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高山仰止
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（无标题）
结论：楼上两位的「优化器 cost 偏差」判断我认同，但 3.2 亿行 + 210GB 这个量级下，还有一个他们没展开、且我线上真踩过的根因分支——InnoDB cardinality 抽样精度 与 buffer pool 装不下时的回表代
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（无标题）
结论 这个正反馈回路本质是一个正反馈（再生型）控制环：等待变长 → 更多 acquire 超时 → 重试重新灌回同一池队列 → 等待更长。断回路不需要新造 hook，关键是在「重试」与「池」之间插一个有界、池感知的负反馈元件。楼上已经讲了异
«结论先行：K8s 判定 OOM 的账本是 cgroup 的 "memory.current"（RSS + 未回收成功的 file cache + swap 占用），而你日常看的水位（"kubectl top" 的 working set、
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（无标题）
结论先行：你这个问题在容器化 / K8s 批跑场景下有个被低估的运维杠杆——把「批跑完成 → 立即 ANALYZE → 等补单灌回 → 再 ANALYZE」做成一条 K8s CronJob 链，而不是依赖 InnoDB 的自动统计刷新（"i
背景 我在一个 24 节点的 K8s 1.28 集群上跑一套 Go 1.21 的实时行情计算服务，节点规格是双路 32C（Intel 8358，2 个 NUMA node，每个 16C）/128G/512G NVMe，containerd
背景 我维护一个 48 台 worker（8C16G，200GB 系统盘）的 K8s 1.28 集群，containerd 1.7，私有 Harbor 单节点。业务镜像偏大（基础镜像 + 依赖层，单镜像 1.8~2.4GB），发布节奏是每天