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數(shù)據(jù)庫是當(dāng)代信息系統(tǒng)中最關(guān)鍵的組件之一，它是數(shù)據(jù)管理、處理和交換的核心部分。由于現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的復(fù)雜性和性能需求的挑戰(zhàn)，一個關(guān)鍵的問題是如何有效地評估數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的資源需求，尤其是CPU資源。在本文中，我們將討論如何衡量數(shù)據(jù)庫運(yùn)行所需的CPU數(shù)量。
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之一部分：CPU運(yùn)行原理
CPU是計(jì)算機(jī)的核心部件，它是一種集成電路芯片，負(fù)責(zé)處理計(jì)算機(jī)的指令和運(yùn)算。它由控制單元、算術(shù)邏輯單元、高速緩存和寄存器等組成。當(dāng)操作系統(tǒng)啟動時，它會將一些核心程序和相應(yīng)的資源加載到內(nèi)存中，這些程序需要利用CPU處理器的能力進(jìn)行計(jì)算和操作。
在數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序運(yùn)行時，CPU是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的一個重要組件。它執(zhí)行的操作包括SQL查詢語句解析、索引查找、排序、連接、聚集等，其處理速度會直接影響數(shù)據(jù)庫的響應(yīng)速度和性能。因此，正確地衡量和配置CPU資源對于提高數(shù)據(jù)庫效率至關(guān)重要。
第二部分：CPU利用率
在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，CPU利用率（或CPU負(fù)載）是衡量系統(tǒng)性能的一個重要指標(biāo)。它通常以百分比的形式呈現(xiàn)，并表示CPU正在運(yùn)行進(jìn)程的時間百分比。當(dāng)CPU利用率接近100%時，表示該CPU正處于高負(fù)載狀態(tài)，它可能會出現(xiàn)瓶頸問題。
在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，CPU負(fù)載通常受到以下幾個因素的影響：
1. 數(shù)據(jù)庫的訪問模式：不同的數(shù)據(jù)訪問模式會產(chǎn)生不同的CPU負(fù)載水平。例如，當(dāng)運(yùn)行有大量的寫操作（如插入、更新、刪除）時，CPU的利用率通常較高。相反，只讀操作（如查詢）通常對CPU負(fù)載產(chǎn)生較小的影響。
2. 數(shù)據(jù)庫的復(fù)雜度：復(fù)雜的查詢或計(jì)算操作需要更多的CPU處理能力，因此會增加CPU的利用率。如大量的連接查詢、復(fù)雜的聚合查詢、排序和分頁等。
3. 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的規(guī)模：規(guī)模更大的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)通常需要更多的CPU資源來支持運(yùn)行。因此，隨著數(shù)據(jù)庫規(guī)模的擴(kuò)大，需要增加CPU數(shù)量來滿足要求。
第三部分：確定CPU數(shù)量
確定CPU數(shù)量是一個復(fù)雜的過程，需要考慮多個因素，包括以下幾個方面：
1. 應(yīng)用程序性能需求：當(dāng)前的應(yīng)用程序是否需要更高的性能？如果是，增加CPU數(shù)量可能是一個解決方案。但需要注意的是，增加CPU不一定會帶來線性的性能提升，并且需要投入更多的成本。
2. 現(xiàn)有硬件資源：在增加CPU數(shù)量之前，需要評估現(xiàn)有硬件資源的使用情況，以確保系統(tǒng)的其他組件（如內(nèi)存、存儲）也能支持增加CPU數(shù)量。
3. 預(yù)算：增加CPU數(shù)量需要投入更多的成本，包括硬件成本、部署成本、成本效益等。在確定CPU數(shù)量之前需要全面評估預(yù)算，并考慮采用云計(jì)算等技術(shù)來提高成本效益。
4. 負(fù)載均衡：在增加CPU數(shù)量之前，需要考慮負(fù)載均衡的問題，確保增加的CPU資源能夠被充分利用。這需要根據(jù)負(fù)載的性質(zhì)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行調(diào)整。
綜上所述，確定數(shù)據(jù)庫運(yùn)行所需的CPU數(shù)量是一個復(fù)雜的問題，需要全面考慮多個因素。根據(jù)數(shù)據(jù)庫的訪問模式、復(fù)雜度和系統(tǒng)規(guī)模等因素，我們可以初步估算所需的CPU數(shù)量，然后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試和性能監(jiān)控，最終確定更優(yōu)CPU數(shù)量。這樣可以確保數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)能夠充分利用CPU資源，提高系統(tǒng)的性能，優(yōu)化資源的利用，進(jìn)而提高數(shù)據(jù)庫應(yīng)用的質(zhì)量和效率。
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這個….你有沒有錢?
