面试题：在高并发场景下优化MariaDB线程池与并发控制策略的深度调优

Question

假设在一个高并发且读写频繁的电商数据库场景中，已经对MariaDB线程池和并发控制策略进行了基础配置，但仍然出现性能瓶颈。请从线程池的内部调度算法、并发控制的锁粒度优化、事务隔离级别调整等多个维度，提出一套深度调优方案，并解释每个优化点的原理和预期效果。

Answer 1

线程池内部调度算法优化

1. 原理：传统调度算法可能无法充分适应高并发电商场景。引入更智能的调度算法，如基于优先级调度（Priority Scheduling），根据请求的类型（如库存查询优先级高于一般商品展示查询）分配线程。同时，考虑动态负载均衡调度算法，实时监控各线程的负载，将新请求分配到负载较轻的线程。
2. 预期效果：提升关键业务请求的响应速度，避免线程过度集中在某类请求上，整体提高系统处理能力，减少请求等待时间。

并发控制的锁粒度优化

1. 原理：缩小锁粒度，将大粒度锁（如对整个商品表加锁）拆分为更细粒度锁。例如，按商品类别、库存分区等维度加锁。对于读操作，可使用共享锁（Shared Lock），允许多个读操作并发执行；写操作使用排他锁（Exclusive Lock），但只在实际修改数据时加锁。
2. 预期效果：减少锁竞争，提高并发读写性能。更多的读操作可以同时进行，写操作也能更快获取锁，从而提升整体系统的吞吐量。

事务隔离级别调整

1. 原理：电商场景下，默认的事务隔离级别（如可重复读）可能过于保守。可以根据业务需求，将部分业务的事务隔离级别调整为读已提交（Read Committed）。在该级别下，一个事务只能读取到已经提交的数据，减少了锁的持有时间。对于一些对数据一致性要求不高的查询操作（如商品浏览），甚至可以使用读未提交（Read Uncommitted），进一步降低锁的开销。
2. 预期效果：减少事务执行过程中锁的持有时间，降低锁争用，提高并发性能。但需注意数据一致性风险，要根据具体业务场景谨慎调整。

其他优化点

1. 缓存策略优化：在数据库前端增加缓存（如Redis），对于频繁读取且不经常变化的数据（如商品基本信息）直接从缓存读取，减少数据库读压力。
   • 原理：利用缓存的高速读写特性，减少数据库的I/O操作。
   • 预期效果：大幅提升读性能，降低数据库负载。
2. 数据库分区：根据商品ID、订单时间等对数据库进行分区。
   • 原理：将数据分散存储，减少单个分区的数据量，提高查询效率，同时在并发操作时减少锁冲突。
   • 预期效果：加快查询速度，提升并发处理能力。