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kingbase-load-spike-forensics 扮演 KingbaseES（金仓）DBA 专家 + 操作系统专家 + 网络专家 + 存储专家，对给定的一段可疑时间窗口做数据库负载飙升的多维取证分析。KingbaseES 默认采用 PG 兼容模式，因此 pg_stat_activity / pg_stat_database / pg_stat_bgwriter / pg_locks / pg_stat_replication / pg_stat_user_tables 等系统视图与 PostgreSQL 12 高度一致，可直接复用；同时金仓在 sys_catalog 下提供一套独立的 sys_stat_* 动态性能视图（sys_stat_sql / sys_stat_sqltime / sys_stat_sqlio / sys_stat_sqlwait / sys_stat_sqlcount / sys_stat_wait / sys_stat_waitaccum / sys_stat_wal_buffer / sys_stat_dbtime / sys_stat_dmlcount / sys_stat_instevent / sys_stat_instlock / sys_stat_instio / sys_stat_msgaccum）和 AWR 风格的 sys_stat_metric_history / sys_stat_sysmetric / sys_stat_sysmetric_history / sys_stat_sysmetric_summary 自动快照仓库（依赖 sys_kwr 扩展开启），可作为本次窗口取证的核心证据来源。触发条件：用户给出一个时间段并提到'负载飙升'、'CPU飙高'、'load average 很高'、'数据库卡顿'、'突然变慢'、'连接数暴涨'、'慢查询突增'、'IO打满'、'内存暴涨/OOM'、'那段时间发生了什么'、'帮我排查一下这段时间的金仓'、'金仓复盘一次故障'、'故障根因分析'、'金仓 RCA'，或提供了金仓日志/系统日志/连接串并希望定位问题根因。即使用户只说'昨晚2点到3点金仓数据库很慢，帮我查查为什么'或'金仓这段时间是不是出问题了'，也应使用本 skill。本 skill 覆盖金仓数据库日志、统计信息视图、扩展插件（sys_stat_statements / sys_stat_sql 聚合视图 / aut
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KingbaseES 负载飙升多维取证分析
给定一个时间窗口，综合金仓数据库日志、统计视图、动态性能视图、操作系统、存储、网络六大维度的证据，重建负载飙升的时间线，溯源根本原因，评估影响面，并给出可落地的规避建议。输出一份可直接用于故障复盘（RCA）的 Markdown 报告。
KingbaseES 适配要点 ：金仓默认采用 PG 兼容模式 ，pg_stat_activity / pg_stat_database / pg_stat_bgwriter / pg_locks / pg_stat_replication / pg_stat_wal_receiver / pg_stat_progress_vacuum / pg_stat_user_tables / pg_stat_user_indexes 与 PostgreSQL 12 高度一致，可直接复用；同时金仓在 sys_catalog 下提供了一套远超 PG 默认能力 的动态性能视图（见下文 Step 2 的 KB-extra 部分），可在不依赖外部监控系统的情况下回溯历史负载分布。
核心原则
先假设"确有其事"，再用证据证伪或证实 — 不要预设结论，时间窗口内也可能是正常业务高峰。每一条结论必须有至少一个维度的原始证据支撑，标注证据来源（文件+行号/视图+采集时间）。时间对齐是第一优先级 — 数据库日志、OS 日志、监控采集点的时区/时钟可能不一致，必须先确认 SHOW timezone、SHOW log_timezone、服务器 timedatectl 输出，将所有证据换算到同一时区后再建时间线。区分"症状"与"病因" — CPU 飙高、连接数暴涨往往是下游症状；锁等待、IO 饱和、autovacuum 风暴、计划变化、连接风暴（thundering herd）才是常见病因。工作流程按"由外到内、由表及里"收窄。只读取证，不做变更 — 本 skill 只执行只读诊断命令（SELECT、日志 grep、sar/vmstat/iostat 读取），不修改数据库参数、不重启服务、不 kill 进程。如需干预，在报告"规避建议"中给出方案供人工审批执行。证据链闭环 — 最终报告必须能回答：什么时候开始 → 最先出现异常的维度是什么 → 传导路径是什么 → 影响了哪些库/表/应用 → 什么时候恢复/是否仍在持续 → 下次如何提前发现或避免。KB 特有的"免费午餐" ：金仓默认运行的 KshMain 后台进程是金仓快照助手（Kingbase Snapshot Helper，等价 Oracle MMON），它会按固定 interval 把累计型动态性能视图里的数据写入 sys_catalog.sys_stat_metric_history / sys_stat_sysmetric_history（AWR 仓库）。该仓库就是金仓版的"过去某个时间点慢在哪"的金标准证据 ，远比事后查 pg_stat_* 快照更可靠。如果该仓库为空，意味着 sys_kwr 扩展未启用或 interval 间隔尚未触发，应在规避建议里要求开启。
