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在业务架构层面,要避免磁盘 IO 成为瓶颈,需要怎么做?

客户提问:

在业务架构层面,要避免磁盘 IO 成为瓶颈,需要怎么做?

凯铧互联技术回复:

1、控制并发写入/读取线程数 MongoDB 是多线程应用,但是我们并不推荐”极致压榨”MongoDB 实例本身的 性能,过高的并发写入速度和复杂查询并发数,容易引起 IOPS 瓶颈,甚至导 致 Secondary 节点持续延迟。具体的 MongoDB IO 压力可以参考上文提到的 mongostat 中的 dirty 数值。 如果业务写入量就是大到超出单机瓶颈,建议升级至 MongoDB 分片集群模式, 通过数据的水平拆分来线性扩容 MongoDB 的写入性能。

2、尽可能避免峰值写入 部分业务,比如日志系统的定期写入或者游戏系统中用户信息的批量持久化, 容易造成一个一个 IOPS 峰值。针对这种情况,在当前的实例配置不足以支撑 如此峰值写入的情况下,我们建议业务侧改造为平滑写入,比如给每一个批量 写入操作添加一个随机时间片。

3 . 避免业务高峰期间做运维操作 一些对性能影响较大的运维操作本质上也是认为造成了 IOPS 峰值,在无法避 免的情况下,应该尽可能避免在业务高峰期执行。常见的容易引起 IO 高峰的 运维操作有批量写入/更新/删除数据,添加 Index,对集合执行 Compact 操作, 批量导出数据等。

资源来源于《阿里云数据库运维实战问题改》

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我的阿里云RDS MySQL运行比较慢的原因和解决方法有哪些?

客户提问:

我的阿里云RDS MySQL运行比较慢的原因和解决方法有哪些?

凯铧互联技术回复:

阿里云RDS MySQL运行比较慢的原因有以下几点:

1.实例达到瓶颈,监控比较细微或对响应时间比较敏感的话,瓶颈很容易被监控到;

2.缓存失效,缓存的设计在架构上很好地承担了大量的查询,但并不能保证缓存命中率 100%,如果缓存失效,也会有大量的查询涌到数据库端,导致性能下降。从数据库表现来说,看到各方面的资源(通常是 CPU)打满,QPS/活跃线程飙的非 常高。这样的情况 RDS MySQL 可以用 SQL 限流、打开线程池、语句并行队 列、Fast Query Cache 等可以缓解;

3.SQL异常,查询慢有很多种原因导致,这种情况可能是由于库表结构设计不合理,或索引 缺失,或扫描行数太多,或不常用到的查询条件导致,这种情况需要开发人员修改;

4.CPU达到瓶颈CPU 在系统中相当于大脑,当 CPU 达到瓶颈后调度 IO 等就慢,也会导致慢 SQL 产生,这种情况可以从监控指标上看出;

5.IO慢

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