面试题：MySQL的MyISAM与InnoDB存储引擎在高并发场景下性能表现分析

Question

在高并发读写的业务场景下，MyISAM和InnoDB存储引擎各自的性能瓶颈在哪里？如何通过配置或架构优化来提升它们在高并发环境下的性能？请举例说明。

Answer 1

MyISAM性能瓶颈

1. 读操作：虽然MyISAM支持并发读，但由于表锁机制，在高并发读时，如果有写操作请求，会等待读操作完成，导致写操作延迟。例如在新闻网站，大量用户同时读取新闻内容（读操作），但有编辑要更新新闻（写操作），写操作会被阻塞。
2. 写操作：写操作会锁定整个表，在高并发写场景下，其他读写操作都要等待，严重影响性能。比如电商系统的订单写入，高并发时会有大量等待锁的情况。

InnoDB性能瓶颈

1. 读操作：虽然InnoDB支持行级锁，但在某些复杂查询场景下，可能会产生大量锁争用。例如在电商库存系统，高并发查询库存信息时，若事务隔离级别设置不当，可能出现幻读等问题，影响读性能。
2. 写操作：在高并发写时，由于redo log和undo log的写入，会产生I/O瓶颈。例如大型社交平台的用户动态写入，大量写操作频繁刷盘，导致I/O性能下降。

MyISAM优化方式

1. 配置优化：增大key_buffer_size，提高索引查询速度。例如，根据服务器内存情况，将key_buffer_size设置为服务器内存的20% - 30%。
2. 架构优化：读写分离，使用主从复制架构，主库负责写，从库负责读。比如，一个主库对应多个从库，写操作在主库执行，读操作分发到从库，减少主库读压力。

InnoDB优化方式

1. 配置优化：调整innodb_log_file_size和innodb_log_buffer_size，减少I/O压力。比如根据业务写操作频率，适当增大innodb_log_file_size，减少日志切换频率。
2. 架构优化：采用分布式架构，将数据分片存储在不同节点，降低单个节点的读写压力。例如，电商订单数据按时间或地区分片存储在多个数据库节点，高并发读写时分散压力。