整个事件的起源还要从笔者最近入职了一家区块链金融公司说起，公司业务发展比较迅猛，突破百万用户也是近在眼前。整个×××都在阿里云上运行，每天都能看到用户的不断增长，既兴奋又担忧，为什么这么说呢？
由于笔者入职的时候这里的业务就已经上线了，×××接过来之后，快速了解了所有的应用服务都是在Docker Swarm跑起来的，也包括MySQL数据库，以至于笔者有了迁库的想法：按照这种用户量发展下去，MySQL在容器中运行用不了多久肯定会撑不住。
笔者隐隐担忧起来，毕竟不想每天提心吊胆地做运维，所以立马重新规划了新的方案和大家一起探讨。最终，总监和相关技术负责人都敲定用RDS作为数据库新的方案，正所谓“天下武功，唯快不破”，于是我们立马动身干起来。
分析架构图
1、从入口层（CDN）→到安全层（WAF）→ 最后到达应用层 （ECS集群）；
2、Docker Swarm打通了ECS集群中的每台服务器，在每台ECS宿主机安装Docker Engine并部署了公司需要的应用服务和数据库（Nginx、PHP、Redis、MySQL等）；
3、MySQL容器通过宿主机的本地（目录）挂载到容器中实现数据持久化；
4、业务项目以PHP为主，PHP也是运行在容器中，通过PHP指定的配置文件连接到MySQL容器中。
其中一个库的docker-compose yaml文件，笔者就随便展示一下其中一个库的YAML文件，比较简单：
version: "3"services:
ussbao:
# replace username/repo:tag with your name and image details
image: 隐藏此镜像信息
deploy:
replicas: 1
restart_policy:
condition: on-failure
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: 隐藏此信息
volumes:
- "/data//mysql/db1/:/var/lib/mysql/"
- "/etc/localtime:/etc/localtime"
- "/etc/timezone:/etc/timezone"networks:
default:
external:
name: 隐藏此信息
从上面的信息可以看出来，每个库只运行了一个MySQL容器，并没有主从或读写分离的方案，而且也没有对数据库进行任何优化，数据库这样跑下去让笔者很担忧，正常来说，都会把数据库独立部署运行。
从上图可以看出，笔者只是把MySQL独立出来了，开通RDS实例来跑数据库，当然还开通了其它的一些服务（比如OSS、云Redis等），这些不是本文的重点，就没有画出来。Nginx和PHP服务还是在Docker Swarm中运行。本文只是对迁移后出了问题的库进行分享。
下面来看看迁移的方案：
开通RDS实例→备份SQL→导入到RDS→修改数据库配置文件→测试验证
1、根据业务量规划开通RDS实例，创建数据库和用户；
2、提前做好RDS白名单，添加允许访问RDS的IP地址；
3、MySQL Dump备份Docker中的MySQL;
4、把备份好的.sql文件导入到RDS中；
5、修改PHP项目的数据库配置文件；
6、清空PHP项目的缓存文件或目录；
7、测试验证；
8、RDS定时备份。
具体迁移细节就不展示了，笔者是在夜深人静的时候进行迁移操作的，确定大半夜没人访问我们的APP和网站了才开始干的。
我们的业务情况还有点像股市，是晚上12点不许操作和交易，第二天早上9点开盘，9点钟是并发的高峰期，就像朝阳大悦城上午开门一样，大批的顾客同时并发过来。
所以那天晚上在12点15分准时开干，按计划和提前准备的配置、命令、脚本进行操作。非常顺利地把Docker中运行的MySQL迁移到RDS上，好几个库的迁移不到半个小时就结束了，并且把网站和APP的流程都跑了一遍，也都是妥妥的，最终把提前准备好的备份脚本放在crontab中定时执行，可以来看下脚本内容：
#!/bin/bash#数据库IP
dbserver='*******'#数据库用户名
dbuser='ganbing'#数据库密码
dbpasswd='************'#备份数据库,多个库用空格隔开
dbname='db1 db2 db3'#备份时间
backtime=`date +%Y%m%d%H%M`
out_time=`date +%Y%m%d%H%M%S`#备份输出路径
backpath='/data/backup/mysql/'
logpath=''/data/backup/logs/'
echo "################## ${backtime} #############################"
echo "开始备份" #日志记录头部
echo "" >> ${logpath}/${dbname}_back.log
echo "-------------------------------------------------" >> ${logpath}/${dbname}_back.log
echo "备份时间为${backtime},备份数据库 ${dbname} 开始" >> ${logpath}/${dbname}_back.log
#正式备份数据库
for DB in $dbname; do
