面试题：针对高并发场景下微服务架构的数据库设计优化策略探讨

Question

假设在一个高并发的互联网应用微服务架构下，系统面临着数据库性能瓶颈。请从数据库架构设计、存储引擎选择、缓存策略、读写分离等多个方面详细阐述你会采取的优化策略，以提升系统在高并发场景下的性能和稳定性。

Answer 1

数据库架构设计

1. 分布式数据库：将数据分散存储在多个节点上，减轻单个数据库服务器的负载。例如使用MySQL Cluster等分布式数据库解决方案，可提高系统的扩展性和容错性。
2. 分库分表：
   • 垂直分库：按业务模块将不同类型的数据分别存储到不同的数据库中。比如将用户信息库、订单信息库等分开，降低单个数据库的压力。
   • 水平分表：根据某一规则（如按时间、用户ID取模等）将表中的数据分散到多个表中。例如按月份将订单表分表，可提升查询效率。
3. 数据库集群：搭建主从集群、主主集群等。主从集群中主库负责写操作，从库负责读操作，实现读写分离；主主集群可在一定程度上提高写性能和可用性。

存储引擎选择

1. InnoDB：适用于高并发场景，支持事务、行级锁，数据存储是聚集索引，在处理大量的并发读写操作时性能较好，适合有事务要求的业务，如订单处理、用户账户操作等。
2. MyISAM：如果应用场景以读为主，写操作较少，且对事务要求不高，MyISAM存储引擎也是一种选择，它的表级锁在写操作时可能会有一定性能瓶颈，但读性能较好，占用空间相对较小。

缓存策略

1. 使用分布式缓存：如Redis、Memcached。Redis支持丰富的数据结构，可用于缓存热点数据、计数器、分布式锁等；Memcached则以简单的键值对存储，适合缓存大量的只读数据。
2. 缓存粒度：
   • 细粒度缓存：针对单个对象或较小的数据块进行缓存，更新时只影响局部，如缓存单个用户的信息。
   • 粗粒度缓存：缓存较大的数据集合，更新成本高但缓存命中率可能高，如缓存某个页面的全部数据。
3. 缓存更新策略：
   • LRU（最近最少使用）：淘汰最长时间未被使用的数据。
   • LFU（最不经常使用）：淘汰使用次数最少的数据。
   • 主动更新：在数据发生变化时，主动更新缓存中的数据，保证数据一致性。

读写分离

1. 主从复制：主库负责写操作，从库通过复制主库的日志来保持数据同步，并负责读操作。可配置多个从库，提高读性能。但要注意主从复制的延迟问题，对于一些对实时性要求高的读操作可考虑从主库读取。
2. 读写分离中间件：如Mycat、Sharding-JDBC等，它们可以在应用层透明地实现读写分离，自动将读请求路由到从库，写请求路由到主库，降低应用开发的复杂度。同时可实现负载均衡，将读请求均匀分配到各个从库。