按你這么說性能需要提升30倍啊!
需要目前45nm四核至強(qiáng)CPU
不少于2GB的DDRECQ內(nèi)存(更好能買到低周期的CL)
主板買的,這個牌子的服務(wù)器主板還是做的不錯的!
顯卡,用上面主板集成的就行了
硬盤你需要買個上萬轉(zhuǎn)的!推薦的!性能不錯!
買機(jī)箱一定返旅要注意!牢滲世派固!結(jié)實(shí)!
電源買的節(jié)能靜音的型號,這牌子穩(wěn)定!省叢賀電!
數(shù)據(jù)庫消耗內(nèi)存大還是cpu大
作者 王文安，騰訊CSIG數(shù)據(jù)庫專項(xiàng)的數(shù)據(jù)庫工程師，主要負(fù)責(zé)騰訊云數(shù)據(jù)庫 MySQL 的相關(guān)的工作，熱愛技術(shù)，歡迎留言進(jìn)行交流。文章首發(fā)于騰訊云+社區(qū)的騰訊云數(shù)據(jù)庫專家服務(wù)專欄。
在日常工作中，發(fā)現(xiàn) MySQL 的狀態(tài)不太對勁的時候，一般都會看看監(jiān)控指標(biāo)，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(guān)系，對此有一定的了解之后可以更準(zhǔn)確的判斷出問題的原因，也能夠提前發(fā)現(xiàn)一些引發(fā) CPU 問題的隱患。
怎么看懂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占用的時間百分比：
%us：表示用戶進(jìn)程的 CPU 使用時間(沒有通過 nice 調(diào)度)
%sy：表示系統(tǒng)進(jìn)程的 CPU 使用時間，主要是內(nèi)核使用。
%ni：表示用戶進(jìn)程中，通過 CPU 調(diào)度(nice)過的使用時間。
%id：空閑的 CPU 時間
%wa：CPU 運(yùn)行時在等待 IO 的時間
%hi：CPU 處理硬中斷花費(fèi)的時間
%si：CPU 處理軟中斷花費(fèi)的時間
%st：被虛擬機(jī)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(biāo)，監(jiān)控里面的 CPU 使用率通常也是這個值(也有用其他的方法計(jì)算出來的，不過簡單起見，不考慮其他的情況 )。其他幾個指標(biāo)過高也代表出 MySQL 的狀態(tài)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(jìn)程多線程的結(jié)構(gòu)，意味著獨(dú)占的 MySQL 服務(wù)器里面，只能用 top 命令看到一行數(shù)據(jù)。
TOP 命令效果
這里能看到的是 MySQL 的進(jìn)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 在啟動之后，會創(chuàng)建非常多的內(nèi)部線程來工作。
這些內(nèi)部線程包括 MySQL 自己用來刷臟，讀寫數(shù)據(jù)等操作的系統(tǒng)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(fā)送到 MySQL 端的 SQL，只會由一個用戶線程來執(zhí)行(one-thread-per-connection)，所以 MySQL 在處理復(fù)雜查詢的時候，會出現(xiàn)“一核有難，多核圍觀”的尷尬現(xiàn)象。
參考 %us 的定義，對于 Linux 系統(tǒng)來說，MySQL 進(jìn)程和它啟動的所有線程都不算內(nèi)核進(jìn)程，因此 MySQL 的系統(tǒng)線程和用戶線程在繁忙的時候，都會體現(xiàn)在 CPU 使用率的 %us 指標(biāo)上。
什么時候CPU會100%
MySQL 干什么的時候，CPU 會 100%？從前文的分析來看，MySQL 主要是兩類線程占用 CPU：系統(tǒng)線程和用戶線程。因此 MySQL 獨(dú)占的服務(wù)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(tǒng)線程
在實(shí)際的環(huán)境中，系統(tǒng)線程遇到問題的情況會比較少，一般來說，多個系統(tǒng)線程很少會同時跑滿，只要服務(wù)器的可用核心數(shù)大于等于 4 的話，一般也不會遇到 CPU 100%，當(dāng)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(guī)排查過程中，系統(tǒng)線程的問題也是需要關(guān)注的。
用戶線程
提到用戶線程繁忙，很多時候肯定會之一時間憑經(jīng)驗(yàn)想到慢查詢。確實(shí) 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(jù)分析再去得出結(jié)論的~
參考 us% 的定義，是指用戶線程占用 CPU 的時間多少，這代表著用戶線程占用了大量的時間。
一方面是在進(jìn)行長時間的計(jì)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(dǎo)致單個 SQL 語句長時間占用 CPU 時間，也有可能是單純的數(shù)據(jù)量比較多，導(dǎo)致計(jì)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 核的服務(wù)器用來支撐 20k 到 30k 的點(diǎn)查詢，每個 SQL 占用的 CPU 時間并不多，但是因?yàn)檎w的 QPS 很高，所以 CPU 的時間被占滿了。