前置要求
数据库访问 ：具备 sys_monitor（PG 兼容角色，等价 pg_monitor）或 superuser 权限的只读账号，用于查询 pg_stat_* 与 sys_catalog.sys_stat_* 视图；若时间窗口已过去，PG 视图多为累计值/当前快照，需结合日志与 AWR 历史仓库做时间切片。日志访问权限 ：读取 KingbaseES 日志目录（SHOW log_directory / SHOW data_directory，默认相对 data_directory 的 sys_log/ 子目录）以及操作系统日志（/var/log/messages、journalctl、
dmesg
kubectl logs
crictl logs
金仓默认行为 ：
log_destination = stderr、logging_collector = on、log_filename = kingbase-%Y-%m-%d_%H%M%S.log —— 按小时切分日志文件（可在 postgresql.conf 调整）；log_min_duration_statement = -1 —— 默认不记录慢 SQL ，必须显式打开才能在日志里看到慢查询（这是金仓默认比 PG 更保守的一处）；sys_stat_statements 扩展默认开启（v1.11），等价 pg_stat_statements，可直接查询；KWR 自动快照 默认未开启或 interval 较长，需 DBA 显式配置 sys_kwr 扩展。
已装/建议安装的扩展 （不存在则在报告中注明"该维度证据缺失"，不要臆造）：
sys_stat_statements（SQL 级性能画像，几乎必备，等价 pg_stat_statements）KB 强烈推荐 ：sys_stat_sql / sys_stat_sqltime / sys_stat_sqlio / sys_stat_sqlwait —— 金仓独有的 SQL 聚合视图，把 pg_stat_statements + pg_stat_kcache + 等待事件三类信息合在一张表里，是金仓取证的核心证据，比 PG 默认视图强大得多。sys_kwr + sys_ksh —— 金仓 AWR / ASH 等价物，开启后 sys_stat_metric_history 等会自动按 interval 落库。auto_explain（若开启，日志中会有慢 SQL 的执行计划，是排查计划突变的关键证据）
操作系统工具 ：sar（sysstat 包）、iostat、vmstat、ss、netstat、journalctl、dmesg。KingbaseES 同样常部署在麒麟/CentOS/UOS 等操作系统上，请用对应的包管理工具安装。
前提确认 ：向用户确认或从上下文中提取——目标时间窗口（含时区）、数据库版本 SELECT version();、部署形态（单机/主从/RWC/云托管，云托管上很多 OS 层命令不可执行，需改用云监控 API 或控制台指标）、是否有历史监控系统可查（Prometheus/Grafana/云监控）。
连接约定
用户明确提供的连接参数（host/port/user/password/dbname）；
环境变量 PGHOST PGPORT PGUSER PGPASSWORD PGDATABASE（即使 KingbaseES 手册把这些变量写作 KINGBASE_*，本 skill 继续沿用 PG 风格 ）；
缺省值：PGHOST=127.0.0.1 PGPORT=5432 PGUSER=kingbase PGPASSWORD=123456 PGDATABASE=kingbase。
工作流程
Step 0：锚定时间窗口与环境画像
确认时间窗口起止时间及时区，统一换算为数据库服务器本地时间和 UTC 两套时间戳，后续所有证据都同时标注两套时间避免时区错位。
采集环境画像：
SELECT version();
SHOW server_version;
SHOW data_directory;
SHOW log_directory;
SHOW log_filename;
SHOW timezone;
SHOW log_timezone;
SHOW shared_buffers;
SHOW max_connections;
SHOW checkpoint_timeout;
SHOW max_wal_size;
SHOW autovacuum;
SHOW track_io_timing;
SHOW sysaudit.log;
SHOW sysmac.log;
