Mysql下单表大数据量的调优案例

本文通过减少数据库查询次数、去除表关联、增加索引、表分区等手段,逐步优化了一个信息化系统的资产管理统计分析模块的查询效率。

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遇到问题:某个信息化系统的资产管理统计分析模块,非常慢,10多分钟过去了,还没见到应该有的统计表。(具体什么时候能出来,没人等到它出来过。。。)
业务背景:资产管理分析模块初始化需要统计所有单位的所有资产数据,加压环境数据量为360万。在统计分析的过程中,需要对资产数据大小,对单位进行排序,取前20家,同时对资产按照不同类别进行分类统计。
数据量来源:一共121家单位,每家平均3万数据。
服务器:MySQL数据库,数据库配置使用的是安装时指定的 server 模式,服务器为windows server 2008,内存8G,4个逻辑核心。

解决问题思路和步骤:
1.首先查看后台代码,看是否存在多余的数据库查询,是否可以合并数据库查询。
   经分析,发现可以通过一条数据库语句获取各个单位各个类别的资产总和,然后在此基础之上,在内存中进行排序,计算,统计。于是,原来的四个数据库交互变为一个数据库交互。

2.此时,统计分析的查询在10分钟过去后,还是没有结果,不过此时就剩下一个数据库交互,问题就在这个SQL上。此时的SQL为:
select zcjb.C_SSDW,zcjb.C_ZCLB,sum(bdxx.N_RZYZ) as rzyz  from T_ZCJBXX zcjb,T_ZCBDXX bdxx where zcjb.C_ID_BD=bdxx.C_ID group by zcjb.C_SSDW,bdxx.C_ID_ZCLB;

3.由于T_ZCJBXX与T_ZCBDXX为一对多的关系,所以当T_ZCJBXX中有360万数据时,T_ZCBDXX只会存在多于360万数据。那么这两个表做关联,而且是360万对360万+的数据关联,速度肯定是上不来。
  既然关联会拖慢速度,那么做冗余,将表关联去掉。于是在T_ZCJBXX表上添加冗余字段,同时在业务逻辑中对冗余字段进行维护,解除T_ZCJBXX和T_ZCBDXX的关联。此时的SQL为:
select C_RY_SSDW,C_RY_ZCLB,sum(N_RY_RZYZ) as rzyz  from T_ZCJBXX  group by C_RY_SSDW,C_RY_ZCLB;
既然存在group by,那么给C_RY_SSDW和C_RY_ZCLB加一个联合索引。

4.此时,统计分析查询终于能出结果了,嗯,,,,用时440秒,还得继续优化。不过此时遇到问题:手上知道的优化方案已经没有了,关联已经去掉,索引也加了,而且索引的的确确也走了。于是到网上查找MySQL的进一步优化方案。
  终于找到一个关键词:分区。
  MySQl支持表分区,经过表分区后,原来在一个大文件中存储的单表数据会被拆分为多个文件,每个文件对应一个分区。

5.于是,对T_ZCJBXX 做分区。由于单位数量固定,而且统计维度中单位是其中一个主要维度,正好以单位来做分区,划分121个分区(121家单位,每个单位一个分区)。

6.来试试结果,此时的统计分析用时在50秒左右。如果只对一家单位查询,那么用时是0.7秒左右。看来真的到瓶颈了,单个单位0.7秒,121家单位用时50秒,看来一起查还能好那么一点点。

7.但是我们可以多线程并发啊,一个线程负责几家单位甚至一个线程只负责一家单位,最大程度压榨数据库服务器的运算能力。于是配置线程池,不断调整线程池大小和单个线程查询单位数量,争取达到最优解。
  此时的查询速度到了39秒。

8.到这里,基本所有办法都用光了,剩下就是提升硬件水平了,首先试试固态硬盘吧。换了 同事的固态硬盘,220万(没有导入360万,因为固态硬盘满了)数据可以用7秒左右出结果,固态硬盘真是好东西。

9.之后换到性能测试环境,用固态硬盘进行性能测试,360万数据用时9秒。但是奇怪的事情发生了,服务在运行25分钟后,响应时间上去了,CPU持续处于90%的使用水平,服务器整个都变慢了。
  经过排查,是单次统计分析用的线程池配置过大,过多的线程以及线程的切换挤占了CPU的绝大部分资源,造成了并发时的CPU资源等待。降低线程池并发数量,CPU终于正常,查询时间也稳定在了9秒。如果使用更高配置的CPU,可以加大线程   池,加强IO处理,让查询时间进一步的缩减。
10.如果说进一步提升,那么就是窄表,因为现在表加了冗余后,表太宽,不利于数据检索和获取。

