MySQL SkyWalking 剧本杀 若不是SkyWalking，MySQL的这个锅都没人背了》终章

MySQL | SkyWalking 剧本杀：《若不是SkyWalking，MySQL的这个锅都没人背了》-终章

深夜的运维室

墙上的时钟指向凌晨2:17，办公室里只剩下我和几台嗡嗡作响的服务器，咖啡杯已经空了第三次，我的眼皮开始打架，突然，警报声划破寂静——生产环境的订单服务响应时间飙升至5秒以上，客户投诉电话已经打爆了客服热线。

"又来了..."我揉了揉太阳穴，熟练地打开监控面板，CPU、内存、磁盘IO看起来都正常，但就是慢，慢得让人抓狂，上周刚背过这个锅，运维总监的眼神我现在还记得——"数据库问题，你们DBA自己解决"。

但这次,我决定不再当背锅侠。

第一幕：迷雾重重的数据库

我打开了MySQL的慢查询日志,满屏的SELECT语句让我头皮发麻，这些查询看起来都很简单，不应该这么慢啊？

"难道是索引问题？"我检查了表结构，索引明明都在。

"连接数爆了？" show processlist显示连接数在合理范围内。

"锁等待？" information_schema.innodb_trx也没有异常。

正当我准备再次认命背锅时,突然想起上周部署的SkyWalking——这个被我们戏称为"运维侦探"的APM工具。

第二幕：SkyWalking的蛛丝马迹

打开SkyWalking的拓扑图,一条鲜红的异常链路立刻吸引了我的注意，订单服务的调用链显示：80%的请求都卡在了一个看似简单的商品查询接口上。

"奇怪，这个接口直接查MySQL，没有中间件啊..."

深入查看Trace详情,真相开始浮出水面：

1. 每次查询平均耗时200ms,不算太糟
2. 但调用频率高得离谱——每分钟超过2000次
3. 更诡异的是,这些调用来自...用户服务？

"用户服务为什么要频繁查询商品信息？"我皱起眉头，这明显是架构设计问题。

第三幕：代码里的"幽灵循环"

叫醒了睡眼惺忪的开发小哥,我们一起翻看用户服务的代码，终于，在一个不起眼的工具类里发现了这段"杰作"：

public List<UserDTO> getUsersWithFavoriteProducts(List<Long> userIds) {
    return userIds.stream().map(id -> {
        User user = userRepository.findById(id);
        // 为每个用户查询其收藏的商品信息
        List<Product> products = productService.getProducts(user.getFavoriteIds());
        user.setFavoriteProducts(products); // 这里导致了N+1查询问题
        return convertToDTO(user);
    }).collect(Collectors.toList());
}

问题找到了：这个"优雅"的流式操作在批量查询用户时，为每个用户单独发起了一次商品查询，当用户量达到1000时，就会产生1000次MySQL查询！

第四幕：谁才是真正的凶手？

SkyWalking的证据板上已经拼凑出完整的故事：

1. 促销活动导致用户服务调用量激增
2. 用户服务的N+1查询问题被放大
3. 大量重复查询压垮了MySQL
4. 订单服务因为共享同一个MySQL实例而受影响

最讽刺的是,数据库其实一直很健康——它只是被迫处理了大量本可以避免的查询。

第五幕：翻案与救赎

有了SkyWalking提供的铁证,我们迅速采取了行动：

1. 紧急修复：重写方法为批量查询，将1000次查询减少到1次
2. 架构优化：将用户收藏数据迁移到Redis缓存
3. 隔离部署：为订单服务配置独立的数据库实例
4. 监控增强：在SkyWalking中为这类问题设置专项告警

系统恢复正常时,天已经亮了，但这次，我终于可以理直气壮地在事故报告上写下根本原因："用户服务的N+1查询问题导致数据库过载"，而不是含糊的"数据库性能问题"。

终章：不再背锅的侦探

一周后的复盘会上,当开发团队质疑"为什么又是数据库问题"时，我默默打开了SkyWalking保存的历史Trace，清晰的调用链和耗时统计让会议室瞬间安静。

"看来...这次确实是我们代码的问题。"开发主管终于承认。

走出会议室时,运维总监拍了拍我的肩："以后多靠这些数据说话，别老是自己背锅。"

我笑了笑,看向监控大屏上SkyWalking的界面——这个沉默的侦探，终于还了MySQL一个清白。

后记：三个月后，我们基于SkyWalking的指标建立了全链路压测体系，类似的问题在代码审查阶段就能被发现，而MySQL，终于可以安心地做它最擅长的工作——存储数据，而不是背锅。