source=`/usr/bin/mysqldump -h ${dbserver} -u ${dbuser} -p${dbpasswd} ${DB} > ${backpath}/${DB}-${out_time}.sql` 2>> ${backpath}/mysqlback.log;
#备份成功以下操作
if [ "$?" == 0 ];then
cd $backpath
#为节约硬盘空间，将数据库压缩
tar zcf ${DB}-${backtime}.tar.gz ${DB}-${backtime}.sql > /dev/null
#删除原始文件，只留压缩后文件
rm -f ${DB}-${backtime}.sql
#删除15天前备份，也就是只保存15天内的备份
find $backpath -name "*.tar.gz" -type f -mtime +15 -exec rm -rf {} \; > /dev/null 2>&1
echo "数据库 ${dbname} 备份成功!!" >> ${logpath}/${dbname}_back.log
else
#备份失败则进行以下操作
echo "数据库 ${dbname} 备份失败!!" >> ${logpath}/${dbname}_back.log
fi
done
echo "完成备份"
echo "################## ${backtime} #############################"
到了1点钟，确定没问题后发通知到群里，发微信给领导表示已迁移完成，进行很顺利，然后笔者打车回家，睡觉。
其实这一夜笔者睡得也不踏实，到了早上8点半就醒了，因为我们9点开盘，会有大量的客户涌进，每天开始产生新的交易（买入和卖出），给大家看下截图：
果不其然，9点过后，笔者打开APP，一切正常，但点击切换几个界面后，就发现其中一个功能的请求超时了，一直在转，然后紧接着其它功能也超时了。
完了，出问题了。我赶紧开笔记本查问题，过了一会儿群里就开始沸腾了（反映好多客户打开APP都显示请求超时了），我的电话也立马响了，技术总监打来的，问我怎么回事，我说正在开笔记本排查。
这个时候，我要说明一下：运维人员此时需要冷静并且安静地处理问题，公司领导千万别催得太急，以免打乱处理人的思路。我们总监临场处理能力做得真是非常到位，马上跟我说不用担心上面压力，有他扛着，叫我只管排查和解决问题。
笔记本打开后，首先想到的就是RDS数据库出了问题，登录阿里云，进入RDS中的DMS数据管理控制台，一进去就傻眼了——CPU爆了！这么多连接数，如下图：
进入会话去看看，发现会话“炸锅了”，几百页的select都挤在ub_user_calculate这个表中，这个表是数据量相对大一些，目前这张表有200多万条数据：
自然反应就是去查看此表的结构，发现此表没有索引，被惊讶到了，竟然没有索引？！这......
然后笔者返回源数据库查看这张表，也发现没有索引，由此可以确定我导过来的这张表就是没有创建索引，如下图：
分析：当数据库中出现访问表的SQL没创建索引导致全表扫描，如果表的数据量很大，扫描大量的数据，执行效率过慢，占用数据库连接，连接数堆积很快达到数据库的最大连接数设置，新的应用请求将会被拒绝，导致故障发生。
赶紧把此事反应给开发负责人，表明问题根源找到了，会话锁死了，由其中的一张表没有索引而导致的，并询问需要给哪几个字段加索引，接着操作增加索引：
点击保存后，发现创建索引的SQL一直卡死着，如下图所示：
突然想起来还有一堆会话在那里，先Kill掉所有会话吧，不然索引肯定创建不了。然后又发现会话根本杀不完，如下图：
怎么办呢？会话杀不完……
没办法，先把访问入口切断吧，反正现在用户访问也超时，就果断先把域名停了，访问入口给切断了，然后再增加索引。
入口断了，索引也加上了，但发现CPU还下不去，如下图：
为了快速让CPU降下去，重启这个实例吧：
实例重启完后，CPU下去了，会话也下去了：
开启入口层的域名访问吧，再次观察现在的会话和CPU等状况，如下图：
这就对了，会话也正常了，随后通知领导业务恢复。
这是笔者后期补的一张图：再来看一下服务器CPU情况（迁移MySQL后的情况），明显逐渐好转。
使用like关键字时，前置%会导致索引失效。
使用null值会被自动从索引中排除，索引一般不会建立在有空值的列上。
使用or关键字时，or左右字段如果存在一个没有索引，有索引字段也会失效。
使用!=操作符时，将放弃使用索引。因为范围不确定，使用索引效率不高，会被引擎自动改为全表扫描。
不要在索引字段进行运算。
在使用复合索引时，最左前缀原则，查询时必须使用索引的第一个字段，否则索引失效；并且应尽量让字段顺序与索引顺序一致。
避免隐式转换，定义的数据类型与传入的数据类型保持一致。
参考：
https://help.aliyun.com/document_detail/52274.html?spm=a2c4g.11174283.6.812.ZGPyBQ
1、此次故障虽然是表没有索引造成的，但笔者是有责任的，没有挨个表检查一下表的结构；
2、通过此次故障也可以看出开发在设计表的时候真的要非常重视、注意细节；
3、之前在容器中运行的MySQL也时不时出现CPU瓶颈（比如CPU使用率偶尔会达到80%以上），笔者应该提前发现这些问题，彻底排查，找出问题根源所在，再进行迁库操作。
