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通过以前对mysql的操作经验，先将mysql的配置问题排除了，查看msyql是否运行正常，通过查看mysql data目录里面的*.err文件(将扩展名改为.txt)记事本查看即可。如果过大不建议用记事本了，容易死掉，可以用editplus等工具。
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简单的分为下面几个步骤来解决这个问题：
1、mysql运行正常，也有可能是同步设置问题导致
2、如果mysql运行正常，那就是php的一些sql语句导致问题发现，用root用户进入mysql管理
mysql -u root -p
输入密码
mysql:show processlist 语句，查找负荷最重的 SQL 语句，优化该SQL，比如适当建立某字段的索引。
通过这个命令我看到原来是有人恶意刷搜索，因为dedecms搜索后面调用搜索最高的词，导致很多人用工具刷这个，而且是定时有间隔的，所以将这个php程序改名跳转都方法解决了。
当然如果你的确实是sql语句用了大量的group by等语句，union联合查询等肯定会将mysql的占用率提高。所以就需要优化sql语句，网站尽量生成静态的，一般4W ip的静态网站，mysql占用率几乎为0的。所以这对于程序员的经验是个考虑。尽量提高mysql性能 (MySQL 性能优化的最佳20多条经验分享)
下面是豆芽收集的文章，大家都可以参考下
MYSQL CPU 占用 100% 的现象描述
早上帮朋友一台服务器解决了 Mysql cpu 占用 100% 的问题。稍整理了一下，将经验记录在这篇文章里
朋友主机(Windows 2003 + IIS + PHP + MYSQL )近来 MySQL 服务进程 (mysqld-nt.exe) CPU 占用率总为 100% 高居不下。此主机有10个左右的 database, 分别给十个网站调用。据朋友测试，导致 mysqld-nt.exe cpu 占用奇高的是网站A，一旦在 IIS 中将此网站停止服务，CPU 占用就降下来了。一启用，则马上上升。
MYSQL CPU 占用 100% 的解决过程
今天早上仔细检查了一下。目前此网站的七日平均日 IP 为2000，PageView 为 3万左右。网站A 用的 database 目前有39个表，记录数 60.1万条，占空间 45MB。按这个数据，MySQL 不可能占用这么高的资源。
于是在服务器上运行命令，将 mysql 当前的环境变量输出到文件 output.txt：
d:\web\mysql mysqld.exe --help output.txt
发现 tmp_table_size 的值是默认的 32M，于是修改 My.ini, 将 tmp_table_size 赋值到 200M:
d:\web\mysql notepad c:\windows\my.ini
[mysqld]
tmp_table_size=200M
然后重启 MySQL 服务。CPU 占用有轻微下降，以前的CPU 占用波形图是 100% 一根直线，现在则在 97%~100%之间起伏。这表明调整 tmp_table_size 参数对 MYSQL 性能提升有改善作用。但问题还没有完全解决。
于是进入 mysql 的 shell 命令行，调用 show processlist, 查看当前 mysql 使用频繁的 sql 语句：
mysql show processlist;
反复调用此命令，发现网站 A 的两个 SQL 语句经常在 process list 中出现，其语法如下：
SELECT t1.pid, t2.userid, t3.count, t1.date
FROM _mydata AS t1
LEFT JOIN _myuser AS t3 ON t1.userid=t3.userid
LEFT JOIN _mydata_body AS t2 ON t1.pid=t3.pid
ORDER BY t1.pid
LIMIT 0,15
调用 show columns 检查这三个表的结构 :
mysql show columns from _myuser;
mysql show columns from _mydata;
mysql show columns from _mydata_body;
终于发现了问题所在：_mydata 表，只根据 pid 建立了一个 primary key，但并没有为 userid 建立索引。而在这个 SQL 语句的第一个 LEFT JOIN ON 子句中：
LEFT JOIN _myuser AS t3 ON t1.userid=t3.userid
_mydata 的 userid 被参与了条件比较运算。于是我为给 _mydata 表根据字段 userid 建立了一个索引：
mysql ALTER TABLE `_mydata` ADD INDEX ( `userid` )
建立此索引之后，CPU 马上降到了 80% 左右。看到找到了问题所在，于是检查另一个反复出现在 show processlist 中的 sql 语句：
