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解决因字段过长使MYSQL数据解析超时导致线上CPU告警问题

news 来源：原创 2025/8/24 3:55:42

1.首先发生CPU告警占有率到98.8%

2.DBA找到最终的原因是这条SQL导致

select * from trade_order_sku_071 where order_id in ( 'P760205793431071471' ) and user_id in ( '67d9158c000000000e0134ff' );”

3.观察系统指标，发现CPU和网络同时飙升，同时网络出口带宽最高峰接近2GB/s。

4.使用EXPLAIN分析执行计划没问题，扫描了99行。ref查询，使用了key。

5.发现问题 attribute(属性) 只找到了一行，发现attribute字段特别长，并且是JSON字段

6.查看表结构

attribute(属性)字段是json结构

7.并发复现该问题使用32并发就将cpu拉满抓取火焰图查看CPU到底消耗在哪里了？

8.如何修复？

1.业务表示这个字段无法拆分，先暂时不考虑这个修复方式。

2.业务有上下游关系，QPS也只能暂时限流，不能保证100%流量不增加，潜在的风险还是存在。

3.短期能不能修改成text或者blob，然后再数据库不进行解析，当成一个string存储？那就再线下环境进行验证。

4.长期来看，select大字段肯定要治理掉。

9.解决办法

验证将JSON修改为BLOB

alter table trade_order_sku_071 MODIFY COLUMN attribute BLOB;

10.最终效果

更改前

1.进行压测，QPS可以提升到1078了。

2.网络使用的localhost2GB/s 80%的CPU都消耗在了将结果集按照json格式进行序列化上了。

更改后

再次进行压测，QPS可以提升到3600了。

此时的网络使用的localhost已经10GB/s了，差不多到了瓶颈。可以看到一半的CPU都在网络侧了。

将 trade_order_sku_071 表中的 attribute 列从 JSON 类型修改为 BLOB 类型，主要是为了优化查询性能，特别是在处理包含大量数据的字段时。

🧩 `JSON` 与 `BLOB` 类型的区别

✅ `JSON` 类型的特点：

结构化存储：MySQL 的 JSON 类型会将数据转换为内部的二进制格式，便于快速访问文档元素。 (MySQL开发者专区)
自动验证：插入的数据会进行 JSON 格式的验证，确保其合法性。
支持函数操作：可以使用如 JSON_EXTRACT() 等函数对数据进行操作。(Database Administrators Stack Exchange)
索引支持：通过生成列（Generated Columns）和函数索引，可以对 JSON 字段中的特定路径建立索引，从而提高查询性能。 (SitePoint)

✅ `BLOB` 类型的特点：

原始二进制存储：BLOB 类型将数据以原始二进制形式存储，不进行任何解析或验证。
更少的存储开销：由于不包含额外的元数据，BLOB 类型在存储大数据时可能更为高效。
查询限制：无法直接使用 JSON 函数对 BLOB 类型的数据进行操作。

🚀 为什么将 `attribute` 列改为 `BLOB` 能提升查询性能？

减少解析开销：使用 JSON 类型时，MySQL 在查询时需要解析 JSON 结构，尤其是在使用 JSON 函数时，这会增加 CPU 负载。而 BLOB 类型存储的是原始数据，查询时无需解析，降低了 CPU 使用率。
降低存储开销：JSON 类型的数据在存储时会包含额外的元数据，用于支持其结构化特性。这些元数据会增加存储空间的使用。相比之下，BLOB 类型仅存储原始数据，减少了存储空间的占用。
提升查询效率：在某些情况下，尤其是当不需要对 JSON 数据进行解析或操作时，使用 BLOB 类型可以避免不必要的处理步骤，从而提高查询效率。

⚠️ 注意事项

功能限制：将字段类型改为 BLOB 后，无法使用 JSON 函数对其进行操作。如果需要对数据进行结构化查询或操作，可能需要在应用层进行解析。
索引限制：BLOB 类型的字段无法直接建立索引，这可能影响基于该字段的查询性能。
数据迁移：在修改字段类型前，建议备份数据，并确保应用程序能够正确处理新的数据类型。

✅ 总结

将 attribute 列从 JSON 类型修改为 BLOB 类型，适用于以下场景：

数据主要用于存储和检索，且不需要在数据库层进行解析或操作。
希望减少数据库的 CPU 和存储开销，提升查询性能。

然而，若需要在数据库层对数据进行结构化查询或操作，仍建议使用 JSON 类型，并结合生成列和索引优化查询性能。

如果您需要进一步的帮助，例如如何在应用层解析 BLOB 类型的 JSON 数据，或如何在数据库层优化 JSON 字段的查询性能，请随时提出。

3.将 MySQL 表中的 `attribute` 列从 `JSON` 类型修改为 `BLOB` 类型，会对查询行为和性能产生以下影响：

数据存储与解析方式的变化

JSON 类型：MySQL 会对 JSON 类型的数据进行解析和验证，确保其格式正确，并在内部以特定的结构存储。这种结构支持对 JSON 数据的字段进行索引和查询。
BLOB 类型：BLOB 是一种二进制大对象类型，MySQL 不会对其内容进行解析或验证。数据以原始二进制形式存储，数据库无法直接理解其结构。

查询性能的变化

使用 JSON 类型时：当查询包含大型 JSON 字段时，MySQL 需要解析整个 JSON 数据，以便进行格式验证和字段提取。这会增加 CPU 的负担，尤其是在处理大字段或高并发查询时，可能导致查询性能下降。
使用 BLOB 类型时：将字段改为 BLOB 后，MySQL 不再解析其内容，查询时直接读取原始二进制数据。这减少了 CPU 的解析开销，提升了查询性能，尤其是在只需要读取整个字段而不需要解析其内容的场景中。

功能性的变化

JSON 类型的优势：支持使用 JSON 函数（如 JSON_EXTRACT、JSON_CONTAINS 等）进行字段查询和操作，可以对 JSON 数据的内部结构进行索引和筛选。
BLOB 类型的限制：无法使用 JSON 函数对字段内容进行操作，数据库无法识别其内部结构，限制了对数据的查询和操作能力。

适用场景的变化

适合使用 JSON 类型的场景：需要对 JSON 数据的内部字段进行查询、筛选或索引的应用场景。
适合使用 BLOB 类型的场景：只需要存储和检索整个字段内容，而不需要对其内部结构进行操作的场景，如日志存储、文件内容存储等。

总结

将 attribute 列从 JSON 类型改为 BLOB 类型，可以提升查询大型字段时的性能，减少 CPU 的解析负担。但同时也失去了对 JSON 数据结构的操作能力。因此，是否进行此更改应根据具体的应用需求权衡性能和功能性的取舍。

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