PolarDB 集群CPU负载高优化方案是什么？

针对PolarDB集群CPU负载高的情况，可以考虑调整并行查询的并行度。初始设置通常是CPU核数的1/4，如16核集群设为4。观察业务负载，如果还有空闲资源，可以逐步增加并行度，但不建议超过CPU核数的1/4，以免增加集群压力。确保集群的内存使用率不超过80%。参考集群负载调整进行详细调整。

PolarDB集群CPU负载高的优化方案主要包括以下几个方向：

1. 负载均衡与读写分离：

   • 确保应用连接的是PolarDB集群地址而不是直接连接主节点，让PolarDB的内部代理服务根据请求类型自动分配读写请求。如果发现读请求被发送到了主节点，应调整应用连接方式，使其优先连接只读节点，减轻主节点的压力。

2. 增加只读节点：

   • 对于读取密集型的工作负载，可以通过增加只读节点的方式进行横向扩展，将读请求分散到多个只读节点上，从而降低单个节点的CPU负载。

3. 集群规格升级：

   • 如果CPU负载主要是由于写入操作密集、事务处理繁忙导致，增加只读节点并不能解决问题，此时需要考虑升级主节点或者整个集群的规格，提高CPU核心数、内存大小或存储性能。

4. SQL优化：

   • 审查并优化SQL查询，确保它们高效执行，减少不必要的计算和资源消耗。对于耗CPU严重的查询，可以尝试添加索引、改写查询结构、避免全表扫描等方式来降低CPU使用率。

5. 监控与诊断：

   • 利用阿里云PolarDB提供的监控工具进行详细的性能诊断，找出引发高CPU负载的具体原因，如是否存在长事务、慢查询、死锁等情况。

6. 参数调优：

   • 调整数据库相关的参数配置，根据实际业务场景合理配置事务隔离级别、InnoDB缓冲池大小、线程池等，以适应业务需求并降低CPU开销。

7. 业务架构调整：

   • 对于业务层面，可以考虑将一些非关键业务或分析类查询迁移到其他更适合的大数据平台或采用异步处理模式，避免大量并发请求给PolarDB集群带来过大压力。

您好，正常情况下如果PolarDB集群CPU使用率出现瓶颈，基本可以断定数据库集群规格已不足以支撑当前的业务流量。
如果大部分业务场景都是读请求，可以通过增加只读节点，进行集群横向扩容，以分流读请求。
如果大部分业务场景都是写请求，此时增加只读节点不会对性能起到提升作用，需要对集群规格进行扩容变更。
在非预期之外，可能会因为慢查询（最常见）、活跃线程高、内核配置不合理、系统BUG等因素造成CPU负载异常升高。此回答整理自钉群“PolarDB 专家面对面 - 网络&连接&线程池功能”