今天就跟大家聊聊有关mysql数据库如何排查CPU高负载的问题，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
MySQL导致的CPU高负载问题
今天下午发现了一个MySQL导致的向上服务器负载高的问题，事情的背景如下：
在某个新服务器上，新建了一个MySQL的实例，该服务器上面只有MySQL这一个进程，但是CPU的负载却居高不下，使用top命令查询的结果如下：
[dba_mysql@dba-mysql ~]$ top top - 17:12:44 up 104 days, 20 min, 2 users, load average: 1.06, 1.02, 1.00 Tasks: 218 total, 1 running, 217 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu0 : 0.3%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 99.7%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu1 : 0.3%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 99.7%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu2 : 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu3 : 0.3%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 99.7%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu4 : 0.3%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 99.7%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu5 : 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu6 :100.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu7 : 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Mem: 16318504k total, 7863412k used, 8455092k free, 322048k buffers Swap: 5242876k total, 0k used, 5242876k free, 6226588k cached PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 75373 mysql 20 0 845m 699m 29m S 100.0 4.4 112256:10 mysqld 43285 root 20 0 174m 40m 19m S 0.7 0.3 750:40.75 consul 116553 root 20 0 518m 13m 4200 S 0.3 0.1 0:05.78 falcon-agent 116596 nobody 20 0 143m 6216 2784 S 0.3 0.0 0:00.81 python 124304 dba_mysq 20 0 15144 1420 1000 R 0.3 0.0 0:02.09 top 1 root 20 0 21452 1560 1248 S 0.0 0.0 0:02.43 init
从上面的结果中，可以看到，8核的cpu只有一个核上面的负载是100%，其他的都是0%，而按照CPU使用率排序的结果也是mysqld的进程占用CPU比较多。
之前从来没有遇到过这个问题，当时第一反应是在想是不是有些业务层面的问题，比如说一些慢查询一直在占用CPU的资源，于是登陆到MySQL上使用show processlist查看了当前的进程，发现除了有少许update操作之外，没有其他的SQL语句在执行。于是我又查看了一眼慢日志，发现慢日志中的SQL语句执行时间都很短，大多数都是由于未使用索引导致的，但是扫描的记录数都很少，只有几百行，这样看起来业务层面的问题是不存在的。
排除了业务层面的问题，现在看看数据库层面的问题，查看了一眼buffer pool，可以看到这个值是：
mysql--dba_admin@127.0.0.1:(none) 17:20:35>>show variables like '%pool%'; +-------------------------------------+----------------+ | Variable_name | Value | +-------------------------------------+----------------+ | innodb_buffer_pool_chunk_size | 5242880 | | innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown | ON | | innodb_buffer_pool_dump_now | OFF | | innodb_buffer_pool_dump_pct | 25 | | innodb_buffer_pool_filename | ib_buffer_pool | | innodb_buffer_pool_instances | 1 | | innodb_buffer_pool_load_abort | OFF | | innodb_buffer_pool_load_at_startup | ON | | innodb_buffer_pool_load_now | OFF | | innodb_buffer_pool_size | 5242880 | | thread_pool_high_prio_mode | transactions | | thread_pool_high_prio_tickets | 4294967295 | | thread_pool_idle_timeout | 60 | | thread_pool_max_threads | 100000 | | thread_pool_oversubscribe | 3 | | thread_pool_size | 8 | | thread_pool_stall_limit | 500 | +-------------------------------------+----------------+ 17 rows in set (0.01 sec)
从这个结果来看，buffer pool的大小只有5M大小，肯定是有问题的，一般情况下，线上环境的buffer pool都是1G往上，于是我查看了my.cnf配置文件，在配置文件中发现这个实例在启动的时候，innodb_buffer_pool_size的设置是0M，是的，没有看错，是0M。这里不得不提另外一个参数，我们可以看到innodb_buffer_pool_size的大小和innodb_buffer_pool_chunk_size的大小一样，这个chunk的概念是内存块，也就是说每次申请buffer pool的时候，是以"内存块"为单位申请的，一个buffer pool当中包含多个内存块，所以buffer pool size的大小需要是chunk size的整数倍。
由于innodb_buffer_pool_chunk_size本身的值为5M，当我们设置它为0M时，它会自动的将其大小设置为5M的倍数，所以我们的innodb_buffer_pool_size值是5M。
既然buffer pool的值比较小，那么我将它改成1G的大小，看看这个问题还会不会发生：
mysql--dba_admin@127.0.0.1:(none) 17:20:41>>set global innodb_buffer_pool_size=1073741824; Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec) mysql--dba_admin@127.0.0.1:(none) 17:23:34>>show variables like '%pool%'; +-------------------------------------+----------------+ | Variable_name | Value | +-------------------------------------+----------------+ | innodb_buffer_pool_chunk_size | 5242880 | | innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown | ON | | innodb_buffer_pool_dump_now | OFF | | innodb_buffer_pool_dump_pct | 25 | | innodb_buffer_pool_filename | ib_buffer_pool | | innodb_buffer_pool_instances | 1 | | innodb_buffer_pool_load_abort | OFF | | innodb_buffer_pool_load_at_startup | ON | | innodb_buffer_pool_load_now | OFF | | innodb_buffer_pool_size | 1074790400 | | thread_pool_high_prio_mode | transactions | | thread_pool_high_prio_tickets | 4294967295 | | thread_pool_idle_timeout | 60 | | thread_pool_max_threads | 100000 | | thread_pool_oversubscribe | 3 | | thread_pool_size | 8 | | thread_pool_stall_limit | 500 | +-------------------------------------+----------------+ 17 rows in set (0.00 sec)
操作如上，这样我们修改buffer pool的值为1G，我们设置的值是1073741824，而实际的值变成了1074790400，这个原因在上面已经说过了，就是chunk size的值影响的。
此时使用top命令观察CPU使用情况：
[dba_mysql@dba-mysql ~]$ top top - 22:19:09 up 104 days, 5:26, 2 users, load average: 0.45, 0.84, 0.86 Tasks: 218 total, 1 running, 217 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu0 : 0.3%us, 0.3%sy, 0.0%ni, 99.3%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu1 : 0.3%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 99.7%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu2 : 1.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 99.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu3 : 1.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 99.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu4 : 0.3%us, 0.3%sy, 0.0%ni, 99.3%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu5 : 0.3%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 99.7%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu6 : 0.0%us, 0.3%sy, 0.0%ni, 99.7%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu7 : 0.7%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 99.3%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Mem: 16318504k total, 8008140k used, 8310364k free, 322048k buffers Swap: 5242876k total, 0k used, 5242876k free, 6230600k cached PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 43285 root 20 0 174m 40m 19m S 1.0 0.3 753:07.38 consul 116842 root 20 0 202m 17m 5160 S 1.0 0.1 0:21.30 python 75373 mysql 20 0 1966m 834m 29m S 0.7 5.2 112313:36 mysqld 116553 root 20 0 670m 14m 4244 S 0.7 0.1 0:44.31 falcon-agent 116584 root 20 0 331m 11m 3544 S 0.7 0.1 0:37.92 python2.6 1 root 20 0 21452 1560 1248 S 0.0 0.0 0:02.43 init
可以发现，CPU的使用率已经下去了，为了防止偶然现象，我又重新把buffer pool的大小改成了最初的5M的值，发现之前的问题又复现了，也就是说，设置大的buffer pool确实是一种解决方法。
看完上述内容，你们对mysql数据库如何排查CPU高负载的问题有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。
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