首先检查系统资源使用情况，再结合MySQL内部指标定位性能瓶颈。1. 系统层：CPU使用率持续高于80%、内存频繁使用swap、磁盘I/O等待时间高（await）、网络带宽不足均可能成为瓶颈。2. MySQL核心指标：连接数接近max_connections会拒绝新连接；InnoDB缓冲池命中率应大于95%，低于则需优化；Created_tmp_disk_tables高表明临时表写磁盘多，可调大tmp_table_size；Sort_merge_passes过大说明排序开销大；慢查询需开启slow_query_log并用pt-query-digest分析。3. 锁与等待：Innodb_row_lock_waits增长快表示行锁竞争激烈，配合SHOW ENGINE INNODB STATUS查死锁；MDL阻塞由长事务引起，影响DDL执行；主从复制延迟需监控Seconds_Behind_Master。4. SQL执行效率：通过EXPLAIN分析执行计划，避免全表扫描（type为ALL）和Using filesort/Using temporary；利用sys.schema_unused_indexes识别冗余索引。最终建议建立常态化监控体系（如Prometheus+MySQL Exporter），定期分析慢日志和指标趋势，及时发现潜在问题。
MySQL性能瓶颈的定位需要结合系统资源使用情况与数据库内部指标综合分析。关键在于快速识别是硬件资源不足、SQL执行效率低，还是配置不合理导致的问题。以下是常见的监控维度和具体指标说明，帮助你高效排查性能瓶颈。
1. 系统层资源监控
数据库性能受制于服务器基础资源，需优先检查以下指标：
- CPU使用率：持续高于80%可能意味着查询计算密集或并发过高。可通过top或htop查看mysqld进程CPU占用。
- 内存使用：关注是否频繁使用swap。MySQL依赖内存缓存（如InnoDB Buffer Pool），若物理内存不足，性能会急剧下降。
- 磁盘I/O：使用iostat观察await、%util。高等待时间和高利用率表明磁盘成为瓶颈，尤其是慢查询写入或全表扫描频繁时。
- 网络带宽：大数据量查询或复制延迟可能受网络限制，特别是主从架构中。
2. MySQL核心性能指标
通过SHOW STATUS、SHOW ENGINE INNODB STATUS和performance_schema获取关键数据。
- 连接数（Threads_connected）：接近max_connections时新连接会被拒绝。同时关注Threads_running，高值表示大量并发执行语句。
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缓存命中率：
- InnoDB Buffer Pool Hit Rate = (1 - Innodb_buffer_pool_reads / Innodb_buffer_pool_read_requests) * 100%，应大于95%。
- Key Buffer Read/Write 命中率（MyISAM表相关）。
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临时表与排序：
- Created_tmp_disk_tables值高说明大量临时表写入磁盘，优化办法是调大tmp_table_size和max_heap_table_size。
- Sort_merge_passes过大表示排序操作复杂，可优化索引或增加sort_buffer_size。
- 慢查询数量（Slow_queries）：开启slow_query_log并设置long_query_time（如1秒），定期分析pt-query-digest输出结果。
3. 锁与等待分析
锁争用是常见性能问题根源，尤其在高并发更新场景。
- 行锁等待（Innodb_row_lock_waits）：该值增长快说明存在频繁锁竞争，配合SHOW ENGINE INNODB STATUS查看最近死锁信息。
- 元数据锁（MDL）阻塞：长事务或未提交事务会导致后续DDL卡住，可通过performance_schema.metadata_locks表定位。
- 复制延迟（Seconds_Behind_Master）：主从同步延迟可能由网络、IO或大事务引起，需单独监控。
4. SQL执行效率监控
真正拖慢系统的往往是少数低效SQL。
- 执行计划（EXPLAIN）：对慢查询使用EXPLAIN分析是否走索引、有无全表扫描、type是否为ALL或index。
- 扫描行数 vs 返回行数：如果Extra列出现Using filesort或Using temporary，通常意味着需要优化。
- 索引使用情况：通过sys.schema_unused_indexes等视图识别冗余索引，减少维护开销。
基本上就这些。定位MySQL性能瓶颈要从系统资源入手，再深入到连接、缓存、锁和SQL执行细节。建立常态化监控（如Prometheus+MySQL Exporter）能提前发现异常，避免故障发生。不复杂但容易忽略的是日常慢日志分析和定期指标趋势对比。
