因为mysql服务器性能受制于整个系统最薄弱的环节,承载它的 *** 作系统和硬件往往是限制因素。磁盘大小、可用内存和CPU资源、网络,以及所有连接它们的组件,都会限制系统的最终容量。所以是有cpu的。
mysql是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQLAB公司开发,目前属于Oracle旗下产品。
mysql服务器最近偶尔出现cpu百分百居高不下的情况,所以需要进行分析 兄弟命令show processlist只列出前100条,如果想全列出请使用show full processlist 先 简单说一下各列的含义和用途: 正在将表中修改的数据刷新到磁盘中,同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的 *** 作,如果不是这样的话,就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。 Connect Out 复制从服务器正在连接主服务器。 Copying to tmp table on disk 由于临时结果集大于 tmp_table_size,正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。 Creating tmp table 正在创建临时表以存放部分查询结果。 deleting from main table 服务器正在执行多表删除中的第一部分,刚删除第一个表。 deleting from reference tables 服务器正在执行多表删除中的第二部分,正在删除其他表的记录。 Flushing tables 正在执行 FLUSH TABLES,等待其他线程关闭数据表。 Killed 发送了一个kill请求给某线程,那么这个线程将会检查kill标志位,同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志 位,不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了,那么kill请求会在锁释放时马上生效。 Locked 被其他查询锁住了。 Sending data 正在处理 SELECT 查询的记录,同时正在把结果发送给客户端。 Sorting for group 正在为 GROUP BY 做排序。 Sorting for order 正在为 ORDER BY 做排序。 Opening tables 这个过程应该会很快,除非受到其他因素的干扰。例如,在执 ALTER TABLE 或 LOCK TABLE 语句行完以前,数据表无法被其他线程打开。 正尝试打开一个表。 Removing duplicates 正在执行一个 SELECT DISTINCT 方式的查询,但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此,MySQL需要再次去掉重复的记录,然后再把结果发送给客户端。 Reopen table 获得了对一个表的锁,但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁,关闭数据表,正尝试重新打开数据表。 Repair by sorting 修复指令正在排序以创建索引。 Repair with keycache 修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比 Repair by sorting 慢些。 Searching rows for update 正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在 UPDATE 要修改相关的记录之前就完成了。 Sleeping 正在等待客户端发送新请求. System lock 正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个 mysqld 服务器同时请求同一个表,那么可以通过增加 --skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。 U pgrading lock INSERT DELAYED 正在尝试取得一个锁表以插入新记录。 Updating 正在搜索匹配的记录,并且修改它们。 User Lock 正在等待 GET_LOCK()。 Waiting for tables 该线程得到通知,数据表结构已经被修改了,需要重新打开数据表以取得新的结构。然后,为了能的重新打开数据表,必须等到所有其他线程关闭这个表。以下几种 情况下会产生这个通知:FLUSH TABLES tbl_name, ALTER TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE, 或 OPTIMIZE TABLE。 waiting for handler insert INSERT DELAYED 已经处理完了所有待处理的插入 *** 作,正在等待新的请求。 大部分状态对应很快的 *** 作,只要有一个线程保持同一个状态好几秒钟,那么可能是有问题发生了,需要检查一下。 还有其他的状态没在上面中列出来,不过它们大部分只是在查看服务器是否有存在错误是才用得着。 文章转自: http://blog.csdn.net/gumanren/article/details/4658385欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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