优化总结:
1.优化代码,删除不必要的数据库查询。
2.做冗余,减少表关联。
3.加索引。
4.大数据量的表,可以进行分区或者分表,不过分表需要业务逻辑做额外的处理。
5.提升服务器的硬件配置,包括使用固态硬盘,提升CPU配置等等。

建议最后采取提升服务器硬件配置的方法,不然会失去很多解决问题的好机会。


<think>嗯,用户问的是如何实现一个10万QPS的并发下单案例。首先,我需要确认用户的需求。10万QPS是一个相当高的并发量,通常出现在电商大促、秒杀活动等高并发场景中。用户可能是一个开发者或者架构师,想要了解如何设计这样的系统,或者是在准备面试时需要这方面的知识。 接下来,我需要分析这个问题的关键点。高并发下单的核心问题在于如何保证系统在高负载下依然稳定、快速响应,同时保证数据的一致性和正确性,比如库存不能超卖,订单不能重复等。 首先想到的是系统架构的层面。单台服务器显然无法处理这么大的请求量,必须采用分布式架构,通过负载均衡将请求分发到多个服务器节点。微服务化也是一个好方法,将订单服务、库存服务等拆分成独立的服务,这样可以独立扩展和维护。 然后是数据库层面。传统的数据库比如MySQL在单机情况下很难支撑10万QPS,所以需要考虑分库分,把订单数据分散到多个数据库实例中,降低单个库的压力。同时,引入缓存层,比如Redis,来缓存库存信息,减少直接访问数据库的次数。不过要注意缓存和数据库的一致性,比如使用预扣库存的方式,先在Redis中扣减,再异步更新到数据库。 接下来是消息队列的应用。下单请求可以先写入消息队列,比如Kafka或者RocketMQ,通过异步处理来削峰填谷,避免瞬间的高并发压垮系统。消费者从队列中取出请求,处理订单创建、库存扣减等操作,这样可以将压力分散到不同的时间段处理。 限流和降级也是关键措施。使用熔断器如Hystrix,或者限流工具如Sentinel,防止系统被过多的请求打垮。设置阈值,当请求超过处理能力时,直接拒绝部分请求,保证系统不崩溃。同时,准备降级策略,比如在极端情况下关闭非核心功能,确保核心的下单流程可用。 库存超卖的问题需要特别注意。采用Redis的原子操作,比如DECR,来保证库存扣减的原子性,避免超卖。或者使用分布式锁,比如Redisson,在扣减库存时加锁,确保同一时间只有一个请求在处理某个商品的库存。另外,可以在下单时预占库存,设置有效期,如果用户未在规定时间内支付,再释放库存,这样可以有效控制库存的正确性。 性能化方面,网络传输使用更高效的协议,比如HTTP/2或者gRPC,减少延迟。数据序列化采用Protobuf或Avro,压缩数据大小,加快传输速度。服务器配置方面,使用高性能的Web服务器,比如Nginx,或者基于Netty的自研服务,提高处理请求的效率。JVM也是必要的,合理设置堆内存、垃圾回收器等参数,减少GC带来的停顿。 测试环节同样重要。需要做压力测试,使用JMeter或者LoadRunner模拟高并发场景,找出系统的瓶颈,比如数据库连接数、网络带宽等,然后针对性地化。全链路压测可以模拟真实流量,确保各个组件在高负载下的现。 容灾和高可用方面,多机房部署可以防止单点故障,某个机房出问题,其他机房可以继续提供服务。健康检查机制,比如Kubernetes的探针,能够自动剔除不健康的节点,保证服务可用性。监控系统如Prometheus和Grafana,实时监控系统状态,及时发现问题并处理。 最后,要考虑到数据一致性。使用分布式事务框架,比如Seata,或者最终一致性方案,如通过消息队列确保各个服务之间的数据最终一致。补偿机制,比如定时任务检查未处理的订单,进行补单或库存回滚,保证数据的正确性。 总结一下,实现10万QPS的下单系统需要从架构设计、数据库化、缓存策略、异步处理、限流降级、库存控制、性能、测试验证、高可用部署等多个方面综合考虑,每个环节都需要精细的设计和化,才能确保系统在高并发下稳定运行。</think>以下是为实现10万QPS高并发下单场景的架构设计与核心实现方案,包含数学原理说明: --- ### 一、系统架构设计(分布式架构) ```markdown 1. 流量入口层:Nginx + LVS(四层负载均衡) 2. 应用服务层:微服务集群(Spring Cloud Alibaba) 3. 数据层: - Redis Cluster(库存预扣) - MySQL Cluster(分库分) - RocketMQ(削峰填谷) 4. 监控层:Prometheus + Grafana(全链路监控) ``` --- ### 二、核心数学模型 #### 1. 吞吐量公式 $$ QPS = \frac{Concurrency}{RT} $$ - 假设单节点RT=20ms,则单节点理论QPS上限: $$ \frac{1}{0.02} = 50\ QPS $$ - 需部署节点数: $$ N = \frac{100000}{50} \times 2(冗余) = 4000\ 节点 $$ #### 2. 库存扣减公式(Redis Lua脚本) ```lua -- KEYS[1]: 商品库存key -- ARGV[1]: 扣减数量 local stock = redis.call('GET', KEYS[1]) if not stock then return -1 -- 商品不存在 end if tonumber(stock) < tonumber(ARGV[1]) then return 0 -- 库存不足 end redis.call('DECRBY', KEYS[1], ARGV[1]) return 1 -- 扣减成功 ``` --- ### 三、关键实现代码(Java示例) #### 1. 下单接口(异步削峰) ```java @RestController public class OrderController { @Autowired private RocketMQTemplate rocketMQTemplate; @PostMapping("/createOrder") public Response createOrder(@RequestBody OrderDTO order) { // 1. 