面试题：复杂业务场景下MySQL事务拆分与锁优化的深度实践

Question

假设有一个电商系统，包含商品库存管理、订单生成、用户积分计算等多个复杂业务模块，每个模块涉及多个MySQL表的操作，并且并发量极高。请设计一套完整的基于事务拆分和锁优化的方案，详细说明如何进行事务拆分、锁的粒度控制、并发访问时的数据保护机制，以及如何通过监控和调优确保系统的高性能和稳定性。

Answer 1

事务拆分方案

1. 按业务模块拆分：将商品库存管理、订单生成、用户积分计算分别作为独立事务。例如，订单生成事务仅处理订单表、订单详情表等与订单直接相关的表操作；商品库存管理事务专注于商品库存表等相关表。这样可避免一个业务模块的事务影响其他模块，减少事务锁的范围和时间。
2. 进一步细分事务：对于复杂业务模块，可按操作步骤细分。如订单生成中，先创建订单记录（一个事务），再处理库存扣减和积分计算（分别为不同事务），只要保证最终一致性即可。

锁的粒度控制

1. 行级锁：在库存管理中，对具体商品的库存操作使用行级锁。例如，当某商品库存扣减时，仅锁定该商品库存对应的行记录，而不是整个库存表，这样其他商品的库存操作可并发进行。
2. 表级锁：在一些特殊场景，如批量处理少量表且操作关联性强时，使用表级锁。例如，当进行订单状态批量更新（涉及订单表和订单状态历史表等少量表）时，可使用表级锁，减少锁的开销。但要注意尽量缩短表级锁的持有时间。
3. 读写锁：对于读多写少的场景，如商品详情查询（读操作）和商品信息更新（写操作），使用读写锁。读操作时允许多个线程同时读取数据，写操作时则独占锁，确保数据一致性。

并发访问时的数据保护机制

1. 乐观锁：在库存扣减场景，使用乐观锁。例如，库存表增加版本号字段，每次更新库存时，先读取当前版本号，更新时带上版本号，若版本号一致则更新成功并递增版本号，否则重试。这样减少锁等待时间，提高并发性能。
2. 排队机制：对于高并发的关键操作，如热门商品库存扣减，可引入排队机制，如使用消息队列（如 Kafka）。将库存扣减请求发送到队列，系统按顺序处理队列中的请求，避免大量并发请求同时竞争锁。
3. 数据校验和补偿机制：在事务结束后，进行数据校验，若发现数据不一致，通过补偿机制进行修复。例如，订单生成成功但库存扣减失败，可通过定时任务或人工干预进行库存补偿。

监控和调优

1. 监控指标：
   • 数据库层面：监控锁等待时间、锁争用次数、事务执行时间等。通过 MySQL 的 SHOW STATUS 等命令获取相关指标，或使用数据库监控工具（如 Prometheus + Grafana）。
   • 应用层面：监控接口响应时间、吞吐量、并发请求数等。在代码中埋点收集数据，通过应用性能监控工具（如 New Relic）展示。
2. 性能调优：
   • 优化 SQL 语句：分析慢查询日志，优化复杂 SQL，添加合适索引。例如，在订单查询时，根据常用查询条件（如订单状态、下单时间）添加联合索引。
   • 调整事务隔离级别：根据业务需求，适当降低事务隔离级别，如从 SERIALIZABLE 调整为 READ COMMITTED，减少锁争用，但要注意数据一致性问题。
   • 增加缓存：对于读多写少的数据，如商品基本信息，使用缓存（如 Redis）。先从缓存读取数据，缓存失效时再从数据库读取并更新缓存，减轻数据库压力。
3. 稳定性保障：
   • 故障演练：定期进行故障演练，如模拟数据库故障、网络延迟等，检验系统的容错能力和恢复能力。
   • 备份与恢复：建立完善的数据库备份策略，定期备份数据。同时测试恢复流程，确保在数据丢失或损坏时能快速恢复。