如何监控数据库系统性能?

说实话，数据库性能监控这事儿，我刚开始接触时也是一头雾水。记得有次线上系统突然变慢，整个技术团队手忙脚乱排查了半天，最后发现是因为一个不起眼的慢查询把数据库拖垮了。从那以后我就明白，监控数据库性能不能等到问题发生了才去救火，得提前做好预防。现在我的团队每天上班第一件事就是查看数据库的各项指标，这已经成为我们雷打不动的习惯。

监控指标：从基础到深入

数据库性能监控其实是个循序渐进的过程。刚开始我们只关注CPU使用率、内存占用这些基础指标，后来发现光看这些远远不够。比如有次MySQL的CPU使用率明明很正常，但业务系统就是卡得要命，后来才发现是磁盘I/O瓶颈导致的。现在我们会同时监控连接数、查询吞吐量、锁等待时间这些更深层的指标，这样才能真正把握数据库的健康状况。

说到具体的数据，我们发现在业务高峰期，如果数据库的QPS（每秒查询次数）超过5000，或者平均响应时间超过10毫秒，就得立即介入优化了。这些数字听起来可能有点抽象，但在实际业务中，它们直接关系到用户体验——用户可不会管你后台发生了什么，他们只在乎页面加载快不快。

监控工具的选择与使用

市面上监控工具那么多，该怎么选呢？我们团队用过Prometheus+Grafana这套组合，也试过商业化的Datadog。说实话，没有绝对的好坏，关键看适不适合你的技术栈。如果是初创公司，我建议先用开源的Prometheus，它的生态真的很丰富，各种数据库的exporter都有。但如果你需要更强大的告警和协作功能，商业工具可能更省心。

不过工具再强大，也得会用才行。我记得刚开始用监控系统时，设置了太多告警规则，结果每天收到几十条告警邮件，最后大家都麻木了。现在我们就聪明多了，只对关键指标设置告警，而且会根据业务时段调整阈值——比如双十一期间，我们对数据库性能的容忍度就会适当放宽。

实战中的监控策略

监控数据库性能最难的是什么？我觉得不是技术实现，而是如何制定有效的监控策略。我们曾经犯过一个错误：把所有的监控重点都放在了读写频繁的核心表上，结果有次系统出问题，是因为一个很少被访问的日志表发生了锁等待。这件事让我们意识到，监控要全面，不能有盲区。

现在我们的做法是分级监控：核心业务表实时监控，普通表定时采样，日志类表每天检查一次。这样既保证了重点，又不会给监控系统带来太大压力。另外，我们还会定期做压力测试，模拟业务高峰期的场景，提前发现潜在的性能瓶颈。

说到底，数据库性能监控不是一蹴而就的，需要在实践中不断调整和完善。每个业务场景都不一样，别人的最佳实践未必适合你。重要的是建立起持续改进的意识，让监控真正成为保障系统稳定运行的”眼睛”。