CDNK博客
关于“阿里云CPU使用率（不推荐）”这一说法，可能存在误解或信息不完整。我们来详细解释一下：
一、阿里云CPU使用率本身是重要监控指标
CPU使用率是衡量ECS实例性能和资源利用情况的核心指标之一，并不是“不推荐”使用的指标。相反，在运维和成本优化中，它是非常关键的参考数据。
✅ CPU使用率的用途包括：
- 性能监控：判断服务器是否过载。
- 容量规划：决定是否需要升级实例规格。
- 故障排查：高CPU可能意味着程序异常、DDoS攻击或配置不当。
- 成本优化：长期低使用率说明资源浪费，可降配节省费用。
二、“不推荐”可能指的是什么？
虽然CPU使用率很重要，但“不推荐”可能是针对以下几种误用或过度依赖的情况：
❌ 不推荐仅看平均CPU使用率
- 问题：平均值掩盖了峰值波动。例如，平均10%但每分钟有几秒飙到100%，可能导致服务卡顿。
- 建议：结合最大值、P95/P99分位值分析。
❌ 不推荐将CPU作为唯一扩容依据
- 问题：有时候性能瓶颈在磁盘IO、网络带宽或内存，而非CPU。
- 建议：综合监控内存、磁盘IO、网络等指标。
❌ 不推荐忽视突发型实例（如t系列）的CPU积分机制
- 突发性能实例（如t5、t6）：平时限制CPU使用率，靠“CPU积分”来获得短时高性能。
- 监控CPU使用率时，还需关注 CPU积分余额 和 CPU使用上限。
- 如果只看使用率，可能误判为“负载不高”，但实际上受限于积分不足无法提升性能。
- 结论：对于突发型实例，单独看CPU使用率容易误导，因此“不推荐仅依赖CPU使用率”。
三、正确使用建议
| 场景 | 建议 |
|---|---|
| 普通通用型实例（如c系列、g系列） | 推荐监控CPU使用率，结合报警设置（如持续>80%告警） |
| 突发型实例（如t5/t6） | 不推荐仅看CPU使用率，需同时关注 CPU积分余额 和 CPU基准性能 |
| 性能优化 | 结合应用日志、APM工具（如ARMS）、系统负载（load average）综合分析 |
| 自动伸缩 | 使用CloudMonitor指标，可配置基于CPU的弹性伸缩策略 |
四、如何查看更准确的数据？
- 登录 阿里云控制台 → 云监控（CloudMonitor）
- 查看 ECS 实例的：
- CPU使用率（平均、最大）
- CPU积分余额（针对t系列）
- 系统负载（Load）
- 内存使用率（需安装插件）
- 使用 ARMS 或 SLS 进行应用级性能分析
✅ 总结
“阿里云CPU使用率（不推荐）”这个说法并不准确。
CPU使用率是重要指标，但不能孤立看待，尤其是在使用突发型实例时，必须结合CPU积分等机制综合判断。
✅ 正确做法是：
- 推荐使用CPU使用率，但要结合实例类型和业务场景；
- 不推荐仅凭CPU使用率做决策，尤其是对t系列实例。
如果你看到“不推荐”，很可能是指“不要单独依赖CPU使用率”，而不是说它没用。
如你有具体场景（如t5实例卡顿），欢迎补充，我可以进一步分析。