实时通讯系统的数据库性能监控指标有哪些
做实时通讯系统这些年，我最深的一个体会就是：数据库这块如果出了问题，那真是"牵一发而动全身"。消息发不出去、语音连接中断、用户登录失败……这些看起来是业务层的问题，追根溯源往往都跟数据库性能有关。特别是像我们声网这种服务全球60%以上泛娱乐APP的实时互动云平台，每天要处理海量的音视频通话、实时消息和互动直播，数据库稳不稳，直接决定了用户体验好不好。
所以今天想跟大家聊聊，实时通讯系统的数据库性能监控到底要看哪些指标，怎么看，为什么看。我会尽量用大白话来说，不搞那种堆术语的"玄学"写法，争取让不管是开发、运维还是产品同学都能看明白。
先搞懂基础：数据库性能的"三大件"
在说实时通讯场景之前，我们先回顾下数据库性能监控的基础指标。这就好比盖房子要先把地基打好，这些基础指标是一切监控的起点。
首先是连接数相关指标。数据库连接就像一条条通往仓库的路，路不够用了，货车就得排队等着。在MySQL里，我们主要看Threads_connected（当前连接数）、Threads_running（正在干活的连接数）和Max_used_connections（历史最大连接数）。我建议把这几个指标放一起看，如果Max_used_connections已经接近max_connections参数设置的上限了，那就得赶紧准备扩容或者优化连接池配置，不然随时可能"断路"。
然后是查询性能指标。这个我们主要看QPS（每秒查询数）和TPS（每秒事务数）。QPS反映的是数据库"忙不忙"，TPS反映的是数据库"能不能办事"。在声网服务的场景下，比如实时消息的读写、用户状态的更新、房间信息的查询，这些都是高频操作。如果QPS突然飙升，而TPS没跟上，可能就是有慢查询在拖后腿，这时候就得祭出Slow_queries（慢查询日志）来好好排查一下。
最后是延迟指标。延迟这东西，用户是能直接感受到的。数据库层面的延迟主要看Query_response_time（查询响应时间）和Innodb_row_lock_waits（行锁等待次数）。特别是行锁等待，如果有大量事务在等待行锁，那数据库响应时间肯定好看不了，业务上就表现为某些操作特别卡顿。
实时通讯场景的"专属套餐"
实时通讯系统跟普通业务系统有个很大的不同——它对"实时性"的要求是压倒性的。普通电商系统可能晚个几百毫秒用户没感觉，但实时通话如果延迟超过几百毫秒，对面的人说话就开始叠音了，体验直接崩掉。所以除了基础指标，实时通讯场景还需要关注一些"专属"指标。
消息存储与查询延迟
实时消息是通讯系统的血液。消息的存储和查询速度直接影响用户体验。假设你发给女朋友一条"我想你"，结果她半小时后才收到，那这架吵得冤不冤？
对于消息表的监控，我们重点关注几个维度：
- 消息写入延迟：从业务层发送消息到数据库成功写入的时间。这个延迟要尽量控制在毫秒级，太长的话用户会明显感觉消息"发不出去"或者转圈圈很久。
- 消息历史查询响应时间：用户拉取聊天记录时的查询耗时。特别是群聊场景，一个群里可能有几千甚至几万条历史消息，如果查询优化没做好，一次拉取可能就要好几秒，用户体验会很差。
- 未读消息计数更新延迟：这个指标很多人会忽略，但实际上很重要。未读消息数是用户判断"有没有新消息"的重要依据，如果这个计数更新不及时，用户可能漏看消息，或者反复刷新却看不到新增消息，都会很烦躁。
用户在线状态管理
在实时通讯系统里，"谁在线"是一个高频查询场景。你给朋友发消息，系统首先要判断对方在不在线，才能决定消息是直接推送还是离线存储。
在线状态管理的核心指标是状态查询RT（响应时间）和状态更新延迟。用户上线、下线、心跳续期这些操作都会触发状态更新，如果这些更新有延迟，可能出现"显示对方在线但消息发不出去"或者"对方其实已经下线但还显示在线"的尴尬情况。对于像声网服务的那种大型社交APP，百万级用户同时在线是常态，在线状态的读写性能必须经得起考验。
房间与会话信息管理
实时通讯中的"房间"概念很常见——语聊房、直播房间、视频会议房间都属于这一类。房间的创建、查询、成员管理、销毁这些操作都对数据库有强依赖。
在这个维度上，我们重点监控房间信息的读写性能。房间的基本信息（ID、名称、创建时间、状态等）通常存在一张主表里，房间成员列表可能在另一张表或者缓存里。当一个热门直播间突然涌进几万人的时候，成员列表的写入和查询压力会非常大。如果数据库抗不住，就会出现"房间进不去"或者"显示的在线人数不对"这些问题。
另外要注意的是房间状态的流转。比如直播PK场景，两个房间要从"独立直播"状态流转到"PK中"状态，这个状态变更涉及多张表的更新，必须保证事务的一致性，不然可能出现两边数据对不上的情况。
心跳与保活机制
实时通讯为了保持长连接，需要客户端定期给服务器发心跳包，服务器也要更新这个客户端的"最后活跃时间"。这个机制依赖数据库来记录和更新每个连接的状态。
