操作系统层：进程与线程级快照
全局视图：top -c（或htop），关注 %Cpu(s) 整体使用率、mysqld 进程的 %CPU 及 load average。
进程精准跟踪：pidstat -p <mysqld_pid> 1，按秒刷新进程的CPU占用、上下文切换等。
线程级解剖：top -H -p <mysqld_pid>，找出MySQL内部哪个线程在大量消耗CPU。结合 performance_schema.threads 表，通过 THREAD_OS_ID 反查该线程是用户连接还是后台线程。
函数级热点（优化利器）：perf top -p <mysqld_pid>，实时显示进程内部函数调用开销。当CPU飙升却无慢查询时，可快速发现是ut_delay（锁自旋）、buf_page_io_complete（IO完成处理）或LRU相关函数在消耗CPU。
2. MySQL全局状态：宏观计数器
借助 SHOW GLOBAL STATUS 提取反映CPU压力的核心指标：
– 每秒查询量（大体反映CPU活跃度）
SHOW GLOBAL STATUS LIKE ‘Questions’;
SHOW GLOBAL STATUS LIKE ‘Uptime’;
– 计算 Questions / Uptime 得到每秒平均查询数
– 当前活跃线程数（是否是连接风暴）
SHOW GLOBAL STATUS LIKE ‘Threads_running’;
– InnoDB行操作量（内部CPU开销）
SHOW GLOBAL STATUS LIKE ‘Innodb_rows_read’;
SHOW GLOBAL STATUS LIKE ‘Innodb_rows_updated’;
将这些指标用Prometheus等时序库收集，可绘制QPS、Threads_running趋势图，CPU飙升通常伴随着它们的突增。
- Performance Schema：线程级别的CPU消费
MySQL 8.0的performance_schema已能直接记录线程的CPU时间（需开启相关instrument）：
– 查看当前执行的SQL及其累计CPU时间（需要在setup_consumers中启用events_statements_current等）
SELECT
t.THREAD_ID,
t.PROCESSLIST_ID,
t.PROCESSLIST_USER,
t.PROCESSLIST_INFO,
st.SUM_TIMER_WAIT / 1000000000000 AS cpu_seconds
FROM performance_schema.events_statements_current st
JOIN performance_schema.threads t ON st.THREAD_ID = t.THREAD_ID
WHERE t.TYPE = ‘FOREGROUND’
ORDER BY cpu_seconds DESC;
更常用的监控视图sys.statement_analysis和sys.user_summary均基于这些数据，展示按总耗时排序的SQL，直接指向CPU消耗大户。
实战建议：将Threads_running阈值告警设为CPU核数的2倍，配合perf top或sys.statement_analysis，可在5分钟内定位绝大多数CPU问题。
二、内存使用率监控：认清“分配”与“实际占用”
MySQL的内存结构复杂，分为全局共享内存（如innodb_buffer_pool）和会话私有内存（如排序缓冲、连接缓冲）。监控时必须区分操作系统看到的物理内存占用（RSS）与MySQL内部已分配但未使用的内存，避免OOM风险。
- 操作系统层：看“实际消耗”
基础命令：ps aux | grep mysqld 查看 RSS（常驻内存集），free -h 看系统整体内存。
更精准：smem -t -p mysqld 可分析PSS（比例分摊共享内存），避免共享库重复计算。
内存压力：cat /proc/meminfo 关注 MemAvailable，配合 dmesg | grep -i oom 监控OOM Killer活动。 - MySQL内存组成的理论计算
运维中常通过以下公式估算MySQL最大可能内存使用量：
总内存 ≈ innodb_buffer_pool_size
+ key_buffer_size
+ query_cache_size (8.0已移除)
+ max_connections × (sort_buffer_size + read_buffer_size + join_buffer_size + binlog_cache_size + thread_stack + 临时表开销)
+ 其他(performance_schema, AHI等)
查询配置：
SELECT
@@innodb_buffer_pool_size/1024/1024 AS buffer_pool_MB,
@@key_buffer_size/1024/1024 AS key_buffer_MB,
@@max_connections,
@@sort_buffer_size/1024 AS sort_buffer_KB,
@@read_buffer_size/1024 AS read_buffer_KB,
@@join_buffer_size/1024 AS join_buffer_KB,
@@thread_stack/1024 AS thread_stack_KB;
关键点：会话级缓冲虽按需分配，但若max_connections过大，峰值内存可能远超物理内存。此为常见的配置陷阱。
- Performance Schema 内存监控（8.0重磅功能）
MySQL 8.0内置了详细的内存使用统计，通过memory_summary系列表可查看各类内存分配的明细：
– 按内存事件类型查看总计分配与释放
SELECT
EVENT_NAME,
CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED / 1024 / 1024 AS currently_used_MB,
HIGH_NUMBER_OF_BYTES_USED / 1024 / 1024 AS high_used_MB
FROM performance_schema.memory_summary_global_by_event_name
WHERE CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED > 0
ORDER BY CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED DESC
LIMIT 10;
常见内存大户：memory/innodb/buf_buf_pool（缓冲池）、memory/sql/TABLE（表缓存）、memory/innodb/mem0mem（InnoDB内部堆），以及临时表内存。
此外，sys.memory_global_total 和 sys.memory_by_user_by_current_bytes 视图提供了更直观的汇总。
- InnoDB缓冲池内存使用细节
缓冲池是内存的头号消费者，需监控其内部利用率和命中率：
– 缓冲池大小与使用量
SHOW STATUS LIKE ‘Innodb_buffer_pool_pages_total’;
SHOW STATUS LIKE ‘Innodb_buffer_pool_pages_free’;
– 命中率（如前文公式）
结合 innodb_buffer_pool_size 设置，可评估是否存在浪费或不足。
三、构建一体化监控体系（Prometheus + Grafana）
手动采集零散指标难以形成趋势，生产环境强烈建议搭建时序监控。经典组合：
mysqld_exporter：Prometheus官方出口，暴露数百个MySQL指标，包括上面提到的mysql_global_status_threads_running、mysql_global_variables_innodb_buffer_pool_size、mysql_global_status_innodb_buffer_pool_read_requests等。CPU相关指标可利用mysql_global_status_questions推算QPS。
node_exporter：采集操作系统CPU、内存、磁盘等指标，如node_cpu_seconds_total、node_memory_MemAvailable_bytes。
Grafana仪表板：使用社区模板（如Percona的MySQL Overview），聚合展示。
核心告警规则：
CPU使用率：node_cpu_utilisation > 80% 持续5分钟。
内存可用：node_memory_MemAvailable_bytes < 物理内存的10%。
MySQL缓冲池命中率：(1 - (rate(mysql_global_status_innodb_buffer_pool_reads[5m]) / rate(mysql_global_status_innodb_buffer_pool_read_requests[5m]))) * 100 < 99%。
运行线程数：mysql_global_status_threads_running > 核数×2。
四、监控实践要诀：从“看得见”到“看得懂”
CPU监控：优先关注 Threads_running 和活跃SQL的CPU累计消耗，再结合操作系统线程分析，区分“计算密集”和“锁/IO等待导致的内核态开销”。
内存监控：避免只看RSS，需结合Performance Schema的内存总量统计，并定期扫描 memory_summary_global_by_event_name 中的 HIGH_NUMBER_OF_BYTES_USED，防止内存泄漏。
