面试题：MariaDB binlog事件大小限制与分片策略的深度优化

Question

在一个已经运行的大型MariaDB集群中，发现binlog相关性能瓶颈与当前事件大小限制和分片策略有关，集群中有不同类型的业务（如读多写少、读写均衡、写多读少），你会采取哪些深度优化措施，包括但不限于调整事件大小限制、改进分片策略等，以适应不同业务类型并提升整体性能，同时详细说明这些措施对系统其他方面可能产生的影响。

Answer 1

调整事件大小限制

1. 分析业务日志产生量：
   • 对于读多写少的业务，由于写操作相对较少，可以适当增大binlog事件大小限制。例如，从默认的1MB提升到4MB。这是因为此类业务产生的日志量不大，较大的事件大小限制能减少日志切换频率，提升写性能。
   • 对于写多读少的业务，要谨慎调整。如果盲目增大事件大小限制，可能导致单个事件过大，在主从复制时，从库应用日志时间变长，影响主从延迟。可以根据业务实际情况，在可接受的主从延迟范围内适当增大，比如从1MB提升到2MB。
2. 对系统其他方面的影响：
   • 磁盘空间：增大事件大小限制会使单个binlog文件变大，在一定时间内占用更多磁盘空间。但由于日志切换频率降低，总体磁盘I/O可能会减少。
   • 主从复制：如上述提到，较大的事件大小对写多读少业务的主从复制可能产生延迟影响。但对于读多写少业务，因写操作少，主从复制受影响较小，且由于减少日志切换，复制性能可能提升。

改进分片策略

1. 基于业务类型分片：
   • 读多写少业务：采用基于读请求的分片策略，例如按读请求的来源IP或者请求的业务模块进行分片。这样可以将读请求分散到不同的节点，提升读性能。例如，将来自不同地区的读请求分配到距离该地区较近的节点。
   • 读写均衡业务：可以采用基于哈希的分片策略，对数据的主键或者常用查询字段进行哈希计算，将数据均匀分布到各个节点。这样能保证读写操作在各个节点上相对均衡，避免某个节点负载过高。
   • 写多读少业务：采用基于写操作频率的分片策略，将写操作频率高的数据分片到性能较好、磁盘I/O快的节点上。例如，某些核心业务表写操作频繁，将其分片到专门配备高性能SSD磁盘的节点。
2. 对系统其他方面的影响：
   • 数据一致性：不同的分片策略可能影响数据一致性。例如基于哈希的分片策略，在数据更新时，可能需要协调多个节点保证一致性。而基于写操作频率分片，如果节点故障，可能导致写操作集中到其他节点，影响一致性维护。
   • 维护复杂度：采用不同的分片策略会增加系统维护复杂度。比如按地区分片读多写少业务，需要考虑网络拓扑、节点故障转移等问题。基于哈希分片要注意哈希算法的选择，避免数据倾斜。

其他优化措施

1. 优化binlog格式：
   • 对于读多写少业务，可以考虑使用ROW格式的binlog。因为此类业务写操作少，ROW格式能更精确地记录数据变化，减少日志量。
   • 对于写多读少业务，如果业务对主从复制延迟要求不高，可以采用STATEMENT格式，它记录的是SQL语句，日志量相对较小，但可能存在主从复制不一致风险，需谨慎使用。
2. 对系统其他方面的影响：
   • 主从复制：ROW格式虽然能精确记录数据变化，但在主从复制时，可能因记录数据量较大，导致网络传输压力增大。STATEMENT格式如果使用不当，可能导致主从数据不一致，影响数据完整性。
3. 调整复制线程：
   • 对于读多写少业务，可以适当增加从库的读线程数量，以提升读性能。因为此类业务读操作多，更多的读线程能并行处理读请求。
   • 对于写多读少业务，调整主库的写线程数量，优化写操作处理能力。比如在不影响其他业务的前提下，增加写线程队列长度，提升写操作的处理效率。
4. 对系统其他方面的影响：
   • 资源消耗：增加线程数量会消耗更多系统资源，如CPU和内存。如果资源不足，可能导致系统整体性能下降。同时，过多线程可能产生线程竞争，影响性能。