SELECT extname, extversion FROM pg_extension
WHERE extname IN ('sys_stat_statements' ,'sys_kwr' ,'sys_ksh' ,'sysaudit' ,'sysmac' ,'sys_hm' );
SELECT name, setting FROM pg_settings
WHERE name IN ('track_sql' ,'track_instance' ,'track_real_stats' ,'track_wait_timing' );
关键 ：金仓在 PG 兼容 track_* 之上又增加了一组 track_sql / track_instance / track_real_stats 控制 KB-extra 视图（sys_stat_sql 等）的采集。如果这些 GUC 保持默认 off，即使 sys_stat_statements 有数据，sys_stat_sql / sys_stat_wait / sys_stat_sqlwait 等仍会返回 0 行——这不是脚本问题，需要在规避建议里要求打开。
timedatectl
uname -a
cat /etc/os-release
nproc
free -h
df -h
若为主从/RWC（读写分离集群）架构，同时对主库和相关从库分别执行 Step1~Step6，因为负载飙升可能源自任意一侧。
检查金仓独有后台进程是否正常（ps -ef | grep kingbase 应能看到 WalWriter、BgWriter、Checkpointer、AutoVacuum、LogicalLauncher 以及金仓独有的 KshMain —— 即快照助手）：
SELECT pid, application_name, wait_event_type, wait_event, state
FROM pg_stat_activity WHERE backend_type LIKE '%worker%' OR backend_type LIKE '%launcher%' OR backend_type LIKE '%Main%' ;
Step 1：数据库日志维度
定位窗口内的日志文件（金仓默认按小时切分，命名形如 kingbase-2026-08-09_020000.log）：
ls -1 ${DATA_DIR} /sys_log/ | awk -v start="2026-08-09 02:00" -v end="2026-08-09 03:00" '
{ fn=$0; gsub(/.*kingbase-|\.log/, "", fn); if (fn >= start && fn <= end) print $0 }'
awk -v start="2026-08-09 02:00:00" -v end="2026-08-09 03:00:00" \
'$0 >= start && $0 <= end' ${DATA_DIR} /sys_log/kingbase-*.log
重点关注以下信号（与 PG 基本一致，注意金仓独有的 sys_* 相关日志前缀）：
FATAL / PANIC / could not fork new process —— 资源耗尽或连接数打满checkpoint starting / checkpoint complete 且 ... sync=... total=... 时间显著变长，或出现 checkpoints are occurring too frequently —— 检查点风暴automatic vacuum of table ... 且耗时/dead tuple 数远超平常，或 autovacuum: ... to prevent wraparound —— autovacuum 风暴或事务 ID 回卷紧急清理duration: ... ms statement: 超过 log_min_duration_statement 的慢查询集中爆发process ... still waiting for ... lock / deadlock detected —— 锁等待/死锁temporary file: ... size ... 集中出现且体积大 —— work_mem 不足unexpected EOF on client connection / could not receive data from client —— 客户端异常断开out of memory / terminating connection because of crash of another server process —— OOM 或进程异常终止KB 特有 ：sys_hm 健康监控告警日志、sysaudit 审计日志被截断告警、KshMain 写入 AWR 仓库失败的 ERROR 日志
如果开启了 auto_explain，提取窗口内被记录的执行计划，比对同一 SQL 在正常时段的计划判断是否发生了计划回归（plan regression）。
将每条证据记录为 [时间戳] [日志级别] [摘要] [原文片段]，供后续与其他维度时间线对齐。
