Amazon Q CLI加速Aurora MySQL升级与Graviton4性能验证实战

升级需求与目标分析

对于运行在Aurora MySQL 3.x版本且使用r6g计算节点的生产环境，升级至最新Graviton4平台需要系统性的技术验证。本次实践聚焦三个核心目标：

• 性价比提升：验证Graviton4芯片在Aurora服务上的实际性能收益，历史数据显示Graviton3相比同代Intel机型可实现23-32%的性能提升
• 生命周期延长：Aurora MySQL 3.10作为LTS版本提供至2028年的支持，相比普通版本1年的支持周期，可大幅减少强制升级带来的业务中断
• 验证效率加速：利用Amazon Q CLI自动化完成环境搭建、性能测试和切换影响分析

Aurora版本与机型兼容性调研

版本选择建议

当前Aurora MySQL最新版本为3.10.1，推荐生产系统采用此版本。对于追求稳定性的场景，建议锁定3.10.0 LTS以获得近3年的官方支持周期。更长的支持周期意味着更少的版本迭代运维工作，同时避免强制升级对业务的潜在影响。

使用Q CLI完成版本调研

通过配置aws-knowledge-mcp-server，可以快速生成Aurora版本信息、支持时间及R7g/R8g兼容性矩阵。确认R8g按需实例和预留实例在各区域的可用性时，需要满足以下前置条件：

• AWS CLI环境已配置，profile具备Pricing API访问权限
• Q CLI已配置core-mcp-server用于AWS语义识别
• Q CLI已配置aws-knowledge-mcp-server支持streamablehttp协议

Q CLI加速Graviton性能对比测试

传统测试流程的痛点

一次完整的数据库性能测试通常包含以下工作：

• 设计阶段：搭建VPC、子网、安全组，部署堡垒机和Aurora集群
• 测试阶段：安装sysbench、为ARM架构编译、创建测试数据、编写脚本、多轮测试
• 报告阶段：分析数据、制作图表、输出结论

借助Amazon Q CLI，除实验设计和测试方法需人工明确外，环境搭建、脚本编写、数据分析均可自动化完成。

验证环境与流程

本次测试选择r6g.2xlarge、r7g.2xlarge、r8g.2xlarge三种机型进行对比。Q CLI可根据测试需求自动生成drawio格式的架构图和测试流程图，仅需少量人工美化调整。

测试流程需要测试人员与Q CLI紧密协作，将性能测试的方法论和经验融入提示词，逐步完善测试计划。

性能测试结果分析

以每百万TPS每美金成本作为性价比衡量指标，128线程高并发场景下的测试结论如下：

• r8g.2xlarge：TPS提升113%，性价比达27.22百万TPS/$，最新一代处理器在高并发场景表现优异
• r7g.2xlarge：TPS提升40%，性价比为15.55百万TPS/$，适合大多数工作负载
• r6g.2xlarge：作为测试基线，性价比为13.88百万TPS/$

从数据可见，Graviton4平台的性价比优势显著，建议新建Aurora集群优先选择R8g机型。

节点切换影响分析与优化

测试场景设计

Aurora集群在节点切换或蓝绿部署时需要明确两个技术问题：

• 读写访问影响机制：应用程序在切换过程中经历的阶段和行为表现
• DNS切换时序关系：DNS更新与实例切换的先后顺序及其对业务的影响

测试通过部署读探针、写探针和DNS探针，记录切换全过程的时间线和各探针表现。

切换测试结论

基于时间线分析，得出以下关键结论：

• 业务总体影响时长为14秒，其中读操作影响9秒，写操作影响14秒
• 从Aurora实例切换到DNS IP映射更新期间，写操作完全不可用，期间的连接尝试均无效
• DNS切换完成是应用恢复的唯一标记，DNS更新后写操作立即恢复正常
• 采用读写分离架构可在节点切换时提供更高的可用性

切换优化策略

既然DNS切换是应用恢复的关键节点，可通过以下方式加速应用切换：

• 降低应用层DNS缓存TTL，加快DNS变更感知速度
• 配置连接池的快速失败和重连机制，减少无效连接等待
• 实施读写分离，确保读操作在切换期间保持更高可用性

Q CLI在技术验证中的价值

Amazon Q CLI在本次Aurora升级验证中发挥了关键作用：

• 环境自动化：自动完成VPC、安全组、Aurora集群的创建和配置
• 测试自动化：生成sysbench测试脚本，执行多轮性能测试
• 报告自动化：分析测试数据，生成可视化图表和结构化报告
• 知识整合：通过MCP Server集成AWS官方文档，确保版本兼容性信息准确

这种人机协作模式显著缩短了技术验证周期，使团队能够更快速地做出架构决策。