面试题：Python的`asyncio`与MySQL事务处理在高并发场景下的优化

性能瓶颈分析

数据库连接池：高并发场景下，频繁创建和销毁数据库连接开销大。若连接池大小设置不合理，可能导致连接不足或过多闲置连接占用资源。
锁争用：多个事务同时操作相同数据（如库存）时，会产生锁争用。若事务执行时间长，会增加其他事务等待时间，降低并发性能。
网络延迟：数据库操作通过网络进行，网络延迟可能导致事务处理时间变长。

数据一致性问题分析

脏读：一个事务读取到另一个未提交事务修改的数据。
不可重复读：在一个事务内多次读取同一数据，由于其他事务对该数据的修改，导致多次读取结果不一致。
幻读：在一个事务内，按照相同条件多次查询，由于其他事务插入新数据，导致查询结果集行数不同。

优化方案

合理配置连接池：根据服务器资源和预估并发量，合理设置aiomysql连接池大小，减少连接创建和销毁开销。
优化事务逻辑：尽量缩短事务执行时间，减少锁争用。将非关键操作移出事务，如日志记录等。
使用合适的隔离级别：根据业务需求选择合适的事务隔离级别，如READ COMMITTED、REPEATABLE READ，在保证数据一致性前提下提高并发性能。
分布式缓存：使用Redis等缓存，减少对数据库的直接访问，提高响应速度。例如，先在缓存中扣减库存，再异步同步到数据库。

核心Python异步代码实现事务处理

import asyncio
import aiomysql


async def create_connection_pool():
    pool = await aiomysql.create_pool(
        host='127.0.0.1',
        port=3306,
        user='root',
        password='password',
        db='test',
        autocommit=False,
        maxsize=10,
        minsize=1
    )
    return pool


async def handle_order(pool, order_info):
    async with pool.acquire() as conn:
        async with conn.cursor() as cur:
            try:
                # 扣减库存
                await cur.execute("UPDATE products SET stock = stock - %s WHERE id = %s",
                                  (order_info['quantity'], order_info['product_id']))
                # 插入订单记录
                await cur.execute("INSERT INTO orders (user_id, product_id, quantity) VALUES (%s, %s, %s)",
                                  (order_info['user_id'], order_info['product_id'], order_info['quantity']))
                await conn.commit()
                print(f"Order {order_info['order_id']} processed successfully.")
            except Exception as e:
                await conn.rollback()
                print(f"Failed to process order {order_info['order_id']}, error: {e}")


async def main():
    pool = await create_connection_pool()
    order_infos = [
        {'order_id': 1, 'user_id': 1, 'product_id': 1, 'quantity': 2},
        {'order_id': 2, 'user_id': 2, 'product_id': 2, 'quantity': 1}
    ]
    tasks = [handle_order(pool, order_info) for order_info in order_infos]
    await asyncio.gather(*tasks)
    pool.close()
    await pool.wait_closed()


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

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