Step 2：数据库统计信息视图维度
KingbaseES 适配说明 ：金仓有两套并行的统计视图——PG 兼容的 pg_stat_* 与金仓独有的 sys_catalog.sys_stat_*（后者更强大）。本 step 同时使用两套视图，互相验证；AWR 历史仓库（依赖 sys_kwr 扩展）则是窗口已过后的核心证据来源 ，比事后再去查累计视图可靠得多。
Step 2.1 PG 兼容视图（与 PG 12 等价）
SELECT state, wait_event_type, wait_event, count (* )
FROM pg_stat_activity GROUP BY 1 ,2 ,3 ORDER BY count (* ) DESC ;
SELECT pid, usename, datname, state, wait_event_type, wait_event,
now() - query_start AS running_for, left (query,120 ) AS query
FROM pg_stat_activity WHERE state <> 'idle' ORDER BY running_for DESC ;
SELECT blocked_locks.pid AS blocked_pid, blocking_locks.pid AS blocking_pid,
blocked_activity.query AS blocked_query, blocking_activity.query AS blocking_query
FROM pg_catalog.pg_locks blocked_locks
JOIN pg_catalog.pg_locks blocking_locks
ON blocking_locks.locktype = blocked_locks.locktype
AND blocking_locks.database IS NOT DISTINCT FROM blocked_locks.database
AND blocking_locks.relation IS NOT DISTINCT FROM blocked_locks.relation
AND blocking_locks.pid != blocked_locks.pid
JOIN pg_catalog.pg_stat_activity blocked_activity ON blocked_activity.pid = blocked_locks.pid
JOIN pg_catalog.pg_stat_activity blocking_activity ON blocking_activity.pid = blocking_locks.pid
WHERE NOT blocked_locks.granted;
SELECT datname, numbackends, xact_commit, xact_rollback,
blks_read, blks_hit,
round(blks_hit::numeric / nullif (blks_hit+ blks_read,0 ), 4 ) AS hit_ratio,
tup_returned, tup_fetched, temp_files, temp_bytes,
deadlocks, conflicts
FROM pg_stat_database;
SELECT * FROM pg_stat_bgwriter;
SELECT client_addr, state, sent_lsn, write_lsn, flush_lsn, replay_lsn,
write_lag, flush_lag, replay_lag
FROM pg_stat_replication;
SELECT relname, n_dead_tup, n_live_tup, last_autovacuum, last_autoanalyze
FROM pg_stat_user_tables ORDER BY n_dead_tup DESC LIMIT 20 ;
SELECT * FROM pg_stat_progress_vacuum;
Step 2.2 KB-extra：sys_catalog.sys_stat_* 动态性能视图（金仓独有，比 PG 更强大）
SELECT
s.datname, s.username, s.queryid,
left (s.query, 120 ) AS query,
s.calls,
round(s.db_time::numeric / 1000 , 1 ) AS db_time_ms,
round(s.db_cpu::numeric / 1000 , 1 ) AS db_cpu_ms,
round(s.db_wait::numeric / 1000 , 1 ) AS db_wait_ms,
s.total_db_time_pct, s.cpu_time_pct, s.wait_time_pct,
s.wait_event_1, s.wait_calls_1, round(s.wait_time_1::numeric / 1000 ,1 ) AS wait_time_1_ms,
