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一次压测引发的数据库CPU飙升...
一次压测引发的数据库CPU飙升...
4月前
阿里妹导读
业务背景
压测准备
问题出现
====== 10%压测流量,cpu利用率11% ====== 挺正常
====== 30%压测流量,cpu利用率20% ====== 稳中向好
====== 50%压测流量,cpu利用率30% ====== 符合预期
====== 80%压测流量,cpu利用率50% ====== 感觉有点问题,但是说不出来哪里有问题
====== 100%压测流量,cpu利用率80% ===== 嗯?好像不对劲?有点高
====== 100%压测流量,稳定几分钟后,突然飙到100% ===== .....肯定有问题,暂停压测!
问题排查
发现疑点
确认疑点
定位sql
代码分析
private TaskInstanceParam createQueryParamByEffectiveTime(TaskQueryParam queryParam) {
final TaskInstanceParam dbQueryParam = new TaskInstanceParam();
Date now = TimeTravelManager.getCurrentTime(queryParam.getUserId());
dbQueryParam.createCriteria()
.andUserIdEqualTo(queryParam.getUserId())
.andBizTypeEqualTo(queryParam.getBizType())
.andTemplateIdEqualTo(queryParam.getSubBizType())
.andEffectiveStartTimeLessThanOrEqualTo(now)
.andEffectiveEndTimeGreaterThan(now);
dbQueryParam.appendOrderByClause(OrderCondition.EFFECTIVESTARTTIME, SortType.DESC);
dbQueryParam.setPagination(1, 1);
return dbQueryParam;
}
原理剖析
反思
云架构必修课:云上高可用架构
业务的持续稳定可服务,决定着企业对客户的服务质量,是企业发展的基础。而应用部署的高可用架构对于业务的稳定与发展起着至关重要的作用,本方案从企业上云最基础的需求出发,面向可能遇到的单点故障风险,介绍了经典的“业务上云高可用架构”方案设计。
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来源:阿里云开发者
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