分析思路
重点从集群任务、系统资源、集群状态及变量三方面进行分析。
1、集群任务分析：
重点对并发任务数较高、资源使用率较高的集群进行分析；
定期抽取集群任务趋势数据、审计日志，分析任务数趋势、重点观察高并发任务数时点及趋势，分析不同类型/用户等维度的任务分布情况、任务总体的耗时情况；
定期对TOP任务(超时SQL、大SQL)进行分析优化；
不定期对特定应用、用户反馈的脚本等进行专项分析优化；
主要分析内容包括：
1)任务趋势分析
2)任务分类统计分析
3)TOP任务分析
4)专项任务分析
集群任务数趋势可通过集群监控系统获取，SQL任务统计数据通过审计日志获取，需要部署相关的监控及设置审计日志归档，此处不冗述。
2、系统资源分析：
部署nmon监控，定期抽取集群节点的nmon日志，重点观察CPU使用率趋势、磁盘Disk Busy趋势、Swap使用率趋势，看是否存在瓶颈。
3、集群状态及变量分析：
定期分析，重点观察集群线程数、堆内存使用率的趋势，针对性优化。
分析总结
分析结束后，需要输出集群优化分析记录，主要内容包括：集群应用场景、集群任务并发情况、集群任务耗时情况、系统资源使用情况、集群优化举措，举例如下：
1、集群业务及资源使用情况
6点至14点集群较活跃，9点至12点任务数较大，约在100至150之间，少数时点会超过150接近180，其他时段任务数基本在50以下；
SELECT任务占大头，全天约700万，其次是insert（66万）和delete（19万），gbinst1用户任务占绝对多数，99.8%的SELECT在3秒以内，超过60秒的很少，90%的INSERT在3秒以内，93%的DELETE在3秒以内；
CPU使用率平均约25%，最大约90%，6点至12点CPU使用率较高，有少数时点接近90%，DiskBusy最高不超过60%，其他资源无明显瓶颈；
2、集群性能分析及优化建议
业务场景偏向高频、高并发小数据量操作，除了相对简单的统计查询（较集市集群而言），还有一些单表频繁增删改的场景，集群IO资源是关键，当IO资源不足时，增删改业务容易变慢积压。
建议的优化方法如下：
降低gbinst1等用户的Insert/delete/update执行频率，优化单条insert/delete/update为攒批模式。
大部分查询SQL使用了多表关联、union、order by等运算，过于复杂，高并发场景下会占用过多CPU资源。对于高并发、高响应要求的场景，根据业界经验，应当尽量简化SQL（最好是单表、如能避免排序最佳）。
尽量减小表的数据规模，以尽量较少查询复杂度，降低SQL的资源消耗，从而增加并发能力。
部分表规模太大，也会消耗过多的计算资源，应尽量减小单表数据量，定期清理历史数据，或按账期分拆建表。
