面试题：如何在高并发场景下利用MariaDB实现NET结构数据传输的高效优化

Question

假设存在一个高并发的应用场景，大量请求涉及对MariaDB中NET结构数据的传输与处理，你将如何设计数据库架构、配置参数以及使用相关技术来实现高效的数据传输优化，减少延迟和提高吞吐量，请详细说明设计思路与具体步骤。

Answer 1

数据库架构设计思路

1. 读写分离：使用主从复制架构，主库负责写操作，从库负责读操作。这样可以将读请求分散到多个从库，减轻主库压力，提高读性能。
2. 分库分表：如果数据量巨大，按一定规则（如按时间、按地区等）对NET结构数据进行分库分表，降低单个库表的数据量，提升查询性能。
3. 缓存层：在应用与数据库之间添加缓存层（如Redis），对于经常读取且不经常变化的NET结构数据，先从缓存读取，减少数据库压力。

配置参数调整思路

1. 连接池配置：合理设置数据库连接池参数，如最大连接数、最小连接数等，确保应用能高效获取数据库连接，避免连接创建销毁带来的开销。
2. InnoDB 配置：调整 InnoDB 存储引擎相关参数，如 innodb_buffer_pool_size，根据服务器内存情况合理设置，让更多数据能缓存到内存，减少磁盘 I/O。
3. 网络参数：优化服务器网络参数，如 net.core.somaxconn 等，提高网络连接处理能力，适应高并发场景。

相关技术使用思路

1. 异步处理：对于非关键的数据库写操作，采用异步方式处理，如使用消息队列（如 Kafka），将写请求先发送到队列，再由消费者异步写入数据库，减少请求等待时间。
2. 批量操作：在进行数据传输和处理时，尽量采用批量操作，减少数据库交互次数，如批量插入、批量更新等。
3. 优化 SQL：对涉及 NET 结构数据的 SQL 语句进行优化，确保查询使用合适的索引，避免全表扫描，提高查询效率。

具体步骤

1. 数据库架构搭建
   • 配置主从复制：在主库配置文件（如 my.cnf）中设置 server-id 并开启二进制日志（log-bin），从库同样设置唯一 server-id，并通过 CHANGE MASTER TO 语句配置主从关系。
   • 分库分表实现：根据选定的分库分表规则，使用工具（如 ShardingSphere 等）进行数据库和表的拆分。
   • 缓存层搭建：安装并配置 Redis，在应用代码中集成 Redis 客户端，实现数据的缓存读写逻辑。
2. 配置参数调整
   • 连接池配置：以常见的数据库连接池（如 HikariCP）为例，在应用配置文件中设置 hikari.maximumPoolSize 等参数。
   • InnoDB 配置：修改 my.cnf 文件，设置 innodb_buffer_pool_size 等参数，重启 MariaDB 使配置生效。
   • 网络参数调整：修改系统配置文件（如 /etc/sysctl.conf），设置 net.core.somaxconn 等参数，执行 sysctl -p 使配置生效。
3. 相关技术应用
   • 异步处理实现：在应用中引入消息队列框架（如 Kafka），编写生产者将写请求发送到队列，编写消费者从队列读取数据并异步写入数据库。
   • 批量操作实现：在应用代码中，将多条插入或更新语句合并为批量操作，如使用 JDBC 的 addBatch() 和 executeBatch() 方法。
   • SQL 优化：使用 EXPLAIN 关键字分析 SQL 执行计划，根据分析结果添加或调整索引。