面试题：MySQL大表拆分后的运维与优化

Question

在对MySQL大表进行垂直拆分和水平拆分后，从运维和进一步优化的角度出发，讨论如何处理跨分片事务、数据迁移以及监控与调优策略，以确保系统的高可用性和高性能。

Answer 1

跨分片事务处理

1. 两阶段提交（2PC）
   • 原理：引入一个协调者，第一阶段，协调者向所有参与者发送事务预提交请求，参与者执行事务操作并记录日志，但不提交。如果所有参与者都回复成功，进入第二阶段，协调者向所有参与者发送提交请求，参与者正式提交事务；若有任何一个参与者失败，协调者向所有参与者发送回滚请求。
   • 缺点：单点故障问题，如果协调者出现故障，整个事务处理流程可能会中断。同时，性能开销较大，因为需要等待所有参与者的响应。
2. 最终一致性
   • 策略：不追求强一致性，允许各分片的数据在短时间内存在不一致情况，但通过异步机制最终达到一致。例如使用消息队列，当一个跨分片事务发生时，先在本地完成事务，然后发送消息到消息队列，其他分片从消息队列获取消息并执行相应操作，最终使数据达到一致。
   • 优点：性能较好，适用于对一致性要求不是特别高的场景，如电商的订单系统，订单创建成功后，库存、积分等相关操作允许一定时间的延迟。

数据迁移

1. 停机迁移
   • 步骤：先停止应用对数据库的读写操作，然后按照预先制定的迁移规则，将数据从原分片迁移到新分片。例如，按用户ID范围重新分配数据到不同分片。迁移完成后，启动应用。
   • 缺点：会造成系统停机，影响业务可用性，适用于对停机时间要求不高的系统。
2. 在线迁移
   • 方法：采用双写机制，在应用层同时向原分片和新分片写入数据，同时记录原分片的更新操作。当新分片数据同步完成后，逐渐切换读操作到新分片，最后完全停止向原分片写入，完成迁移。
   • 优点：迁移过程中系统仍可正常运行，对业务影响较小，但实现复杂度较高，需要处理好数据一致性和性能问题。

监控与调优策略

1. 监控指标
   • 性能指标：包括查询响应时间、吞吐量、连接数等。通过监控这些指标，可以及时发现性能瓶颈。例如，查询响应时间过长可能表示索引不合理或数据库负载过高。
   • 分片状态：监控每个分片的存储使用情况、CPU 和内存利用率等。如果某个分片的存储接近上限，需要考虑扩容；若 CPU 利用率持续过高，可能需要优化查询语句或增加硬件资源。
2. 调优策略
   • 查询优化：分析慢查询日志，对执行时间较长的查询进行优化。如添加合适的索引，优化 SQL 语句结构，避免全表扫描。
   • 负载均衡：根据各分片的负载情况，动态调整数据分布，使负载均匀。可以采用基于哈希算法或范围划分的负载均衡策略，确保每个分片都能高效处理请求。
   • 硬件优化：根据监控数据，适时增加服务器资源，如内存、CPU 等，提升数据库的处理能力。同时，优化存储设备，采用高速磁盘阵列或分布式存储系统，提高数据读写速度。