https://plumephp.com/tags/diagnostics/Recent content in Diagnostics on PlumePHPHugozh-CNThu, 13 Aug 2026 11:30:00 +0800https://plumephp.com/database-performance-monitoring/Thu, 13 Aug 2026 11:30:00 +0800https://plumephp.com/database-performance-monitoring/<p>数据库是系统核心组件，其性能直接影响用户体验。建立完善的监控与诊断体系，是 DBA 和 SRE 的核心能力。本文系统讲解 MySQL 性能监控的完整工具链与实践方法。</p> <hr> <h2 id="1-监控指标体系">1. 监控指标体系</h2> <h3 id="11-黄金指标google-sre-方法论">1.1 黄金指标（Google SRE 方法论）</h3> <table> <thead> <tr> <th>指标类型</th> <th>具体指标</th> <th>说明</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><strong>流量</strong></td> <td>QPS/TPS、连接数、Threads_connected</td> <td>系统负载</td> </tr> <tr> <td><strong>延迟</strong></td> <td>查询耗时 P50/P95/P99、慢查询率</td> <td>响应速度</td> </tr> <tr> <td><strong>错误</strong></td> <td>错误查询数、死锁数、锁等待超时</td> <td>失败比例</td> </tr> <tr> <td><strong>饱和度</strong></td> <td>CPU、内存、磁盘 IO、Buffer Pool 命中率</td> <td>资源瓶颈</td> </tr> </tbody> </table> <h3 id="12-关键公式">1.2 关键公式</h3> <pre tabindex="0"><code>QPS = Queries / Uptime TPS = (Com_commit + Com_rollback) / Uptime Buffer Pool 命中率 = 1 - (Innodb_buffer_pool_reads / Innodb_buffer_pool_read_requests) 值 &gt; 95% 为健康 慢查询占比 = Slow_queries / Queries × 100% 应 &lt; 1%，否则需要优化 </code></pre><hr> <h2 id="2-performance-schema">2. Performance Schema</h2> <p>MySQL 5.5+ 内置的性能监控框架，低开销采集运行时数据。</p>