mysql数据库内存和cpu飙升原因_mysql占高内存与cpu原因分析

MySQL查询大量数据可能导致内存和CPU飙升,尤其是在Windows系统下。使用`mysql_query()`会将所有结果集加载到客户端内存,而`mysql_unbuffered_query()`则不会,能有效减少内存占用。建议在处理大量数据时使用`mysql_unbuffered_query()`并避免一次性缓存所有结果。

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很多朋友都可能碰到几万数据查询mysql就会占很高的内存和cup特别是在windows系统下,下面我们来看看原因分析吧。

有同事在PHP讨论群里提到, 他做的一个项目由于MySQL查询返回的结果太多(达10万条), 从而导致PHP内存不够用. 所以, 他问, 在执行下面的代码遍历返回的MySQL结果之前, 数据是否已经在内存中了? -

代码如下

复制代码

while ($row = _fetch_assoc($result)) { // ... }

当然, 这种问题有许多优化的方法. 不过, 就这个问题来讲, 我首先想到, MySQL是经典的C/S(Client/Server, 客户端/服务器)模型, 在遍历结果集之前, 底层的实现可能已经把所有的数据通过网络(假设使用TCP/IP)读到了Client的缓冲区, 也有另一种可能, 就是数据还在Server端的发送缓冲区里, 并没有传给Client.

在查看PHP和MySQL的之前, 我注意到PHP手册里有两个功能相近的函数:

代码如下

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mysql_query() mysql_unbuffered_query()

两个函数的字面意思和说明证实了我的想法, 前一个函数执行时, 会把所有的结果集从Server端读到Client端的缓冲区中, 而后一个则没有, 这就是”unbuffered(未缓冲)”的意思.

那就是说, 如果用mysql_unbuffered_query()执行了一条返回大量结果集的SQL语句, 在遍历结果之前, PHP的内存是没有被结果集占用的. 而用mysql_query()来执行同样的语句的话, 函数返回时, PHP的内存占用便会急剧增加, 立即耗光内存.

如果阅读PHP的相关代码, 可以看到这两个函数的实现上的异同:

代码如下

复制代码

/* {{{ proto resource mysql_query(string query [, int link_identifier]) Sends an SQL query to MySQL */ PHP_FUNCTION(mysql_query) {

_mysql_do_query(INTERNAL_FUNCTION_PARAM_PASSTHRU, MYSQL_STORE_RESULT); }

/* }}} */

/* {{{ proto resource mysql_unbuffered_query(string query [, int link_identifier]) Sends an SQL query to MySQL, without fetching and buffering the result rows */ PHP_FUNCTION(mysql_unbuffered_query) { php_mysql_do_query(INTERNAL_FUNCTION_PARAM_PASSTHRU, MYSQL_USE_RESULT); } /* }}} */

两个函数都调用了php_mysql_do_query(), 只差了第2个参数的不同, MYSQL_STORE_RESULT和

代码如下

复制代码

MYSQL_USE_RESULT. 再看php_mysql_do_query()的实现:

if(use_store == MYSQL_USE_RESULT) {

mysql_result=mysql_use_result(&mysql->conn);

} else {

mysql_result=mysql_store_result(&mysql->conn);

}

mysql_use_result()和mysql_store_result()是MySQL的C API函数, 这两个C API函数的区别就是后者把结果集从MySQL Server端全部读取到了Client端, 前者只是读取了结果集的元信息.

回到PHP, 使用mysql_unbuffered_query(), 可以避免内存的立即占用. 如果在遍历的过程不对结果进行”PHP缓存”(如放到某数组中), 则整

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<think>嗯,用户问的是如何诊断降低MySQL数据库CPU占用飙升的问题。我得先回忆一下之前学过的相关知识,然后结合提供的引用内容来组织答案。首先,根据引用3,处理步骤大概分为几个阶段:先用top命令确认是否是MySQL导致的,然后通过show processlist查看会话,找出消耗的SQL,接着分析执行计划、索引数据量。可能需要优化SQL或者调整配置。 接下来,我需要把步骤拆解得更详细些,让用户能一步步跟着操作。比如诊断阶段,可能包括检查系统负载、定位消耗的SQL、分析执行计划。然后优化阶段包括SQL优化、索引调整、配置调优,还有应急措施比如终止会话或者增加资源。另外,引用里提到了kill会话使用连接池,这些也要提到。 还要注意用户可能不太懂专业术语,所以需要用简单的中文解释清楚每个步骤的目的操作方法。比如,explain命令的作用,慢查询日志怎么开启,索引该怎么添加。同时,要确保LaTeX格式正确,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但在这个问题里可能用到的数学公式不多,不过如果有提到性能指标之类的,可能需要用到。 另外,用户可能需要知道如何预防问题再次发生,所以得加上监控定期维护的建议,比如使用Prometheus或者定期清理数据。引用里提到的连接池管理读写分离也是重要的点,要包含进去。 最后,生成的相关问题要围绕这个主题展开,比如如何分析慢查询、索引优化方法、预防CPU飙升的措施等。确保每个步骤都自然引用提供的参考文献,比如在提到使用top命令时引用3,优化SQL时引用13,配置调整引用12。 还要检查是否有遗漏的步骤,比如应急处理中的终止会话扩容,是否都涵盖到了。确保回答结构清晰,分诊断优化两大部分,每个部分再细分小点,用编号列表让用户容易跟随。代码块部分要正确显示SQL命令配置示例,比如设置慢查询日志的命令。同时,避免使用Markdown格式,按照用户的要求只用中文回答,保持口语化但专业。</think>### 诊断降低MySQL数据库CPU占用率的步骤 #### 一、诊断阶段 1. **确认CPU飙升来源** - 使用`top`或`htop`命令观察系统进程,确认是否为MySQL进程(如`mysqld`)导致CPU[^3]。 - 若其他进程导致,需排查系统级问题(如恶意攻击或外部服务负载)。 2. **定位消耗SQL** - 登录MySQL,执行`SHOW FULL PROCESSLIST;`,查看当前活跃会话,筛选`Time`值大且`State`为`Sending data`或`Sorting result`的SQL。 - 启用慢查询日志辅助定位: ```sql SET GLOBAL slow_query_log = 'ON'; SET GLOBAL long_query_time = 2; -- 记录执行超过2秒的查询 ``` 3. **分析SQL执行计划** - 对消耗SQL使用`EXPLAIN`命令,检查是否走索引、是否存在全表扫描。 例如:`EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100;`。 --- #### 二、优化阶段 1. **SQL优化** - 重写复杂查询,避免嵌套子查询或大表关联。 - 拆分大批量操作(如`DELETE`或`UPDATE`)为小批次任务,减少锁竞争[^1]。 2. **索引优化** - 为频查询字段添加索引,例如: ```sql ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_id (user_id); ``` - 删除冗余索引,避免写操作性能下降[^3]。 3. **配置调优** - 调整`innodb_buffer_pool_size`(通常设为物理内存的70-80%),减少磁盘I/O。 - 限制并发连接数:修改`max_connections``thread_cache_size`[^2]。 4. **应急处理** - 终止异常会话:`KILL <process_id>;`。 - 扩容临时资源(如CPU内存),缓解瞬时压力[^1]。 --- #### 三、预防措施 - **监控告警** 使用工具如Prometheus+Grafana监控MySQL的QPS、慢查询率、连接数等核心指标[^2]。 - **定期维护** 清理历史数据,优化表结构(`OPTIMIZE TABLE`),避免数据碎片化。 - **连接池管理** 使用连接池(如HikariCP)控制连接数,避免频繁创建/销毁连接。 ---
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