會導致 CPU 100%，而且結合 MySQL one-thread-per-connection 的特性，並不需要太多的並發就能把 CPU 使用率跑滿。這一類查詢其實是是比較好查的，因為執行時間一般會比較久，在 processlist 裡面就會非常顯眼，反而是 slowlog 裡面可能找不到，因為沒有執行完的語句是不會記錄的。
這一類問題一般來說有三種比較常規的解決方案：
讀寫分離，把這一類查詢放到平時業務不怎麼用的只讀從庫去。
在程序段拆分 SQL，把單個大查詢拆分成多個小查詢。
使用 HBASE，Spark 等 OLAP 的方案來支持。
高 QPS
這一類問題單純的就是硬體資源的瓶頸，不論是 row_examined/rows_sent 的比值，還是 SQL 的索引、執行計劃，或者是 SQL 的計算量都不會有什麼明顯問題，只是 QPS 指標會比較高，而且 processlist 裡面可能什麼內容都看不到，例如：
processlist
總結
實際上 CPU 100% 的問題其實不僅僅是單純的 %us，還會有 %io，%sys 等，這些會涉及到 MySQL 與 Linux 相關聯的一部分內容，展開來就會比較多了。本文僅從 %us 出發嘗試梳理一下排查&定位的思路和方法，在分析 %io，%sys 等方面的問題時，也可以用類似的思路，從這些指標的意義開始，結合 MySQL 的一些特性或者特點，逐步理清楚表象背後的原因。
B. 伺服器的CPU和內存， 哪個重要
把CPU減一個吧，應為你們數據量不算密集，甚至你們可以兩個都削減來增加在硬碟上得投資，硬碟好很重要
C. cpu和內存哪個重要
總的來說CPU更重要，內存只要上了4G基本沒有太大問題，肢判如CPU檔次就很多了，不同的需求需要不同檔次的CPU,價格也差的歷啟很多，從沖凱200塊到20000塊都有
D. 到底是CPU重要還是內存重要
這么比較不成喚配汪立呀，因為這是兩種配件，運行機制不一樣。CPU是核心運算功能，內存是傳輸數據功能，內存夠大，CPU運算不過來也不行，CPU運算快，內存小數據傳輸慢也不行，兩個是相輔相成的關系，任何一個配件是短板都會造成電腦卡、慢，所以談不上哪個重要不重和仔要，兩者同樣重要。賣冊
E. 按伺服器來說 內存 CPU 帶寬 哪個重要
問題太籠統了，伺服器要看你的使用場景。如果你用伺服器去做一個下載站或者圖片站、視頻站等對網路資源要求比較大的場景，內存和CPU都不重要，帶寬是最重要的。
如果你用伺服器裡面運行著大量使用多線程或者多進程的項目，那內存和帶寬又變的不重要了。
如果你伺服器掛載站點需要經常讀寫資料庫，網站訪問並發很大需要加裝Redis等緩存器，那麼內存變的非常重要，其次是帶寬，最後是CPU。
所以說的這么多，哪個重要還是需要看你用這個伺服器的主要使用場景
F. 資料庫吃內存還是cpu
資料庫吃內存。根據查詢相關資料信息顯示，在讀取慎棚效率上，從內存中讀取數據肯灶畢定比從硬碟中讀取數據要快。從寫入效率上來看，當內存比較大隱孝芹的時候，我們需要往硬碟中寫數據的時候，就不用每次都寫，可以先緩存著，攢夠了再一次性寫入(延緩寫入)。
G. 內存和CPU哪個更重要
CPU相對來說比內存稍微重要一些，畢竟CPU的計算能力是軟體運行的保證，內存不夠的話可以用虛擬內存來彌補，雖然效率要慢一些
H. 電腦的CPU重要還是內存重要
當然是CPU重要，CPU也叫中央處理器，是電腦的最核心配件，類似人的大腦。
下面我來普及下這兩個配件的基本知識：
1. CPU: 中央處理器（CPU），是電子計算機的主要設備之一，電腦中的核心配件。其功能主要是解釋計算機指令以及處理計算機軟體中的數據。CPU是計算機中負責讀取指令，對指令解碼並執行指令的核心部件。在計算機體系結構中，CPU 是對計算機的所有硬體資源（如存儲器、輸入輸出單元） 進行控制調配、執行通用運算的核心硬體單元。CPU 是計算機的運算和控制核心。計算機系統中所有軟體層的操作，最終都將通過指令集映射為CPU的操作。可以說，CPU甚稱人體大腦功能，你就知道他的重要性。
2. 內存： 隨機存取存儲器（英語：Random Access Memory，縮寫：RAM），俗稱內存，內存條。是與CPU直接交換數據的內部存儲器。它可以隨時讀寫（刷新時除外），而且速度很快，通常作為操作系統或其他正在運行中的程序的臨時數據存儲介質。RAM（內存）工作時可以隨時從任何一個指定的地址寫入（存入）或讀出（取出）信息。它與ROM（硬碟）的最大區別是數據的易失性，即一旦斷電所存儲的數據將隨之丟失。內存的大小，對性能有影響，但重要性與CPU比，還是其次。
總之，電腦對性能影響的最重要配件是CPU，其次顯卡，其次內存，其次硬碟，最後其它。
兩個都屬於必不可少的配件，這兩個小東西都必不可少。
CPU作為整台電襲友腦的中心，無疑更為重要，她主要提供了處理指令，執行操作，控制時間，拍租槐處理數據等功能。可以說一台電腦的性能主要由CPU提供。
也可以說CPU決定了一台電腦的上限型敗
現在很多人往往過分注重CPU的高低往往忽略了內存的大小。
見過不少朋友的電腦往往都是I7-9900K之類的CPU搭配了一個8G的內存。
而內存決定了電腦的下限。
再高配置的電腦卻搭配了一根巨小的內存，唯一結果就是電腦的運行會非常緩慢。
內存可以理解為一個淳樸與硬碟交換數據的中轉站。如果內存太小就會導致程序載入非常緩慢，如現在Windows10操作系統只給安裝4G內存的話，系統就佔用60%以上的內存，開個Excel 開幾個網頁，基本就到內存的天花板了。當內存佔用率超過95%這基本就沒法使用了。
所以CPU 內存的關系中 內存更像是木桶理論里最短的那塊木板。
所以盡量讓自己電腦的內存不要變成最短的那塊木板吧
cpu：就是中央處理器、相當於人的大腦、用來思考運算和處理問題的。
內存：就像是把剛剛看到、聽到的東西，臨時緩沖在內存、過一會兒可能就忘了，比如說復制文件到硬碟，其實不是直接到硬碟，而是經過內存---處理器---內存再到硬碟，所以復制數據的速度在某種意義上來說取決於內存。通常是CPU更重要，就好像你原來用的4代i3加8G內存，你再加一根8G內存上去，感覺沒什麼明顯升級效果。而你把CPU換成新的10代i3再加8G內存，會明顯感覺到升級後的效果。
完成一件事情，需要很多步驟，而cpu參與每一個步驟的策劃，內存收到cpu指令後執行這些步驟，所以，都很重要！
請問你覺得手重要還是腳重要？
同為電腦必備硬體，一樣重要
都重要。
I. 做數據分析到底是CPU重要還是內存重要，硬碟是PCL-E
多開文件、後台載入等對內存需求比較大。
處理速度、調用速度跟CPU和硬碟關系比較密切。
家用電腦，同樣配置，機械硬碟跟仿型固態硬碟上網睜肢都有明顯區別（隨便SATA的都是明顯悉大世對比）。