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在业务迭代过程中，随着数据量的不断增加，往往会遇到一类棘手的问题：虽然监控指标显示QPS未达到预期峰值，但系统的读写RT（响应时间）却经常出现突刺。这种情况下，通常的怀疑对象是单条SQL的执行速度过慢。然而，当我们深入分析这些SQL执行计划后，往往会发现它们并没有那么慢，问题的根源往往出现在RDS（关系型数据库服务）服务器的I/O系统中。

IOPS（每秒输入/输出操作数）是衡量I/O系统负载的重要指标。阿里云RDS根据不同的数据库规格对最大IOPS数进行限制。然而，实际运行中，由于业务高峰期的高并发读写操作，可能会超出预设的IOPS限制，导致I/O系统成为性能瓶颈。这种现象通常发生在业务高峰期，例如早上10点释放奖品库存的场景。

通过监控发现，IOPS指标异常升高，例如达到11000以上的阅读和写入操作数。虽然阿里云RDS MySQL的最大IOPS限制为4500，但实际运行中可能会因业务压力不同而超出限制。这是不太直观的现象，需要结合其他指标进行分析。

进一步分析发现，异常的高IOPS并非由单条SQL引起，而是多个高扫描行数的查询同时触发I/O操作。例如，业务明细表的一些查询会走索引又回表，产生大量的磁盘读操作。这种情况可能与数据库内存缓冲池的使用情况密切相关。

为了定位I/O瓶颈问题，我们需要综合分析以下几个方面的指标：

在实际业务场景中，业务明细表的数据量较大，日均每用户产生约20条记录，日活用户规模高达5万，年数据量达到2亿。这类高并发的读写场景对I/O系统的压力极大。

针对I/O瓶颈问题，可以采取以下解决方案：

通过以上方法，可以有效降低I/O系统的负载压力，提升数据库的整体性能。

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