如何解决数据库内存占用过高的问题？ (定位数据库内存占用高)

随着数据的增加，数据库已经成为了企业中不可或缺的一部分。然而，当数据库内存占用过高时，就会对企业的业务产生严重的影响，因此解决数据库内存占用过高的问题至关重要。本文将从以下几个方面介绍如何解决数据库内存占用过高的问题。

1. 检查数据库是否存在内存泄漏

数据库内存泄漏是导致内存占用过高的最常见原因。内存泄漏是指程序在运行过程中，申请的内存没有被释放。如果数据库存在内存泄漏，那么内存将会被无限制地占用，最终导致内存占用过高的问题。因此，检查数据库是否存在内存泄漏是首要任务之一。

2. 配置适当的内存参数

适当配置内存参数也是防止内存占用过高的一种方法。在配置内存参数时，需要考虑以下因素：

– 数据库的性能需求：如果数据库需要高性能，那么需要适当配置内存参数来提高数据库的性能。

– 数据库服务器的硬件条件：数据库应该配置适当的内存大小，以确保数据库能够正常运行并避免内存占用过高的问题。

– 数据库应用的负载情况：通过监控数据库的应用负载情况，可以适当调整内存参数，以确保数据库能够适应不同的负载情况。

3. 清理无用的数据

清理无用的数据也是一个有效的方法，可以通过删除无用的数据来释放内存。一些不使用的表、视图、索引和存储过程等都会占用内存，如果不加清理就会不断占用内存，并最终造成内存占用过高的情况。因此，定期清理无用的数据是一个有效的方法。

4. 优化数据库查询

优化数据库查询也是一个有效的方法，可以减少数据库的负载，从而降低内存占用率。优化查询可以有以下几种方法：

– 创建合适的索引，加快查询速度。

– 合理使用JOIN，避免不必要的JOIN操作，减少查询记录集大小。

– 尽量减少SELECT语句中的列数，只选择需要的列。

– 合理使用存储过程和视图，避免重复的代码和查询语句。

5. 合理使用缓存

合理使用缓存也是一个有效的方法，可以减少数据库的负载并降低内存占用率。缓存一些经常使用的数据可以减轻数据库的负载，提高数据库的性能。在使用缓存时，需要考虑以下因素：

– 清理缓存：不定期清理过期和不使用的缓存数据，以释放内存。

– 缓存命中率：命中率越高，意味着缓存带来的性能提升越大。因此，需要合理设置缓存过期时间，并对缓存数据进行有效的管理。

以上是解决数据库内存占用过高的方法，通过检查数据库是否存在内存泄漏、适当配置内存参数、清理无用的数据、优化数据库查询以及合理使用缓存，可以有效解决数据库内存占用过高的问题，提高数据库的性能，增强数据库的稳定性和安全性。

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• 数据库消耗内存大还是cpu大
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数据库消耗内存大还是cpu大

Cpu消耗大，主要看编写什么样的程序了。

简单的程序如果代码不是很多，速度追求也不是很高，通用的CPU和内存就可以了。

大型程序的话就得考虑CPU指令集的丰富程度了，复杂指令的效率比较高，可以减少代码执行时间。 内存自然是越大越好，要配合操作系统的寻址范围和管理方式。

比如大型的有丰富画面的游戏软件，不仅要求cpu、内存高，还对显卡要求高。

而数据量很大的连接数据库的管理软件编写，主要要求高内存

作者 王文安，腾讯CSIG数据库专项的数据库工程师，主要负责腾讯云数据库 MySQL 的相关的工作，热爱技术，欢迎留言进行交流。文章首发于腾讯云+社区的腾讯云数据库专家服务专栏。

在日常工作中，发现 MySQL 的状态不太对劲的时候，一般都会看看监控指标，很多时候会看到熟悉的一幕：CPU 使用率又爆了。本文将给大家介绍 MySQL 和 CPU 之间的关系，对此有一定的了解之后可以更准确的判断出问题的原因，也能够提前发现一些引发 CPU 问题的隐患。

怎么看懂CPU使用率

以 Linux 的 top 命令为例，效果如下：

Top 命令

在 %CPU 这一列就展示了 CPU 的使用情况，百分比指代的是总体上占用的时间百分比：

%us：表示用户进程的 CPU 使用时间(没有通过 nice 调度)

