面试题：MySQL用户自定义函数开发之实战优化与事务处理

Question

在一个电商数据库中，有订单表orders（包含order_id, user_id, order_amount等字段）和用户表users（包含user_id, credit等字段）。编写一个用户自定义函数，该函数实现当用户下订单时，根据订单金额更新用户的信用值（例如订单金额每100元，信用值加1），并且要保证在函数执行过程中数据的一致性，使用事务处理可能出现的异常情况，如订单金额为负数或者更新信用值失败等，同时阐述在高并发场景下如何优化此函数的性能。

Answer 1

-- 创建函数
DELIMITER //
CREATE FUNCTION update_user_credit(new_order_amount DECIMAL(10, 2), user_id INT) RETURNS VARCHAR(50)
DETERMINISTIC
BEGIN
    DECLARE credit_increase INT;
    DECLARE credit_value DECIMAL(10, 2);
    DECLARE EXIT HANDLER FOR SQLEXCEPTION
    BEGIN
        -- 捕获异常，回滚事务
        ROLLBACK;
        RETURN '操作失败';
    END;
    -- 检查订单金额是否为负数
    IF new_order_amount < 0 THEN
        RETURN '订单金额不能为负数';
    END IF;
    -- 计算信用值增加量
    SET credit_increase = FLOOR(new_order_amount / 100);
    -- 开启事务
    START TRANSACTION;
    -- 获取当前用户信用值
    SELECT credit INTO credit_value FROM users WHERE user_id = user_id;
    -- 更新用户信用值
    UPDATE users SET credit = credit_value + credit_increase WHERE user_id = user_id;
    -- 提交事务
    COMMIT;
    RETURN '操作成功';
END //
DELIMITER ;

高并发场景下性能优化阐述

1. 使用行级锁：上述代码中，MySQL默认使用行级锁。通过对users表中特定user_id对应的行加锁，避免了其他事务同时对同一用户的信用值进行修改，减少锁争用，提高并发性能。
2. 优化数据库结构：确保users表的user_id字段建立索引，这样在查询和更新用户信用值时能快速定位到对应行，减少查询时间，提高并发处理能力。
3. 异步处理：将信用值更新操作放入消息队列（如RabbitMQ、Kafka等），订单创建成功后，发送消息到队列，由专门的消费者异步处理信用值更新。这样可以减少订单创建时的响应时间，提高系统整体并发性能。
4. 缓存：使用缓存（如Redis）存储部分用户信用值信息，在更新信用值时，先更新缓存，然后异步批量更新数据库。读取信用值时，优先从缓存读取，减少数据库压力，提高并发性能。