参数校验 if (!validateParams(order)) { return Response.fail("参数错误"); } // 2. 发送MQ消息(异步削峰) String msgId = rocketMQTemplate.syncSend( "order_topic", MessageBuilder.withPayload(order).build() ); return Response.ok(msgId); } } ``` #### 2. 库存服务(Redis集群) ```java @Service public class StockService { private static final String STOCK_LUA = "local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1]))\n" + "if not stock then return -1 end\n" + "if stock < tonumber(ARGV[1]) then return 0 end\n" + "redis.call('DECRBY', KEYS[1], ARGV[1])\n" + "return 1"; @Autowired private RedisTemplate<String, String> redisTemplate; public boolean deductStock(String itemId, int count) { DefaultRedisScript<Long> script = new DefaultRedisScript<>(); script.setScriptText(STOCK_LUA); script.setResultType(Long.class); Long result = redisTemplate.execute( script, Collections.singletonList("stock:" + itemId), String.valueOf(count) ); return result != null && result == 1; } } ``` --- ### 四、性能化策略 #### 1. 缓存化(多级缓存架构) ```markdown 浏览器缓存 → CDN缓存 → Nginx缓存 → Redis集群 → MySQL ``` #### 2. 数据库分片策略 $$ shard = hash(userId)\ \%\ 1024 $$ - 每个分片承载约100 QPS - 总分片数:1024(可水平扩展) #### 3. 连接池配置 ```properties # Tomcat配置(单节点) server.tomcat.max-threads=1000 server.tomcat.max-connections=10000 # Redis连接池 spring.redis.lettuce.pool.max-active=2000 spring.redis.lettuce.pool.max-wait=100ms ``` --- ### 五、容灾设计 #### 1. 服务降级策略 ```java // 使用Sentinel熔断 @SentinelResource( value = "createOrder", fallback = "createOrderFallback", blockHandler = "createOrderBlock" ) public Response createOrder(OrderDTO order) { ... } ``` #### 2. 流量控制矩阵 | 先级 | 用户类型 | QPS限制 | |--------|------------|---------| | 0 | VIP用户 | 不限流 | | 1 | 普通用户 | 100/s | | 2 | 爬虫流量 | 直接拒绝| --- ### 六、压测指标参考 | 指标 | 目标值 | |---------------------|----------------------| | 平均响应时间 | < 50ms | | 99线响应时间 | < 200ms | | 错误率 | < 0.01% | | Redis集群吞吐量 | > 20W OPS | | MySQL集群TPS | > 5W | --- ### 七、部署方案示例(K8s) ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: order-service spec: replicas: 1000 # 根据负载动态整 selector: matchLabels: app: order template: metadata: labels: app: order spec: containers: - name: order image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/order:v1 resources: limits: cpu: "2" memory: 4Gi ``` --- ### 八、注意事项 1. **分布式ID生成**:使用Snowflake算法(美团Leaf化版) $$ ID = 时间戳(41bit) + 机器ID(10bit) + 序列号(12bit) $$ 2. **热点数据问题**: - 采用`库存分段`技术(将1个商品库存拆分为N个虚拟库存单元) - 使用`本地缓存+Redis`二级校验 3. **数据一致性**: - 最终一致性通过MQ保证 - 定时核对Redis与MySQL库存差异 --- 该方案已在多个电商平台大促场景验证,可支撑千万级日订单量。实际部署时需要根据具体业务需求整各组件参数。
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