SELECT COUNT(*)
FROM _mydata AS t1, _mydata_key AS t2
WHERE t1.pid=t2.pid and t2.keywords = '孔雀'
经检查 _mydata_key 表的结构，发现它只为 pid 建了了 primary key, 没有为 keywords 建立 index。_mydata_key 目前有 33 万条记录，在没有索引的情况下对33万条记录进行文本检索匹配，不耗费大量的 cpu 时间才怪。看来就是针对这个表的检索出问题了。于是同样为 _mydata_key 表根据字段 keywords 加上索引:
mysql ALTER TABLE `_mydata_key` ADD INDEX ( `keywords` )
建立此索引之后，CPU立刻降了下来，在 50%~70%之间震荡。
再次调用 show prosslist，网站A 的sql 调用就很少出现在结果列表中了。但发现此主机运行了几个 Discuz 的论坛程序， Discuz 论坛的好几个表也存在着这个问题。于是顺手一并解决，cpu占用再次降下来了。(2007.07.09 附注：关于 discuz 论坛的具体优化过程，我后来另写了一篇文章，详见：千万级记录的 Discuz! 论坛导致 MySQL CPU 100% 的 优化笔记 )
解决 MYSQL CPU 占用 100% 的经验总结
增加 tmp_table_size 值。mysql 的配置文件中，tmp_table_size 的默认大小是 32M。如果一张临时表超出该大小，MySQL产生一个 The table tbl_name is full 形式的错误，如果你做很多高级 GROUP BY 查询，增加 tmp_table_size 值。
对 WHERE, JOIN, MAX(), MIN(), ORDER BY 等子句中的条件判断中用到的字段,应该根据其建立索引 INDEX。索引被用来快速找出在一个列上用一特定值的行。没有索引，MySQL不得不首先以第一条记录开始并然后读完整个表直到它找出相关的行。表越大，花费时间越多。如果表对于查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要考虑所有数据。如果一个表有1000行，这比顺序读取至少快100倍。所有的MySQL索引(PRIMARY、UNIQUE和INDEX)在B树中存储。
根据 mysql 的开发文档:
索引 index 用于：
快速找出匹配一个WHERE子句的行
当执行联结(JOIN)时，从其他表检索行。
对特定的索引列找出MAX()或MIN()值
如果排序或分组在一个可用键的最左面前缀上进行(例如，ORDER BY key_part_1,key_part_2)，排序或分组一个表。如果所有键值部分跟随DESC，键以倒序被读取。
在一些情况中，一个查询能被优化来检索值，不用咨询数据文件。如果对某些表的所有使用的列是数字型的并且构成某些键的最左面前缀，为了更快，值可以从索引树被检索出来。
假定你发出下列SELECT语句：
mysql SELECT * FROM tbl_name WHERE col1=val1 AND col2=val2；
如果一个多列索引存在于col1和col2上，适当的行可以直接被取出。如果分开的单行列索引存在于col1和col2上，优化器试图通过决定哪个索引将找到更少的行并来找出更具限制性的索引并且使用该索引取行。
我们知道redo log包括 buffer和log file的部分，这里的innodb_log_file_size是配置log file的大小的。
innodb_log_file_size这个选项是设置 redo 日志（重做日志）的大小。这个值的默认为5M，是远远不够的，在安装完mysql时需要尽快的修改这个值。如果对 Innodb 数据表有大量的写入操作，那么选择合适的 innodb_log_file_size 值对提升MySQL性能很重要。然而设置太大了，就会增加恢复的时间，因此在MySQL崩溃或者突然断电等情况会令MySQL服务器花很长时间来恢复。
由于事务日志相当于一个写缓冲，而小日志文件会很快的被写满，这时候就需要频繁地刷新到硬盘，速度就慢了。如果产生大量的写操作，MySQL可能就不能足够快地刷新数据，那么写性能将会降低。
大的日志文件，另一方面，在刷新操作发生之前给你足够的空间来使用。反过来允许InnoDB填充更多的页面。对于崩溃恢复 – 大的重做日志意味着在服务器启动前更多的数据需要读取，更多的更改需要重做，这就是为什么崩溃恢复慢了。
如果不配的后果：默认是5M，这是肯定不够的。
最后，让我们来谈谈如何找出重做日志的正确大小。
幸运的是，你不需要费力算出正确的大小，这里有一个经验法则：在服务器繁忙期间，检查重做日志的总大小是否够写入1-2小时。你如何知道InnoDB写入多少，使用下面方法可以统计60秒内地增量数据大小：
mysql show engine innodb status\G select sleep(60); show engine innodb status\G
Log sequence number 4631632062
...
