问： 为什么300的并发能把支持最大连接数4000数据库压死？
买了一台数据库，最大连接数的参数是 4000，看起来很棒！但是 cpu 和内存并不咋好！是 2c4g的超低配制。
但是想着反正业务量也不大，不如先扛着，等业务量上来再进行升配！
没过多久，进行一次小量的营销活动。粗略计算想了下，大约3-4台应用服务器就没问题了；然后再考虑下数据库，应该没有问题。
考虑到数据库没问题的原因有二：
1. 应用服务器数量少，对数据库压力不会太大；
2. 每个应用都设置了最大连接池限制，单台一般不会超过100的连接，与4000的并发连接指标还差很远；
活动开始后，开始一切都很正常，应用服务器监控正常，前端响应正常。以为一切尽在掌握之中，结果却是一场灾难！
前端页面响应越来越慢了，监控应用服务器却一点压力没上来！我知道是数据库出问题了！
于是，直接开了个db客户端查看情况，自己试着运行了直sql，响应的确很慢，但是也能几十秒内返回；所以我数粗浅的结论是，应用响应会很慢，但是应该能响应完整！
其实，我想错了。
其一，前端访问是有超时限制的，超过一段时间后，会自行断开连接，所以后端超级卡顿时，前端用户侧是会无法提供服务的！
其二，除去前端会有超时限制断开外，应用api也会在一段时间没有收到数据库响应后，超时断开返回，然而数据库对断开请求则可能收不到，从而继续保持操作运行；从而应用服务器会再次发起下一个请求，从而使连接超过应用设置的连接池大小，进一步挑战db极限；所以，前端仍然是不能正常服务的。
回到前面数据库问题，为什么在还远低于最大连接数的情况下，db就开始不工作了呢？
其实，db的运行指标，不止有最大连接数一个！cpu，内存，磁盘，网络 都是其运行指标，这些指标都会限制其能力！
第一层，磁盘io。
指标专业名词：IOPS；因为所有的数据都是存储在磁盘的，所以，在高并发的场景下，一定会受到磁盘能力的限制，普通磁盘 sata 可能只有7-10M/s 的能力，只要要求加载的数据远远大于这个速度，磁盘瓶颈就出来了。当然了，磁盘读取后，结果是会缓存到内存的，所以又和内存有关了！
第二层，内存。
磁盘读取出来的数据必定会放到内存进行数据运算处理，然后才能得到结果。内存的速度当然是特别快了，咱们不考虑它这方面的能力问题。但是，速度再快，没有内存空间就没办法了，就像上面的配置 4g 的内存其实稍微几个大点的数据查询，基本就装满了。而且，在一次查询完成后，还要负责将结果缓存起来。当内存运行不够的时候，cpu会进行磁盘的swap操作，将需要运算的数据换入内存，从而保证运算正常进行，但是这个操作就很慢了，从而导致正常的查询都变得缓慢起来。（索引会稍微好点，因其数据量比较小，内存swap概率也低）。 所以，低配内存将是一大致命弱点，不要期望太高；
第三层，cpu。
其实整个过程的调度都是由cpu来运筹帷幄的。只是，cpu运算速度往往都会很快，所以我们把它稍微放后点！因为前面磁盘和内存，导致cpu会不停地运算操作。另外，由于外部请求大量涌入，导致cpu要进行多线程的维护，即会有大量上下文切换，这个切换增加了cpu压力，同时也使请求的响应变差，cpu也就越来越高，直到彪升到90+%，连操作系统的调度都很困难了。所以，只会雪上加霜地，降低请求的处理能力，从而导致db直接假死！可能只有重启才能解决问题了！
第四层，网络层。
一般来说，只要数据库和应用是部署在一个内网里，那么，网络一般不会限制能力（非绝对）；但是对于一些远程数据库，就直接要小心了，比如一个数据包就是3M+，那么如果是 10Mb/s 的带宽，仅能传输3-4个数据包，从而使响应能力完全限死；所以，数据库一般需要部署内网机房，或者买云数据库时，最好在同一区。网络层一般我们可以忽略，但是要知道这里的原理！
最后，我们来讨论下，mysql中的最大连接数到底是什么？
1. 查看最大连接数
show variables like ‘%max_connections%‘
2. 修改最大连接数
set GLOBAL max_connections = 200;
那么，最大连接是什么原理呢？
一般对于处理快速的情况下，每个连接进来后，会从mysql的线程池中取出线程来处理任务。但是当线程不够用的时候，它会创建新的线程池来处理。
所以，并发连接数越大，则往往意味着mysql的线程会越多（不一定是一对一）；线程越多意味着上下文切换将越频繁，cpu压力越大，服务器性能越差。所以，合理设置最大连接数，使服务器处于高效状态，是一个优化方向！
查看线程相关的状态变量：
SHOW STATUS LIKE ‘Threads%‘;
那么问题来了，为什么阿里云上的rds设置了这么高的最大连接数呢？我估计，他是为了兼容最快速和最小数据量的并发连接情况，而设置的。自己可以压测下！
综上，四个指标。只要有一个成为瓶颈，其他指标也就失去了意义！
其实真正有过mysql调优经验的同学，深入理解过mysql，上面这些问题自然明白。而不明白的同学，则要多多实践才行！
一句话总结：纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行！
原文：https://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/10674270.html