%sy：表示系统进程的 CPU 使用时间，主要是内核使用。

%ni：表示用户进程中，通过 CPU 调度(nice)过的使用时间。

%id：空闲的 CPU 时间

%wa：CPU 运行时在等待 IO 的时间

%hi：CPU 处理硬中断花费的时间

%si：CPU 处理软中断花费的时间

%st：被虚拟机偷走的 CPU 时间

通常情况下，我们讨论的 CPU 使用率过高，指的是 %us 这个指标，监控里面的 CPU 使用率通常也是这个值(也有用其他的方法计算出来的，不过简单起见，不考虑其他的情况 )。其他几个指标过高也代表出 MySQL 的状态异常，简单起见，这里主要还是指 %us 过高的场景。

MySQL和线程

MySQL 是单进程多线程的结构，意味着独占的 MySQL 服务器里面，只能用 top 命令看到一行数据。

TOP 命令效果

这里能看到的是 MySQL 的进程 ID，如果要看到线程的情况，需要用top -H

TOP 命令效果

在这里能看到的是 MySQL 各个线程的 ID，可以看到 MySQL 在启动之后，会创建非常多的内部线程来工作。

这些内部线程包括 MySQL 自己用来刷脏，读写数据等操作的系统线程，也包括处理用户 SQL 的线程，姑且叫做用户线程吧。用户线程有一个特殊的地方：程序端发送到 MySQL 端的 SQL，只会由一个用户线程来执行(one-thread-per-connection)，所以 MySQL 在处理复杂查询的时候，会出现“一核有难，多核围观”的尴尬现象。

参考 %us 的定义，对于 Linux 系统来说，MySQL 进程和它启动的所有线程都不算内核进程，因此 MySQL 的系统线程和用户线程在繁忙的时候，都会体现在 CPU 使用率的 %us 指标上。

什么时候CPU会100%

MySQL 干什么的时候，CPU 会 100%？从前文的分析来看，MySQL 主要是两类线程占用 CPU：系统线程和用户线程。因此 MySQL 独占的服务器上，只需要留意一下这两类线程的情况，就能 Cover 住绝大部分的问题场景。

系统线程

在实际的环境中，系统线程遇到问题的情况会比较少，一般来说，多个系统线程很少会同时跑满，只要服务器的可用核心数大于等于 4 的话，一般也不会遇到 CPU 100%，当然有一些 bug 可能会有影响，比如这个：

MySQL BUG

虽然情况比较少，但是在面对问题的常规排查过程中，系统线程的问题也是需要关注的。

用户线程

提到用户线程繁忙，很多时候肯定会之一时间凭经验想到慢查询。确实 90% 以上的时候都是“慢查询”引起的，不过作为方法论，还是要根据分析再去得出结论的~

参考 us% 的定义，是指用户线程占用 CPU 的时间多少，这代表着用户线程占用了大量的时间。

一方面是在进行长时间的计算，例如：order by，group by，临时表，join 等。这一类问题可能是查询效率不高，导致单个 SQL 语句长时间占用 CPU 时间，也有可能是单纯的数据量比较多，导致计算量巨大。另一方面是单纯的 QPS 压力高，所以 CPU 的时间被用满了，比如 4 核的服务器用来支撑 20k 到 30k 的点查询，每个 SQL 占用的 CPU 时间并不多，但是因为整体的 QPS 很高，所以 CPU 的时间被占满了。

问题的定位

分析完之后，就要开始实战了，这里根据前文的分析给出一些经典的 CPU 100% 场景，并给出简要的定位方法作为参考。

PS：系统线程的 bug 的场景 skip，以后有机会再作为详细的案例来分析。

慢查询

在 CPU 100% 这个问题已经发生之后，真实的慢查询和因为 CPU 100% 导致被影响的普通查询会混在一起，难以直观的看 processlist 或者 slowlog 来发现尊敬的大船，这时候就需要一些比较明确的特征来进行甄别。

