Hologres Diagnosis Cpu

⚠️ 执行前就绪检查（所有诊断步骤之前完成）：

1. 已 pip install hologres-cli，且 hologres status 能连通目标实例（连接哪个实例 / 库由当前 profile 决定，可用 --profile <name> 切换）。
2. 云监控 AK/SK 已就绪（hologres metric config 专用配置，或 profile 通用 AK/SK，或默认凭证链）。
3. export HOLOGRES_SKILL=hologres-diagnosis-cpu，便于事后审计。

完整就绪细节（安装 / 凭证优先级 / RAM 权限 / 前缀判定 / 时间格式）见 references/preconditions.md。

Hologres CPU 使用率诊断

按「云监控水位 → 宏观定性 → 分布定位 → 查询归因 → 后台干扰」自动化归因 CPU 异常（打满 / 持续高位），输出结构化 Markdown 诊断报告。

输入参数

数据库由当前 profile 的 database 决定，无需也无法在命令上指定 --db-name；如需换库用 hologres config set database <db> 或 --profile <name>。

时间窗口约束

CPU 诊断只分析 最近 30 天内、且跨度不超过 7 天 的数据。校验规则（按顺序执行）：

1. 30 天有效期：start_time 必须满足 start_time >= current_time - 30d（hg_query_log 默认保留 30 天）。若早于 30 天前，拒绝执行并提示：

   ⚠️ 诊断时间范围超出 hg_query_log 保留期（30 天），请重新指定 start_time >= {30天前日期}。

2. 7 天跨度上限：若 end_time - start_time > 7天，使用 AskUserQuestion 工具引导用户收窄：

   AskUserQuestion:
     question: "当前时间跨度超过 7 天，CPU 诊断只能分析最近 30 天内的 7 天范围数据。请选择要分析的时间窗口："
     options:
       - label: "最近 7 天"
         description: "分析 end_time 前 7 天的数据"
       - label: "最近 3 天"
         description: "分析 end_time 前 3 天的数据"
       - label: "最近 1 天"
         description: "分析 end_time 前 1 天的数据"
   

   按用户选择重设 start_time = end_time - N天；若用户用 "Other" 自填，校验跨度 ≤ 7 天且 ≥ 30 天前。

时间窗口长度决定「短周期 / 长周期」分支：<24h 短周期，>24h 长周期。

hologres-cli 约定

• 元仓 / PG 系统表查询统一用 hologres sql run --no-limit-check "<SQL>"（聚合诊断无需 LIMIT 保护）。
• 云监控指标用 hologres metric query <metric> --instance-id <id> --start-time <s> --end-time <e> --period <p>（区间）/ hologres metric latest <metric> --instance-id <id> --period <p>（最新点）；instanceId 由 CLI 自动注入，无需手填 --dimensions。
• 指标名前缀（standard_ / warehouse_ / ...）不会被 CLI 自动添加，需由「前置：实例类型判定」结果拼进 metric 名（见 preconditions §5）。
• 连接层已自动 SET hg_computing_resource = 'serverless'；来源标记由 export HOLOGRES_SKILL 注入 application_name，无需 在 SQL 里手写 SET ... 前缀。
• 输出 digest / query_id / query 时必须保留完整内容，禁止 使用 left() / substr() / ::char(N) / ... 截断；长 SQL 换行展示。
• 独立的指标 / SQL 命令可在同一轮并行下发以加速。

诊断主流程

前置：实例类型自动判断
  └── hologres instance-manage get → data.Instance.InstanceType → {prefix}（见 preconditions §5）

Stage 1 — CPU 水位采集 + 状态分级（per warehouse）
  ├── 🔴 持续打满 / 🟠 持续高位 → Stage 2
  └── 🟢 安全平稳 / ⚪ 低水位   → 直接出健康报告

Stage 2 — 四象限归因（独立命令并行）
  ├── Q1 宏观定性：业务增长 vs 异常瓶颈
  ├── Q2 分布定位：全局高 vs 局部高
  ├── Q3 查询归因：大 Query / 长 Query / 锁竞争 / 高频小 Query
  └── Q4 后台干扰：Compaction 写放大 / DDL 变更

Stage 3 — 综合输出 Markdown 诊断报告

前置 — 实例类型自动判断

hologres instance-manage get

从返回 JSON 的 data.Instance.InstanceType 映射出 {prefix}（Warehouse→warehouse_、Standard→standard_、Follower→follower_、Serverless→serverless_、Shared→shared_）。后续所有指标名的 {prefix} 均由此确定。

Stage 1 — 水位采集与分级

详见 references/cpu-water-level.md。

下发 hologres metric query {prefix}cpu_usage --instance-id {instance_id} --start-time {start_time} --end-time {end_time} --period 60，按 warehouse 粒度对照 🔴/🟠/🟢/⚪ 分级表。任一 warehouse 命中 🔴/🟠 进入 Stage 2。

Stage 2 — 四象限归因

详见 references/quadrant-attribution.md。每个象限内的独立命令并行下发：

• Q1：CMS 取 {prefix}query_qps、{prefix}dml_rps、{prefix}query_latency，判定 正常增长 / 异常瓶颈 / 拥塞。
• Q2：CMS 取 {prefix}cpu_usage_by_worker + hg_worker_info SQL + pg_stat_activity SQL，判定 物理倾斜（shard 数偏差）或 局部热点（单 worker CPU）。
• Q3：hg_query_log 按 cpu_time_ms Top-10；pg_stat_activity 长查询；pg_locks 锁链；digest 高频小查询。
• Q4：CMS 取 {prefix}compaction_duration / {prefix}compaction_num + hg_query_log DDL 审计（过滤 bitmap_columns / dictionary_encoding_columns / clustering_key）。基线激增 > 50% 且邻近属性 DDL → 写放大。

Stage 3 — 输出报告

套用 references/report-template.md 的 Markdown 骨架，所有占位符必须用真实查询结果填充，不得编造。

执行指导

执行顺序：

0. hologres instance-manage get —— 取一次，确定 {prefix}。
1. Stage 1 —— {prefix}cpu_usage 时序 → 状态分级。 2.（若 🔴/🟠）Stage 2 —— 在同一轮内并行下发 Q1 + Q2 + Q3 + Q4 中相互独立的命令。
2. Stage 3 —— 汇总出报告。

错误处理（CLI 返回结构化错误，按 retryable 字段决定）：

References

注意事项

1. hologres.hg_query_log 默认保留 30 天、单次最多返回 10000 条；查询必须带 query_start 范围条件，避免全表扫描。
2. 元仓 SQL 不要对 query_start 套 to_char(...) 等表达式条件（无法走索引）。
3. 云监控 period 推荐 60（细粒度）或 300（长周期）；跨度大时用 300 减少数据点。
4. 时间格式建议 ISO-8601（2025-05-19T10:00:00）；hologres metric 对无时区 ISO 串按 UTC 解析，北京时间可显式带 epoch 毫秒或注意时区换算。
5. digest 字段自 V2.2 起支持，低版本实例为空，需降级为按 query 文本聚合。
6. cpu_usage_by_worker 等 Worker 粒度指标在多 Warehouse 场景下需结合 warehouse dimension 过滤。
7. 所有 hologres metric / hologres sql run 返回 JSON：SQL 结果在 data.rows，云监控数据点在顶层数组（datapoint 含 timestamp / Average / Maximum / Minimum 等）。
8. 健康评分与状态仅供参考，根因以四象限累积证据为准。