s.wait_event_2,
round(s.parse_time::numeric / 1000 , 1 ) AS parse_time_ms,
round(s.plan_time::numeric / 1000 , 1 ) AS plan_time_ms,
round(s.exec_time::numeric / 1000 , 1 ) AS exec_time_ms,
s.wal_size, s.shared_blks_read_size, s.shared_blks_write_size,
s.temp_blks_read_size, s.temp_blks_write_size,
s.shared_blks_hit
FROM sys_catalog.sys_stat_sql s
ORDER BY s.db_time DESC
LIMIT 20 ;
SELECT event_type, wait_event, calls, total_time,
round(avg_time::numeric , 2 ) AS avg_time,
round(dbtime_pct::numeric , 2 ) AS dbtime_pct
FROM sys_catalog.sys_stat_wait
ORDER BY total_time DESC
LIMIT 20 ;
SELECT s.username, s.queryid, left (s.query,80 ) AS query,
w.wait_event_type, w.wait_event, w.calls, round(w.times::numeric / 1000 ,1 ) AS times_ms
FROM sys_catalog.sys_stat_sqlwait w
JOIN sys_catalog.sys_stat_sql s USING (userid, datid, queryid)
WHERE w.calls > 0
ORDER BY w.calls DESC LIMIT 30 ;
SELECT name, bytes, utilization_rate, write_rate,
written_to_lsn, written_to_lsn - copied_to_lsn AS unwritten_lsn
FROM sys_catalog.sys_stat_wal_buffer;
SELECT sum (db_time) AS total_db_time_us, sum (db_cpu) AS total_db_cpu_us,
sum (db_wait) AS total_db_wait_us
FROM sys_catalog.sys_stat_sql;
SELECT datid::regclass::text AS datname, sql_type, background, sum (calls) AS calls, sum (times) AS times
FROM sys_catalog.sys_stat_sqlcount
GROUP BY 1 ,2 ,3
ORDER BY calls DESC LIMIT 20 ;
重要 ：这些 sys_stat_* 视图本质都是累计计数器，复盘型取证仍然需要"两次快照做差"或者优先用 Step 2.3 的 AWR 历史仓库 。如果窗口内 sys_stat_* 视图的 stats_reset 早于窗口起点，则累计值可直接代表窗口内总发生量。
Step 2.3 KB-extra：AWR 风格历史仓库（sys_stat_metric_history / sys_stat_sysmetric_history）——窗口回溯的金标准
SELECT begin_time, end_time, metric_name, metric_unit,
metric_value, rel_value, abs_value
FROM sys_catalog.sys_stat_sysmetric_history
WHERE end_time >= '2026-08-09 02:00:00+08'
AND begin_time <= '2026-08-09 03:00:00+08'
ORDER BY begin_time, metric_name;
SELECT group_id, group_name, metric_id, metric_name, metric_unit
FROM sys_catalog.sys_stat_metric_name
ORDER BY group_id, metric_id;
SELECT begin_time, metric_name, metric_unit, metric_value
FROM sys_catalog.sys_stat_metric_history
WHERE end_time >= '2026-08-09 02:00:00+08'
AND begin_time <= '2026-08-09 03:00:00+08'
ORDER BY begin_time, metric_name;