問題的定位
分析完之后，就要開始實(shí)戰(zhàn)了，這里根據(jù)前文的分析給出一些經(jīng)典的 CPU 100% 場景，并給出簡要的定位方法作為參考。
PS：系統(tǒng)線程的 bug 的場景 skip，以后有機(jī)會再作為詳細(xì)的案例來分析。
慢查詢
在 CPU 100% 這個問題已經(jīng)發(fā)生之后，真實(shí)的慢查詢和因?yàn)?CPU 100% 導(dǎo)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(fā)現(xiàn)尊敬的大船，這時候就需要一些比較明確的特征來進(jìn)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(yè)務(wù)量突增引起的，需要結(jié)合 QPS/TPS 一起看。這一類查詢在 slowlog 中找起來會比較麻煩，row_examined 的值一般在故障前后會有比較明顯的不同，或者是不合理的偏高。
比如數(shù)據(jù)傾斜的場景，一個小范圍的 range 查詢在某個特定的范圍內(nèi) row_examined 非常高，而其他的范圍時 row_examined 比較低，那么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(biāo)直接判斷，如果沒有索引或者索引不好，導(dǎo)致排序操作沒有消除的話，那么在 processlist 和 slowlog 通常能看到這一類查詢語句出現(xiàn)的比較多。
當(dāng)然，不想詳細(xì)的分析 MySQL 指標(biāo)或者是情況比較緊急的話，可以直接在 slowlog 里面用 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(yōu)化就能解決。
PS：1000 只是個經(jīng)驗(yàn)值，具體要根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)情況來定。
計(jì)算量大
這一類問題通常是因?yàn)閿?shù)據(jù)量比較大，即使索引沒什么問題，執(zhí)行計(jì)劃也 OK，也會導(dǎo)致 CPU 100%，而且結(jié)合 MySQL one-thread-per-connection 的特性，并不需要太多的并發(fā)就能把 CPU 使用率跑滿。這一類查詢其實(shí)是是比較好查的，因?yàn)閳?zhí)行時間一般會比較久，在 processlist 里面就會非常顯眼，反而是 slowlog 里面可能找不到，因?yàn)闆]有執(zhí)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(guī)的解決方案：
讀寫分離，把這一類查詢放到平時業(yè)務(wù)不怎么用的只讀從庫去。
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件資源的瓶頸，不論是 row_examined/rows_sent 的比值，還是 SQL 的索引、執(zhí)行計(jì)劃，或者是 SQL 的計(jì)算量都不會有什么明顯問題，只是 QPS 指標(biāo)會比較高，而且 processlist 里面可能什么內(nèi)容都看不到，例如：
processlist
總結(jié)
實(shí)際上 CPU 100% 的問題其實(shí)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(guān)聯(lián)的一部分內(nèi)容，展開來就會比較多了。本文僅從 %us 出發(fā)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(biāo)的意義開始，結(jié)合 MySQL 的一些特性或者特點(diǎn)，逐步理清楚表象背后的原因。
Cpu消耗大，主要看編寫什么樣的程序了。
簡單的程序如果代碼不是很多，速度追求也不是很高，通用的CPU和內(nèi)存就可以了。
大型程序的話就得考慮CPU指令集的豐富程度了，復(fù)雜指令的效率比較高，可以減少代碼執(zhí)行時間。 內(nèi)存自然是越大越好，要配合操作系統(tǒng)的尋址范圍和管理方式。
比如大型的有豐富畫面的游戲軟件，不僅要求cpu、內(nèi)存高，還對顯卡要求高。
而數(shù)據(jù)量很大的連接數(shù)據(jù)庫的管理軟件編寫，主要要求高內(nèi)存
數(shù)據(jù)庫需要多少cpu的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于數(shù)據(jù)庫需要多少cpu,數(shù)據(jù)庫運(yùn)行所需CPU數(shù)量如何衡量？,如何選擇數(shù)據(jù)庫服務(wù)器硬件配置！急,數(shù)據(jù)庫消耗內(nèi)存大還是cpu大的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。
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本文名稱：數(shù)據(jù)庫運(yùn)行所需CPU數(shù)量如何衡量？(數(shù)據(jù)庫需要多少cpu)
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