作者：昀鹤
一次压测过程中，当数据库的 qps 和 tps 都正常时，如果 cpu 利用率异常的高，应该如何排查？希望通过这篇文章，给你一些启发...
一、业务背景
业务需要控制频道内兑换现金的数量，于是在产品设计上给兑换现金增加了库存限制。
在此基础上形成了秒杀场景，峰值时核心接口 qps 上涨了近 600 倍（几十到几万） ，因此需要进行压测来对系统和 DB 水位摸一下高。
二、压测准备
大致分为下面几个步骤：
1）压测流量评估：就是定一下每个接口大致压测多少 qps，以及压测时到各个下游系统的流量估计。
2）压测改造：因为压测都是用的压测账户，在频道里没有历史痕迹，很多逻辑是走不到的，并且这些逻辑的不同，会直接影响到数据库和下游的流量，因此我们需要根据频道的现有数据进行链路的 mock（包括上述的流量评估也得基于这些不同链路的比例去算），举例如下：
3）测试 &发布：既然改了代码，还是得交给可爱的测试同学回归下线上链路的，当然压测的链路就可以自己测一测了，看看改造是否符合预期，hsf 控制台可以很方便的模拟影子链路：
4）下游流量报备：当然还是得跟各个下游系统知会一声的，切勿悄悄滴进村，打枪滴不要。
5）压测数据准备：主要是压测平台上的各种接口和压测流量配置（注意减去压测时的背景流量），以及压测账号申请等等（这一步也是交给测试同学）。
6）小流量预跑：在正式压测之前，大概用 1%的流量先跑一下，看看本身系统以及下游是否有异常（这一步很有必要，有时候下游系统比较复杂，可能部分场景并不能支持压测流量，提前跑一下能发现很多问题，避免正式压测的时候下游报警，然后就是👋忙🦶乱）。
三、问题出现
好了，万事具备，经过上面一系列步骤，想必本次压测一定是顺顺利利吧！
压测，启动！
====== 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% ===== .....卧槽，肯定有问题，暂停压测！
唉，还是太年轻了。
赶紧排查，先拉了压测时间段的 cpu 曲线图：
看着 cpu 的监控图，我的脑海里浮现了三个疑问：
1.同等流量下，压测时的 cpu 利用率为什么高于线上实际值（线上约等于压测 80%流量时，cpu 利用率实际 40%不到，压测时已经到 60%了）？
2.流量 80%时，为什么压测流量持续不动，cpu 利用率会缓慢上涨呢？
3.流量 100%时，分明一开始 cpu 利用率还维持在 80%以下，然后突然就飙到 100%了？
总体来说，就是 CPU 高于预期。
四、问题排查
第一时间我猜测是我的压测改造不符合预期，导致打到 db 的 qps 和 tps 过高导致。
急了，开始看代码，然后挑了几个压测 trace 在鹰眼上看调用，没找到问题。
然后发现我好蠢呐（主要是有点慌张），dbservice 本身就有 tps 和 qps 的监控：
看了一下，有两点，一是持续压测的时候，qps 并没有持续上涨，二是差不多同流量下 qps 的值确实略高于线上实际值，但远远没有 cpu 差值这么多，所以基本可以排除一开始的猜测。
陷入了瓶颈.....
这时候我知道今天的压测指定是不行了，所以很干脆地摆了，开始安心的找问题～
4.1 发现疑点
这时候拉了 DBA 同学一起帮我们看问题，DBA 同学表示，一，数据库在长时间高压下会发生性能劣化，这也是 cpu 从 80%突然暴涨到 100%的原因（解答了第三个问题），至于 CPU 利用率异常是表象，qps 和 tps 只是其中一个影响因素，建议我们看看其他指标。
于是挨个查看数据库性能指标（带宽、慢 sql、RT....），然后终于发现了一个疑点：
这个缓慢升高的行读，非常符合压测流量 80%时 cpu 曲线的变化，很可能是问题二的原因...
那是不是也有可能是问题一的原因呢？
4.2 确认疑点
对比正常峰值流量下的行读指标
好吧，这都差了一个数量级了，基本可以确定问题出在行读异常上了
开始思考为什么行读这么多还在持续上涨，难道是同一个 sql 查出来的行数会变多？
4.3 定位 sql
其实这时候心里已经隐隐约约猜到问题在哪了，但还是顺着这个行读异常排查下去
通过对比定位到了有问题的 sql
压测时：
正常时：
点进去也能看到具体的 sql 信息：
好吧，和我猜的一样，这下悬着的心终于死了。
4.4 代码分析
至于为什么同一条 sql 压测的平均行读会高这么多，还是得从代码层面来分析。
首先先看下改造逻辑和逻辑推导：
这么压测改造的原因是压测的账号是有限的（同一批压测账号重复的去轮询），如果所有账号都调过一遍接口，那后面的每次查询都能查到任务，不会再有 DB 写，为了更好的模拟线上实际情况，因此通过这种方法去让账号重新路由到注册逻辑。
然后看下任务的查询逻辑，如下：
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;}
复制代码
其实就是查询符合 effectiveStartTime <= now < effectiveEndTime 的最新一条任务， 所以每次注册插入的任务，都会在下次同一账号查询时，为 sql 多加一条符合条件的行记录。
至此原因已经很清晰了：随着压测的持续进行，每一个账户注册的任务条数会越来越多，因此同一条 sql 查询到的符合条件的行数会越来越多，CPU 就会花费越来越多的资源逐行处理。
后续的解法：
1）查询的时候 mock 到数据的 userId（提前准备好的线上实际来访 userId，随机取一个）；
2）因为不影响查询了，所以插入逻辑不变。
五、原理刨析
接下来请 ChatGpt 老师上台，为我们普及下相关原理：
我 ：什么是行读，行读高 cpu 利用率就高嘛？
我 ：哦，听起来行读是比较笼统的概念，那什么是逻辑读和物理读呢，区别在哪里？
我：嗯哼，原理解释有点干燥，画个关系图（挑衅）？
我：啊？阿珍你来真的啊?
我：那总结一下，其实就是行读包括逻辑读和物理读两种，前者优于后者，平时的开发中，应该注意合理建立索引和优化 sql，来减少扫描整体行读数以及物理读的次数呗，说的对就夸一下我？
六、反思
1.压测流量 80%时，就应该敏感地关注到 cpu 是高于日常水位的，其实可以避免压测调到 100%的 cpu 飙升；
2.对于 DB 的性能指标，压测时只关注了最表层的 cpu 利用率，其他的性能指标监控没有关注到位；
3.对于我们的任务场景下，查询的是有效期内的最新一条任务，实际上不太适合反复注册的压测 mock，所以在压测改造时，还需要关注改造方式与场景的匹配程度。
