面试题：MariaDB线程池核心数据结构与性能优化关系

Question

MariaDB线程池的核心数据结构对系统性能有显著影响。假设在高并发场景下，线程池中的线程数量、任务队列长度等核心数据结构参数该如何调整优化，以提升数据库整体的并发处理能力和响应速度，并说明这些调整背后对核心数据结构的原理。

Answer 1

线程数量调整

1. 增加线程数量：在高并发场景下，适当增加线程池中的线程数量，能让更多任务并行执行。但不能无限增加，因为过多线程会导致上下文切换开销增大。
   • 原理：线程是操作系统调度的基本单位，更多线程可以同时处理多个任务。例如，当有大量读请求时，多个线程可以并行读取数据，减少等待时间。然而，每个线程都占用一定内存空间，并且线程切换需要CPU时间，所以线程数量需平衡。
2. 动态调整线程数量：采用动态线程池，根据系统负载实时调整线程数量。比如当任务队列长度增加，说明任务积压，可适当增加线程；当任务队列空闲，减少线程。
   • 原理：这样能根据实际情况灵活分配资源，避免线程资源浪费或不足。例如在业务高峰期增加线程，低谷期减少线程，提高资源利用率。

任务队列长度调整

1. 增大任务队列长度：在高并发时，增大任务队列长度可以暂存更多任务，防止任务丢失。但过大的队列长度会导致任务等待时间过长。
   • 原理：任务队列用于存储等待执行的任务。当系统瞬间收到大量任务，超过当前线程处理能力时，任务可先进入队列等待。如在秒杀活动时，大量订单请求可先在队列中排队，按顺序处理。但队列太长，任务等待时间增加，影响响应速度。
2. 设置优先级队列：为不同类型任务设置优先级，高优先级任务优先处理。例如数据库的系统管理任务优先级高于普通查询任务。
   • 原理：确保关键任务及时得到处理，提高系统整体性能和稳定性。例如系统的备份恢复任务优先执行，避免影响数据库正常运行。