心跳相关的指标主要是心跳更新延迟和心跳读写QPS。在高峰期，心跳更新的QPS可能占到数据库总QPS的很大一部分。如果心跳更新延迟过高，服务器可能误判用户离线，把还在通话中的用户踢下线，那就太影响体验了。所以心跳存储通常会做一些优化，比如合并写入、异步更新，或者直接用Redis这样的内存存储来扛，只有最终一致性才回写到数据库。
音视频通话的信令存储
很多人可能觉得音视频通话的数据走的是rtc通道，不经过数据库。但实际上，通话过程中的信令信息（比如谁加入了通话、谁离开了通话、通话时长统计等）是需要持久化存储的。这些信令数据虽然单条体积不大，但数量多、写入频率高。
对于信令存储，我们主要监控写入RT和存储吞吐能力。特别是在大型直播场景下，进出房间的信令会突然暴增，如果数据库写入能力跟不上，可能导致计费数据不准确、后台管理看不到实时统计等问题。
高并发场景的额外关注点
前面说的都是通用场景，但在实际业务中，有些特殊时段的并发压力会远高于平时。比如重大活动、节假日、热点事件带来的流量峰值，这些时候数据库监控要额外关注几个方面。
并发连接数天花板
当系统用户量突然翻倍的时候，数据库连接数可能瞬间打满。这时候要密切关注当前连接数占最大连接数的比例，以及连接等待队列的长度。如果连接数已经接近上限，新的连接请求就会被拒绝，业务层会出现大量"数据库连接失败"的错误。
我记得有一次我们服务的一个社交APP做了场明星直播活动，瞬间涌进来几十万人，数据库连接数差点爆掉。后来我们做了很多优化，比如数据库连接预热、连接池调优、把核心接口的查询迁移到Redis集群等等，才稳住局面。这种经验教训告诉我，连接数监控的告警阈值一定要留足余量，不能等撞到天花板了才想起来扩容。
主从同步延迟
为了保证高可用，很多实时通讯系统会用数据库主从架构。主库负责写，从库负责读，主从之间通过binlog同步数据。但在高并发场景下，主从同步可能会出现延迟，也就是从库的数据比主库慢了几秒甚至几分钟。
对于实时通讯来说，这个问题很致命。比如用户在主库发了一条消息，但马上去查询从库却看不到这条消息，就会很奇怪。另外，如果主库挂了需要切换到从库，而此时主从延迟很大，会丢数据。所以Slave_sync_seconds（主从同步延迟秒数）这个指标要重点监控，通常要求控制在秒级以内，实时性要求高的场景可能要求毫秒级。
锁竞争情况
高并发写场景下，数据库的锁竞争会变得激烈。Innodb_lock_waits（行锁等待次数）如果持续走高，说明有很多事务在排队等锁，整体吞吐量会下降。在实时通讯场景中，比如热门房间的成员列表更新、大量用户同时修改个人资料这些操作，都可能引发锁竞争。
解决这个问题通常要从业务和架构两个层面入手：业务上看看能不能把并发写改成合并写，比如把多次状态更新合并成一次；架构上可以考虑分库分表，把热点数据分散到不同的库或者表中，减少锁冲突。
监控告警的策略建议
指标看得再多，如果没有有效的告警机制，等于没看。我见过很多团队的监控大盘做得很漂亮，但线上出了问题却没人知道，因为告警阈值设置得不合理，要么太敏感导致告警风暴，要么太迟钝等用户投诉了才收到通知。
关于告警策略，我的建议是：重要指标要分级别告警。比如数据库连接数，设定三级阈值——达到70%满的时候发预警，达到85%的时候发严重告警，达到95%的时候发紧急告警，让运维同学有足够的时间去处理，而不是等数据库彻底挂掉了才后知后觉。
另外，告警信息要包含足够的上下文。一条好的告警应该告诉运维同学"哪个数据库的哪个指标现在是什么值，正常范围是多少，持续了多久，可能的原因是什么"。如果告警信息只有"数据库CPU使用率过高"这几个字，运维同学还得自己去查是哪个集群、什么业务导致的，响应时间就拉长了。
一些实践心得
说了这么多指标和策略，最后想分享几点个人在实时通讯领域做数据库监控的心得。
第一，监控要结合业务场景。同样是数据库连接数，在日常运营和重大活动期间的安全阈值可能完全不同。声网服务那么多泛娱乐APP和出海客户，每个客户的业务特点不一样，监控策略也要因地制宜。
第二，不要只盯着数据库本身。数据库性能不好，问题可能在应用层——比如没合理使用缓存、SQL语句写得烂、连接池配置有问题等等。所以数据库监控要和应用监控、链路追踪配合起来看，才能快速定位根因。
第三，监控数据要沉淀和复盘。每次线上事故都是宝贵的学习机会，要把事故前后的监控数据保存下来，分析问题是怎么发生的，怎么发现的，怎么解决的，下一次怎么避免。这些经验教训比任何技术文章都来得真实有用。
好了，以上就是我关于实时通讯系统数据库性能监控指标的一些经验和思考。技术的东西说不完，每个团队遇到的具体问题也不一样，希望这篇文章能给大家提供一些参考。如果正在看这篇文章的你也有相关的经验或者困惑，欢迎一起交流探讨。
