面试题：MySQL主-主复制模式下如何优化高并发写入性能

Question

在MySQL主-主复制模式应用于高并发写入场景时，性能可能会受到挑战。请深入探讨从架构设计、参数配置、存储引擎优化等多方面，如何有效提升主-主复制模式下的高并发写入性能，并结合实际案例说明。

Answer 1

架构设计方面

1. 读写分离
   • 在主 - 主复制架构基础上，引入读写分离机制。可以使用MySQL Proxy、MaxScale等中间件，将读请求分发到从库（如果有配置从库），写请求依然发送到主库。例如，一个新闻网站应用，大量用户浏览新闻（读操作），少量编辑人员发布新闻（写操作）。读操作可以由从库承担，减轻主库压力，使得主库能更专注于写操作，提升高并发写入性能。
2. 分库分表
   • 水平分库：按业务模块将数据分散到不同的数据库实例中。比如电商系统，将用户数据、订单数据、商品数据分别存储在不同的数据库实例中，每个实例可以独立进行高并发写入，避免单个数据库实例写入压力过大。
   • 水平分表：根据某个字段（如时间、ID取模等）将表数据分散到多个表中。以订单表为例，按订单创建时间每月分表，在高并发写入订单时，不同月份的订单写入不同表，减少单表的写入竞争。
3. 负载均衡
   • 在多个主库前端部署负载均衡器，如Nginx、HAProxy等。它们可以根据一定的算法（如轮询、加权轮询、IP哈希等）将写请求均匀分配到各个主库，实现负载均衡。例如，一个分布式电商系统，通过HAProxy将来自不同地区的写请求均衡分配到不同地理位置的主库，提升整体写入性能。

参数配置方面

1. innodb_buffer_pool_size
   • 适当增大该参数，它是InnoDB存储引擎的关键参数，用于缓存数据和索引。更大的缓存可以减少磁盘I/O，提高数据读写性能。例如，在一台内存充足的服务器上，将该参数设置为物理内存的70% - 80%，可以显著提升写入性能。
2. innodb_log_file_size
   • 增大该参数，InnoDB的日志文件大小影响着写操作的性能。较大的日志文件可以减少日志切换频率，降低I/O开销。但要注意，增大该参数后，恢复时间可能会变长。比如在一个高并发写入的数据库中，将日志文件大小从默认的48MB增大到512MB，写入性能有明显提升。
3. sync_binlog
   • 设置为0或1000等非1的值。当设置为1时，每次事务提交都会同步二进制日志到磁盘，这虽然保证了数据的安全性，但I/O开销大。设置为0时，MySQL不主动同步日志到磁盘，由操作系统控制，性能最高但数据安全性降低。设置为1000时，每1000次事务提交同步一次日志，在性能和数据安全之间取得平衡。在一些对数据一致性要求不是极高的场景，如日志记录系统，可设置为1000提升写入性能。

存储引擎优化方面

1. 选择合适的存储引擎
   • 对于高并发写入场景，InnoDB通常是更好的选择。它支持事务、行级锁，相比MyISAM的表级锁，在高并发写入时锁争用更小。例如，在一个社交平台的消息发送功能中，使用InnoDB存储引擎可以有效提升高并发写入消息的性能。
2. 索引优化
   • 减少不必要的索引：过多的索引会增加写入时的维护成本。例如，在一个日志表中，如果只需要进行插入操作，一些用于查询但很少使用的索引可以删除，以提升写入性能。
   • 合理设计索引：确保索引覆盖常用的查询条件，同时避免索引列过多。例如，在订单表中，对于按订单号和用户ID查询订单的场景，创建联合索引(order_id, user_id)，可以提高查询性能，同时不会过度影响写入性能。

实际案例

某大型电商平台在早期采用主 - 主复制模式，但随着业务增长，高并发写入性能下降。通过以下优化措施得到改善：

1. 架构设计：实施读写分离，引入从库承担读操作，减轻主库压力。同时进行水平分库分表，将商品库按类别分库，订单表按时间分表。
2. 参数配置：增大innodb_buffer_pool_size到物理内存的75%，innodb_log_file_size增大到512MB，sync_binlog设置为1000。
3. 存储引擎优化：确保所有核心业务表使用InnoDB存储引擎，并对索引进行梳理，删除不必要索引。优化后，高并发写入性能提升了约30%，系统稳定性也得到增强。