面试题：MySQL复制无法扩展写操作在高并发场景下的优化实践

Question

假设你正在处理一个高并发写操作的MySQL应用场景，由于MySQL复制不能扩展写操作带来性能瓶颈，请分享你在实际项目中采取的全面优化方案，包括但不限于数据库层面、应用层面、架构层面的优化措施，并说明如何验证优化效果。

Answer 1

数据库层面

1. 优化表结构：
   • 避免使用大字段，如TEXT、BLOB等，尽量将大字段分离到单独的表中。
   • 合理设计索引，针对经常用于查询和排序的字段创建索引，但注意索引不是越多越好，过多索引会影响写性能。
   • 使用合适的数据类型，如能使用TINYINT就不用INT，以减少存储空间和提高查询性能。
2. 调整参数：
   • innodb_buffer_pool_size：根据服务器内存大小合理设置，一般建议设置为物理内存的60% - 80%，它用于缓存数据和索引，提高数据读取速度，减少磁盘I/O。
   • innodb_log_file_size：适当增大该值，可减少日志切换频率，提高写性能，但过大可能增加恢复时间。
   • innodb_flush_log_at_trx_commit：可设置为0或2，0表示每秒将日志缓冲区写入日志文件并刷盘；2表示每次事务提交时将日志缓冲区写入日志文件，但每秒刷盘一次，相比默认值1（每次事务提交都写入并刷盘）可提高写性能，但可能在崩溃时丢失1秒的数据。
3. 分区表： 根据业务需求，按时间、范围或哈希等方式对大表进行分区，减少单次操作的数据量，提高查询和写入性能。例如，对于按时间记录的日志表，可按月份进行分区。

应用层面

1. 批量操作： 将多次小的写操作合并为一次批量操作，减少数据库交互次数。例如，使用JDBC的Batch操作，将多条INSERT语句批量执行。
2. 异步处理： 使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）将写操作异步化，应用程序将数据发送到消息队列后即可返回，由专门的消费者从队列中读取数据并写入数据库，这样可避免高并发写操作直接冲击数据库。
3. 读写分离： 在应用代码中根据操作类型（读或写）选择不同的数据库连接，读操作连接从库，写操作连接主库。可使用框架如MyBatis - Plus提供的读写分离功能，通过AOP切面在运行时动态切换数据源。

架构层面

1. 主从复制扩展： 增加从库数量，分担读压力，使主库能更专注于写操作。同时，采用多主多从架构，将不同业务的写操作分散到不同的主库上，减少单个主库的写压力。
2. 分布式数据库： 引入分布式数据库系统，如TiDB，它采用分布式存储和计算，能自动水平扩展，有效解决高并发写的性能瓶颈。通过将数据分布在多个节点上，可并行处理写操作，提高整体性能。

验证优化效果

1. 性能指标监控：
   • 使用MySQL自带工具：如SHOW STATUS命令获取数据库的各种状态信息，如每秒的查询数（Queries）、每秒的写入操作数（Com_insert、Com_update等），对比优化前后的指标变化。
   • 使用外部监控工具：如Prometheus + Grafana，可实时监控数据库的性能指标，包括CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O、网络流量等，通过图表直观展示优化前后的性能差异。
2. 压测验证：
   • 使用工具：如JMeter、LoadRunner等，模拟高并发写场景，设置不同的并发用户数、请求频率等参数，对优化前后的系统进行压测。
   • 对比指标：关注响应时间、吞吐量、错误率等指标。若优化后在相同并发量下响应时间缩短、吞吐量提高且错误率降低，则说明优化有效。