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南宁著名的网站,网络营销渠道,泰安58路,深圳做网站的网络引言人是为了活着本身而活着的#xff0c;而不是为了活着之外的任何事物所活着。 数据库也是如此#xff0c;它本该安静地存着数据、吐着数据#xff0c;而不是被业务增长的野心折腾得喘不过气来。在写项目时#xff0c;一道思考题拦住了我#xff1a; “随着公司业务快速…引言人是为了活着本身而活着的而不是为了活着之外的任何事物所活着。数据库也是如此它本该安静地存着数据、吐着数据而不是被业务增长的野心折腾得喘不过气来。在写项目时一道思考题拦住了我“随着公司业务快速发展数据库中的数据量猛增访问性能也变慢了如何优化呢”项目给出的答案是分库分表。我的思绪开始盘旋——这样卸磨杀驴式的优化真的对吗为了追求性能把系统推上手术台后续的维护该怎么办是不是要增加分布式事务分布式ID分页排序聚合要怎么做SQL是不是要重构数据如何迁移后续维护要怎么做真正的优化应该是根据对应场景给出对应方案。于是我把常见的“数据库喘不过气”的症状归为四种典型场景。每一种都对应一次温柔的干预而非粗暴的切割。场景1查询慢、CPU/IO爆表先把SQL和索引抠到极致数据量上来后最先暴露的几乎都是查询慢。原因很简单没有索引或SQL写得不好数据库只能全表扫描上亿行数据来回扫IO和CPU直接爆表。怎么做开启慢查询日志用EXPLAIN分析执行计划在WHERE、ORDER BY、JOIN常用列建索引优先复合索引改掉SELECT *、嵌套子查询、OR、前缀LIKE等坏习惯再用覆盖索引、分区表、调大innodb_buffer_pool_size。为什么索引把查询从O(n)全扫降到O(log n)精准定位IO量往往减少90%以上查询速度从秒级回到毫秒级。注意索引不是越多越好过多会拖慢写入定期清理冗余索引。这一步做好单表上亿行也能扛住很多公司到这里就缓过气来了。场景2读多写少高并发读把主库拖死加缓存和读写分离扛住压力SQL抠干净了但读请求太多刷列表、看详情还是会把主库拖死。因为一台机器的读能力有限。怎么做热点数据放Redis缓存主库写、从库读一主多从用中间件或代码路由读写分离。为什么缓存用内存读命中率90%就能把数据库读负载降到1/10读写分离再让读QPS翻几倍轻松支撑日PV上亿。注意防缓存穿透布隆过滤器、雪崩随机过期、一致性问题先写库后删缓存延迟双删主从延迟敏感业务用半同步复制。这一步是性价比最高的扩展方式大多数系统走到这里就够用了。场景3写入频繁主库QPS到顶、锁竞争严重优化写入和事务解锁瓶颈读的问题解决了写开始密集频繁加锁、长事务一多主库QPS到顶并发写入变慢。怎么做单条操作改批量严格缩短事务长度用小字段类型热点表分区降低锁冲突。为什么批量把事务开销摊薄几倍到十几倍短事务让锁更快释放并发写能力大幅提升。注意监控长事务和死锁代码里及时commit避免一个慢事务拖垮全库。这一步通常配合前两步就能让写QPS再上一个数量级。场景4单表/单库太大备份慢、存储爆分库分表或分布式数据库突破极限前三步都做了单表还是几亿行、备份几小时、磁盘快爆这时单库单表才真正到物理极限。怎么做先垂直拆分按业务分库再水平分表按用户ID、时间等分片键拆表用ShardingSphere等中间件极端规模直接换TiDB、CockroachDB这类NewSQL。为什么数据和计算分散到多机存储和性能都能线性扩展。注意跨库JOIN、事务、分页变麻烦数据迁移复杂扩容需谨慎选分片键一致性哈希防热点。不到万不得已别动这一步复杂度会暴涨。优化路径总结SQL 索引缓存 读写分离写入和事务优化分库分表/分布式数据库结语日子像一条河流数据是河里的水一天比一天多一天比一天重。我们总想不计代价地让它流得更快…