面试题：MySQL不同存储引擎在高并发写入场景下的优化策略

Question

在一个电商系统的订单表中，每秒会有大量新订单写入。现有MyISAM和InnoDB两种存储引擎可供选择，从高并发写入性能、数据持久化及事务处理方面分析，应如何选择？若选择InnoDB，针对高并发写入，你会采取哪些优化措施？

Answer 1

存储引擎选择分析

1. 高并发写入性能
   • MyISAM：MyISAM存储引擎在写入操作时，会对整张表加锁。这意味着在高并发写入场景下，若多个线程同时进行写入操作，只能串行执行，性能会受到严重影响。
   • InnoDB：InnoDB支持行级锁，高并发写入时，不同线程可以同时对不同行进行写入操作，大大提高了并发性能。所以从高并发写入性能角度，InnoDB更优。
2. 数据持久化
   • MyISAM：MyISAM不支持事务，数据的持久化依赖于操作系统的缓存机制和定期的checkpoint等操作。在系统崩溃等情况下，可能会丢失未及时持久化的数据。
   • InnoDB：InnoDB通过redo log（重做日志）来保证数据的持久化。即使系统崩溃，在重启时可以通过redo log恢复未完成的事务和已提交但未持久化的数据，保证数据的完整性和持久性。因此，在数据持久化方面，InnoDB更可靠。
3. 事务处理
   • MyISAM：不支持事务，无法满足电商系统中订单操作通常需要的事务性要求，如订单创建、库存扣减等操作应作为一个原子事务处理，MyISAM无法实现。
   • InnoDB：原生支持事务，符合电商系统订单操作的事务需求，可保证数据的一致性。

综合以上分析，应选择InnoDB存储引擎。

InnoDB高并发写入优化措施

1. 合理设计索引
   • 避免在频繁写入的字段上创建过多索引。因为每次写入操作都会更新索引，过多索引会增加写入负担。例如订单表中的一些描述性字段，如订单备注等，若不是查询条件，可不建立索引。
   • 建立复合索引时，要根据查询和写入的实际场景合理安排字段顺序。例如，如果经常根据用户ID和订单创建时间查询订单，可建立(user_id, order_create_time)这样的复合索引，同时要注意避免冗余索引。
2. 批量插入
   • 使用批量插入语句，例如在SQL中使用INSERT INTO order_table (col1, col2, col3) VALUES (val1_1, val1_2, val1_3), (val2_1, val2_2, val2_3),... 形式。这样可以减少数据库的I/O操作和锁争用，提高写入效率。
3. 优化事务大小
   • 尽量将大事务拆分成小事务。对于订单系统中涉及库存扣减、支付等操作的事务，如果可以拆分，应合理拆分，减少事务持有锁的时间，降低锁争用。例如，先完成订单创建，在合适时机再进行库存扣减等操作，保证事务的原子性同时减少锁争用。
4. 调整InnoDB参数
   • innodb_buffer_pool_size：适当增大该参数，它是InnoDB存储引擎的缓冲池大小，用于缓存数据和索引。增大该参数可以减少磁盘I/O，提高写入性能。但要注意根据服务器内存情况合理设置，避免占用过多内存导致系统性能下降。
   • innodb_log_file_size：合理调整重做日志文件大小。适当增大日志文件大小可以减少日志切换频率，降低I/O开销。但同样要考虑服务器磁盘空间和恢复时间等因素。
5. 读写分离
   • 在应用层实现读写分离。对于订单表，读操作（如查询订单详情等）和写操作（如创建订单）可以分开处理。写操作直接写入主库，读操作可以从从库读取数据。这样可以减轻主库的压力，提高整体系统的并发性能。
6. 使用队列
   • 在应用层引入消息队列，如RabbitMQ、Kafka等。新订单写入请求先发送到消息队列，然后由消费者从队列中读取数据并写入数据库。这样可以削峰填谷，减少数据库瞬间的写入压力，提高系统的稳定性和并发处理能力。