面试题：MySQL哈希索引在高并发场景下的问题与优化

Question

在高并发写入或读取场景中，MySQL哈希索引可能会遇到哪些问题？针对这些问题，你有哪些优化策略？请详细说明每种策略的原理和实施步骤。

Answer 1

可能遇到的问题

1. 哈希冲突：高并发下大量数据写入，可能出现不同数据计算出相同哈希值，导致数据存储在同一哈希桶中，影响查询和写入性能。
2. 锁争用：哈希索引在写入时可能会对整个哈希表加锁，高并发写入时多个线程竞争锁资源，降低系统并发性能。
3. 范围查询性能差：哈希索引主要适用于等值查询，在范围查询（如 BETWEEN、>、< 等）场景下，无法利用哈希索引优势，需全表扫描，性能较低。

优化策略

1. 优化哈希函数
   • 原理：设计更合理的哈希函数，减少哈希冲突概率。优秀的哈希函数能让数据在哈希表中更均匀分布。
   • 实施步骤：根据业务数据特点选择或自定义哈希函数。例如，对于整数类型数据，可采用除留余数法等简单高效方法；对于字符串类型，可选用更复杂如 FNV 哈希函数等，并在 MySQL 中通过自定义函数实现。
2. 锁优化
   • 原理：使用细粒度锁代替全局锁，降低锁争用。如采用分区锁，不同分区可并行操作。
   • 实施步骤：在 MySQL 中，可根据业务规则对表进行分区（如按日期、ID 范围等），对每个分区单独加锁，减少锁冲突范围，提高并发写入能力。
3. 辅助索引结合
   • 原理：对于范围查询场景，建立辅助索引（如 B - Tree 索引）。B - Tree 索引按顺序存储数据，适合范围查询，与哈希索引优势互补。
   • 实施步骤：在需要进行范围查询的字段上建立 B - Tree 索引。在查询时，MySQL 优化器会根据查询条件选择合适索引，范围查询走 B - Tree 索引，等值查询走哈希索引，提升整体查询性能。