面试题：在高并发场景下，MySQL表结构和逻辑存储结构如何优化以提升性能

Question

假设处于高并发读写的业务场景，从MySQL表结构设计（如字段类型选择、范式应用等）以及逻辑存储结构（如缓冲池优化、日志机制调整等）两个层面出发，详细阐述如何进行优化以显著提升系统整体性能，并说明每种优化策略可能带来的潜在风险及应对方案。

Answer 1

MySQL表结构设计优化

1. 字段类型选择
   • 原则：使用最小的数据类型满足业务需求。例如，对于表示性别字段，使用ENUM('男', '女')而不是VARCHAR，能节省存储空间，提升查询性能。对于整数类型，根据实际数据范围选择，如TINYINT能表示 -128 到 127 范围整数，若业务数据在此范围，优先使用。
   • 潜在风险：数据类型选择过小可能导致数据溢出，如使用TINYINT存储超出范围数值。
   • 应对方案：在数据录入时进行严格的范围检查，或使用稍大的数据类型保证数据完整性。
2. 范式应用
   • 原则：遵循第三范式（3NF）以减少数据冗余，保证数据一致性。但在高并发场景下，适当反范式化可提升查询性能。例如，在用户表和订单表基础上，若频繁查询用户订单数，可在用户表中增加订单计数冗余字段，避免每次查询都进行复杂的连接操作。
   • 潜在风险：反范式化增加数据冗余，可能导致数据不一致问题，如订单数更新未同步到用户表冗余字段。
   • 应对方案：通过数据库事务机制保证数据一致性，或使用触发器在订单表数据变动时自动更新用户表冗余字段。

逻辑存储结构优化

1. 缓冲池优化
   • 原则：增大缓冲池大小，让更多数据页能驻留在内存中，减少磁盘 I/O。可以根据服务器内存情况合理分配缓冲池大小，如将物理内存的 60% - 80%分配给缓冲池。同时，优化缓冲池的管理算法，如 InnoDB 使用 LRU 算法管理缓冲池，可通过调整 LRU 列表参数，如innodb_old_blocks_time，避免新数据频繁挤掉旧数据，保证热点数据常驻缓冲池。
   • 潜在风险：增大缓冲池占用过多内存，可能影响其他进程运行，甚至导致系统内存不足。
   • 应对方案：通过监控系统内存使用情况，动态调整缓冲池大小。同时，设置内存预警机制，当内存使用接近阈值时发出警报，进行相应处理。
2. 日志机制调整
   • 原则：调整日志刷盘策略，如将innodb_flush_log_at_trx_commit设置为 2，每秒将日志缓冲区数据写入日志文件并刷盘，减少事务提交时的 I/O 操作，提升并发性能。但此设置在系统崩溃时可能丢失 1 秒内的数据。另外，合理设置日志文件大小，避免频繁切换日志文件导致的性能开销。
   • 潜在风险：日志刷盘策略调整可能导致数据丢失风险增加，日志文件过大可能影响恢复时间。
   • 应对方案：根据业务对数据丢失的容忍度选择合适的刷盘策略。对于对数据完整性要求极高的业务，仍使用innodb_flush_log_at_trx_commit = 1。定期备份日志文件，并通过优化恢复算法（如 InnoDB 的崩溃恢复机制）减少恢复时间。