如果查询返回 0 行，说明 sys_kwr 扩展未开启或 interval 间隔尚未触发——此时必须回到 Step 1 日志 与外部监控历史数据做时间切片，并在规避建议中要求开启 KWR。
Step 3：扩展/插件维度
sys_stat_statementspublic schema，是 pg_stat_statements 的 PG 兼容同义视图，可直接用 SELECT * FROM sys_stat_statements 或 SELECT * FROM pg_stat_statements —— 二者实为同一视图）：
SELECT left (query, 120 ) AS query, calls, total_exec_time, mean_exec_time, rows ,
shared_blks_hit, shared_blks_read, temp_blks_written
FROM sys_stat_statements ORDER BY total_exec_time DESC LIMIT 20 ;
更推荐 直接查 sys_catalog.sys_stat_sql（Step 2.2 ①），因为它还带 CPU/Wait/IO size 等拆分，是 sys_stat_statements 的超集。KB 推荐 sys_stat_sql + sys_stat_sqlwait ：分别给出 SQL 总耗时画像与 SQL × 等待事件矩阵，比 PG 单独的 pg_stat_statements + pg_stat_kcache 强大。KB 推荐 sys_kwr + sys_stat_sysmetric_history ：若已开启，能给出窗口内时序，是回溯型证据的第一来源，弥补 pg_stat_activity 只有快照没有历史的缺陷。若以上扩展均未安装/未开启，在报告中明确列为"证据缺口"，并在规避建议中建议后续安装以增强可观测性，而不是跳过这一节不提。
Step 4：操作系统维度
历史指标（依赖 sysstat 是否采集了 sar 历史数据，通常保存在 /var/log/sa/）：
sar -u -s 02:00:00 -e 03:00:00
sar -q -s 02:00:00 -e 03:00:00
sar -r -s 02:00:00 -e 03:00:00
sar -B -s 02:00:00 -e 03:00:00
事件型日志（不依赖历史采集，任何时候都能查历史，是 OS 维度最可靠的证据）：
dmesg -T | grep -iE "oom|out of memory|killed process"
journalctl --since "2026-08-09 02:00:00" --until "2026-08-09 03:00:00" -p warning
grep -iE "oom|segfault|kernel" /var/log/messages
kingbase 进程是导致数据库瞬时不可用/连接风暴的经典根因，必须优先排除。
CPU 层面区分 %user（数据库/应用计算）、%system（内核态，常与频繁系统调用/锁/调度相关）、%iowait（等待磁盘）——三者中哪个飙升直接决定后续应聚焦存储还是聚焦 SQL 计算。
若数据库运行在容器/K8s 中，额外检查 cgroup 限流：
kubectl top pod <kb-pod> --containers
cat /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.stat | grep throttled
cat /sys/fs/cgroup/cpu.stat
throttled_time 骤增说明容器 CPU limit 设置过小导致被限流，表现为"数据库变慢"但根因在编排层而非数据库本身。
Step 5：存储维度
历史 IO 指标：
sar -d -p -s 02:00:00 -e 03:00:00
iostat -x 1 10
%util 接近 100% 且 await 显著高于平常基线，指向磁盘 IO 饱和；结合 Step1 的 checkpoint/autovacuum 日志判断是数据库自身写放大导致，还是同宿主机其他租户/进程抢占了 IO。
空间层面：
df -h
du -sh ${DATA_DIR} /
pg_wal（KB 中实际目录名可能为 wal 或类似，参照 SHOW data_directory）目录异常膨胀（对应 Step2 中检查点被动触发占比高）可能进一步导致磁盘写满，写满后数据库会 PANIC 停止写入，是最严重的级联故障路径之一。
文件系统层面：检查是否存在文件系统只读挂载（fs remount read-only，通常伴随 dmesg 中的文件系统错误日志）、inode 耗尽（df -i）等非直觉的存储类故障。
Step 6：网络维度
连接数与连接状态：
ss -s
ss -tan state established '( dport = :5432 or sport = :5432 )' | wc -l
