记一次线上查询问题排查

在实际应用中，查询慢是一个常见的问题，需要通过逐步排查来找到根本原因。在这篇文章中，我们将介绍如何解决查询慢的问题，并分享我们的实际案例。

事件的背景：

因某些原因我们需将服务从阿里云的华南区迁移至华东区，为避免问题，选择的服务器及MySQL配置均与原集群相同。

发现问题：

迁移后验证时发现某个页面查询耗时过长，达到了7s+，对比原集群耗时为700ms。

排查问题：

由于程序并没有变更，所以排查方向定位为服务器及组件配置问题。

首先对比两侧数据库表结构及索引情况，未发现问题。

接着对比两边数据库参数，完全相同。

查找慢SQL，数据库中并没有慢SQL存在。

定位具体sql，在两边的库分别执行，老库耗时0.02s，新库耗时0.05-0.1s。虽然慢一些，但没有觉得有太大问题，并不是主因。

 排查后定位到以下问题

第一个问题是存储类型。我们的新数据库磁盘使用的是SSD，而旧数据库使用的是ESSD PL1云盘。我们升级为ESSD PL1云盘后，查询时间降低为2.X秒。通过升级存储类型，我们解决了这个问题。

问题解决了一部分，但是差异还是很大。

详细查看了查询逻辑（外包商的项目），发现其中有一段查询在循环中执行了100多次。在排查问题期间，我们增加了日志，发现新服务效率不同于老服务，老服务普遍在2-4毫秒，而新服务在15-20毫秒。 

第二个问题是可用区配置。我们的新服务器和新数据库都在杭州，但不在同一个可用区。服务器可用区为J，数据库可用区为K。这导致查询网络延迟变大，而由于原程序逻辑问题（一次查询交互100次以上，小延时变大延时），扩大了这个影响。通过在同一区域申请实例来验证，我们发现可以解决当前问题，保持与老服务效果相同。

第三个问题是程序逻辑问题。我们的程序逻辑导致一次查询需要交互100次以上，这是导致查询速度慢的原因之一。我们需要优化代码以解决这个问题。

总之，通过以上排查过程，我们找到了查询变慢的三个主要原因，并已经解决了其中的两个。对于第三个原因，我们需要进一步优化代码来提高查询效率。这样，我们可以让服务恢复正常，并为用户提供更好的体验。

在排查查询慢的问题时，可以按照以下步骤进行：

1. 确定问题范围：首先需要确定查询慢的问题具体在哪个模块或者功能上，是否所有的查询都慢，还是只有特定的查询慢。可以通过日志或者监控等手段来获取这些信息。

2. 确定问题时间：在确定问题的范围后，需要进一步确定问题出现的时间段，以便更精确地定位问题。可以通过日志或者监控等手段来获取这些信息。

3. 确定问题原因：在确定问题的时间和范围后，需要进行进一步的排查，确定问题的具体原因。可以从以下几个方面入手：

   • 网络问题：查询慢可能是由于网络延迟或者带宽限制等问题引起的。可以通过ping命令或者traceroute命令等工具来检查网络连接情况，以确定是否存在网络问题。

   • 系统资源问题：查询慢可能是由于系统资源不足导致的，例如CPU占用过高、内存不足等问题。可以通过top命令等工具来查看系统资源的使用情况。

   • 数据库问题：查询慢可能是由于数据库自身问题引起的，例如索引不当、查询语句不优化等问题。可以通过explain命令来分析查询语句的执行计划，以确定是否存在数据库问题。

4. 解决问题：在确定问题的原因后，需要进行相应的解决方案。例如，如果是网络问题，可以考虑调整网络架构或者增加带宽等措施；如果是系统资源问题，可以考虑增加硬件资源或者优化程序代码等措施；如果是数据库问题，可以考虑优化索引或者查询语句等措施。

综上所述，查询慢的问题可能由多个因素引起，需要针对具体问题进行相应的排查和解决方案。