某些进程/服务消耗更多CPU资源(服务响应更多请求或存在某些应用瓶颈);
发生比较严重的swap(可用物理内存不足);
发生比较严重的中断(因为SSD或网络的原因发生中断);
磁盘I/O比较慢(会导致CPU一直等待磁盘I/O请求);

绝对不要因表数据量小,sql语句随便写都行,随便join都不会出现性能瓶颈,决不能有这
种思想。
尽量避免join表 join表笛卡尔积
如果要join表一定要把where条件写全,安全起见最好加个limit。
一次请求读写的数据量太大,导致磁盘I/O读写值较大,例如一个SQL里要读取或更新几万>行数据甚至更多,这种最好是想办法减少一次读写的数据量;

SQL查询中没有适当的索引可以用来完成条件过滤、排序(ORDER BY)、分组(GROUP BY)
、数据聚合(MIN/MAX/COUNT/AVG等),添加索引或者进行SQL改写吧;
瞬间突发有大量请求,这种一般只要能扛过峰值就好,保险起见还是要适当提高服务器的>配置,万一峰值抗不过去就可能发生雪崩效应;
因为某些定时任务引起的负载升高,比如做数据统计分析和备份,这种对CPU、内存、磁盘
I/O消耗都很大,最好放在独立的slave服务器上执行;
服务器自身的节能策略发现负载较低时会让CPU降频,当发现负载升高时再自动升频,但通
常不是那么及时,结果导致CPU性能不足,抗不过突发的请求;
使用raid卡的时候,通常配备BBU(cache模块的备用电池),早期一般采用锂电池技术,>需要定期充放电(DELL服务器90天一次,IBM是30天),我们可以通过监控在下一次充放电
的时间前在业务低谷时提前对其进行放电,不过新一代服务器大多采用电容式电池,也就>不存在这个问题了。
文件系统采用ext4甚至ext3,而不是xfs,在高I/O压力时,很可能导致%util已经跑到100%了,但iops却无法再提升,换成xfs一般可获得大幅提升;
内核的io scheduler策略采用cfq而非deadline或noop,可以在线直接调整,也可获得大幅
提升。

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