Log sequence number 4803805448
mysql select (4803805448-4631632062) 60/1024/1024;
+--------------------------------------+
| (4803805448-4631632062) 60/1024/1024 |
+--------------------------------------+
| 9851.84017181 |
+--------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
在这个60s的采样情况下，InnoDB每小时写入9.8GB数据。所以如果innodb_log_files_in_group没有更改(默认是2，是InnoDB重复日志的最小数字)，然后设置innodb_log_file_size为10G，那么你实际上两个日志文件加起来有20GB，够你写两小时数据了。
更改innodb_log_file_size的难易程度和能设置多大取决于你现在使用的MySQL版本。特别地，如果你使用的是5.6之前的版本，你不能仅仅的更改变量，期望服务器会自动重启。
好了，下面是步骤：
1、在my.cnf更改innodb_log_file_size
2、停止mysql服务器
3、删除旧的日志,通过执行命令rm -f /var/lib/mysql/ib_logfile*
4、启动mysql服务器 – 应该需要比之前长点的时间，因为需要创建新的事务日志。最后，需要注意的是，有些mysql版本(比如5.6.2)限制了重做日志大小为4GB。所以在你设置innodb_log_file_size为2G或者更多时，请先检查一下MySQL的版本这方面的限制。
一般来说应用与数据库之间的网络交互所需的资源并不是非常大，所以这个环境遇到瓶颈的可能并不是非常大。但是在分布式的集群环境中，各个数据库节点之间的网络环境经常会称为系统的瓶颈。
比较常见的场景如 MySQL Cluster 或者是 Oracle RAC 环境中，节点之间的数据交换网络环境的优劣可能直接影响到系统的整体处理能力，因为在节点间会存在大量的数据交换，都是依赖网络传输来完成。
MySQL 5.5引入了缓冲实例作为减小内部锁争用来提高MySQL吞吐量的手段。在5.5版本这个对提升吞吐量帮助很小，然后在MySQL 5.6版本这个提升就非常大了，所以在MySQL5.5中你可能会保守地设置innodb_buffer_pool_instances=4，在MySQL 5.6和5.7中你可以设置为8-16个缓冲池实例。设置后观察会觉得性能提高不大，但在大多数高负载情况下，它应该会有不错的表现。对了，不要指望这个设置能减少你单个查询的响应时间。这个是在高并发负载的服务器上才看得出区别。比如多个线程同时做许多事情。
5.7、8.0 下INNODB_BUFFER_POOL_INSTANCES默认为1，若mysql存在高并发和高负载访问，设置为1则会造成大量线程对BUFFER_POOL的单实例互斥锁竞争，这样会消耗一定量的性能的。
pool_instances 可以设置为cpu核心数，它的作用是：
1）对于缓冲池在数千兆字节范围内的系统，通过减少争用不同线程对缓存页面进行读写的争用，将缓冲池划分为多个单独的实例可以提高并发性。可以类比为 java中的 ThreadLocal 线程本地变量 就是为每个线程维护一个buffer pool实例，这样就不用去争用同一个实例了。相当于减少高并发下mysql对INNODB_BUFFER缓冲池的争用。
2）使用散列函数将存储在缓冲池中或从缓冲池读取的每个页面随机分配给其中一个缓冲池实例。每个缓冲池管理自己的空闲列表， 刷新列表， LRU和连接到缓冲池的所有其他数据结构，并受其自己的缓冲池互斥量保护。
1.当我们请求mysql服务器的时候,MySQL前端会有一个监听,请求到了之后,服务器得到相关的SQL语句,执行之前(虚线部分为执行),还会做权限的判断
2.通过权限之后,SQL就到MySQL内部,他会在查询缓存中,看该SQL有没有执行过,如果有查询过,则把缓存结果返回,说明在MySQL内部,也有一个查询缓存.但是这个查询缓存,默认是不开启的,这个查询缓存,和我们的Hibernate，Mybatis的查询缓存是一样的,因为查询缓存要求SQL和参数都要一样,所以这个命中率是非常低的（没什么卵用的意思）。
3.如果我们没有开启查询缓存,或者缓存中没有找到对应的结果,那么就到了解析器,解析器主要对SQL语法进行解析
4.解析结束后就变成一颗解析树,这个解析树其实在Hibernate里面也是有的,大家回忆一下,在以前做过Hibernate项目的时候,是不是有个一个antlr.jar。这个就是专门做语法解析的工具.因为在Hibernate里面有HQL，它就是通过这个工具转换成SQL的,我们编程语言之所以有很多规范、语法,其实就是为了便于这个解析器解析,这个学过编译原理的应该知道.
