终面现场：候选人用`Prometheus`监控发现慢查询瓶颈

场景设定

在某知名互联网大厂的终面现场，面试官希望考察候选人的实际问题解决能力和技术深度。在面试的最后5分钟，面试官突然抛出一个生产环境中的真实问题：如何分析并解决慢查询瓶颈。

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场景一：面试官提出问题

面试官：小兰，我们进入最后一个环节。假设你正在支持一个生产系统，最近收到用户反馈说某个功能响应特别慢。经过初步排查，我们发现是数据库查询的问题。现在，你手里有Prometheus监控系统，你能利用它快速定位问题并解决吗？

小兰：（略显紧张但兴奋）啊，找到问题的突破口了！Prometheus不就是监控界的“福尔摩斯”吗？我先去抓一些可疑的SQL，就像福尔摩斯调查案发现场一样！

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场景二：小兰分析慢查询

小兰：我先用Prometheus的query功能，看看数据库的query_duration_seconds指标，特别是那些超过500毫秒的查询。这些慢查询就像“罪犯”一样，肯定有可疑的地方！

面试官：嗯，那你具体是怎么找到热点SQL的？

小兰：我用Prometheus的topk函数，筛选出执行时间最长的SQL，比如：

topk(10, sum by (query) (rate(pg_vacuum_duration_seconds_sum[5m])))

然后把结果导出来，看看哪些SQL执行特别慢。这不就是“锁定嫌疑犯”的过程嘛！

面试官：（点头）不错，那你找到了哪些可疑的SQL？

小兰：（掏出笔记本）我发现一个SQL特别慢，它看起来像这样：

SELECT * FROM users WHERE created_at > '2023-01-01' AND status = 'active'

这个SQL就像一个“狡猾的罪犯”，执行时间达到了5秒！不过，我感觉它的罪行在于“缺少索引”！

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场景三：优化慢查询

小兰：我用EXPLAIN ANALYZE检查了一下执行计划，发现这个SQL根本没有用到索引，全表扫描了！这就像一个“笨贼”，直接翻墙进去偷东西，效率极低！

面试官：那你打算怎么优化？

小兰：很简单！给created_at和status字段加个联合索引，就像给数据库装上“防盗门”！

CREATE INDEX idx_users_created_at_status ON users (created_at, status);

然后，我再重新跑一下查询，果然快多了！从5秒缩短到了50毫秒！这不就是“抓到罪犯”的时刻吗？

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场景四：总结与反思

面试官：（微微一笑）小兰，你的比喻很生动，但解决问题的逻辑也很清晰。不过，除了加索引，你还能想到其他优化方法吗？

小兰：哦，对了！我还可以优化查询逻辑，比如只查询需要的字段，而不是用SELECT *，就像“缩小搜查范围”。另外，如果数据量特别大，还可以考虑分库分表，或者用缓存把频繁访问的数据存起来。

面试官：很好，看来你对性能优化有一定的理解。不过，这次面试时间有限，我们先到这里。你的表现很不错，特别是对Prometheus的使用和问题解决的思路。期待后续的反馈！

小兰：谢谢面试官！我一定继续努力，争取早日成为解决问题的“大侦探”！

（面试官微微点头，结束了这场充满幽默与技术的终面）

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总结

这场终面中，小兰虽然以幽默的方式回答问题，但她的思路清晰，能够利用Prometheus快速定位问题，并通过索引优化和查询优化成功解决问题。虽然有些回答略显夸张，但总体表现符合终面的要求，展现了她的问题解决能力和技术深度。