pg_stat_activity 会话数，判断连接数暴涨是应用侧连接池配置问题（如异常重连风暴）还是数据库慢导致连接被应用侧重试性堆积（连接风暴通常是"结果"而非"原因"，注意不要倒因为果）。
网络质量：
sar -n DEV -s 02:00:00 -e 03:00:00
sar -n ETCP -s 02:00:00 -e 03:00:00
若为云环境，还需检查安全组/NAT 网关/负载均衡层是否有当时的限流或异常日志，这一层的问题从数据库自身指标里通常看不出来，容易被误判为"数据库问题"。
Step 7：时间线整合与根因链条推导
把 Step1~Step6 收集到的所有带时间戳的证据，按时间顺序合并成一条统一时间线（建议用表格：时间 | 维度 | 现象 | 证据来源）。
找到最早出现异常的维度 作为疑似起点，沿"操作系统/存储/网络（外部环境）→ 数据库内部资源竞争（锁/IO/内存）→ SQL 执行层（慢查询/计划回归）→ 连接层堆积（应用侧感知的'卡顿'）"这条常见传导路径做正向验证，同时做反向验证（排除"表面上最先出现异常"实际只是被更早的隐藏原因触发的下游表现）。
KB 特有根因 （与 Oracle/PG 类似，但触发链路略有不同）：
KshMain 自身异常（sys_stat_* / AWR 仓库写入失败）→ 后续性能证据缺口，DBA 无法回溯历史LogicalLauncherMain（逻辑复制 launcher）异常 → 逻辑复制堆积，主库 WAL 增长触发检查点风暴（KB 比 PG 默认多这一类后台进程）sysaudit 开启后审计日志被频繁写入 → 间接 IO 放大（KB 特有）sysmac 强制访问控制策略匹配耗时 → 某些表的查询被策略引擎串行化（KB 特有）RWC 读写分离集群备库回放跟不上 → 主库 replay_lag 突增
常见根因链条模式（可作为假设清单去逐一验证或证伪，不要直接套用而不核实证据）：
大表 autovacuum / 防回卷强制清理 → 长时间占用 IO 与 CPU → 检查点被拖慢/被动触发增多 → 其他查询 IO 等待上升 → 连接堆积 → 应用感知变慢慢 SQL 计划回归（如统计信息过期、ANALYZE 未及时执行、参数嗅探导致 Bad Plan）→ 单条查询消耗骤增 → 数据库整体资源被少数会话占满 → 其他会话排队锁等待链：某个长事务（如未提交的 BEGIN、大批量 DDL/DML）持有锁 → 后续同表访问全部排队 → pg_stat_activity 中 wait_event_type=Lock 堆积 → 连接数被动堆高外部环境：云盘 IOPS 限流 / 容器 CPU throttle / 同宿主机噪声邻居 / 网络抖动 → 数据库表现为"莫名其妙变慢"，但数据库内部指标（锁、计划）本身并无异常OOM Killer 误杀 kingbase 子进程 → 触发数据库 crash-recovery → 短时间内所有连接被断开重连
每一条根因链条必须标注置信度（高/中/低）和支撑证据数量，证据不足时诚实标注"存在多个可能根因，无法唯一定位，建议增强以下可观测性后再复盘"。
Step 8：影响面评估
影响的对象：哪些数据库/schema/表/应用连接池受到影响，是否波及从库/只读实例/RWC 备库，是否触发了应用侧超时/重试/熔断。
影响的时长：飙升开始到恢复正常的完整区间，是否有反复抖动（多个波峰）而非单一峰值。
影响的严重程度：是否有请求失败/超时对外可见，是否有数据不一致风险（如从库延迟导致读到旧数据）、是否逼近资源硬限（磁盘写满、连接数打满、OOM）。
Step 9：规避建议 针对已定位的根因，给出具体、可执行、有优先级 的规避建议，区分：
立即可做（参数/运维层面） ：如调整 autovacuum_vacuum_cost_limit、max_wal_size、work_mem，增加慢查询告警阈值，给大表单独配置 autovacuum 参数，增加连接池排队上限而非直连风暴。KB 特有立即可做 ：
开启 log_min_duration_statement （默认 -1，等于关闭慢查询日志）以便后续能回溯慢 SQL；开启 auto_explain + log_min_duration_statement ，把慢 SQL 的执行计划落盘；开启 sys_kwr 扩展 ，把累计型 sys_stat_* 视图按 interval 自动落库；关闭不必要的 sysaudit 详尽审计 ，避免审计日志写入放大 IO；审视 sysmac 策略 ，避免行级策略匹配成为热路径瓶颈。
需要验证再上线（SQL/索引层面） ：如为回归的执行计划补充索引、更新统计信息频率、SQL 改写。架构/容量层面 ：如磁盘 IOPS 扩容、连接池分层、读写分离承接部分从库压力、容器资源 request/limit 重新评估。可观测性增强 ：若发现证据缺口（如未装 sys_kwr、未采集 sar 历史、无慢查询计划记录），明确建议补齐。
输出格式 # KingbaseES 负载飙升取证报告 [起止时间]
## 摘要
一段话概括：飙升区间、核心根因（若已定位）、置信度、影响范围。
## 时间线
| 时间 | 维度 | 现象 | 证据来源 |
|---|---|---|---|