从前文的简单分析可以看出来，查询效率不高的慢查询通常有以下几种情况：

全表扫描：Handler_read_rnd_next 这个值会大幅度突增，且这一类查询在 slowlog 中 row_examined 的值也会非常高。

索引效率不高，索引选错了：Handler_read_next 这个值会大幅度的突增，不过要注意这种情况也有可能是业务量突增引起的，需要结合 QPS/TPS 一起看。这一类查询在 slowlog 中找起来会比较麻烦，row_examined 的值一般在故障前后会有比较明显的不同，或者是不合理的偏高。

比如数据倾斜的场景，一个小范围的 range 查询在某个特定的范围内 row_examined 非常高，而其他的范围时 row_examined 比较低，那么就可能是这个索引效率不高。

排序比较多：order by，group by 这一类查询通常不太好从 Handler 的指标直接判断，如果没有索引或者索引不好，导致排序操作没有消除的话，那么在 processlist 和 slowlog 通常能看到这一类查询语句出现的比较多。

当然，不想详细的分析 MySQL 指标或者是情况比较紧急的话，可以直接在 slowlog 里面用 rows_sent 和 row_examined 做个简单的除法，比如 row_examined/rows_sent > 1000 的都可以拿出来作为“嫌疑人”处理。这类问题一般在索引方面做好优化就能解决。

PS：1000 只是个经验值，具体要根据实际业务情况来定。

计算量大

这一类问题通常是因为数据量比较大，即使索引没什么问题，执行计划也 OK，也会导致 CPU 100%，而且结合 MySQL one-thread-per-connection 的特性，并不需要太多的并发就能把 CPU 使用率跑满。这一类查询其实是是比较好查的，因为执行时间一般会比较久，在 processlist 里面就会非常显眼，反而是 slowlog 里面可能找不到，因为没有执行完的语句是不会记录的。

这一类问题一般来说有三种比较常规的解决方案：

读写分离，把这一类查询放到平时业务不怎么用的只读从库去。

在程序段拆分 SQL，把单个大查询拆分成多个小查询。

使用 HBASE，Spark 等 OLAP 的方案来支持。

高 QPS

这一类问题单纯的就是硬件资源的瓶颈，不论是 row_examined/rows_sent 的比值，还是 SQL 的索引、执行计划，或者是 SQL 的计算量都不会有什么明显问题，只是 QPS 指标会比较高，而且 processlist 里面可能什么内容都看不到，例如：

processlist

总结

实际上 CPU 100% 的问题其实不仅仅是单纯的 %us，还会有 %io，%sys 等，这些会涉及到 MySQL 与 Linux 相关联的一部分内容，展开来就会比较多了。本文仅从 %us 出发尝试梳理一下排查&定位的思路和方法，在分析 %io，%sys 等方面的问题时，也可以用类似的思路，从这些指标的意义开始，结合 MySQL 的一些特性或者特点，逐步理清楚表象背后的原因。

win10运行内存占用高

最近使用win10系统发现系统内存使用较大，下面就和大家分享一下，如何解决内存占用高的方法。

开启分步阅读模式

工具材料：

win10系统

方法一

右键单击win10开始菜单，选择“运行”对话框，如图所示

在打开的运行对话框中，输入regedit，打开注册表编辑器，如图所示

定位到HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\TimeBroker 在右侧找到start，将其值从3改为4

方法二

点击基裤此windows键，选择【设置】，打开设置界面，如图所示

点击“更新与安全”，Windows更新―高级选项―选择如何提供更新，将“更新来自多个位置”关闭搏迅即可

方法三

如果你使用的纯胡是Win10家庭版系统，并且启用了Windows聚焦（Spotlight）功能，可能是该功能的后台服务导致CPU占用超高。打开系统设置―个性化―锁屏界面，选择其他背景模式。

windows提示功能也可能会导致CPU占用居高，该功能会根据用户的操作习惯推送一些有关系统功能特性的通知，如果你已经非常熟悉Win10，可以将其关闭。打开系统设置―系统―通知和操作，关闭“显示有关Windows提示”

定位数据库内存占用高的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于定位数据库内存占用高,如何解决数据库内存占用过高的问题？,数据库消耗内存大还是cpu大,win10运行内存占用高的信息别忘了在本站进行查找喔。