一、问题诊断与资源监控
当阿里云服务器出现CPU持续满载时，首要任务是通过云监控服务分析CPU使用率趋势，结合top、htop等工具实时观察进程状态。建议同时检查Nginx访问日志和数据库慢查询记录，定位异常请求或低效任务。
- CPU使用率峰值时段
- 进程级资源消耗TOP10
- 数据库连接池使用率
二、硬件资源配置优化
根据业务负载特征选择实例规格：计算密集型场景建议升级到计算优化型ECS，内存密集型应用推荐选用内存优化型实例。弹性伸缩服务可配置自动扩容策略，应对突发流量。
- 登录ECS控制台选择”变更实例规格”
- 在负载均衡控制台配置SLB分发策略
- 设置ESSD云盘实现存储性能优化
三、应用程序性能调优
代码层面应重点优化算法复杂度，避免嵌套循环和递归滥用。引入Redis缓存高频访问数据，减少数据库查询压力。异步任务队列可分离耗时操作，提升请求响应效率。
- 算法优化：降低30%-50%计算耗时
- 缓存命中率提升至85%+
- 线程池配置优化减少上下文切换
四、安全防护与弹性扩展
配置安全组规则限制非必要端口访问，启用DDoS基础防护应对恶意攻击。通过镜像快照实现业务无缝迁移，结合自动伸缩组实现资源动态调整。
- 创建自定义镜像备份系统环境
- 设置CPU使用率≥80%触发扩容
- 配置健康检查确保实例可用性
通过资源监控、配置升级、代码优化和安全加固的立体化方案，可有效解决阿里云CPU跑满问题。建议采用云监控+弹性扩展的组合策略，在保障业务稳定性的同时优化资源成本。
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