## 各维度详细表现
### 数据库日志
### 数据库统计视图（含 KB-extra sys_stat_ * 与 AWR 历史仓库）
### 扩展/插件
### 操作系统
### 存储
### 网络
（每节：关键发现 + 原始证据摘录 + 是否异常的判断依据）
## 根因链条
（假设 → 验证过程 → 结论，标注置信度；若多个可能根因并存需分别说明）
## 影响面
（对象 / 时长 / 严重程度）
## 规避建议
（立即可做 / 需验证再上线 / 架构层面 / 可观测性增强，按优先级排列）
## 证据缺口与局限性
（哪些维度因缺少工具/历史数据无法完全还原，如实说明）
Pitfalls & Solutions 坑点 后果 解决方案 把 pg_stat_* / sys_stat_* 累计视图当作"窗口内"的值直接下结论 结论时间错位，可能把历史遗留问题误判为本次窗口根因 必须结合日志/AWR 历史仓库做时间切片，无历史快照时明确标注"当前快照，仅供参考" 数据库日志时区与操作系统日志时区不一致 时间线对不齐，根因链条推导方向错误 Step0 强制确认 log_timezone 与 timedatectl，统一换算 只看到"连接数暴涨"就下结论是数据库慢 倒因为果，连接堆积往往是下游症状而非根因 沿 Step7 的传导路径反向验证是否有更早的锁/IO/计划异常作为真正起点 云托管数据库无法执行 OS 层命令 Step4/5 证据缺失 改用云厂商监控 API/控制台指标（CPU/IOPS/网络/OOM 事件），并在报告中注明数据来源为云监控而非本机采集 sys_stat_statements 未清空过、跨越了多次故障增量归因困难，Top N 可能是历史累计而非本次窗口 优先 用 sys_kwr/sys_stat_sysmetric_history 取窗口内时序快照；若数据库支持，对 sys_stat_statements 用两次快照做差；否则降级为"参考性证据"并说明局限把"表面最先出现异常的维度"当作根因 遗漏更早的隐藏触发因素（如 autovacuum 早于窗口开始） Step7 要求同时做正向和反向验证，扩大排查的起始时间边界（往前多看 30-60 分钟） 使用了破坏性/写操作命令做诊断 违反只读取证原则，可能进一步影响生产 严格限定在 SELECT 查询、日志 grep、只读系统命令范围内，任何需要执行的干预都写入"规避建议"交由人工审批执行 KB 特有 ：未开启 log_min_duration_statement金仓默认不记慢 SQL ，导致 Step 1 日志维度证据严重缺失 Step 0 必须检查该参数并立即在"规避建议"里要求打开 KB 特有 ：未开启 sys_kwr 扩展AWR 历史仓库为空，无法用 sys_stat_sysmetric_history 做时序回溯 Step 0 必须检查 sys_stat_metric_history 行数；为空时降级为"日志 + 当前累计视图"路径 KB 特有 ：忽略 KshMain/LogicalLauncherMain 等金仓独有后台进程异常这些进程本身异常也能引起主库性能抖动 Step 0 必须 pg_stat_activity WHERE backend_type LIKE '%worker%' 一并核对 KB 特有 ：误用 regdatabase 类型转换PG 有 regdatabase 伪类型，金仓可能没有 sys_stat_sql 中查 datid::oid::text 或 datname::text，不要依赖 ::regdatabase
注意事项
本 skill 全程只读，不执行任何修改数据库参数、重启服务、kill 进程、VACUUM FULL、DROP/TRUNCATE 等操作；如确需干预，仅在报告"规避建议"中提出方案，由人工评估后执行。
需要 sys_monitor 角色（PG 兼容，等价 pg_monitor）或等效只读权限访问统计视图与 AWR 仓库，需要文件系统读权限访问数据库与操作系统日志；不要求也不应尝试获取超出诊断范围的权限。
云托管实例（RDS/华为云 GaussDB 等）通常无法执行 Step4/5 中的本机 OS 命令，需替换为对应云厂商的监控指标查询方式，并在报告中如实说明数据来源。
若时间窗口内的原始日志已被滚动清理（超出 log_rotation_size / 保留天数），如实告知用户该维度证据已不可获取，不要编造或用其他时段数据冒充。
输出报告使用中文，术语（如 wait_event、checkpoint、sys_stat_sql、sys_kwr）保留英文原名以保证与官方文档一致。
自动化只读取证脚本见 scripts/collect_kb_stats.sql（psql）、scripts/collect_kb_stats.py（psycopg2）、scripts/collect_os_metrics.sh；红旗信号速查见 references/dimension-checklist.md；KB 特有的视图映射、sys_kwr 启用方式、KingbaseES 默认日志切分规则等见 references/edge_cases.md。
参考官方文档入口：性能调优工具概述 / 动态性能视图 / KSH 报告 / KWR 报告 。
