云现在这么火热，云数据库也是数据库界的一件大事，从技术的客户角度来讲，云最大的本质是资源和服务的共享模式，让同一个优质资源（包括软硬件和专家经验）可以同时服务更多的客户，减少资源的空置浪费，提升服务的时间效率，让客户得到按需的成本实惠。在这里先抛开服务不说，来讲一下资源部份，一个云数据库运行所需要的资源分为如下几层：

    • CPU资源，虽然有些地方不能共享，比如中断调用等，但用户的CPU是可以良好地进行隔离的，中断调用也基本上和用户的行为成正比，因此可以理解成CPU是具备良好隔离性的，可以理解成不共享的资源，是可以较好解决的，除非是出于成本目的极度共享。
    • 内存资源，内存一般无法共享，因为内存共享会影响物理机的稳定性，会影响服务质量，可以理解成不共享的资源。当然中间也有准确控制内存使用的难点。
    • 网络资源，可以分为两类资源，一类是硬件层面的流量，可以通过多块网卡来保持足够的流量带宽，或者进行高效的流量控制；另一类是TCP通信方面的软资源，比如TCP的缓存、连接数等等。因为还需要CPU及操作系统内核的协助，也受制于软资源的限制，更受制于上联的交换机，因此网络资源本质是一个充分共享，难以隔离的资源，在云上是需要极度关注的。
    • IO资源，从Linux/Unix的本质来讲，网络资源也是IO资源，在这里我们先分开，这里讲的IO资源特指数据存储相关的IO行为。有物理层面的资源，比如多块磁盘，或不同响应速度的磁盘；也有操作系统层面的软资源，比如VFS路径、卷管理方式、软硬件Raid模式等。在现有的云体系中，IO也是一个充分共享，难以隔离的资源，也是云上需要极度关注的点。

    一个MySQL实例上的网络行为有哪几类呢？可以分为以下10类：

    • 正常业务流入量，指的是发送SQL语句或传入参数所需数据引起的流入量，应当在Receive Bytes统计中。
    • 正常业务流出量，指的是发送SQL语句执行结果引起的流出量，应当在Send Bytes统计中。
    • Binlog发送量，当实例作为Master时，可以允许多个备实例或其他第三方Binlog阅读工具（例如mysqlbinlog等）来读取增量日志，这块在源生的版本中没有流量控制，因此这部份流量也不可忽视。
    • Binlog接收量，当作为Slave时，可以从一个或多个备库接受增量Binlog，这块在源生的版本中没有流量控制，因此这部份流量也不可忽视。
    • Redo Log发送量，POLARDB基于物理日志进行复制，Primry需要向Replica来发送增量的物理日志，以进行内存数据回放同步。
    • Redo Log接收量，POLARDB基于物理日志进行复制，Replica需要从Primary来接收增量的物理日志，以进行内存数据回放同步。
    • Slow Log收集，部份用户会将Slow Query的阀值设置得比较低，并且会实时功批量收集Slow Log中的信息，极端情况下会引起不少的流量。
    • Audit SQL收集，如果要实时或批量收集审计日志，视审计级别及数据库的压力，也可能会产生不少的网络流量。
    • 秒级监控数据，为了分析问题都会收集较高频度的性能数据，视频率和收集数据的全面程度，也会产生不少的网络流量。
    • 备份恢复任务，由备份或恢复任务所引起的流量，也会给网络带来一定的压力。

    一个MySQL实例上的存储IO行为有哪几类呢？可以分为以下18类：

    • 数据读操作，指将数据页从磁盘读取到数据缓存的操作。
    • 数据写操作，指将数据缓存脏页从缓存中刷到磁盘持久化（Checkpoint）或释放缓存引起的写操作。
    • 文件同步操作，MySQL支持非Direct IO操作，因此需要定期或准实时地将操作系统的文件缓存刷到磁盘上，以进行数据的持久化。
    • Redo Log写操作，数据库事务日志的写操作。
    • Redo Log同步操作，MySQL支持非Direct IO操作，因此需要定期或准实时地将操作系统的文件缓存刷到磁盘上，以进行数据的持久化。
    • Binlog写操作，在开启Binlog的情况下，会生成逻辑日志，当遇到大事务时，还会引发瞬间的IO高峰。
    • Binlog同步操作，MySQL Binlog不支持Direct IO操作，因些需要定期或准实时地将操作系统的文件缓存刷到磁盘上，以进行数据的持久化。
    • Binlog清理操作，清理大文件也会引发一定的IO，或影响可用内存。
    • Relay Log写操作，备库从主库接受Binlog增量数据，以Relay Log的方式保存进行续续同步。
    • Relay Log同步操作，MySQL Relay Log不支持Direct IO操作，因些需要定期或准实时地将操作系统的文件缓存刷到磁盘上，以进行数据的持久化。
    • Relay Log清理操作，清理大文件也会引发一定的IO，或影响可用内存。
    • 磁盘排序操作，当有大的结果集需要排序时，因为内存不是无限的，可能会用到额外的磁盘空间。
    • SQL中间结果，当有复杂SQL需要生成中间表时，因为内存不是无限的，可能会用到额外的磁盘空间。
    • Slow Log，部份用户会将Slow Query的阀值设置得比较低，可能引发较大的IO写出量。
    • Audit SQL，开启审计日志后，视数据库的压力和审计的粒度，可能会引发较大的IO写出量。
    • 监控数据，取决于监控数据是否选用落地的方案（一般都会选择落地的方案，以防性能数据丢失）。
    • 备份恢复，备份和恢复操作引起的IO量不可忽视。
    • Swap读写，当内存不够用，需要用到Swap区域时，也会产生大量的读写操作。

    由于网络和IO是云上难隔离的点，在排查和分析问题时，需要充分考虑到所有的这些点引起的干扰，以便找到各类类问题的根源，特别是多实例相互干扰的场景。