这个问题考察的是多租户系统的资源隔离能力与故障应急机制。回答时应体现 “预防 + 监控 + 隔离 + 恢复” 的完整思路，同时结合实际技术手段。

以下是结构清晰、技术扎实的推荐回答：

✅ 推荐回答（分层应对策略）
在我们的多租户架构中，每个租户的数据是按库物理隔离的（即一个租户对应一个独立 database），但多个租户可能共享同一个 MySQL 实例（RDS）。当某租户流量突增导致 CPU 打满时，我们会从以下四个层面进行隔离和缓解：

1. 事前：资源配额与限流（预防）

   • 数据库连接池隔离：每个租户使用独立的连接池（如通过 HikariCP 多数据源配置），限制最大连接数，防止一个租户耗尽所有连接。

   • 应用层限流：在 API 网关或服务入口处，基于 tenant_id 做租户级 QPS 限流（例如使用 Redis + 滑动窗口或 Sentinel），避免异常流量打到 DB 层。

   • SQL 审计与慢查拦截：上线前通过 SQL 审核平台禁止无索引查询、全表扫描等高危操作。

2. 事中：实时监控与自动熔断（发现 + 隔离）

   • 租户维度监控：通过 Prometheus + Grafana 采集 per-tenant 的 DB CPU、QPS、慢查询数（借助 MySQL performance_schema 或 ProxySQL 统计）。
   • 自动熔断机制：当某租户 DB 负载持续超过阈值（如 CPU > 90% 持续 1 分钟），触发：
     自动对该租户的写入/查询接口降级或返回 503；
     或动态调低其连接池权重，减少资源占用。
   • 紧急隔离：运维可通过控制台一键将该租户 DB 迁移至独立 RDS 实例（我们有自动化脚本支持 5 分钟内完成迁移）。

3. 架构层面：物理隔离兜底（根本解）

   • 对于头部高流量租户（如日活 > 10 万），我们默认分配独享 RDS 实例，从物理上杜绝互相影响。
   • 中小租户共享实例，但通过 Kubernetes + cgroup 或云厂商的资源组做 CPU/Memory 限制（如阿里云 RDS 的“资源隔离”功能）。

4. 事后：复盘与优化（恢复 + 改进）
   分析突增原因：是业务活动？爬虫攻击？还是缓存击穿？

优化措施：

• 为该租户增加缓存（Redis 多级缓存）；
• 建立热点数据预加载机制；
• 将大表拆分为读写分离或引入 TiDB 等弹性数据库。

🎯 关键点总结（面试官想听到的）

能力维度 体现方式

隔离意识 强调“物理隔离 > 逻辑隔离”，租户资源不混用
技术深度 提到连接池隔离、ProxySQL、Sentinel、RDS 资源组等具体工具
平台思维 有自动化迁移、租户分级、监控告警等平台能力支撑
闭环思维 从预防 → 发现 → 隔离 → 恢复 → 优化，形成完整链路

❌ 避免的回答
“重启数据库就行。”（❌ 无隔离意识，影响全局）
“加索引优化 SQL。”（❌ 只解决性能问题，未解决租户间干扰）
“让那个租户少发请求。”（❌ 不专业，缺乏系统性方案）

💡 加分话术（可选）
“其实我们把多租户平台当成‘内部 SaaS’来设计——每个租户都是客户，一个客户的故障不能影响其他客户，这是我们的核心原则。”

这样的回答既展示了实战经验，又体现了平台稳定性保障的系统性思维，非常适合“大前端一站式平台”的后端岗位。