如何优化因 MYSQL 读写频繁，负载过高导致的CPU高占用率

诊断思路

mpstat -P ALL 1，查看cpu使用情况，主要消耗在sys即os系统调用上

perf top，cpu主要消耗在_spin_lock

生成perf report查看详细情况

CPU主要消耗在mutex争用上，说明有锁热点。

采用pt-pmp跟踪mysqld执行情况，热点主要集中在mem_heap_alloc和mem_heap_free上。

Pstack提供更详细的API调用栈

Innodb在读取数据记录时的API路径为

row_search_for_mysql --》row_vers_build_for_consistent_read --》mem_heap_create_block_func --》mem_area_alloc --》malloc --》  _L_unlock_10151 --》__lll_unlock_wait_private

row_vers_build_for_consistent_read会陷入一个死循环，跳出条件是该条记录不需要快照读或者已经从undo中找出对应的快照版本，每次循环都会调用mem_heap_alloc/free。

而该表的记录更改很频繁，导致其undo history list比较长，搜索快照版本的代价更大，就会频繁的申请和释放堆内存。

Linux原生的内存库函数为ptmalloc，malloc/free调用过多时很容易产生锁热点。

当多条 SQL 并发执行时，会最终触发os层面的spinlock，导致上述情形。

解决方案

将mysqld的内存库函数替换成tcmalloc，相比ptmalloc，tcmalloc可以更好的支持高并发调用。

修改my.cnf，添加如下参数并重启

[mysqld_safe]malloc-lib=tcmalloc

上周五早上7点执行的 *** 作，到现在超过72小时，期间该实例没有再出现cpu长期飙高的情形。

以下是修改前后cpu使用率对比

MySQL 在崩溃恢复时，会遍历打开所有 ibd 文件的 header page 验证数据字典的准确性，如果 MySQL 中包含了大量表，这个校验过程就会比较耗时。 MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关，表总数越大，崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间，像这里开发库的 HDD IOPS 较低，因此面对大量的表空间，校验速度就非常缓慢。另外一个发现，MySQL 8 下正常启用时居然也会进行表空间校验，而故障恢复时则会额外再进行一次表空间校验，等于校验了 2 遍。不过 MySQL 8.0 里多了一个特性，即表数量超过 5W 时，会启用多线程扫描，加快表空间校验过程。如何跳过校验MySQL 5.7 下有方法可以跳过崩溃恢复时的表空间校验过程嘛？查阅了资料，方法主要有两种：1. 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ，那么 validate = false，即可以跳过表空间校验。实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1，也就是强制恢复跳过坏页，就可以跳过校验，然后重启就是正常启动了。通过这种临时方式可以避免崩溃恢复后非常耗时的表空间校验过程，快速启动 MySQL，个人目前暂时未发现有什么隐患。2. 使用共享表空间替代独立表空间这样就不需要打开 N 个 ibd 文件了，只需要打开一个 ibdata 文件即可，大大节省了校验时间。自从听了姜老师讲过使用共享表空间替代独立表空间解决 drop 大表时性能抖动的原理后，感觉共享表空间在很多业务环境下，反而更有优势。临时冒出另外一种解决想法，即用 GDB 调试崩溃恢复，通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程，然后让 MySQL 正常关闭，重新启动就可以正常启动了。但是实际测试发现，如果以 debug 模式运行，确实可以临时修改 validate 变量，跳过表空间验证过程，但是 debug 模式下代码运行效率大打折扣，反而耗时更长。而以非 debug 模式运行，则无法修改 validate 变量，想法破灭。

猜测您的问题是：python保存mysql后频繁死机是怎么回事，可能是数据格式不对。

python保存mysql后频繁死机可能是数据格式不对，建议换一个编码器打开编辑，重新保存。

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python由GuidovanRossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。

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