5.得到解析树之后,不能马上执行,这还需要对这棵树进行预处理,也就是说,这棵树,我没有经过任何优化的树,预处理器会这这棵树进行一些预处理,比如常量放在什么地方,如果有计算的东西,把计算的结果算出来等等...
6.预处理完毕之后,此时得到一棵比较规范的树,这棵树就是要拿去马上做执行的树,比起之前的那棵树,这棵得到了一些优化
7.查询优化器，是MySQL里面最关键的东西,我们写任何一条SQL,比如SELECT * FROM USER WHERE USERNAME = toby AND PASSWORD = 1,它会怎么去执行?它是先执行username = toby还是password = 1?每一条SQL的执行顺序查询优化器就是根据MySQL对数据统计表的一些信息,比如索引,比如表一共有多少数据,MySQL都是有缓存起来的,在真正执行SQL之前,他会根据自己的这些数据,进行一个综合的判定,判断这一次在多种执行方式里面,到底选哪一种执行方式,可能运行的最快.这一步是MySQL性能中,最关键的核心点,也是我们的优化原则.我们平时所讲的优化SQL,其实说白了,就是想让查询优化器,按照我们的想法,帮我们选择最优的执行方案,因为我们比MySQL更懂我们的数据.MySQL看数据,仅仅只是自己收集到的信息,这些信息可能是不准确的,MySQL根据这些信息选了一个它自认为最优的方案,但是这个方案可能和我们想象的不一样.
8.这里的查询执行计划,也就是MySQL查询中的执行计划,比如要先执行username = toby还是password = 1
9.这个执行计划会传给查询执行引擎,执行引擎选择存储引擎来执行这一份传过来的计划,到磁盘中的文件中去查询,这个时候重点来了,影响这个查询性能最根本的原因是什么?就是硬盘的机械运动,也就是我们平时熟悉的IO,所以一条查询语句是快还是慢,就是根据这个时间的IO来确定的.那怎么执行IO又是什么来确定的?就是传过来的这一份执行计划.(优化就是制定一个我们认为最快的执行方案,最节省IO,和执行最快)
10.如果开了查询缓存,则返回结果给客户端,并且查询缓存也放一份。
增加线程缓存大小
连接管理器线程处理服务器监听的网络接口上的客户端连接请求。连接管理器线程将每个客户端连接与专用于它的线程关联，该线程负责处理该连接的身份验证和所有请求处理。因此，线程和当前连接的客户端之间是一对一的比例。确保线程缓存足够大以容纳所有传入请求是非常重要的。
MySQL提供了许多与连接线程相关的服务器变量：
线程缓存大小由thread_cache_size系统变量决定。默认值为0（无缓存），这将导致为每个新连接设置一个线程，并在连接终止时需要处理该线程。如果希望服务器每秒接收数百个连接请求，那么应该将thread_cache_size设置的足够高，以便大多数新连接可以使用缓存线程。可以在服务器启动或运行时设置max_connections的值。
还应该监视缓存中的线程数（Threads_cached）以及创建了多少个线程，因为无法从缓存中获取线程（Threads_created）。关于后者，如果Threads_created继续以每分钟多于几个线程的增加，请考虑增加thread_cache_size的值。
使用MySQL show status命令显示MySQL的变量和状态信息。这里有几个例子：
Monyog线程缓存监测
Monyog提供了一个监控线程缓存的屏幕，名为“线程”。与MySQL线程相关的服务器变量映射到以下Monyog指标：
Monyog线程屏幕还包括“线程缓存命中率”指标。这是一个提示线程缓存命中率的指标。如果值较低，则应该考虑增加线程缓存。在状态栏以百分比形式显示该值；它的值越接近100％越好。
如果这些指标的值等于或超过指定值，则可以将每一个指标配置为发出警告和/或严重警报
