面试题：MySQL复制架构下提升写操作性能的策略探讨

Question

在MySQL复制无法直接扩展写操作的情况下，讨论几种可行的提升写操作性能的策略，并说明每种策略的优缺点以及适用场景。

Answer 1

1. 优化数据库设计

• 优点：从根源上提升写性能，减少数据冗余和不必要的I/O操作。通过合理设计表结构、选择合适的数据类型，可降低数据存储和处理成本。
• 缺点：前期设计难度较大，需要对业务有深入理解。若后期业务变更，修改设计可能成本较高。
• 适用场景：适用于项目初期设计阶段，对业务需求相对明确稳定的场景。

2. 调整MySQL参数

• 优点：简单直接，通过调整缓存大小、线程参数等，能在一定程度上提升写性能。无需对代码或架构进行大的改动。
• 缺点：优化效果有限，过度调整可能带来其他问题，如内存溢出等。不同版本MySQL参数可能有差异，需谨慎操作。
• 适用场景：适用于现有系统，在不改变架构前提下进行性能微调。

3. 写操作合并与批量处理

• 优点：减少数据库交互次数，降低网络开销和事务处理成本，显著提升写性能。
• 缺点：可能占用更多内存来缓存数据，若数据量过大，可能导致内存不足。并且出现错误时，回滚处理相对复杂。
• 适用场景：适用于写操作频繁且数据量可控制的场景，如日志记录等。

4. 读写分离结合缓存

• 优点：读操作从缓存获取数据，减少数据库读压力，从而间接为写操作腾出资源。能显著提升系统整体性能和响应速度。
• 缺点：缓存一致性维护成本高，可能出现数据不一致问题。增加了架构复杂度，需要处理缓存更新策略等。
• 适用场景：适用于读多写少的业务场景，如新闻资讯类网站。

5. 水平分区

• 优点：将数据按一定规则分散到不同分区，写操作可并行进行，提升写性能。便于数据管理和维护，如数据归档等。
• 缺点：数据分布和管理复杂，跨分区查询处理难度大。分区规则选择不当可能导致数据倾斜等问题。
• 适用场景：适用于数据量巨大且增长迅速，对写性能要求高的场景，如大型电商订单数据存储。